大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用及未來(lái)展望

蔣張子彥

【摘要】在金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量與管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、安全與反欺詐、客戶關(guān)系管理等各個(gè)模塊都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的分析及挖掘。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，更加嚴(yán)格有效的管理及精細(xì)化管理機(jī)構(gòu)的設(shè)置，為整體金融行業(yè)轉(zhuǎn)型提供了機(jī)遇。本文根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用，結(jié)合金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)核心技術(shù)，對(duì)金融行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)在未來(lái)發(fā)展中應(yīng)用趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù) 金融行業(yè) 數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)得到應(yīng)用，促使金融機(jī)構(gòu)對(duì)用戶信息進(jìn)行全方位掌控，而且通過(guò)對(duì)用戶信用記錄、消費(fèi)歷史信息的分析，可以確定用戶資金流轉(zhuǎn)傾向，從而為一對(duì)一金融服務(wù)模式的創(chuàng)建提供依據(jù)。而如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)金融行業(yè)與日俱增的信息進(jìn)行儲(chǔ)存整理，并對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步挖掘應(yīng)用，也成為現(xiàn)階段金融行業(yè)面臨的主要課題。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

大數(shù)據(jù)通過(guò)跟蹤新聞、微博、Twitter等典型非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可對(duì)政治經(jīng)濟(jì)等因素與市場(chǎng)之間的聯(lián)系進(jìn)行分析，同時(shí)通過(guò)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，可以生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為后期金融行業(yè)自動(dòng)交易決策提供支持。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

（一）金融行業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

金融行業(yè)常用的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹(shù)算法、Logistic回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、MCLP、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。其中MCLP是基于最優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘的方法，其可以在金融行業(yè)個(gè)體信用評(píng)分、金融衍生品結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶流失管理等方面發(fā)揮良好的效用。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘三個(gè)模塊。其中數(shù)據(jù)采集主要針對(duì)金融行業(yè)數(shù)據(jù)信息化程度高、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特點(diǎn)，以審計(jì)為人手點(diǎn)，利用以往審計(jì)數(shù)據(jù)，確定金融業(yè)務(wù)開(kāi)展目標(biāo)。在這個(gè)基礎(chǔ)上，利用計(jì)算機(jī)輔助審計(jì)軟件，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并納入整體審計(jì)系統(tǒng)內(nèi)；數(shù)據(jù)分析主要是針對(duì)頻繁交易、相似交易、大額交易數(shù)據(jù)，以實(shí)質(zhì)性程序構(gòu)建的方式，進(jìn)行相關(guān)問(wèn)題復(fù)核，并在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢分析，以便確定金融數(shù)據(jù)總體發(fā)展趨勢(shì)及異常變動(dòng)情況；數(shù)據(jù)挖掘主要是在數(shù)據(jù)分析的前提下，從金融企業(yè)數(shù)據(jù)信息庫(kù)中提取所需信息，如年度財(cái)務(wù)報(bào)表、關(guān)鍵客戶交易記錄等。然后利用演化分析技術(shù)對(duì)以往數(shù)據(jù)與現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，確定相關(guān)金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最大限度。或者利用聚類分析的方法，將金融企業(yè)整體數(shù)據(jù)庫(kù)中具有一致特征的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目劃分，對(duì)其綜合信用借貸能力進(jìn)行分析。最后，利用整體數(shù)據(jù)分析情況，可進(jìn)行金融企業(yè)知識(shí)庫(kù)的建立，針對(duì)已獲得數(shù)據(jù)分析規(guī)律及模型，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行儲(chǔ)存分析，在全面解決以往金融審計(jì)方法無(wú)法解決的難題的同時(shí)，也可以為財(cái)務(wù)指數(shù)虛假鑒別、辨別重復(fù)記賬應(yīng)收利息等工作提供有效的指導(dǎo)。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用

在金融行業(yè)內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇的背景下，客戶需求也在不斷地變化，金融機(jī)構(gòu)能否制定出與客戶需求相符的管理策略，也是其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要體現(xiàn)。如在沃爾瑪?shù)壬虡I(yè)機(jī)構(gòu)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中，通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)客戶信息的挖掘，開(kāi)展了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，有效地提高了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)效益。依據(jù)沃爾瑪在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，金融行業(yè)內(nèi)部企業(yè)也可以根據(jù)自身管理情況，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集客戶在刷卡消費(fèi)、信用借貸、社交通信方面的信息，從而得出相關(guān)客戶購(gòu)買(mǎi)力及行為趨勢(shì)，確定客戶消費(fèi)需求。同時(shí)結(jié)合不同區(qū)域ATM交易、移動(dòng)設(shè)備定位，可得到客戶消費(fèi)頻率較高的位置，以便為相關(guān)優(yōu)惠活動(dòng)信息的推送提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用，為金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效益的提升提供了良好的幫助。

