大数据在金融业应用浅析
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摘 要：互联网和信息技术发展带来了巨大的数据处理需求，也引发了信息产业的发展和繁荣。大数据在信息技术中的应用为金融业带来了新的发展机遇。探索大数据在金融业中的应用，对金融业的发展具有深远的意义和影响。
关键词：大数据;金融业;金融
一、金融业大数据的应用现状
根据IDC的报告，2013年产生的全球数据为4.4ZB，年度数据增长率高达40%。客户数据和交易数据是金融业的核心资产之一。随着金融业务持续快速增长，客户数据将包含越来越全面的个人信息。这意味着未来金融机构的数据存储和处理能力将面临巨大挑战。大数据战略可能会极大地影响金融机构在金融业的竞争力，为金融业带来新的机遇和挑战。
二、金融业大数据应用具体情况
（一）银行业大数据应用情况
目前，我国银行业面临发展模式转型。利用大数据技术可以为金融产品、金融服务以及金融管理等方面带来创新和升级。银行经过多年发展，积累了庞大的数据信息。银行实现转型和升级的关键是，提高数据资源利用率，挖掘数据价值，完成数据增值。银行业多年积累的海量数据中潜藏着巨大的价值。大数据可以为银行类金融机构提供客户企业的发展现状，供银行查询企业的经营状况，针对企业竞争力、企业市场占有率等信息，为不同的企业提供精准服务，增强营销活动的针对性和准确性。
银行是金融业务往来频率最高的金融机构，收集客户信息、身份、账户、资金等数据信息的难度极低。客户网络银行、手机银行、电子商城等数据记录，是银行获取客户信息的常用客服手段。
客户管理、运营管理、风险管理、配合监督，是我国银行业应用大数据的四个主要领域。客户管理是，银行以资金交易为基础，收集客户的信息和行为数据，对客户进行分类和预测。运营管理是，银行收集各类日常生产活动产生的数据。通过使用大数据分析和大数据管理，银行可以掌握金融业务的运营状况和销售绩效。风险管理是，银行为企业和客户提供各类信贷服务。信贷服务产生的数据信息是银行进行风险分析的重要依据。银行可以借助大数据软件分析客户和企业的信贷状况，进行风险预测和风险操作。配合监督是，银行收集了大量客户和企业的交易数据。这些数据可以为公安机关和国家提供证据，追查欺诈、洗钱、诈骗等违法犯罪活动。
（二）保险业大数据应用情况
保险业的核心业务是精算。精算对数据的依赖性强，受到数据变化影响极为明显。种类多、操作复杂，是保险业务的突出特点。索赔、银行业务，是保险业的主要经营方向。每一个保险机构都搭建了信息收集系统，用于收集各种各样的数据。根据商业类型，保险可以分为人寿保险、财产保险和再保险。保险的本质是预测和抵御。当用户由于风险受到损害时，保险可以为客户提供抵御风险的补偿;当用户没有受到任何风险损害时，用户提交的保险额成为保险机构的经营收入。保险机构必须准确估算风险发生的概率和风险损失。保险客户的数据信息对保险公司的意义重大。保险公司可以利用客户的数据信息，分析内部因素和外部因素，判断保险业务的潜在风险。
保险业收集了丰富的用户数据信息，甚至包括客户的出生信息和死亡信息。保险机构对客户数据进行收集、整理、分析、重组，深入挖掘客户的潜在需求，发现新的业务风险，开拓新的业务领域。大数据推动了保险业的创新和发展。我国银行业已经开始使用云技术。云数据平台为保险业提供了大数据技术支持。大数据和市场完成对接，保险机构可以直接通过大数据分析市场需求，发现新的市场需求，完成业务创新。数据整合困难、无法挖掘客户数据潜在价值，是保险业应用大数据的困难之处。
（三）证券业大数据应用情况
证券业对各种信息的及时性有很高的要求，往往是一条看似平淡无奇的信息，能够长期决定某一类证券的走势，因此证券业是大数据行业中应用较早和较为广泛的行业。
