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大数据金融总结范文1
招商银行作为中国政府推动金融改革的试点银行之一，一直处于中国金融改革的最前沿。自从成立以来，招商银行秉承“因您而变”的经营服务理念，不断创新产品与服务，创新，尤其是技术创新已经深入其企业文化骨髓。
招商银行总行信息技术部总经理周天虹表示，信息技术的每次变革都会带来银行业的变革，招商银行一向重视科技和服务，利用大数据技术更好地为消费者服务是招行的一个重要发展方向。
云计算、移动互联网、大数据这些新技术的发展，使得消费者的消费行为日益个性化、数据化、网络化。而对于天然具有数据属性的金融业来说，大数据能够为金融机构的经营管理提供充分的信息支持，更好地实现金融服务创新。
但是，大数据孕育的新型金融业态对传统金融机构也带来了严峻挑战。业内专家指出，传统金融业缺乏以大数据分析为基础的决策和服务体系，传统数据处理平台也无法满足大数据时代的要求。如今，互联网金融服务迅速崛起，提供更加创新的业务，以及更好的用户体验，强力挑战传统金融服务模式。
互联网的启发
周天虹表示，招商银行在近两年关注到大数据技术，在2012年着手进行系统研究。
当前，银行的生产系统、经营系统长期以来积累了很多的结构化、半/非结构化的数据（如账务记录、业务交易、访问日志等），但银行传统储存和利用的数据都是结构化数据，互联网公司对半/非结构化的数据的广泛利用启发了银行。同时，传统对结构化数据的分析方法，在新的互联网技术下，又可以取得一些新突破。
2012年起，招商银行与华为大数据团队接触，FusionInsight产品进入了它们的视野，但当时与招商银行的需求还有一定差距。华为针对招商银行生产系统的规范，专门在大数据平台的可靠性、安全性方面进行了增强和适配，在2013年了比较完整的版本。
此外，华为FusionInsight在容灾方面，第一个支持了超1000+km的异地容灾；同时，为了增加大数据平台的易用性和复杂查询能力，创新地实现了表聚簇和多级索引方案，实现与招行现有数据库、数据仓库的无缝对接。招商银行已在华为FusionInsight大数据解决方案基础上，实现了五年内海量交易历史明细信息的实时查询、实时征信、实时事件营销，以及针对准确客户群的精准营销。
周天虹以理财产品短信营销为例表示，理财产品销售的短信广告，以前推送很多，很多用户觉得骚扰比较严重。现在对数据进行分析以后，系统有选择地根据相关理财产品的特征匹配用户的财务状况及理财产品的持有情况进行推荐，使得短信发送数量大幅下降，但命中率大幅提高。据招行测算，以某重要分行的客户为样本，只要发送原来数量19.6%的短信，就可以覆盖95%最终购买的客户。
为什么是华为？
华为在云计算、大数据等IT技术领域是新手，招行凭什么相信华为？
周天虹表示，首先大数据技术跟其他IT技术发展历程不太一样。“大数据技术发源于互联网公司，也率先在互联网成熟应用。所以大数据技术并不掌握在传统的大型IT公司手中。”他强调，华为作为IT服务的一名新军，和它的竞争对手相比，起点相近。
其次，招行还看重华为华为另一大优势就是快速发展和创新的能力。在和华为合作之前，招行也做了相应的调查研究，了解到华为在大数据、云计算等领域各类资源的投入情况。招行认为，华为技术的积累情况，还是很有竞争力的。
总结起来，招商银行认为，通过FusionInsight平台，招行首先构建起基于云计算平台的大数据应用和分析平台，其中已经上线部分分析型应用，后续还会投入更多应用，包括实时征信、实时营销方面的应用。
其次，通过建设大数据平台，招行把原有的一些游离在数据仓库之外的结构化、半结构化数据逐步收拢到平台里，让系统具备了处理这些数据的能力。
大数据金融总结范文2
关键词：大数据技术；对公业务营销
中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15
当今时代，以移动互联网、云计算技术、搜索引擎为代表的新一代信息技术全面渗入金融行业，对金融业态产生重要影响。同时，伴随网络技术的发展，数据渗透到了每一个行业，“大数据”应运而生，已成为重要的生产要素。对最早实现数字化交易的银行业来说，大数据能反映银行产品管理的综合信息，也隐藏着产品相关的客户行为模式，有助于实现基于客户行为的产品营销管理。
一、大数据技术概况
大数据尚未有统一的概念，目前采用较多的是麦肯锡咨询公司的定义，大数据是“规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集”，且大数据具有“4V”的特点，即数据量大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据更新快（Velocity）、数据具有极大的价值（Value）[1]。IDC的报告预测未来5年中国的数据量将以51.4%的速度增长[2]。数据作为一种信息，记录了企业所有的产品信息，并能更精确、更客观地展现客户需求，具有重大的商业价值[3]。基于大数据技术的各种商业创新，会使得未来的营销活动以更贴近消费者需求方式以及在更为合理的时间实施，取得更好的效果[4]。
现有的大数据分析挖掘的方法有很多，常用的有如下几种。
1.关联分析法。这是最常见的大数据分析方法之一，指的是从现有的数据库中找出特定序列的数据在特定事件中存在的数据关联性。确定关联规则是关联分析法的重要基础，不同关联规则的设定会产生不同的关联结果。该方法主要用于发现某一事件中不同数据是否存在关联性，如产品间的内在关联性。
