对银行大数据应用的一点思考

1. 对银行大数据应用的一点思考

对银行大数据应用的一点思考
在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。
一、银行拥有得天独厚的大数据优势
看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。
二、银行大数据应用的主要方面
银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。
一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。
二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。
三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。
三、银行大数据运用可采取的措施
有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。
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2. 商业银行应用大数据之策

商业银行应用大数据之策
   随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经引起各方面的高度关注。大数据的意义在于从海量数据中及时识别和获取信息价值，金融业在IT基础设施、数据掌控力和人才富集度方面较之其他产业更具优势，具备了深度“掘金”的潜力。但是，大数据也给金融业带来剧烈的挑战与冲击，我国商业银行需要树立“数据治行”理念，明确大数据战略的顶层设计，加强大数据基础设施建设，实施稳妥的大数据安全策略，方能从容迎接大数据时代。
　　大数据带来的冲击与挑战
　　(一)传统发展战略面临冲击。传统银行发展战略，是在预计未来金融政策、经济环境的前提下,根据现有银行人员、网点、客户、资本、存贷款规模等资源占有状况,以及竞争对手、客户需求状况，来确定其战略目标及发展路径和方式的。步入大数据时代后, 对数据资源的占有及其整合应用能力是决定一家银行成功与否的关键因素,而传统的网点、人员、资本等因素则趋于淡化,未来商业银行的客户营销,将主要依靠对不同类型客户需求数据的掌握，并开发设计出安全、便捷、个性化的金融产品。因此，这就要求各商业银行在评判竞争对手实力与自身优势时，要注重考量IT能力与大数据实力；在制定战略目标时，必须兼顾财务承受能力来决定对大数据的投入,从而确保战略规划与大数据支撑相适应；在确定战略目标的实施路径时，必须将互联网金融、电子渠道、数据的收集与挖掘作为向客户提供服务的重要方式和手段。
　　(二)传统经营方式面临重大转变。在大数据时代, 金融业务与互联网深度融合, 商业银行的经营方式将会发生彻底改变。在产品开发、营销方面,通过对海量交易、行为数据的收集、分析和挖掘,科学构建数据模型, 分层客户的不同金融需求可以得到充分展示,进而针对客户需要、市场需求研发产品、开展营销,真正做到以客户为中心开发设计产品,并实现精准营销,而不是以银行为中心制造、推销产品。在风险防控方面,许多商业银行在风险分析和评估中，虽然已经引入了数量分析方式,但是因历史数据的积累不足,经验判断依然在风险管理、决策中起主导作用。依托大数据，对客户实施多维度评价,其风险模型将会更加贴近市场实际,对客户违约率的取值变得更加精准,长期以来银行凭经验办业务的经营范式将会得到根本改善。在绩效管理方面,可以通过对大数据的有效利用,并借助通讯、视频、移动终端等技术手段，对商业银行员工的工作方式、频率、业绩等做出更加准确的评价,有助于充分发挥绩效考核的正向激励作用。
　　(三)数据基础设施建设面临严峻考验。进入大数据时代，数据来源的多元化主要体现在两个层面：一是在金融业务链条之外。移动网络设备和网络社交媒体产生了极其丰富的实时化的客户行为数据，在这种环境下，客户行为偏好数据往往隐藏在社交网络之中。如果要实施“大数据工程”，商业银行必须搜集开放的网络数据，但现有的银行IT系统、技术手段还无力搜集、分析、利用大数据。二是在金融业务链条内部。随着专业细分与金融外包的趋势愈加明朗，由一家或少数几家银行掌控关键业务数据的时代已经走向终结，业务数据产生、流转于金融业务链条的各个结点，业务数据、客户行为数据不可能自动集成至某个机构，这对“大数据工程”的实施提出了严峻挑战。
　　商业银行的应对与谋变
　　(一)优先搞好大数据战略的顶层设计。大数据战略必须超越电子银行部或IT部门的狭隘视角，面向全局、面向未来，以客户需求、市场需求为导向，建立自身的大数据架构。完整的客户数据必须是多维度的，至少包含以下几个方面：一是客户的基本信息，譬如信用信息、社交关系信息等；二是客户的偏好信息，譬如金融产品偏好、金融服务偏好等；三是客户的行为信息，譬如银行范围内的行为数据、外部行为数据等；四是客户的分析数据，譬如客户风险度、客户价值度等。要想使这些不同维度的数据信息具有分析价值，首先必须具有合理的数据结构。但现实情况却不尽如人意，各银行的数据结构基本上是条块分割的。为此，各银行必须优先搞好顶层机制的设计与改革，逐步打破业务界限，重组业务流程，确保数据灵活性。
　　在总行层面上，需要抓紧制定大数据工作规划，建立大数据工作推进机制。主管数据部门负责组织协调，对大数据工作进行统筹规划、集中管理；业务部门负责大数据的搜集、整理、存储、分析和应用，全面采集、多方式整合商业银行内外部各类数据，形成数据管理、数据使用、数据推广的有效工作机制。
　　(二)科学谋划和打造大数据平台。一方面各银行要积极与社交网络、电商、电信等大数据平台开展战略合作，建立数据信息交流、共享机制，全面梳理、整合客户各类信息，将金融服务与社交网络、电子商务、移动网络等深度融合。另一方面各银行也可考虑自行打造大数据平台，以便牢牢掌握核心话语权。
　　(三)积极建设大数据仓库。着眼于大数据挖掘和分析，对海量数据的持续实时处理，建设数据仓库项目，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，全面提升运营管理水平。在项目建设中，通过梳理整合经营管理关键数据，建立数据管控体系，搭建基础数据平台。通过数据仓库建设，运用数据挖掘和分析，全方位调整管理模式、产品结构、营销模式、信息战略，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平，实现多系统数据的业务逻辑整合，形成全行级客户、产品等主题数据。
　　(四)以大数据思维推进金融互联网化战略。进入大数据时代，金融产业与信息技术将实现深度融合, 金融电子化的深度、广度将日渐强化。各银行必须顺势而为, 紧紧追随迅猛发展的互联网、移动互联网浪潮, 积极实施金融互联化战略, 尝试构建电子化金融商业模式, 着力发展直销银行、社区智能银行、互联网金融、电子商务等业务。这就要求各银行应当从发展战略的高度，将金融互联网作为未来提供金融服务、提升核心竞争力的主渠道。
　　(五)依托大数据技术实现风险管理的精细化。大数据时代，商业银行可以消除信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，通过经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。为此，各银行必须深化风险管理体制改革，运用大数据理念来构建以客户为中心的全面风险管理体系，理顺部门间的职责，淡化部门色彩，彻底打破以往小数据模式下形成的部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法，形成按客户集中统一管理数据信息和高效协调机制。
　　要积极推行把现场调查与非现场数据信息挖掘分析相结合、模型筛查与经验判断相结合，以定性信息与定量财务、经营等多重数据信息的勾稽核验等为重点内容的风险管理创新。总行要通过大量数据信息的挖掘分析，勾画出客户的全景视图，更加全面地评估客户风险状况，有效提升贷前风险判断和贷后风险预警能力。
　　要进一步完善基于大数据信息平台的集中式风险审查审批体制，采用大数据方式来验证借款人的数据信息，校正申报机构或部门对借款人的风险判断。运用合理的参数和模型，计量出可接受的最大风险敞口，精准识别和动态审查借款人的每一笔融资业务。再利用习惯性数据信息和常识性、逻辑性分析，作出更专业的判断，使风险识别、防范、决策更加可靠、更加贴近实际。
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3. 大数据时代对商业银行的影响

