京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在金融领域的应用远不止如此,银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场,一般有精准营销和大数据风控两个方面。业内人士建议,通过大数据挖掘金融价值,使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
再复杂的其本质也简单,金融大数据的运用与发展就是其一。
近来网贷平台频暴雷,根本原因除了外部监管趋严、市场利空、经营不善以外,不外乎资金错配、假标盛行、借款人恶意欠债等,这些原因用简单的办法就可以得到解决:其中大多可以通过大数据征信来解决信息不对称。而大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿以及欺诈风险。在金融风控领域,大数据指的是全量数据和用户行为数据。大数据在金融领域的应用远不止如此,银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场。
大数据在金融领域应用:精准营销和大数据风控
据苏宁金融研究院高级研究员薛洪言介绍,大数据在金融领域的应用,一般有精准营销和大数据风控两个方面。
薛洪言表示,精准营销是基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣,继而推荐合适的金融产品。对于大数据风控,其逻辑便在于“未来是过去的重复”,即用已经发生的行为模式和逻辑来预测未来。这意味着,随着随机事件的大量发生,是可以发现其内在规律的。而大数据里包含的海量数据,为我们发觉隐藏在随机事件后面的规律提供了条件。而大数据风控的两个应用,信用风险和欺诈风险,背后都是这个逻辑,通过分析历史事件,找到内在规律,建成模型,然后用新的数据去验证和进化这个模型。
贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿告诉中国经济时报记者,截至2017年底,中国网民规模达到7.72亿,手机网民规模达到7.53亿。随着我国加快IPv6、5G的商用部署,数据总量将呈现爆发式增长。从某种角度而言,数据详实记录了发展中的世界,而大数据使未来复现成为可能。大数据是无限循环、无限复制的绿色资源,应用次数越多,其价值越大,将会颠覆未来很多产业的竞争模式。对于当前而言,大数据是国家基础性战略资源、创新生产要素、是21世纪的“钻石矿”;对于未来而言,大数据是“活化石”。
大数据应用水平正成金融企业竞争力的核心要素
至于金融大数据的未来,有分析称,数据驱动金融将是一种趋势,谁掌握了大数据,金融营销、金融风控就会胜出。
中国支付清算协会业务协调部丁华明认为,一个关键的因素是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。金融的核心是风控,风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。目前,金融机构正在加大在数据治理项目中的投入,结合大数据平台建设项目,构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”管理。在大数据时代,数据治理是金融机构需要深入思考的命题,有效的数据资产管控,可以使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
普华永道的研究报告显示,83%的中国金融机构希望投资大数据。金融行业对大数据的需求属于业务驱动型。其迫切希望应用大数据技术使营销更精准、风险识别更准确、经营决策更具针对性、产品更具吸引力,从而降低企业成本,提高企业利润。随着更多金融机构基于大数据获得丰厚的回报,将进一步打消其顾虑,加速大数据的普及。
上述报告还称,各级政府正推动金融行业数据整合、共享和开放。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出,到2018年,中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。国家还通过推动建设各类大数据服务交易平台,为数据使用者提供更丰富的数据来源。数据越关联越有价值、越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作,将个人私有、企业自有、政府自有的数据进行整合,把私有大数据变为公共大数据。金融数据安全问题也越来越受到重视。大数据的应用为数据安全带来新的风险。数据具有高价值、无限复制、可流动等特性,这些特性为数据安全管理带来了新的挑战。
对金融机构来说,网络恶意攻击成倍增长,组织数据被窃的事件层出不穷。这对金融机构的数据安全管理能力提出了更高的要求。大数据使得金融机构内海量的高价值数据得到集中,并使数据实现高速存取。但是,如果出现信息泄露,可能一次性泄露组织内近乎全部的数据资产。数据泄露后还可能急速扩散,甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈的情况。
2018年是金融行业监管大年,“防风险”依然是行业发展主旋律。“近年来大数据风控越来越受重视,越被市场认可,我们越要做好风险防控工作,合规发展。”百融金服副总裁陈雷指出,不仅金融业务要合规经营,大数据风控行业也要合规发展。
以当下正经历暴雷潮的网贷行业为例,陈雷认为,以P2P为代表的互联网金融原来只要“有胆量”就能发展起来的时代已经过去了,现在是需要拥抱科技的时代,要通过大数据挖掘金融价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27