2.序列分析法。序列分析法与关联分析法规则类似，但寻找的是某一事件中数据之间在时间上的关联性。加入了时间序列，使得分析结果更具动态性和延续性。这种分析法对于发现潜在用户具有明显作用，能够广泛应用到金融、医疗、工程等领域的企业中。
3.分类和预测分析法。实际上是两个过程，第一步是确定模型描述，针对指定的数据类型和概念集进行分类划分，第二步是使用这种分类基于模型进行预测分析。这一类分析方法主要用于挖掘隐藏在数据背后的消费者特定的消费习惯，并预测其后续的可能行为。
4.聚类分析法。聚类分析法能够将数据库内数据特征未知的信息进行相似性最大化处理，帮助企业了解哪些是较为典型性的用户，哪些是忠实用户，哪些是流失用户等，从而有助于企业根据不同用户的消费特征制定不同的营销策略。
二、大数据技术在商业银行的应用现状
国内的金融行业，尤其是银行业，大数据的应用尚处于起步阶段，远远落后于互联网行业。但金融行业实现数字化交易以来，沉淀了大量的用户数据，是较为适合大数据分析的行业。银行业的数据分析尚处于从数据碎片化到数据整合时代的过渡阶段。现阶段，大数据技术在商业银行的应用主要集中在风险控制和零售业务，主要有三种模式。
首先，基于网上交易流水的数据挖掘。银行与电商合作，直接接触电商平台、支付平台上的大量卖家和买家，并通过交易流、信息流、资金流覆盖其产业链上的生产、物流、消费等多个环节。基于此，银行借助成熟的数据分析技术，实施风险控制和拓展营销。如工商银行“易融通”会自动处理客户信息，选取客户融资需求量、还款资金来源及其可靠性等因素作为贷款额度指标，在线批量审批与发放贷款。招商银行与敦煌网共同推出的“敦煌网生意一卡通”客户信息共享，为小微企业提供融资、结算、理财一体化的金融服务。
其次，基于第三方系统的征信数据挖掘。这一类数据主要包括人行征信、工商、税务、电力、房管局、车管所、社保、海关等政府数据，学历、购物、支付、物流等社会征信数据以及各大金融机构的金融数据等。这些数据使得银行能更加全面判断企业客户的属性和资质，更有针对性地根据其综合情况实施精准营销。如平安银行在接入平安保险、平安租赁等集团子公司数据的同时，辅之以政府公共数据，全面分析客户情况并据此营销。
最后，基于POS流水的数据应用。商业银行依托在线贷款业务平台系统，对客户进行综合信用评价，向符合贷款条件的POS商户，以其一定期限内的POS结算流入量为授信额度的依据，在线发放用于生产经营的信用贷款。已有的POS流水数据应用有招商银行和通联支付合作的流水贷、中信银行和银联商务合作的网络商户贷款业务，浦发银行和通联支付合作的流水贷业务等。
除了基于行内数据进行挖掘分析外，国内许多商业银行还与专业第三方公司合作，争取顺应大数据潮流，进一步加快应用大数据的步伐。如平安银行与SPSS公司合作，进行消费贷产品的大数据营销管理；宁波银行利用客户购买某项产品大数据分析结果挖掘潜在客户。这些探索为商业银行拥抱大数据技术，利用大数据技术转变营销理念和营销方法提供了很好的借鉴。
随着云计算、物联网等新型信息技术的发展和跨渠道跨终端的整合，银行的大数据将日渐完善。产品的客观数据与客户信息也将有效结合，形成完整的“产品――用户”数据库，用于银行各类产品的规模化和定制化综合推介，尤其是对于具有复杂的金融产品综合运用需求的对公客户来说，大数据的应用将是一片蓝海。
三、大数据技术在对公业务营销中的应用方案
对公客户是商业银行的主要利润来源之一，且该类客户沉淀了大量复杂的数据，将大数据技术应用于对公客户服务和对公产品营销具有重要意义。基于大数据技术的营销管理是一项系统性工程，需循序渐进，最终形成一套成熟体系。张湛梅等提出一套针对移动互联网的大数据营销体系“PDMA”，主要包括认知客户（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精准营销（marketing）、营销评估（assessment），构成一个闭环体系[5]。基于“PDMA”的框架能很好地建立银行产品和客户两个维度。结合客户属性进行产品大数据分析，才能以更符合客户偏好和需求的方式实施产品营销，并对营销的效果进行事后评估，以持续改进。本文以“PDMA”为框架，系统阐述商业银行借助大数据技术进行对公产品营销管理的应用方案。
（一）P――认知客户行为
对公客户与零售客户有本质的区别，客户的金融需求复杂，且更加个性化多样化。在银行进行大数据分析之前，应当对对公客户有一个全面认识，并结合客户情况认知银行对公产品现状。认知企业客户行为可以从三个方面着手。
1.基于客户属性建立客户特征库。客户特征库包括银行数据库中的所有对公客户相关字段，可以对客户的自身属性、所在地区、财务状况、与银行合作紧密程度等进行初步分析，掌握客户基本情况。
2.结合客户持有产品情况，认知银行的产品结构。以产品管理系统中的产品库为依据，分析持有不同数量产品的客户分布、各门类产品的客户总体分布、下属分行及其经营机构的客户持有产品情况，以及结合多个时点的各门类产品客户数的变化趋势等。
3.在认知产品的基础上，基于产品记录，分析客户行为习惯。包括客户对产品门类的偏好，对产品购买渠道的偏好，对资金流动性的需求，购买产品时段偏好等。
（二）D――挖掘客户需求
在认知产品和客户的基础上，应用大数据技术，挖掘隐藏在产品信息和客户信息背后的客户需求，为后续的精准营销打下基础。
1.基于客户产品持有行为判断不同产品的相关程度。在客户持有产品的全数据中，同一客户持有多种产品的现象较为普遍。分析客户持有的产品明细清单，找出同一客户持有产品组合的一般规律，可以准确判断各产品之间的相关程度，测算出持有某种产品的客户同时使用该产品相关产品的可能性。产品相关分析的结果可以形成定期的产品相关性监测报告和营销建议。