大数据时代到来后,信息的数量剧增,并且传播非常迅速,这对于商业银行来说是一个非常大的挑战。
大数据有力地推动了商业银行传统客户管理形式的不断完善,新的经营管理方法因运而生,将第三方加入到了金融竞争中,并迫使其增强自身的管理能力,在这样的状况之下,商业银行如果不在第一时间内转换传统的经营管理形式,就很有可能会成为大数据时代的牺牲品。
身处在大数据时代,应当及时调整原有思维,加大对数据变动的关注度,发扬自身优势,借助大数据努力处理好新产品的研究和开发、客户管理和银行内部管理等事项,采用完备数据库、创建数据平台、建设数据队伍等手段,通过对大数据技术的合理运用,推动商业银行的整体发展。

4. 大数据技术在金融行业中的典型应用

大数据技术在金融行业中的典型应用
近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。
大数据在金融行业的典型应用场景
大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。
金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
金融大数据的典型案例分析
为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
金融大数据应用面临的挑战及对策
大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。
一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。
二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。
三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。
四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

5. 大数据技术在金融行业的典型应用

大数据技术在金融行业的典型应用
近年来，大数据技术结合云计算、区块链、人工智能等新技术向金融领域渗透融合，释放出裂变式的创新活力和应用潜能，为金融行业包括财务公司带来巨大的机遇。
　　近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

