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    信息爆炸時(shí)代下大數(shù)據(jù)對(duì)金融數(shù)據(jù)的運(yùn)用

    2018-01-31 23:54:34姬亞男
    時(shí)代金融 2018年2期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)管理大數(shù)據(jù)

    【摘要】隨著信息時(shí)代的到來(lái),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理模式已經(jīng)無(wú)法滿足金融業(yè)的發(fā)展要求,大數(shù)據(jù)技術(shù)以其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用在金融數(shù)據(jù)處理當(dāng)中,大數(shù)據(jù)為金融工作者創(chuàng)造了便利條件。接下來(lái)筆者將詳細(xì)分析信息爆炸時(shí)代下大數(shù)據(jù)對(duì)金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 金融數(shù)據(jù) 風(fēng)險(xiǎn)管理

    一、引言

    在信息化時(shí)代背景下,大數(shù)據(jù)作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重要組成部分,它的應(yīng)用,促進(jìn)了金融業(yè)的發(fā)展。金融對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用,金融數(shù)據(jù)是金融業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素,而大數(shù)據(jù)的合理運(yùn)用又可以提升金融數(shù)據(jù)處理速度,因此研究信息爆炸時(shí)代下大數(shù)據(jù)對(duì)金融數(shù)據(jù)的運(yùn)用具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

    二、什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)

    大數(shù)據(jù)是在信息爆炸時(shí)代背景下提出的一個(gè)新興概念,人們經(jīng)常用它來(lái)形容、定義信息爆炸時(shí)代中的大量數(shù)據(jù)。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),可以從大量、豐富的數(shù)據(jù)中迅速找到對(duì)使用者有價(jià)值的信息,對(duì)這些數(shù)據(jù)實(shí)施有效“提純”,加強(qiáng)信息的利用率。按照大數(shù)據(jù)處理金融數(shù)據(jù)的周期,可以將它分為下面幾個(gè)部分:大數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、計(jì)算模式和系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析和挖掘、大數(shù)據(jù)的可視化計(jì)算、大數(shù)據(jù)隱私和安全等。大數(shù)據(jù)在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,確保了數(shù)據(jù)處理質(zhì)量,提升了數(shù)據(jù)處理效率。

    三、大數(shù)據(jù)在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

    (一)大數(shù)據(jù)在信用評(píng)估方面的運(yùn)用

    大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起對(duì)與互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的個(gè)人和企業(yè)的身份認(rèn)證、信用評(píng)估等具有極大影響,它不僅可以有效分析客戶的靜態(tài)數(shù)據(jù),還能夠?qū)λ麄兊膭?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,合理對(duì)客戶的信用進(jìn)行評(píng)分并構(gòu)建增信模型。例如某金融企業(yè),在供應(yīng)鏈上的各大模塊,包括訂單、庫(kù)存、結(jié)算、下線等產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析,以此構(gòu)建信用等級(jí),并按照相應(yīng)信用等級(jí)、發(fā)展情況預(yù)測(cè)等予以他們相應(yīng)的信用額度,為企業(yè)發(fā)展提供信貸服務(wù)。如阿里小貸與上海某金融研究院一起推出的財(cái)務(wù)信用系統(tǒng),就是一個(gè)典型的例子[1]。

    對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō),除了注冊(cè)過(guò)程中留下的靜態(tài)金融數(shù)據(jù)信息之外,他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的投資、支付以及購(gòu)物等相關(guān)數(shù)據(jù)形成了各種各樣的信息流,將靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)施有效結(jié)合,就可以有效掌握他們的交易行為,利用交叉檢驗(yàn),通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理,可以了解他們的實(shí)際身份,從而建立信用評(píng)分模型,并對(duì)他們進(jìn)行合理劃分,為他們不同的需求提供相應(yīng)產(chǎn)品及服務(wù)。例如阿里巴巴利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)淘寶用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過(guò)信用分析,對(duì)一些客戶提供信用貸款服務(wù)。