2.基于产品的监测报告，判断产品持有的平均水平。结合客户产品的平均持有水平分析，将低于产品平均持有水平的对公客户认为是具有产品潜力的客户群，生成这一类客户清单。同时根据客户清单中对公客户所在分行进行分类，将这部分产品需求未充分挖掘的客户清单推送到分行，以帮助分行更好地锁定目标营销客户。同时也可以针对不同门类产品的客户情况进行统计分析，判断持有某类产品的客户使用其它门类产品的情况，也即产品的跟进情况。
3.对非结构化的大数据进行分析，全方位挖掘客户的产品需求。非结构化数据可以分为行内数据和行外数据。行内数据中，银行内部的资金来往记录和银行内部企业授信报告等都可以作为非结构化数据来源。此外，银行还可综合应用外部数据，如电力、税务、工商和人行征信系统数据。通过这类交易数据可以形成企业的社会网络关系图，作为供应链金融大数据营销的重要依据。
总之，需求发现环节应紧密结合产品和客户的数据，挖掘大数据背后客户对产品的需求，是借助大数据实现对公产品营销管理的基础性工作。
（三）M――产品精准营销
充分挖掘客户需求后，根据需求实施精准营销。具体可以有如下应用。
1.结合客户的产品门类偏好推荐同一类别的其它产品。根据客户偏好分析和需求挖掘结果，掌握客户对某类产品的使用记录，为其推荐同门类产品中其它热门产品（依据热门产品排名），提高同一门类产品的渗透率。此外，还可以具体到各分行，分析各分行同类产品使用情况，并将之与全行产品应用情况对比分析。低于全行各门类产品应用水平的分行建议就其薄弱的产品门类进行重点营销。
2.对持有某些产品的客户推荐产品组合中的其它产品。通过产品相关分析梳理出相关度高的产品组合，结合只持有这些产品组合中的部分产品的客户清单，生成各个客户还可进行关联营销的具体产品清单，推送给各分行，指导其根据该客户潜在产品清单对客户进行产品关联推荐。
3.通过客户属性分析开发潜在客户。从产品出发，通过聚类法和分类预测法分析持有某种产品的客户群体的共同属性，然后比对具有这些属性但还未持有该种产品的客户，作为该种产品的潜在客户名单，对名单上的客户推荐该种产品，通过分析现有客户成功开发新客户。
（四）A――营销效果评估
营销评估是贯穿“PDMA”大数据营销体系全流程的最后一环，也是营销管理流程中承上启下的重要步骤，能及时帮助商业银行掌握大数据分析的效果。银行在精准营销评估过程中，应当加入时间序列，结合产品和客户情况进行综合评估，并定期对基于大数据分析的精准营销实施评估，根据评估效果改善大数据分析和精准营销的成果。对有成效的分析结果形成定期营销报告，对于成果不显著的从业务角度总结原因，调整大数据分析模型和参数，改进结果。
四、对公业务营销中的典型案例
总体来说，相比国有银行，股份制银行更加积极拥抱大数据技术。2015年3月，民生银行“金融e管家”平台正式上线，这是民生银行利用大数据技术的一大利器。该平台主要针对国内商业银行客户关系管理系统管理功能、分析功能、应用功能相互脱离的弊端而开发的基于大数据分析的一站式服务平台。“金融e管家”服务于全行对公客户管理，覆盖“PDMA”框架的四个环节，是对公业务应用大数据技术的典范。
首先，认知客户行为（P）。该平台对接民生银行内200多个生产系统和数据中枢，并导入上市公司数据、人行征信数据、工商数据等行外的数据，形成完善的数据结构，通过不同的规则组合数据，如对公客户和产品的交叉组合，或者基于供应链的客户上下游集合等，使用户可从不同角度解读对公客户的特性，同时通过行内资金流和行内外信息流，精确掌握客户的行为习惯。
其次，挖掘客户需求（D）。该平台对客户信息更深层次的挖掘，去除无效信息，将有效信息放大，结合线下业务资源，挑选出最适合营销的企业关系群体，应用多种大数据分析方法，建立关系网络分析模型，识别出群体的特征和相互之间业务重点，并以极具可用性的界面展示客户潜在需求挖掘的结果，帮助客户经理深度挖掘客户的金融需求。
再者，产品精准营销（M）。该平台是一个智能化的融资理财和资源整合平台，主要围绕核心客户，通过后台数据的支撑，建立交易网络模型和上下游客户推荐模型，并据此匹配最适合的金融产品，实现精准营销。该平台上线后，对公产品关联营销的成功率大大提高。
最后，产品营销评估（A）。该平台建立了基于历史记录的客户绩效评价体系，科学全面的评价客户绩效，并根据评价结果改进营销方向。后评价功能涵盖对公业务的不同情况，如对个性化服务方案的综合评价，对集团客户也能建立综合收益的评价，而不仅仅是单独考虑单笔业务的收益，适应了缺资产时代的商业银行经营新思路。
可以预见，在信息技术发展日新月异的当代，随着对公业务背后纷繁复杂的信息流、资金流、物流等多样化数据不断沉淀，大数据技术在商业银行对公业务营销中的应用价值将日益凸显，并将逐渐成为商业银行对公业务的核心竞争力之一。
参考文献：
[1]Manyika， J.，M.Chui andB.Brown et al.Big Data：The Next Frontier for Innovation[R].Competition， and Productivity，2011.
[2]Franks， B.著，黄海，车皓阳，王悦等译.驾驭大数据[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[3]杨威.大数据时代下的电子商务企业营销方式变革[J].中国电子商务，2014（14）.