（四）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)客戶管理中的應(yīng)用

在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)模式不斷增加，隨之導(dǎo)致其客戶基數(shù)不斷擴(kuò)大。這種情況下，金融機(jī)構(gòu)如何有效處理內(nèi)部繁瑣的客戶信息，就成為金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)階段面臨的主要課題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可對(duì)客戶各種信息進(jìn)行有效梳理，最大限度滿足客戶需要。如在常規(guī)管理過(guò)程中，金融機(jī)構(gòu)可依據(jù)客戶與自身互動(dòng)關(guān)系，從網(wǎng)上銀行、柜臺(tái)、移動(dòng)手機(jī)支付端等渠道，進(jìn)行客戶消費(fèi)信息收集。并將文本、圖片、錄音等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匯總，構(gòu)建一個(gè)全景視圖，依此確定客戶潛在行為趨勢(shì)及預(yù)測(cè)流失客戶挽留措施，避免客戶大規(guī)模流失對(duì)金融機(jī)構(gòu)日常運(yùn)營(yíng)的不利影響。如工商銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有客戶活期存款、中間業(yè)務(wù)、貸記卡業(yè)務(wù)、定期存款、國(guó)際貸記卡業(yè)務(wù)等信息描述，結(jié)合客戶使用業(yè)務(wù)產(chǎn)品特性、客戶年齡性別等客戶基本資料信息分析，為現(xiàn)有客戶流失情況進(jìn)行分析管理提供了依據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用展望

在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，即云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后，大數(shù)據(jù)也成為金融行業(yè)發(fā)展過(guò)程中應(yīng)用頻率較高的信息技術(shù)之一。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，促使金融行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)種類不多增加，數(shù)據(jù)信息收集渠道也朝著多元化發(fā)展。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)增量資源主要以社交網(wǎng)絡(luò)、可穿戴設(shè)備為載體，而隨著微信、QQ、微博等社會(huì)軟件應(yīng)用群體的增多，也為金融行業(yè)數(shù)據(jù)資源庫(kù)的擴(kuò)展提供了依據(jù)。

首先，在銀行業(yè)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)銀行數(shù)據(jù)駕馭能力提出了更高的要求。在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的指數(shù)式增長(zhǎng)，也從根本上改變了銀行機(jī)構(gòu)收集數(shù)據(jù)的原則及措施。而在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，客戶錄音數(shù)據(jù)等無(wú)法采用傳統(tǒng)方面描述、計(jì)量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也對(duì)銀行大數(shù)據(jù)挖掘利用能力提出了更高的要求。

其次，在金融證券行業(yè)，我國(guó)內(nèi)部大多數(shù)證券機(jī)構(gòu)主要將發(fā)展重點(diǎn)放在了行業(yè)動(dòng)態(tài)、交易數(shù)據(jù)、基本面數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)上。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用范圍的拓展，社交網(wǎng)絡(luò)隱藏的數(shù)據(jù)源價(jià)值也逐步得到了關(guān)注。利用大數(shù)據(jù)文本挖掘技術(shù)，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)，可為上市公司走勢(shì)的準(zhǔn)確判定提供依據(jù)。而在客戶信息分析方面，金融證券產(chǎn)品與客戶生命周期的融合，也為其更大規(guī)模金融數(shù)據(jù)的獲得提供了依據(jù)。這種情況下，投資者購(gòu)買(mǎi)證券產(chǎn)品時(shí)，就可以在客觀個(gè)性特征的基礎(chǔ)上，利用主管風(fēng)險(xiǎn)容忍度、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿信息，獲得個(gè)性化定制產(chǎn)品，可提高金融證券行業(yè)業(yè)績(jī)。

最后，保險(xiǎn)是金融行業(yè)重要的模塊，其在以往發(fā)展過(guò)程中，主要以樣本精算為原則。而通過(guò)大數(shù)據(jù)全量數(shù)據(jù)的挖掘，可促使金融保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)變動(dòng)進(jìn)行合理掌控，從根本上改變金融保險(xiǎn)行業(yè)資本運(yùn)作模式。如在車(chē)險(xiǎn)業(yè)務(wù)擴(kuò)展過(guò)程中，現(xiàn)階段主要以客戶基本信息定價(jià)分析為主，如年齡、職業(yè)、性別等。而這一方式并不能對(duì)客戶大數(shù)據(jù)定律進(jìn)行有效評(píng)估。這種情況下，就可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，綜合分析客戶網(wǎng)絡(luò)信息及其他信息，結(jié)合政府公開(kāi)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)調(diào)控。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)部審計(jì)、客戶管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中發(fā)揮著重要的作用。在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高速的背景下，大數(shù)據(jù)高效、準(zhǔn)確、全面信息收集、分析、挖掘的優(yōu)良特點(diǎn)，也為金融行業(yè)明確客戶行為趨勢(shì)、確定市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)提供了有效的幫助。因此，金融行業(yè)應(yīng)根據(jù)本行業(yè)發(fā)展需要，加大大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。在歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)內(nèi)部信息進(jìn)行進(jìn)一步挖掘，以便為自身運(yùn)營(yíng)效益的提升提供依據(jù)。