应用大数据是证券公司增强服务针对性，提高经营业绩的重要方式。数据收集、数据分析、数据存储等，都是证券公司挖掘潜在市场、优化服务质量的必需环节。证券公司可以使用股票信息、外汇信息、期权信息等金融行业相关信息。证券公司可以收集媒体信息，分析消费者的信心和情感，从精神消费层面为客户提供新的服务。互联网金融和移动通信技术改变了证券公司的传统功能。加快数据资源整合速度、挖掘数据潜在机制，是证券公司应用大数据必须解决的问题。基于渠道的多样化业务是证券公司业务模式的主要发展方向。
充分掌握客户信息是证券公司针对性和差异化创新服务的基础。大数据分析模型是证券公司分析交易数据、挖掘市场数据、分析行业信息的重要工具。数据分析为证券公司提供了客户的投资偏好，帮助证券公司挖掘客户潜在需求。大数据增强了证券公司投资业务的针对性。
（四）基金业大数据应用情况
目前，国内基金管理公司设计出的产品无法较好地满足客户的需求是当前亟待解决的问题。基金管理公司没有足够完备的数据来了解和分析大多数客户需要什么样的基金产品。此外，基金管理公司过分依赖传统基金营销中的银行渠道，因此大数据应用程序可以在基金管理公司准确地设计和销售客户喜爱的产品等方面发挥巨大作用。
投资研究、产品销售，是基金管理公司的两大业务方向。基金管理公司的投资流程严谨。研究部门、投资部门、销售部门，都是制定投资流程的参与者。研究部门研究经济形势，分析产业现状，调查公司信息，撰写最终报告，为投资部门推荐具有投资价值的公司。投资部门以研究部门的报告为基础，选择合适的投资目标。销售部门的业务目标包括公司、银行、证券公司、基金销售机构。财务研究和财务数据研究，是传统投资研究的主要内容。大数据分析技术发展成熟后，研究部门可以整合大数据，综合国家经济发展趋势，从而判断目标企业的发展前景，增强投资决策的准确性。在产品销售端，很多基金产品已经进入了大型电子商务平台，成为互联网货物，包括淘宝、京东等著名电子商务平台。客户购买基金产品后，网站自动收集记录客户的投资习惯和投资偏好，自动为客户推荐类似的投资产品，缩短客户的浏览时间和选择时间。供应链数据是大数据分析的一个重要角度。供应链数据包含了公司价值数据、企业数据等重要数据。基金管理机构可以使用供应链交易数据，掌握公司资源数据，创新业务模式，拓宽业务范围。
三、金融业应用大数据的优势
客户数据、交易数据，是金融业的核心资产。大数据技术改变了客户数据的内容。客户数据由数字、记录转变为客户的个人信息。扩充的客户数据内容对金融机构的数据存储能力和信息处理能力带来了新的考验。金融业竞争已经由客户群体竞争、市场营销竞争等转变为大数据战略竞争。
大数据应用为我国金融业带来了全新的发展机遇。金融机构由被动服务客户转变为主动寻找客户，适应市场变化。客户需求成为影响金融业发展的关键因素。我国金融领域关于金融业应用大数据尚未出现成熟理论，大数据的定义、大数据的实施方式、顶层设计等领域，都持续存在争议问题。我国金融行业处于大数据时代的起始阶段，金融机构的结构化数据总量庞大，每天都产生了大量非机构化数据信息，信息收集数量和信息处理数量与日俱增。庞大的信息量和数据量为我国金融业应用大数据提供了良好的发展环境。
目前，信息化建设和互联网结合，是我国金融业的发展核心。各大金融机构开始斥巨资架构大数据信息系统。通过使用大数据技术，我国金融业已经实现了数据管理集中化，各个金融机构开始推出种类多样的金融产品。通过分析我国金融业发展情况，我们可以得出结论：我国金融业主要面临的挑战是大数据安全存储、大数据开发、大数据分析软件应用、大数据应用领域等。云计算技术降低了大数据应用软件的开发成本，我国金融业大规模开展数据收集分析已经具备了初始条件。
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