    (二)大數(shù)據(jù)在金融營(yíng)銷中的運(yùn)用

    大數(shù)據(jù)在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,改變了以往的金融營(yíng)銷模式。金融企業(yè)可以對(duì)與用戶有關(guān)的數(shù)據(jù)實(shí)施充分挖掘,比如用戶的交易數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、行為等,并通過(guò)這些數(shù)據(jù)對(duì)用戶合理劃分,按照他們的相關(guān)要求,提供相應(yīng)的產(chǎn)品或服務(wù),確保金融營(yíng)銷更加精準(zhǔn)化。經(jīng)調(diào)查顯示,一般對(duì)用戶的環(huán)境信息、用戶的生活經(jīng)歷及購(gòu)物信息等對(duì)變量模型進(jìn)行構(gòu)造,并利用大數(shù)據(jù)對(duì)這些相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,這樣做的目的是對(duì)客戶進(jìn)行合理分類,便于管理人員對(duì)其管理。在客戶的合理劃分之后,可以投放與他們需求有關(guān)的廣告,并為他們介紹相關(guān)產(chǎn)品,提高營(yíng)銷的精準(zhǔn)性。如支付寶利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶的行為進(jìn)行全面分析,將他們分成不同種群,針對(duì)不同種群提供不同產(chǎn)品及服務(wù),進(jìn)行精準(zhǔn)性營(yíng)銷。再比如,亞馬遜利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶的瀏覽、購(gòu)買等行為信息進(jìn)行充分分析,了解這些客戶的潛在需求,在營(yíng)銷方面也取得了比較好的效果。

    (三)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理方面的運(yùn)用

    應(yīng)用我國(guó)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行金融數(shù)據(jù)整理、分析時(shí),需要花費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力,并且這種數(shù)據(jù)處理方式具有明顯的滯后性,成本高,效率低,在浪費(fèi)企業(yè)資源的同時(shí),也降低了數(shù)據(jù)處理的真實(shí)性和可靠性,數(shù)據(jù)獲取渠道也比較少。在這種情形下,多數(shù)金融企業(yè)利用了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行迅速獲取,拓寬了數(shù)據(jù)獲取渠道。但是由于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上數(shù)據(jù)種類十分豐富,而且數(shù)量較多,因此降低了數(shù)據(jù)價(jià)值密度,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的“提純”效果比較低,而且費(fèi)錢、費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。因此在處理金融數(shù)據(jù)時(shí),企業(yè)可以充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),利用云計(jì)算方法,提升數(shù)據(jù)處理能力。此外,也要充分運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)、搜索引擎等,可以大幅度的提升數(shù)據(jù)檢索能力,改變傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式,構(gòu)建快速、高效的數(shù)據(jù)處理平臺(tái),提高數(shù)據(jù)處理效率,確保數(shù)據(jù)處理質(zhì)量[2]。

    (四)大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的應(yīng)用

    金融數(shù)據(jù)在金融企業(yè)中具有重要地位,這些金融數(shù)據(jù)包括客戶的信用信息、負(fù)債信息、業(yè)績(jī)報(bào)告等,這些金融數(shù)據(jù)和信貸風(fēng)險(xiǎn)具有很大的關(guān)系,并且數(shù)據(jù)來(lái)源不同,數(shù)據(jù)種類較多、且繁瑣,數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大,如果用以往的金融數(shù)據(jù)處理方式對(duì)這些數(shù)據(jù)實(shí)施處理,會(huì)降低金融數(shù)據(jù)處理效果,為風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)不能提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。在這種情況下,大數(shù)據(jù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)被應(yīng)用在金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)鹑陲L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效把控,通過(guò)對(duì)金融數(shù)據(jù)全面、及時(shí)有效的收集,進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析及預(yù)測(cè),研究數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性,對(duì)數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面挖掘,為金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)及正確導(dǎo)向,提高企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)能力,金融企業(yè)便可以對(duì)一些潛在性風(fēng)險(xiǎn)采取相關(guān)策略,提升金融風(fēng)險(xiǎn)的管控效率,以此降低金融企業(yè)不必要的經(jīng)濟(jì)損失。

    四、結(jié)論

    發(fā)展金融業(yè)是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的有效途徑,現(xiàn)階段,社會(huì)已經(jīng)過(guò)渡到信息爆炸時(shí)代,在金融數(shù)據(jù)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),是金融業(yè)轉(zhuǎn)型的有效手段。但是過(guò)去的數(shù)據(jù)處理技術(shù)無(wú)法滿足金融數(shù)據(jù)處理的需要,因此相關(guān)人員應(yīng)該提高對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的重視,在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)加強(qiáng)對(duì)其的應(yīng)用,以促使金融企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陸岷峰,虞鵬飛.互聯(lián)網(wǎng)金融背景下商業(yè)銀行“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略研究——基于互聯(lián)網(wǎng)金融在商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型升級(jí)中的運(yùn)用[J].經(jīng)濟(jì)與管理,2015,2903:31-38.

    [2]李連夢(mèng).基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行智慧型風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].天津商業(yè)大學(xué),2016,8:20.

    作者簡(jiǎn)介:姬亞男(1982-),女,北京,漢,中級(jí)經(jīng)濟(jì)師,在讀研究生,本科,英語(yǔ),研究生企業(yè)管理。endprint

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