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大數據如何推動金融業(yè)的商業(yè)變革
2017-12-22
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大數據如何推動金融業(yè)的商業(yè)變革

商業(yè)無論是接受還是拒絕，中國金融業(yè)的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發(fā)展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業(yè)，這一發(fā)展激起了巨大的想象空間。然而，要抓住這一機遇并非易事。


 
我們系統(tǒng)梳理了大數據在全球金融行業(yè)的發(fā)展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協(xié)助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，并在大數據迅速滲入金融業(yè)務各個層面的當下抓住發(fā)展機遇。
大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?
成就大數據的不僅是傳統(tǒng)定義中的“三個V”，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業(yè)模式變革的推動能力上，即不斷引發(fā)傳統(tǒng)金融機構的內嵌式變革。
大數據從四個方面改變了金融機構傳統(tǒng)的數據運作方式，從而實現了巨大的商業(yè)價值。這四個方面(“四個C”)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。
大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上
數據技術與數據經濟的發(fā)展是持續(xù)實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統(tǒng)IT從“后端”不斷推向“前臺”，而存量架構與創(chuàng)新模塊的有效整合是傳統(tǒng)金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰(zhàn)。此外，數據生態(tài)的發(fā)展演進有其顯著的社會特征。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發(fā)展上任重道遠。
為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(“TMT”)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。
大數據是什么?在這個問題上，國內目前常用的是“3V”定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。
雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什么才是成就大數據的“關鍵節(jié)點”。人們熱議的焦點之一是“到底多大才算是大數據?”其實這個問題在“量”的層面上并沒有絕對的標準，因為“量”的大小是相對于特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一臺普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當“全量數據”取代了“樣本數據”時，人們就擁有了大數據。
海量的數據為銀行的發(fā)展提升了價值
另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源于何處。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統(tǒng)中的數據。這些數據的共性在于，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發(fā)式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種“數據足跡”。但所有這些都還不是構成“大量數據”的主體。
“3V”的定義專注于對數據本身的特征進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?
成就大數據的關鍵點在于“第四個V”，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價值，而且能夠進一步推動商業(yè)模式的變革時，大數據才真正誕生。
大數據運作如何推動金融業(yè)變革?
多元化格式的數據已呈海量爆發(fā)，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創(chuàng)造出不同于傳統(tǒng)數據挖掘的價值。那么，大數據帶來的“大價值”究竟是如何產生的?
無論是在金融企業(yè)還是非金融企業(yè)中，數據應用及業(yè)務創(chuàng)新的生命周期都包含五個階段：業(yè)務定義需求;IT部門獲取并整合數據;數據科學家構建并完善算法與模型;IT發(fā)布新洞察;業(yè)務應用并衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環(huán)境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是“數據科學家”在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業(yè)務需求。
大數據延長了金融機構的生命周期
大數據改變的并不是傳統(tǒng)數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統(tǒng)的數據基礎和技術環(huán)境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業(yè)機構就有條件關注過去由于種種原因而被忽略的大量“小機會”，并將這些“小機會”累積形成“大價值”。


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