大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融業(yè)中的應(yīng)用

20世紀(jì)以來，信息技術(shù)在金融業(yè)中大量廣泛使用，使其累積了體量龐大的數(shù)據(jù)和信息，金融機(jī)構(gòu)當(dāng)中存儲著數(shù)億萬計(jì)的數(shù)據(jù)，這種情況迫使金融機(jī)構(gòu)必須要考慮如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值的內(nèi)容，為企業(yè)盡可能多的創(chuàng)造利潤。如何應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)生的碎片化數(shù)據(jù)、快速響應(yīng)需求引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)問題？如何充分利用數(shù)據(jù)分析、挖掘來獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益？是金融企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)面對的幾大挑戰(zhàn)。

將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于金融業(yè)不僅是技術(shù)發(fā)展的需要，也是金融業(yè)提高自身盈利能力的需要。在當(dāng)前“以客戶為中心、以市場為導(dǎo)向”的激烈競爭時(shí)代，在各大金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)備“二次轉(zhuǎn)型”的改革進(jìn)程中，要想提高核心競爭能力、防范業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、提高業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)的時(shí)效性及準(zhǔn)確性，就必須懂得如何利用現(xiàn)代管理信息系統(tǒng)進(jìn)行綜合分析，挖掘客戶的潛在價(jià)值，利用有價(jià)值的信息改進(jìn)服務(wù)手段，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)職能化的決策支持功能管理。

一直以來，金融行業(yè)對數(shù)據(jù)的重視程度非常高。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，各種金融業(yè)務(wù)和服務(wù)的多樣化和金融市場的整體規(guī)模擴(kuò)大。對于大數(shù)據(jù)帶來的主要業(yè)務(wù)價(jià)值，參加調(diào)研的金融企業(yè)表示，大數(shù)據(jù)的價(jià)值是他們可以根據(jù)商業(yè)分析實(shí)現(xiàn)更加智能的業(yè)務(wù)決策，讓決策的制定更加理性化和有根據(jù)。依靠有前瞻性的決策，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中資源更優(yōu)化的分配，能夠根據(jù)市場變化迅速做出調(diào)整，提高用戶體驗(yàn)以及資金周轉(zhuǎn)率，從而獲取更高的利潤。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下銀行的精準(zhǔn)營銷

按照單個(gè)客戶個(gè)性化的營銷方案和溝服務(wù)體系，金融機(jī)構(gòu)依照信息化技術(shù)手段可以建立起精確的營銷方案以實(shí)現(xiàn)對個(gè)人客戶的精準(zhǔn)營銷。這種建立在精準(zhǔn)定位基礎(chǔ)之上的營銷活動(dòng)，包含著對個(gè)體的關(guān)注和差異化的認(rèn)同，可以最大限度地?cái)偲狡髽I(yè)的成本。精準(zhǔn)營銷對于每一位金融客戶的的興趣、愛好、購買能力均可以做出預(yù)測和判斷，根據(jù)綜合化的評分向顧客推薦金融服務(wù)及產(chǎn)品，以保障推薦產(chǎn)品在其財(cái)力范圍和興趣半徑之內(nèi)。

傳統(tǒng)銀行業(yè)當(dāng)中，認(rèn)識產(chǎn)品、產(chǎn)生興趣、付款購買三個(gè)環(huán)節(jié)是金融消費(fèi)者在購買過程當(dāng)中必然出現(xiàn)的環(huán)節(jié)。由于在認(rèn)知產(chǎn)品的過程當(dāng)中，消費(fèi)者會通過網(wǎng)絡(luò)、私人渠道進(jìn)行檢索，對產(chǎn)品信息、類別進(jìn)行了解以確定其購買信息，在此過程當(dāng)中產(chǎn)生的搜索數(shù)據(jù)便可以定位消費(fèi)者的收入水平、興趣和愛好，企業(yè)借助分布式存儲和云計(jì)算深度挖掘這一系列關(guān)于該類消費(fèi)者的信息，形成完整的客戶關(guān)系系統(tǒng)（CRM系統(tǒng)），從而設(shè)計(jì)出各種序列的營銷方案，推送給消費(fèi)者，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下銀行的精細(xì)化管理

