大数据在金融领域的应用研究

本文围绕金融大数据的发展展开分析与总结。指出随着信息技术的进步，尤其是大数据技术的成熟与应用，在金融领域已展现出巨大潜力，并对金融机构的业务模式、风控能力及产品设计等方面产生了深远影响。文章详细阐述了金融大数据的应用价值、发展特点及趋势，并提出了面临的挑战及未来发展方向建议。核心观点包括：大数据在提升决策效率、强化数据管理能力、实现精准营销和服务等方面具有显著作用；其发展特点体现在云计算的应用、实时计算能力的增强及跨领域数据融合的趋势；同时指出了数据安全与标准规范建设等关键问题，并提出了促进行业发展的政策建议与实践探索方向。

摘 要

注

关键词 金融；大数据；应用

1 金融大数据的兴起

近年来

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人类正在逐步从IT时代向DT时代转型，在这一过程中产生了全新的发展机遇。数据可被视为数字化时代的核心资源，在这一背景下产生了革命性的大数据技术。这些技术不仅能够处理传统 IT 时代的不足之处（如海量性、高速度），还能有效应对其复杂性和低密度性等挑战。通过这些技术的应用，使得零散的数据得以整合与转化，并最终形成系统的知识和智慧储备。这种转变不仅提升了信息处理效率还为组织提供了有效的工具与方法来解决发展过程中的实际问题

麦肯锡公司早在2011年就前瞻性地认识到大数据时代的到来，并提出："各个行业和领域都已经无法 escaping 数据的广泛渗透，目前数据已经成为推动各行业发展的关键要素。在大数据处理与挖掘方面取得突破将会带来新一轮生产效率的显著提升以及消费者盈余浪潮的到来"[2]。研究者普遍认为，在当前环境下实现价值创造与盈利的关键能力将决定组织间的竞争格局，在此背景下打造核心竞争优势成为所有组织首要追求的目标

回顾金融行业发展史，在每一次历史进程中都有科技创新为其注入新的活力与方向。从电报技术到互联网技术的相继推出，在很大程度上改变了金融机构的服务模式以及相应的风控体系。近年来间歇性观察发现各国政府持续加大对科技创新的关注力度。这些新兴技术不仅重塑了金融机构的服务模式和风险管理策略，在服务流程优化方面也带来了显著变化。值得注意的是科技创新的步伐不断加速，并在与金融服务深度融合的过程中持续演变。其中大数据、云计算、人工智能、区块链等新型技术体系已经逐渐成为推动现代金融业发展的重要引擎。

普华永道调研显示，在所有金融科技领域中，大数据已成为金融行业投资与应用的核心方向[3]。从行业发展的内在驱动力来看，在互联网金融模式的持续冲击下，金融业的整体运作机制正在经历深刻变革，在此背景下行业间的竞争愈发白热化；与此同时对数据驱动型经营的需求也愈发强烈。就具体应用场景而言，在金融行业中拥有极为丰富的海量数据资源；作为最倾向于进行信息化布局的行业之一金融行业的信息化投入意愿极为强烈；经过多年的系统沉淀各业务部门已形成庞大的高价值数据资产池并积累了丰富的数据分析基础资源为后续的大规模数据分析提供了充分支撑。此外在产品生态方面随着大数据技术体系的逐步完善相关的产品体系也日臻成熟；从技术供给层面来看相关技术投入的成本呈现明显的下降趋势；同时基于已有成功案例的大规模部署模式也逐渐完善并展现出显著的应用价值

2 金融大数据的价值

2.1 提升决策效率

大数据分析能够促进金融机构采用以数据驱动为核心的事实导向型业务模式。借助数据分析技术作为基础支撑，在实际运营中可以从单一、静态的现象观察和趋势预测阶段逐步转向智能化的场景化决策方案，并最终达到更加精准应对市场变化的效果，在把握机遇与应对挑战方面展现出更高的效率。

2.2 深入提升数据资产的治理效能

金融机构广泛应用传统数据库，在运行成本方面存在较高投入，并且在非结构化数据存储与分析能力上存在局限。基于大数据底层平台的技术支撑，在部分金融业务领域可以选择性部署大数据技术，并实现对文字、图片和视频等多种形式的数据进行高效存储与深入分析。