大数据金融总结范文3
关键词：大数据 发展前景 应用 策略
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0009-01
引言
纵观全球，对大数据技术应用与发展的关注与日俱增，大数据在各行业中的应用如火如荼。
大数据技术的特征被定义为4V概念，有Variety、Velocity、Volume、Value四部分，即符合种类多、流量大、容量大、r值高四个指标的数据称为大数据。大数据技术在金融、电子商务、医疗、教育等行业都有广泛应用。本文将重点介绍大数据时代下，大数据技术在金融、医疗、教育等代表性行业的发展前景，及其未来的应用策略，试图为各行业从业者以及信息化政策制定者提出部分参考。
一、大数据应用现状分析
目前，我国大数据应用主体主要为政策制定者以及各行业应用者。以过去的2016年为例，大数据应用有着突飞猛进的进步，其关注热度有了较大飞跃。2016上半年政府大数据项目与2015年对比增长率达到60%以上。大数据应用在医疗卫生、金融、教育等行业中显得最为广泛和活跃，同时，看病难、教育资源不均衡、金融风险防范、食品安全、交通拥堵等各行业存在的民生问题一直为城市发展的瓶颈。利用大数据技术在各行业的应用，来解决上述民生问题，是大数据应用的重点所在。
1.大数据的特点
大数据作为近些年颇受关注的新概念，其具有以下四个特点，也被权威人士归纳为4个V特点。
首先是数量（Volume），即指数据巨大，目前存储计算量从TB级别跃升到PB级别；其次是多样性（Variety），指数据类型繁多，包括传统的格式化数据，及来自互联网的视频、图片、位置信息等；再次是速度（Velocity）维度的特点，即处理速度快；最后是其价值（Value），即成为大数据还须具有较低的数据密度与较高的挖掘价值。
2.大数据在各行业的应用现状分析
2.1 互联网金融与电子商务的大数据应用
互联网金融，是在大数据的基础上，以平台、品牌、消费者为保障，以信息技术为手段的一种新型金融模式。该种金融模式较广泛地使用了大数据分析技术作为其业务发展方法。在互联网金融模式下，移动支付、网上银行、券款支付等功能给人们的生活带来极大便利，线上贷款以及股票、债券发行交易颠覆了人们生活中传统的金融行为模式。除互联网金融领域大数据的应用外，我国今年来蓬勃发展的电子商务同样也体现着大数据技术的应用。
自淘宝网为首的购物网站于2009年开始的双十一购物节的兴盛见证着我国电子商务交易大数据的巨量增幅。近些年来我国的电子商务交易持续快速增长，2016年淘宝网天猫双11购物狂欢节在再次以全天总交易额1207.49亿刷新纪录，远超去年的912.17亿元。正是由阿里云的大数据处理服务平成了在“双11购物节”中所产生的大量的在线交易与物流业务。支付宝系统采用的处理能力高达每日10亿笔以上的“云支付”构架，正是在大数据的技术支持上，具备着更高的服务质量、安全性、稳定性，更低的系统成本。
2.2 医疗行业的大数据应用
受近年来总理提出的“互联网+”概念的影响，医疗行业也在进行着其利用医疗数据完成升级变革的过程。 医疗数据可以分为患者基本数据、诊疗数据、医学影像数据、医疗设备仪器数据等包括医生在对患者诊疗与治疗过程中产生的所有数据。该类数据信息的利用，可以在对病人及疾病管理、控制与医疗研究等领域中起到积极作用，蕴含着巨大价值。按照大数据在医疗行业应用中所服务对象的不同，下面从服务居民、服务医生、服务科研以及服务公共健康四个角度，分别介绍大数据技术的应用情况与具体功能。
2.3教育行业的大数据技术应用
在教育特别是在学校教育中，数据的利用显得尤为重要。 学生方面对学习成绩的记录与分析、总结与归纳提高成绩，政府以升学率对学校进行评价，教师以正确率对学生掌握情况进行了解。数据是说明效果的有利手段。比如学生作业的正确率、课堂的表现率――回答问题的次数、正确率、考试的通过率。这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析可为大数据。教育行业中的大数据技术可以按照教育的阶段分为K12教育与非K12教育两个方面进行探讨。
K12教育在我国表现主要表现为义务教育，其数据产生主要为学生学籍卡的刷入刷出等来源，其主要受控于各学校管理者，数据利用程度与挖掘程度不高。而非 K12教育，如最近很火的远程教育则是应用大数据很好的典范，近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程的出现，打破了传统教学方式，开辟了一条创新、个性的教育道路，改革了学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法，不仅大大降低了成本，也为解决资源分布不均问题找到了途径，使教育领域中的大数据更广泛的应用。以技术整合资源、以数据驱动教育。 数据采集与分析使用户信息能更准确的预测，数据的挖掘与反馈使学习过程获得妥善监督管理。大数据在教育行业的应用如今渐入佳境，面临着更为蓬勃的明天。
二、大数据应用的前景和策略探索
上文具体分析了大数据在互联网金融、电子商务、医疗、教育等行业的应用现状，而大数据技术作为改变与提升人们生活的一大利器， 未来也是具有更为广阔的应用前景，本文将对其应用前景与应用策略进行分析，试图为想要在自身行业应用大数据的从业者与信息化政策制定者提供相关参考。
1.利用大数据分析在各行业服务过程中提供更准确用户画像
对于为大量消费者提品及服务的企业，企业管理者可以利用大数据技术对客户进行精准定位，并对其采取精准的营销手段。如根据客户的购买习惯，分析出更准确用户画像，为其推送可能感兴趣的信息。企业还可以利用大数据做服务转型。一些传统企业则需要与时俱进充分利用大数据的价值。不管是互联网金融、电子商务，或是进行医疗服务推送或是教育服务订阅的企业，其大数据技术的深度应用均可以通过更准确用户画像给出，为用户提供更为合理与精良的服务。
2.利用大数据改善传统企业经营模式
大数据在方方面面渗透于企业运营与发展，能够帮助企业把握市场态势、预测经济发展的趋势、及时掌握最新的消费需求、降低生产成本、提升科研效率等等。
3.利用大数据技术的更深度应用改善民生问题
大数据技术在医疗行业与公共健康领域的应用尚处于较为初级阶段，未来的深度应用将进一步升级医疗服务，也改善诸多民生问题。 例如，大数据技术使用可以在公共健康监控方面有积极改善作用。传染病的调查与控制一直为卫生部门比较头疼的痛点，而公共卫生部门如能成立覆盖全国患者（包含县级及以下的医疗场所所返还的数据）的电子病历数据库，将在传染病的宏观控制上有较大突破，医疗索赔支出与传染病感染率都下井，新传染病与疫情的调查效率也将大大提升。
三、结语
置身于这个信息化时代，数据科技可给人们生活带来的变革日新月异。人们的衣食住行，各行各业的经营运作无时无刻不在产生着大量数据，世界可谓是数据型世界。有着云计算和大数据的基础铺垫，原本很难采集和使用的数据开始容易被利用起来。大数据及相关产业发展将是未来政府以及各行业从业者的重点关心所在。本文在介绍大数据相关概念的前提下，对大数据技术目前在各行业的应用进行了相关归纳，并重点对大数据技术的应用前景与策略进行了探索，试图为政策制定者以及行业从业者做出部分应用大数据的解决方案参考。希望未来能通过不断进行的理论技术实践，以数据激活经济，使大数据真正成为治理体系中的一个环节，改善民生，优化服务，真正将科技符号变成文化符号。
参考文献
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[2]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据： 现状与展望[J].算机学报，2013，06：1125-1138.