大宗交易數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)銀行最為重視的業(yè)務(wù)內(nèi)容，由于受制于銀行較弱的數(shù)據(jù)處理能力，體量龐大、細(xì)節(jié)更多的精細(xì)化交易數(shù)據(jù)無法得到有效處理。例如，傳統(tǒng)銀行經(jīng)營模式之下，商業(yè)銀行僅能記錄每次的銀行卡消費(fèi)信息，卻無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的消費(fèi)信息反饋，歸集整理；在存款、貸款風(fēng)險(xiǎn)管控過程當(dāng)中，銀行也對于對小額貸款實(shí)施有效的風(fēng)險(xiǎn)管控。一般的商業(yè)銀行在記錄了客戶消費(fèi)和挑選產(chǎn)品的數(shù)據(jù)后，亦沒有利用好這些并不是為商業(yè)銀行經(jīng)營活動(dòng)（風(fēng)控、催收）而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。顧客的每筆投資和消費(fèi)都被記錄分析之后，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將產(chǎn)生信息化決策，有助于提升用戶體驗(yàn)，精細(xì)化管理水平將不斷提高。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代銀行的低成本管理

傳統(tǒng)銀行業(yè)中的信息數(shù)據(jù)是手工化產(chǎn)生的，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤。特別是在信貸活動(dòng)過程當(dāng)中，對于銀行客戶信息在記錄過程中產(chǎn)生的錯(cuò)誤將會給銀行經(jīng)營的有效性造成損失，這種傳統(tǒng)的手工信息處理方式效率低下、準(zhǔn)確度差、成本高。在商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)當(dāng)中，銀行需要對客戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況和抵押品等內(nèi)容進(jìn)行盡職調(diào)查，信息獲取的成本較高。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)銀行對客戶信息的采錄過程完全自動(dòng)，通過客戶自填、自報(bào)，收錄客戶的個(gè)人信息，從而更加精確地了解到客戶的實(shí)際情況，降低人工處理成本，提高辦事效率。對于個(gè)體、小微層面的關(guān)注將有效解決長期以來困擾中國企業(yè)的“小微融資難”問題。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代的集中化管理

商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式當(dāng)中，跨地區(qū)、跨國經(jīng)營成本極高，商業(yè)銀行不僅要承擔(dān)開設(shè)實(shí)體機(jī)構(gòu)的成本，還要承擔(dān)與代理行之間產(chǎn)生的摩擦經(jīng)營成本。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助之下，商業(yè)銀行總部機(jī)構(gòu)將可以更加便捷地獲取更多有價(jià)值的信息，不僅局限于當(dāng)?shù)氐姆种C(jī)構(gòu)，跨越了地域、時(shí)空限制。對各個(gè)條線的集約化管理，使得銀行總部的經(jīng)營權(quán)利更加集中，分支行的執(zhí)行功能將被強(qiáng)化，銀行管理職責(zé)、風(fēng)控策略將被集中于總行層面，有助于進(jìn)一步提高機(jī)構(gòu)總體執(zhí)行力，避免上傳下達(dá)過程當(dāng)中的摩擦成本。

商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)繼續(xù)使用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地掌握自身資產(chǎn)質(zhì)量、數(shù)量及分布、頭寸調(diào)度、信貸情況，提供給客戶安全、可靠及強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集市通過深度挖掘可以獲得“深度效益”；同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還搜集了大量的商戶、用戶資料，可以為開發(fā)新的產(chǎn)品、業(yè)務(wù)及綜合化服務(wù)，讓銀行在不同的平臺、層面上為用戶提供異質(zhì)化業(yè)務(wù)變得更加容易，而且為商業(yè)銀行的經(jīng)營管理決策提供了支持與依據(jù)，讓商業(yè)銀行可以隨時(shí)根據(jù)與自已有歷史經(jīng)驗(yàn)往來的商戶數(shù)據(jù)信息推斷出客戶的信用狀況，有助于銀行風(fēng)險(xiǎn)的防范。

隨著各種新技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也隨研究的深入而不斷進(jìn)步，以后將更加便捷、有效地應(yīng)用于未來的實(shí)踐當(dāng)中去，結(jié)合新的理論、技術(shù)和模型評價(jià)方法，以增加數(shù)據(jù)挖掘的有效性，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)分析工具的實(shí)用性。