2.3 实现精准营销服务

互联网金融领域的兴起促使整个金融业格局正经历深刻变革。在这一背景下,行业之间的竞争日趋白热化,各机构都在积极寻求差异化竞争优势以求生存与发展机会。与此同时,基于数据驱动的精细化运营策略与产品创新需求愈发紧迫,这对金融机构提出了更高的管理标准与技术能力要求。
借助大数据技术的应用,金融机构能够更精准地把握客户需求特征,从而制定更加贴合市场需求的服务策略,最终实现提升客户满意度并优化服务流程的目标。
此外,借助大数据技术的应用,金融机构能够更精准地把握客户需求特征,从而制定更加贴合市场需求的服务策略,最终实现提升客户满意度并优化服务流程的目标。

2.4 增强风控管理能力

大数据技术能够通过全方位整合客户相关数据信息实现全面分析，在精准筛查可疑信息和异常行为的基础上显著提升风险预判与防控效能。在减少风控工作人员数量的同时实现更为精准高效的风险管理过程[4]。

3 金融大数据的发展特点

3.1 金融云快速落地奠定大数据应用基础

金融云以其快速交付能力著称，并且具有高扩展性和低运维成本的特点，在全面考虑金融机构信息安全要求（如监管合规性）、数据隔离措施以及中立性需求的前提下，则能够为机构提供处理突发业务需求的能力，并迅速部署业务并实现创新改革的目标。由此可见，在云计算技术快速发展的背景下

当下，众多大型金融机构正在积极推行基于云计算的信息系统架构转型计划，并逐步实现了业务向云端的迁移。多数大型金融机构偏好混合云架构，在这一过程中将非核心应用迁移至公有云平台，并将部分核心应用转移至私有云平台；关键业务则继续采用传统架构设计以确保稳定性与可靠性。新兴机构如蚂蚁金服和微众银行等自建始就构建了所有IT系统于云端平台以实现资源弹性扩展与优化运营效率

3.2 实时计算分析能力是金融大数据应用的首要关注点

大型金融机构必须遵循 stringent operational demands for their big data platforms, particularly in terms of real-time computing capabilities. 当前, 各类金融机构普遍采用的数据应用领域包括精准营销, 实时风控, 交易预警以及反欺诈等, 都依赖于强大的实时计算支持.

以精准营销与交易预警为例，在金融机构中对实时计算能力要求较高的场景逐渐应用流式计算框架。精准营销需在客户短暂访问及咨询阶段识别其投资意向并提供相应的商品推荐；而交易预警则要求大数据平台需在毫秒级别完成事件触发、行为感知及结果计算的完整流程。

3.3 金融业务创新越来越依赖于大数据应用分析能力

客户对服务体验的标准不断提高。必须确保金融机构随时具备提供各类服务的能力。产品设计应进一步优化用户体验和直观性；业务响应速度需显著提升至每日以内。金融机构的服务重点随之转变为更加注重个性化需求的满足。

大数据能够显著提升金融机构的产品设计与服务质量。就产品设计而言，在现有数据基础上大数据能够更高效地利用现有数据资源为客户提供精准的客户画像，并深入洞察客户的深层需求。基于精准的数据驱动分析金融机构能够实现对客户需求的精准识别并据此开发出符合客户个性化需求的产品方案以满足不同场景化的具体需求。在服务层面大数据的应用将推动产品服务更加智能化从而扩大服务覆盖范围并有效触达那些传统服务难以触及的潜在客户群体同时还能迅速响应客户需求进而增强客户粘性与满意度。

4 金融大数据的发展趋势

4.1 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素

在现代金融体系中,风险管理扮演着核心角色,其活动始终围绕着数据这一核心要素展开。从整体上来看,有效的风险管理不仅能够直接影响着金融机构的坏账率、营业收入以及利润水平,而且由于这些因素的综合作用,在数字化转型的过程中也会遇到诸多挑战。为了更好地管理日益增长的数据资产,金融机构正致力于探索和完善相关管理策略。近年来,在这一领域的投资力度持续增强,尤其是在结合大数据平台建设项目之后,通过整合现有大数据平台资源,在企业内部建立统一的数据存储中心,从而实现了对分散于各个系统中的海量信息的'穿透式'整合与分析能力有了显著提升。在此背景下,'如何有效管控好散乱零星的数据资源'已经成为当前机构面临的重要课题之一。特别是在数字化转型的大背景下,'如何实现对企业重要性极高但又难以掌控的关键信息的有效控制'成为了机构必须深入思考的核心命题之一:科学管理和运用好这些资源,则能够显著提升机构的整体竞争力。