[3]杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015，09：54-61+69.
[4]胡艳辉.浅析大数据时代电子商务发展的新特征[J].改革与战略，2016，01：118-122.
大数据金融总结范文4
第三届安亭国际汽车金融论坛围绕这些主题进行讨论。京东金融结构金融部总监孙鑫担任主持人，参与嘉宾分别为：京东金融结构金融部总监孙鑫、上海资信副总裁李奕、建元资本风险管理部副总裁梁、同盾科技CSO兼执行副总裁马骏驱、鹏元征信市场营销中心总监吴新侠、搜易贷CRO范学红，广联赛讯CEO赵展。
征信的意义
孙鑫（京东金融结构金融部总监）： 我们都知道，汽车金融实际上融合了供应链金融和消费金融，实际上，金融本质在于背后的风控支持。金融本身是一个外在的业务，对于征信的支持，对于金融科技的支持，很可能是大家在开展业务过程中容易忽略的东西。
第一个话题，围绕着大数据，这几年以来征信行业发展如何？它对于金融行业的支持怎么样？上海资信是开展个人和企业资信的机构。先听一下李总对这个问题的意见。
李奕（上海资信副总裁）：这些年来征信非常热，消费金融或者汽车金融业是非常热。我简单把从事汽车金融的机构分成四个层次。
第一个层次是商业银行，特别是合资商业银行，也积极介入汽车金融的行业。
第二个层次是厂商系的专业金融机构，比如汽车金融公司或者是财务公司。
第三个层次是有涉及汽车金融业务的持牌金融机构，比如金融租赁公司、融资租赁公司，还有消费金融公司和小贷公司。
第四个层次就是经销商和电商涉及的一些金融业务。
征信这方面，我也分成四个层次。
第一个层次就是国家级的，由央行主导的，央行征信系统为主的这样一个机制。
第二个层次是分行业分领域的，或者说跨行业跨领域的征信信息共享平台，包括地方政府和行业性的监管部门，也包括行业协会组织。
第三个层次是市场化的征信机构，包括上海资信，也有鹏元和其他一些机构。
第四个层次就是一些从事征信和类征信的大数据公司。像同盾，也申请了牌照，它也算征信公司。
@几个层次，征信主要目的是两个，一个是防范信用风险，消除信息不对称。第二个是营造失信联合惩戒、守信联合激励的机制，形成威慑网，让更多人由于失信成本提高而更加守信，降低整体风险。
孙鑫：同盾科技作为第三方的征信公司，您怎样看待过去几年征信行业的发展？
马骏驱（同盾科技CSO兼执行副总裁）：同盾做了很多不同维度的风控，征信在前期准入时有很大帮助。同盾定位为金融科技公司，一个Fintech公司，我们通过大数据，可以做到前期人群的拓展。
比如在央行是空白信息，或是交还贷款非常守时，但在民间借贷很混乱的这样的人，我们通过大数据来拓展这个人群。
金融科技，可以让体验变得越来越好，可以用最短的时间解决一个人的信用问题。比如监控贷后状态，对总体资产产生了解，从而实现资产盘活。
征信只是其中一个概念，风控有很多领域可以让汽车金融享受更好的金融科技。
孙鑫：吴总，您如何看待在基础设施层面上的行业发展？
吴新侠（鹏元征信市场营销中心总监）：鹏元做了十多年来，我们合作了非常多的机构，积累非常多经验。我们的客户群体是金融机构，核心就是风控。作为征信机构来讲，业务核心是帮金融机构把关好风控环节。面对“互联网+”的时代，对于金融机构而言，是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。
怎么样抓住机会？线上业务的特点是不受地域限制，申请可以不用担保，不用抵押，速度非常快。从征信角度来讲，可以简化用户操作，提升用户体验，以此提高用户的留存率。
怎么把关风险？我们在简化操作当中，加入风控手段。比如说规范申请数据，记录申请行为，并且去做分析，以此完善用户信用画像，通过大数据以此支撑。
“互联网+”时代，个人信息透明化，面对海量的非结构化的信息，金融机构的专业性要求更高。我们建议与专业的征信公司合作，他们有非常专业的数据分析能力，以此降低审批时间，大大提高效率，减少人员。
孙鑫：刚刚三位专家提到最多的一个词就是“大数据”的风控，赵总，随着传感器等技术的不断发展，在汽车领域里面，这会给汽车金融行业带来怎么的改革？
赵展（广联赛讯CEO）：其实刚才几位都是服务金融公司的，是做静态数据的征信，而我们是做贷后的动态数据的加工使用。在动态大数据的使用中，我们一直坚持一个原则，真实性原则。
在贷前，作为独立的第三方，我们会帮助金融公司，再次把车辆信息做二次搜集。并按时间节点，全流程做信息的大数据匹配。在客户群里面，真实性只有80%不到。有20%的用户人为地可能欺骗在里面。
到贷中，三、四线城市有信息不一致的行为，我们能将用户分为ABCD类，分级之后，再和金融公司的催收款做深度结合。到贷后若不归还，我们通过历史行为大数据，让催收机构更加有效地蹲点找车。动态大数据，还会留有欺诈的犯罪团伙的痕迹。通过不断迭代，减少资产风险。
车联网终端设备层面，迭代非常快，蓝牙，近场传输，上游的芯片厂商已经可以把设备做到像小拇指这么大，可以放到车里面看不到的位置。技术革新会对终端设备带来颠覆性变化。这会增大识别的实时性和真实性。
新技术带来的变化
孙鑫：判断信用风险，车联网是辅助工具还是重要工具？您怎么来定位？
赵展：如果上升到大数据，以及智能化技术的发展，车联网是最后一根稻草，不是压迫的稻草，而是对资产的一个极大的保证。我认为只要技术不断地发展和优化，它是必不可少的环节。
孙鑫：搜易贷在汽车金融领域，关注时间非常久，您怎么理解相关技术给互联网金融带来的变化？
范学红（搜易贷CRO）：这个题目蛮大的。首先第一点，大家都看好汽车行业的发展。搜易贷是互联网信用平台，我们不只是关注汽车产业链，我们也在很多渠道合作汽车金融业务，在看资产质量、资产能力和安全性。汽车金融不局限于互联网金融，它包括传统金融，它是行业升级换代的推动器。