　　大数据在金融行业的典型应用场景
　　大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。
　　第一，数据体量大(Volume)， 海量性也许是与大数据最相关的特征。
　　第二，数据类型繁多(Variety)，大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。
　　第三，价值密度低(Value)，大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。
　　第四，处理速度快(Velocity)，大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。
　　金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性， 让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
　　当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：
　　在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
　　在证券行业的应用主要表现为：
　　一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度， 帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。
　　二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。
　　三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
　　在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
　　金融大数据的典型案例分析
　　为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
　　该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置;通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
　　系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为;系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
　　百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点， 在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500 家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
　　金融大数据应用面临的挑战及对策
　　大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。
　　一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。
　　二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。
　　三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。
　　四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
　　以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

6. 大数据技术在金融业中的应用现状有？

我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。

大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

7. 大数据时代来临，银行怎么办

大数据概念的兴起似乎还是昨天的事，但托这个高速发展时代的福，我们已经可以看到很多成熟的大数据应用工具了。在很短的时间内，我们就能在茫茫的数据海洋中精确定位、分析，并拿到自己想要的结果。当然，这些技术的进步并非由银行推动，大型零售商、网上商城和各种门类的技术公司才是大数据的主导者，只不过，经过他们的探索之后，大数据也为银行打开了一扇精确营销的大门。从长远来看，银行如能充分利用大数据的优势，可以在市场细分、客户服务、客户研究、产品研发、产品测试等等方面取得重大进步，并在某种程度上彻底改变银行服务客户、销售产品的方式和渠道。
当然，这一切的前提是银行能找对切入大数据时代的方法和工具。对于银行来说，以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。其他行业的经验已经证明，大数据固然好，但如果不能对数据进行有效筛选和正确利用，最后只会赔了夫人又折兵。尤其银行是一个比较特殊且敏感的行业，在全局层面彻底进行所谓大数据革命是不实际的，正确的做法是从小的具体业务和关键节点入手，以能被银行现有管理架构和外部监管机制接受的方式，逐步将大数据纳入银行的经营体系中来。
举例来说，当前银行业普遍在为两件事头疼：留住客户、满足客户的期待。对于这两个难题，大数据机制下的情绪分析和行为预测可以发挥意想不到的作用。
分析客户情绪
传统的客户意见收集及调查方式往往以一个组别为单位，通过对于部分群体客户的调查和研究，银行可以得到客户方方面面的情况。随着时代的进步，这样的方式在获得客户金融消费的最新趋势、挖掘客户隐藏的需求等方面已不太管用。最为致命的一点是，这样的客户信息、数据收集方式往往耗时较长，花费更多，但最终得出的结果又往往无法应对客户实时产生的需求变化。