在国内金融机构中，对大数据的认知已经从探索阶段向认同阶段迈进，在这一过程中展现出显著的成长趋势。研究表明，在中国境内有83%的金融机构表达了在大数据领域投资的愿望[3]。（注：此处可进一步细化表述）金融行业的需求呈现业务驱动型的特点，在这一背景下各大机构渴望通过应用大数据技术来实现精准营销、提高风险识别效率以及优化经营决策等目标（注：此处可进一步扩展说明）。这些目标的核心在于提升企业运营效率与盈利能力：通过精确营销吸引客户、减少潜在风险并打造更具竞争力的产品组合能够为企业创造更大的价值。（注：此处可加入更多具体实施细节）随着越来越多的金融机构在实际运用中获得了可观的投资回报率（注：此处可补充具体数据），它们将逐步减少疑虑并加速推广过程。

4.2 金融行业数据整合、共享和开放成为趋势

不仅数据之间的关联性越高越好,其开放性同样重要.随着各国政府与企业的逐步认识到数据共享在社会及经济层面带来的显著效益,如今全球掀起了 data openness 的热潮.推动大数科技发展需所有组织和个人协同合作.构建统一的大数平台,并实现个人私有、企业自有以及政府拥有的数据统一整合,在此平台上推动私有大数据向公共大数转型.

当前，在全球范围内领先的大国如欧美等地区已率先开展数据共享实践，并大力推行开放平台政策。我国政府亦积极推动数据向社会公开。根据国务院《促进大数据发展行动纲要》，明确指出到2018年左右各信息系统将整合至统一平台实现资源共享与互换，并为此制定了具体的时间表和操作方案[5]。与此同时，国家正积极推动各类大数据服务平台的建设，并通过搭建开放的数据市场来吸引各方参与[6]。

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4.3 金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化

直至2015年前, 金融机构在2015年以前主要依据自身内部积累的静态数据开展业务. 该机构在内部业务运营中主要依赖自身积累的静态数据作为基础信息源, 并通过人工手段完成经营状况评估、产品开发设计以及营销策略制定等工作. 此外, 机构还负责收集并分析外部市场行情信息. 自2016年起, 随着大数据技术逐渐成熟和技术发展速度加快, 各类先进的感知技术和数据分析方法得到广泛应用. 借助图像识别、语音识别及语义理解等先进技术手段, 机构得以实现对外部海量高价值数据资源的有效采集与整合. 这种外部海量高价值数据资源包括政府公开的数据资源、企业官网公开信息以及社交媒体上的公开信息. 此外, 随着客户动态信息采集能力的提升, 机构能够更加全面地把握客户的经营状况和发展趋势.

随着

4.4 人工智能正在成为金融大数据应用的新方向

新兴技术发展迅速，在各个领域中，大数据与人工智能技术正迅速地深度融合。大数据技术着重于数据的收集、贮存、分析处理以及呈现过程。在多个环节中，人工智能能够协助大数据提升其价值。

在信息收集方面（采集），图像识别、语音识别以及语义理解等人工智能认知技术能够支撑海量非结构化信息的有效获取；在信息存储与管理层面（存储），人工智能技术能够智能化地自动完成信息标注与分类工作；从数据分析的角度来看（处理），深度学习、机器学习以及知识图谱等人工智能技术能够显著提升算法模型的数据处理效率与准确性；在信息呈现方面（展现），智能可视化大屏系统能够构建智能化大屏系统来实现对数据的实时监控及直观呈现；此外，在大数据技术与人工智能技术深度融合（融合）的基础上（基础上），其应用价值及应用场景已向金融领域延伸并得到了进一步拓展

4.5 金融数据安全问题越来越受到重视

大数据的应用为数据安全带来新的风险。在当前环境下，
数据具有重要性、不受限制地传播以及广泛传播等特性，
这些特性使得数据安全管理面临更加复杂的挑战。

对金融机构而言，网络恶意攻击呈现出翻番态势，在线数据被盗事件不断涌现，并给机构的数据安全管理带来了更为严峻的挑战。在大数据时代背景下，金融机构通过整合海量高价值数据实现了高效管理，并显著提升了数据快速存取能力。然而，在实际运营中若发生信息泄露事件，则可能导致组织几乎全部资产信息暴露于风险之中。一旦发生此类事件，在短时间内可能会迅速蔓延扩大，并造成严重的数据篡改与智能化欺诈行为后果

从个人角度来看，在金融信息泄露的情况下会揭示出丰富的个人信息以及消费数据等内容。通过大数据技术能够高效地大规模采集这些信息并进行画像分析。这使得公民成为成为欺诈分子目标的可能性显著增加，并导致相应的经济损失发生。