第二个，我们看到征信在逐渐放开，包括政策、法律环境、技术能力都在快速提升。我们整个基础设施，包括联防联控，包括对客户的全景了解，金融科技能改变更多事情。
第三个，互联网金融在整个金融体系里面，还是比较小的方面，但国家金融需要创新的方式，互联网金融的本质是风控，但是风控更主要是信用，也包括对资产的获取。
把这三点结合起来，我相信互联网汽车金融，会产生更好的服务体验。
孙鑫：金融科技等等新技术，为我们汽车金融带来了改变，建元资本怎样利用新资源来开展业务？
梁（建元资本风险管理部副总裁）：
8年前，做汽车金融之前，征信系统还没有覆盖到那么广，数据有限，当时我们还是跟上海资信，包括跟鹏元有合作。但经过多年发展，现在征信覆盖得越来越细分。比如会有贷前的反欺诈数据，贷后的催收、资产管理等。
还有一个是越来越场景化，之前大家非常依赖央行征信报告，但是现在，第三方大数据公司，车联网的数据，都可以帮助到汽车金融。
回到建元资本，我们也在大数据征信做尝试。一个优势，可以直连人民银行个人征信系统。对于汽车金融业态，我们c其他机构相比，客群有很大差异，可能是中低收入人群，甚至市场沉入四、五线城市，这种情况下，虽然可以查到央行征信报告，但是是空白的报告。这个时候，就要更多借助一些大数据征信，包括金融科技的手段。
我们在金融科技有一些投入，比如反欺诈引擎，人行征信，还有高频率家访等。现在有了互联网大数据的支持，我们可以进行多头负债、互联网社交行为等等的分析，从而建立一套综合的反欺诈搜索引擎。
接下来，我们建立自动决策的评分模型，通过和征信数据公司合作，挖掘客户数据，比如说银行卡交易信息，平台借贷信息，手机信息，通话信息，包括车辆信息。通过这样一套机制，能够标准处理大量审批。在贷后，我们也建立了动态监控系统。
当然，作为融资租赁行业的新公司，通过聚合各方资源，我们将结合自己业务的发展、数据的累积、市场的发展，不断的优化调整我们的体系。
孙鑫：搜易贷在平行进口车部分市场占有率比较高，但是众所周知，它的生态链也会更加复杂。面对这样的业务，您们怎么控制风险？
范学红：搜易贷从一年多以前，确定了平行进口车的领域。我们首先与港口大贸易商合作，然后与金融商合作。平行进口车其实并没有很多环节，它的配置和价格，可能在市场认知，并没有那么透明公开。
平行进口车把控风险，第一不仅是看车，同时还要看企业本身的资质，包括信用评估。另外，我们也关注车的交易流程，比如是不是真实订单，有无贸易背景。
另外，我们也跟大数据跟征信方合作，对车的市场价格，对个人的大数据风险评估。另外，我们也是把车的资产做合理的质押和抵押，保证资产的安全。
孙鑫：李总，除了央行的数据外，上海资信是不是还有一些其他的服务？
李奕：上海资信作为央行下属的机构，对两个层次的金融机构提供服务。一个是持牌的，本身是有资质接入央行征信的。持牌机构在没有接入央行征信之前或者接入以后，还有一些白户，在央行没有数据。这一领域，上海资信在互联网做得比较多，最开始是P2P网贷机构。
大数据金融总结范文5
关键词：大数据；银行发展；机遇；挑战
中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 20-0000-01
信息技术的发展为银行的发展带来更多的机遇，同时也带来较大的挑战，尤其是近几年来，信息数据正在迅速的膨胀，如果银行不能够掌握更好的发展方向，可能会影响到银行的管理质量。进入2012年以来，大数据库概念逐渐被人们所熟知，在这样的背景下，需要银行关心系统数据的管理质量，及时分析数据中存在的问题，从而更好的保证银行的发展质量水平。大数据时代的来临，为银行今后的发展提供了机遇，同时也带来了一定的挑战。只有通过对大数据时代有着科学的认识，在能够保证银行的信息数据管理水平。
一、大数据的特点及意义
（一）大数据特点
大数据有自身的特点，首先它的数据规模比较大，而且增加相对比较迅速，从原有的TB级别跃升至PB甚至是EB级别，这样会增加银行信息管理系统的运行压力，甚至会导致系统的瘫痪。其次，大数据的类型相对较多，既包含有传统的结构化数据，同时也包含较多的非结构化数据，这些非结构化的数据在进行处理时，对系统的要求更加严格，系统分析能力需要进一步的提升。再次，数据的价值非常关键，而且存在比较大的隐蔽性，这样就会导致数据分析能力下降，对于银行的系统来说，运行压力会大大上升。
（二）意义
随着我国商业的发展，银行原有的数据系统已经不能够适应社会经济发展的需求，只有建立更加完善的管理系统，才能够更好的提升银行管理质量水平。传统的数据仓库在对数据分析要建立在模型基础之上，而且数据的分析大都是企业自身信息系统中产生的运行数据，这样的数据一般都具有标准化、结构化的特点。但是当前许多企业的发展需要非机构化的数据支撑，尤其是物联网、社交网络和电子商务日益成熟的阶段，需要建立更加完善的非结构化的信息系统，帮助企业进行更加全面的数据分析，提升企业的运行效率和管理质量，最终达到企业市场发展的目标。
二、银行发展的应对策略
随着大数据时代的到来，银行要想更好的发展就要转变原有的发展方式，积极引进先进的信息技术，提升银行内部的管理质量。尤其是在电子商务和互联网的发展喜爱，市场的敏感度在不断上升，大数据在这样的环境下有着更加明显的分析优势。但是如果进入到金融领域就会对其产生比较大的不利影响。因此需要银行制定出更加科学的应对策略，保证银行的发展质量水平。当前我国互联网以及阿里巴巴等已经开始使用大数据库技术来提供相应的金融服务，比如支付宝、淘宝网等，借助大数据技术来对客户进行分析，决定是否给企业贷款。在这样的过程中几乎不用人工干预，因此可以体现出大数据技术的优越性。