所谓情绪分析，是指收集客户在包括社交网络在内的网络平台上的言论和活动，不仅包括他自己的部分，还包括他最近关联到的其他好友，由此得到的数据，经过一套科学设计过的计算、分析系统，得出某个具体客户近期的情绪走向，为预测客户行动、帮助银行指定具体的应对措施提供帮助。
在这里，“情绪”并不简单代表客户的情感变化，还包括客户的态度立场、情感倾向等等。这在以往的调查分析工具中，是极难把握的东西，但在这个自媒体时代，这样的信息散布在网络上，极易获取、分析。而且抓取、分析这些数据的方法已经相当成熟，从宅在家里的技术男，到正经严肃的学院派，大家都在推出这样的工具。银行只需要选择一个比较稳定的技术供应商，并将结果实时反馈、整合到自己的系统中来，就能在第一时间确定客户对于银行的产品、服务、定价或政策调整的反应，并采取合适的方式应对。如果客户的反应对银行有利，银行可以及时介入，对客户的情绪加以引导，以实现更好的服务和销售；如果客户对银行表露出不太好的情感，银行也能及时发觉并积极处理，进一步提升客户的服务体验。
下面举出几个银行必须及时关注的客户表态例子：
“XXX银行在小微业务上的确很好用，但缺乏合适的当天到账服务就太那啥了！”
“XX银行的网上查阅账户余额功能的确设计得不错，但客户服务的一些细节真的有待改善。”
以普通人的角度，这不过是两句简单的客户意见表达而已。但在情绪分析工具的帮助下，通过对于“好用”、“缺乏”、“改善”等关键词汇的识别与统计，以及对于上下文意思的了解，就可以形成一张完整的客户情绪变化表，将更多的客户情绪变化汇集到一起，就可以形成一份颇具价值的报告（所谓舆情监控就是这类报告的简单形态）。通过这些报告，银行可以知道自己在客户心中真实的反馈，并知道客户最需要银行在哪些方面做出改变。也就是说，银行可以得知客户的“心愿单”，并将此纳入自己的产品、服务革新计划当中，逐一予以满足。
对于银行来说，客户情绪分析最有用的一点是帮助银行更有效率地回馈客户。我们都组织过各种客户回馈活动，但又不知究竟应当挑选哪些客户进行回馈、哪些客户经过我们的维护可以促成更多的交易——大部分时候，银行只是完成既定的任务，将礼品派送出去就完事，以为这样就能在激烈的竞争中留住自己的目标客户。而现在，银行可以在客户情绪分析工具的帮助下更有选择的进行类似的活动。例如，近期要做一个针对产品的活动，就以产品为关键词，对当前的客户情绪进行研判，得出主流客户群体对于我们产品的态度，再依照态度的不同来选择不同的活动策略和活动力度。这样不仅能帮银行节约成本、提高效率，最为重要的是，这也是维持现有客户忠诚度，并尽可能多地吸收目标客户的有效方式。
当然，批评者会说，目前虽然有大量的客户情绪分析工具，但这些工具的可行性与分析结果的真实性一直都存在疑问。已经有一些银行依照这些工具的帮助进行了一些实验，效果并未如想象中理想。那么，银行应当怎么应对这种尚处在完善过程当中的新兴事物呢？我们的态度很明确：虽然这还是一个有待完善的工具，但大数据的整体趋势是不容置疑的。当银行等到一切都齐备完善到不会出错时，其实就已经落后于时代的脚步了。要想成为行业的领军者，就必须承受创新可能带来的负面效应。
预测客户行为
比分析客户情绪更大的挑战是预测客户行为。关于大数据如何应用于预测客户行为最早最著名的例子，来自美国第二大超市塔吉特百货。明尼苏达州一家塔吉特门店曾被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
对于银行来说，正确地预计消费者的需求，并及时组织好可匹配的产品与服务响应客户的需求还是一件比较难完成的任务。这需要大量历史数据的储存与分析，还需要有应对各种行为可能的预测机制（不同的行为意味着不同的算法），才能实现塔吉特百货那样“料事如神”的效果。令人头疼的是，零售银行所需的数据关联性与零售商业的数据存在着一定的差异，因此需要针对银行产品和服务的特点进行重新设计。只要银行能解决这样的问题，并把分析的结果实时、具象的体现在前端营销人员的电脑、手机里，就能帮银行解决很多眼下头疼的问题。在全局层面上，这样的预测机制也能帮银行少走很多弯路，避免不必要的资源浪费。
银行可以根据客户以往的消费记录，尤其是与金融产品直接相关的消费记录，以及目前所持有的银行产品的使用情况建立数据收集模型，通过一定时间的数据收集和分析之后，便能为银行下一步的产品策划与营销提供翔实的数据参考。在此基础上，诸如交叉销售、深度挖潜、提升单个客户贡献度、保持客户忠诚度等等业绩或营销目标都能更轻松的完成。当你知道客户的情绪变化，还知道客户可能的购买需求，只要你能以合适的方式将客户所需要的东西及时递上，客户自然会乐意接受。
以合适的方式来发挥大数据的效用非常重要。大数据可能带来的一个负面效应就是客户隐私的被侵犯，前面提到的塔吉特百货就是一个例子。在这个事件之后，塔吉特百货调整了自己寄送优惠广告的方式：当发现某位客户可能怀孕之后，塔吉特百货还是会寄送一份包含孕妇所需产品的小册子到她手上，只不过通过视觉排版、其他品类产品交叉排列等等方式，在不引发客户那种“被窥视”的反感的前提下，实现了产品的精准推荐。最终，在大数据的帮助下，2002年到2010年间，塔吉特百货的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
值得一提的是，大数据应用还能帮助银行实现有效的风控。国外已经有一些金融机构利用大数据来帮助金融产品交易、信用卡消费等方面的风控。尤其是在信用卡、无抵押贷款等产品上，通过大数据建立的模型，银行能准确的知晓某个客户的生活和消费情况，从而选择是不是要发放卡片/贷款给他，或者要不要给他提升额度、延迟还款期。一旦某个客户出现异常行为，银行也能在最短的时间内知晓，并采取相应的措施防止风险案件的发生。
总之，虽然还不够完善，但大数据拥有无可限量的未来。

8. 大数据能为银行做什么

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。