5 金融大数据应用面临的挑战

5.1 金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高

金融行业在数据资产管理方面仍面临诸多挑战。这些问题主要体现在以下几个方面：其一为数据质量问题显著影响管理效果；其二在于现有系统架构限制了业务创新能力；其三在于数据分析能力与业务发展需求之间仍存在差距。具体而言，在数据质量问题方面表现为信息完整性缺失、信息重叠明显以及信息准确性有待提升等问题；在系统架构方面则表现在现有技术架构难以满足业务创新需求以及数据分析能力与业务发展需求之间仍存在较大差距等现象；在分析能力方面则表现为现有数据分析方法与业务发展需求之间仍存在较大差距等现象

5.2 金融大数据应用技术与业务探索仍需突破

金融机构现有的数据系统架构较为复杂,涉及多个系统平台及供应商,推进大数据应用的技术改造面临较大难度,同时要求在进行系统改造的同时必须确保业务系统的安全稳定运行。与此同时,金融行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段,成熟案例和可选方案相对较少,金融机构在实际应用大数据时需要投入大量时间和成本进行调研与验证,一定程度上限制了其对大数据应用的积极性。此外,当前的应用实践表明,大数据分析的误判率较高,基于机器判断得出的结果仍需人工复核,导致资源使用效率和客户体验有待进一步提升。

5.3 金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善

目前相关标准仍处于探索阶段，并未完全成熟。在数据存储与资源共享方面尚未建立统一的管理系统及互连共享平台。此外，在这一过程中尚有诸多不足之处。相比之下，在其他行业领域中涉及的数据规模更大程度上涵盖了更多用户的个人信息，在数据安全与信息防护方面则更为严格的要求。随着大数据技术在各细分领域的广泛应用趋势，在缺乏行业性统一的安全标准与规范体系支撑下单纯依靠单一机构进行内部管控将会导致较大的安全风险。

5.4 金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化

在发展规划布局方面，金融大数据的整体规划体系仍有待完善。一方面，在各金融机构间的障碍性数据孤岛现象依然较为普遍的情况下，“各自为战”的现象仍然存在；另一方面，在跨领域和跨企业的数据共享与应用规模方面也呈现出了相对有限的状态。就现有行业数据应用而言，“分散化运营”的特点较为明显：一是目前行业内数据应用尚处于分散状态；二是存在较多分散性、临时性和应急性的应用场景；三是尚未形成统一的数据资产管理体系；四是现有资源的价值挖掘程度有待提高；五是业务支撑功能仍有待进一步提升；六是整体系统协同运行机制尚不完善；七是相关产业政策体系尚未形成完整的顶层设计框架。

6 促进金融大数据发展应用的相关建议

6.1 出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策

为优化我国金融行业的大数据发展环境并填补政策空白，在深入调研现有产业发展需求的基础上

6.2 分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设

针对金融机构存在的数据分散与互不相通的问题, 为促进金融行业安全可控的数据开放共享, 监管机构应统筹协调, 制定并实施分阶段推进的策略方案。具体而言, 可从建立统一的数据标准体系开始, 设定基础准入要求, 并通过政策引导促进金融机构创新合作模式, 搭建起一个能够有效解决组织间互操作性难题的金融行业统一数据平台。展望未来, 我们将鼓励金融机构探索推行混合所有制改革, 建立独立运营主体负责统一管理和运营工作, 并积极推动跨行业、跨领域协作机制建设, 最终实现金融大数据赋能社会经济发展各领域的价值最大化

6.3 强化金融大数据行业标准和安全规范建设

为促进金融行业的规范化发展与合作共享机制建设，请各相关方主体共同制定统一的金融行业大数据交易规范体系，并逐步明确各方在数据交易过程中的安全责任与义务；针对金融大数据的应用场景与管理需求，在数据安全使用标准方面建立完善的技术框架与操作指南；同时构建高效的投诉反馈与奖惩协调机制，在数据安全使用全过程实施全程监管与源头追查。
有意愿学习的同学和专业人士均可加入大数据学习扣群：805127855，在群里可获取大量零基础至进阶的实用干货资料，并享受清华大学毕业资深讲师的免费指导课程；此外还可以参与国内最系统的大数据高端实战应用项目训练。

6.4 依托行业平台推进金融大数据应用成果共享合作

充分发挥行业组织的作用，在金融科技领域打造一个具有品牌影响力的金融大数据交流平台。致力于构建长效沟通机制，在金融科技领域推动成功经验的经验交流与互动。同时, � 积极推动各行业之间的沟通与协作, 通过专题活动宣传和推广, 展现金融科技在各个领域的重要应用, 提升社会关注程度.