大数据技术能够为今后银行的发展提供更加宽阔的平台，这已经成为金融业发展的必然趋势。对于银行来说，他们在机构性数据的处理上技术比较先进，比如客户的基本身份信息，但是对于客户的其他信息银行都不够了解，比如客户的性格特征、兴趣爱好以及生活习惯等，这样就会使得银行信息不全，在贷款时就会产生比较大的风险。同时在传统的数据分析中，银行对网页浏览信息以及客户之间资金往来信息处理上比较困难，进而会因想到整个银行系统的发展水平。因此需要银行提升对大数据技术的认识，增强大数据的处理能力，使其在金融市场竞争中获得更加有利地位。银行还要加大与电子商务企业的合作，获得更多的客户信息，在大数据的分析中得到更多的信息，进而更好的保证客户需求，提升银行的服务质量。
在大数据的平台支持下，银行的发展还需要加强技术创新，不但完善银行内部的管理结构，从而更好的满足银行发展的需求，降低银行的发展风险，提升银行的服务质量。同时在大数据的技术支持下，银行还能够掌握更多的客户信息，改善自身与客户之间的交互，简化银行业务，为银行的发展带来更多的机遇。并且在未来的银行数据分析中更趋向于数据分析的挖掘，为银行的提供更多的非结构化信息，不断丰富银行企业的业务形式，改变银行的服务水平，最终达到银行发展的目标。
三、银行发展面临挑战
（一）大数据库建设
在大数据时代背景下，银行所面临的竞争在不断增多，它不仅仅来自同行业的竞争，同时还来自外部的挑战，如果银行企业不能够找到更加科学的管理方式，最终会影响到银行在市场竞争中的发展地位。传统的商业智能、数据仓库二本能够对结构化的数据进行存储，而且操作相对简单。但是在大数据背景下，以往的数据库分析能力不能够满足银行数据发展的需求，尤其是在非结构数据不断增多的情况下，增加了银行的信息风险，对银行发展带来较大的挑战。除此之外，一些大数据大多数都是类型丰富的碎片化数据，没有相对固定的模式，分析环境相对较为复杂，给银行的精细化管理和专业化经营都带来巨大的挑战性。
（二）银行人才培养
信息时代的带来，大数据背景下的发展模式已经被越来越多的企业和银行所采纳，这样可以更好的满足企业的发展，适应社会发展的需求。但是大数据分析和传统的数据分析存在较大的差别，当前银行的管理还主要是基于报表数据以及部分数据模型，不能够描绘出全面的经营结构图示。通过大数据模式的分析，可以更好的展现出银行发展方式，提升银行的数据管理效率。这就需要先进的技术人员，不断提升银行内部人员的技术水平，能够掌握更加先进的信息管理方式，充分利用大数据对银行信息管理系统进行改造升级，不断满足社会经济发展的需求。
在进行大数据建立时不仅需要技术支撑，还需要人员素质的提升，这样才可以保证银行内部的信息处理效率，保证银行各项数据信息的准确性，为银行今后的发展提供更多的数据，减少银行的市场风险。但是银行人员的素质培养不是一蹴而就的，他需要银行内部加大对大数据培训工作的认识，提升员工的大数据管理观念，掌握更多信息技术，在今后的发展能够充分发挥自身技术优势，提升银行市场发展质量。大数据技术发展给银行的发展带来了许多的挑战，因此需要企业抓住发展的机遇，改变自身的发展模式，衍生出更多的商机，在发展中做出更加科学的方案，加强银行企业应对市场风险的能力，最终保证银行的健康发展。
四、大数据在银行中的应用场景
（一）客户管理
在大数据的分析中，首先需要建立科学的客户管理方式，从而保证银行的客户信息管理质量。尤其是在当前我国社交网络的背景下，服务的渠道和方式在不断增多，以往的银行数据分析模式已经不能够适应社会发展的需求，通过建立大数据客户管理模式，能够让银行在制定发展战略时从产品的角度出发，结合客户信息需求，开发出更加适合市场发展的银行商品，为客户提供更加完美的银行服务。在客户管理的过程中，银行可以充分利用大数据分析平台，通过对客户的社交网络、电子商务以及终端设备等产生的非结构数据进行分析，从而建立更加全面的客户信息，针对不同客户的需求开发出不同的商品，增强银行服务质量，减少客户的流失。比如在客户流失数据分析中，银行可以借助大数据平台搜集到客户的行为信息记录，并且分析出客户流失的原因，找到自身服务中存在的问题，及时调整自身的发展路线，减少该类客户的流失数量，保证银行的利益。
（二）风险管理
在银行的市场发展中必然会存在一定的风险，因此需要银行管理人员建立良好数据风险分析部门，从而更好的满足银行市场的发展需求。但是随着大数据技术平台的产生，原有的数据分析已经不能够适应市场风险分析的发展趋势，需要银行风险管理人员利用大数据平台，加强与社会媒体的互动，及时了解金融市场的发展动向，建立更加科学的风险分析数据，为银行的市场发展奠定良好的环境，降低银行的发展风险。
（三）营销管理
银行在营销过程中也可以借助大数据平台，通过对形式多样的用户进行数据分析、挖掘，将客户分为不同的群体，并为其提供更加专业化的服务，提升银行的信誉形象。同时在这样的分析中还有助于获取用户信息，了解客户的消费习惯和风险收益偏好等，为客户打造隔年个性化的产品营销服务方式，将最适合的产品介绍给用户，提升银行的营销管理质量，保证银行的营销精准性，保证客户对银行的认可程度。
五、总结
综上所述，银行的发展需要大数据技术平台的支撑，从而为其提供更加良好的环境，增强银行的市场竞争活力。同时在大数据技术支持下，银行还可以降低自身的市场风险，掌握更加全面的客户信息，制定出更加科学的营销发展方案，提升银行的市场竞争力，在金融行业中处于更加有利地位。但是在发展过程中也存在一定的挑战，需要银行不断去克服，找到更加适合自身发展的道路。
参考文献：
[1]吴蓓，刘海光.浅析大数据时代的信息安全[J].计算机光盘软件与应用，2013（15）：13-14.
大数据金融总结范文6
“IBM对大数据有自己独到的观点。”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军在主题为“大数据·大洞察·大未来”的年度大数据战略会上的发言举重若轻。的确，IBM严谨的智慧分析洞察方法论、完善的大数据平台解决方案以及广泛深刻的行业落地实践，让IBM有底气宣布即将驯服大数据，IBM的大数据平台或许就是企业正在苦苦寻找的“长鞭”和“缰绳”。
对付大数据4个V
大数据的3V特点（Volume、Velocity、Variety）已无需赘言——“过去两年里所产生的数据量占到人类有史以来所积累的数据总量的90%”，“每秒钟有500万笔交易发生，每天有5亿个通话记录产生”，“80%的数据增长来源于图片、视频和文档”。这就意味着在应对大数据时，要集成和管理高容量、即时、多类型和分散来源的数据。
“这一切只是开始。”卜晓军补充道，“3V只是对大数据最基本特征的归纳，实际上，大数据向外延伸的涵义很丰富。”IBM就归纳总结了第4个V——Veracity（真实和准确），为什么第4个V足以与前3个V相提并论？“这是因为，只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。”随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限性被打破，企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全性。
如何充分应对大数据的4V特性，成为了想获取大数据深层价值者面前的一道难题。基于“3A5步”动态路线图的大数据战略再次体现了IBM完整的软件体系架构和综合能力。
“单独谈大数据没有意义，正如认为Hadoop足以解决大数据所有问题一样过于片面。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权强调，“大数据应该渗透到企业的IT架构中，这就要求大数据平台具备在信息原有的形式上进行进一步的分析、使所有的数据具有可视性并被有效用来分析、为新的分析应用开发更加有效的环境、优化与合理分配工作量、安全与治理等能力，兼容企业级的可用性、管理性、安全性和集成性。”
Hadoop缺乏数据管理的能力，IBM将Hadoop整合到大数据平台中并结合已有的产品，由此以四大核心能力Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理为支点提供端到端的大数据解决方案。
卢伟权总结道：“IBM将数据库领域里多年积累的经验，和对用户需求的高度考量融合到大数据平台中，通过‘增强’的理念把大数据解决方案有机整合到客户现有的数据平台上，保护客户现有的投资，在不摈弃传统数据仓库的前提下，通过信息整合和治理等工具，为客户创造效率和成本的最佳平衡。”
落脚点是行业应用
不落实到行业，不出示行业应用，人们对大数据的感知仍然会停留在“它仅仅是一个技术趋势”的肤浅层面。只有让大数据成为新的解决业务问题的手段，才能打破大数据怀疑论者的疑虑，才能说明大数据可用——正如《哈佛商业评论》英文版总编辑阿迪·伊格内休斯所言，“大数据就在那里，关键看它如何为你的公司所用”。
“端到端的总体技术，包括信息治理和集成、大数据管理、实时分析，最后的落脚点是行业应用。”IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇说明技术服务于商业是终极追求。
行业应用场景是IBM大数据策略最有力的说客，在数个主要行业中应对大数据的相关场景和实践经验的分享让其优势不言自明。
伴随着制造业演变为“供应链核心模式”，IBM软件集团制造事业群总经理萧丁瑞希望制造业企业在IBM的帮助下实现供应链的可见性，以快速有效的方式处理供应链环节中的数据，弱化需求与供给之间的波动传导，达到产销协同。
IBM软件集团大中华区架构师总经理林旭认为，随着竞争不断激化，实时数据处理和客户行为预测成为运营商抢占的高地。IBM有能力帮助电信公司整理分散数据，管理动态数据，实时获取用户行为分析，增强客服效率和业务推送精准度。
“在金融行业中，客户数据是最珍贵的，这就决定了大数据平台必须是对传统数据仓库的补充和增强。”IBM软件集团大中华区银行业解决方案高级顾问陈剑指出，“此外，金融行业除了对于用户行为预测和实时处理等需求之外，还面临着风险和欺诈的巨大挑战。”IBM大处理解决方案可建立风险模型，通过实时匹配交易行为模型，对风险和欺诈进行监控，并补充和增强原有传统数据仓库中客户档案和信息。
事实 说话
【黄河水利委员会】
IBM与黄河水利委员会合作，帮助其构建黄河数据交换与共享服务平台，高效适应水利系统工程复杂性的需求。通过利用IBM InfoSphere软件，黄河水利委员会得以连接各个孤立的数据中心到统一的数据交换与共享服务平台，有效消除了各业务系统和各组织结构之间的信息孤岛，简单获取黄河数据资源的单一视图，并确保了数据的完整性、及时性、准确性和一致性，同时首次实现元数据的可视化统一管理——在防汛减灾、水量调度、工程管理、办公自动化、水土保持、遥感监测、档案管理等方面显著提升业务管理水平，推进更智慧的“数字黄河”。
【越南东方商业银行】
IBM与越南东方商业银行展开合作，利用IBM Netezza数据仓库一体机、IBM Cognos业务分析软件、IBM InfoSphere Data Stage Solution以及IBM银行业数据仓库模型和相应的软件服务等。IBM Netezza数据仓库一体机为东方商业银行所有部门的业务人员直接部署分析能力，包括销售、市场营销、产品开发和人力资源，支持其处理客户、业务和财务数据，并最终实现其从综合型银行向零售型银行的转型，助力东方商业银行建立以客户为中心的商业体制，依此开展零售银行业务，并力争达成在2015年前成为越南十佳品牌股份制银行的目标。
