大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及影響

曹靜雯

摘 要：近些年來(lái)，隨著信息技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中，就連金融領(lǐng)域也受到互聯(lián)網(wǎng)的影響，開(kāi)始迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。大數(shù)據(jù)與金融領(lǐng)域的結(jié)合已經(jīng)成為其必然發(fā)展趨勢(shì)。本文從大數(shù)據(jù)與金融創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)管三個(gè)部分著重分析大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及影響，以期能更為我國(guó)金融的發(fā)展提供一定建議與意見(jiàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);金融領(lǐng)域;應(yīng)用;影響

一、大數(shù)據(jù)與金融創(chuàng)新

（一）工具

大數(shù)據(jù)技術(shù)本來(lái)就對(duì)我們的生活生活帶來(lái)了巨大的影響，例如淘寶、當(dāng)當(dāng)?shù)任覀儗W(xué)生常用的網(wǎng)站，就是在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為我們推薦可能用到的東西。因此，將大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、整理能力應(yīng)用到金融行業(yè)之中，能有效促進(jìn)金融領(lǐng)域產(chǎn)品創(chuàng)新效率，大數(shù)據(jù)技術(shù)能為金融產(chǎn)品的創(chuàng)新提供客戶交易動(dòng)機(jī)的分析，使金融企業(yè)更全面了解客戶的金融行為，從中得出客戶的真正需求并設(shè)計(jì)符合客戶需求要的金融產(chǎn)品。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還能詳細(xì)分析并挖掘市場(chǎng)中包含的交易數(shù)據(jù)，使金融企業(yè)能更精準(zhǔn)的掌握整個(gè)產(chǎn)品市場(chǎng)的走向，使企業(yè)推出的金融產(chǎn)品獲得更好地滿意度，從而促進(jìn)金融工具的創(chuàng)新。

（二）技術(shù)

大數(shù)據(jù)是促進(jìn)金融不斷創(chuàng)新、改革與發(fā)展的原動(dòng)力，當(dāng)代社會(huì)環(huán)境中的海量信息使金融行業(yè)本身在進(jìn)行工作過(guò)程中就要面臨較大的數(shù)據(jù)源，而傳統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)沒(méi)有辦法對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整合與處理，如果不能及時(shí)對(duì)金融技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新與改革，將會(huì)嚴(yán)重影響整個(gè)金融行業(yè)進(jìn)步的腳步。就像是我們?cè)趯W(xué)習(xí)中老師們?cè)?jīng)說(shuō)的那樣：“學(xué)如逆水行舟，不進(jìn)則退?！苯鹑谛袠I(yè)也是如此，如果不能積極進(jìn)行技術(shù)的創(chuàng)新，那么這個(gè)行業(yè)便無(wú)法有效進(jìn)步，甚至?xí)浜笥谄渌袠I(yè)。而金融行業(yè)本身便需要先進(jìn)的技術(shù)才能真正做到盈利，因此，必須發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用，才能真正提高金融行業(yè)工作效率。而大數(shù)據(jù)技術(shù)為金融行業(yè)帶來(lái)得一系列便利與優(yōu)勢(shì)，也能使金融領(lǐng)域?qū)ζ渌录夹g(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，進(jìn)而為金融技術(shù)的創(chuàng)新提供良好環(huán)境。

（三）服務(wù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)為傳統(tǒng)金融服務(wù)模式帶來(lái)了創(chuàng)新的機(jī)會(huì)，金融企業(yè)可以通過(guò)對(duì)客戶信息的采集、量化分析與模型構(gòu)建，按照大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析結(jié)果對(duì)客戶進(jìn)行分類，從而使金融服務(wù)的精確度與效率不斷提升。傳統(tǒng)金融行業(yè)中的微小企業(yè)始終因?yàn)槿谫Y難、融資貴的問(wèn)題無(wú)法得到良好發(fā)展機(jī)會(huì)，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，更多微小企業(yè)能通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息采集與分析進(jìn)行貸款融資，為企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)較多機(jī)會(huì)。這也使金融企業(yè)開(kāi)始出現(xiàn)更多為微小企業(yè)服務(wù)的產(chǎn)品類型，使普惠金融成為金融行業(yè)發(fā)展的方向之一。

二、大數(shù)據(jù)與金融風(fēng)險(xiǎn)

（一）信貸管理

信貸管理使大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域應(yīng)用較為完善的類型，在進(jìn)行貸款之前，金融機(jī)構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析貸款用戶的各類信息，分析其歸還貸款的能力與真正意愿，以此為基礎(chǔ)作為貸款業(yè)務(wù)開(kāi)展的保準(zhǔn)，能將貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制在最小范圍之內(nèi)。金融企業(yè)還能發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用開(kāi)展信用評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建，利用該模型進(jìn)行申請(qǐng)人的評(píng)估工作，使得分更高的貸款申請(qǐng)人能夠獲得更高的貸款金額，需要支付的貸款利率也能進(jìn)行一定程度的降低。大數(shù)據(jù)技術(shù)在貸款中及貸款后的應(yīng)用能使其更好降低追蹤錢款流向的成本，了解申請(qǐng)人資金使用情況并及時(shí)分析其中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)貸款損失危機(jī)可提前進(jìn)行預(yù)警，能有效控制金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生幾率。

（二）資產(chǎn)結(jié)構(gòu)

資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也是大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域應(yīng)用的主要方向，樹調(diào)度進(jìn)步使更多金融模式開(kāi)始出現(xiàn)在人們的生活之中，但隨之而來(lái)的便是金融行業(yè)出現(xiàn)較多的不良資產(chǎn)，因此，只有不斷優(yōu)化金融行業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，才能真正控制金融風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的幾率。就像是老師之前說(shuō)過(guò)的那樣：“取其精華，去其糟粕”，只有真正留下優(yōu)良資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，才能有效促進(jìn)金融行業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)客戶的逾期信息（時(shí)間、金額、次數(shù)）以及客戶信息（學(xué)歷、年齡、職業(yè)、收入等）制定合適的催收方式，保證在合法的情況下收回企業(yè)本身的資產(chǎn)，解決不良資產(chǎn)催收過(guò)程中存在的問(wèn)題。

三、大數(shù)據(jù)與金融監(jiān)管

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，信息數(shù)據(jù)的增多使大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠效率更好、精確度更強(qiáng)的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析，能有效涵蓋所有的金融機(jī)構(gòu)，將其與監(jiān)管模式相結(jié)合，能從多元化角度進(jìn)行全景式金融監(jiān)管，能為金融企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，還能有效促進(jìn)金融企業(yè)的健康發(fā)展，使整個(gè)監(jiān)管及決策貴哦成更具有時(shí)效性、準(zhǔn)確性與動(dòng)態(tài)性。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，金融行業(yè)的發(fā)展本身便與科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步息息相關(guān)，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)更是為金融行業(yè)帶來(lái)了黃金發(fā)展時(shí)期，金融行業(yè)本身對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高，更是信息技術(shù)發(fā)揮重要作用的行業(yè)之一。因此，積極促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域的大面積應(yīng)用，能有效促進(jìn)金融大數(shù)據(jù)這一概念的形成與作用。目前，金融大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為該領(lǐng)域必然的發(fā)展趨勢(shì)，只有積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，把握機(jī)遇，才能為金融行業(yè)帶來(lái)更多的變革與發(fā)展機(jī)會(huì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李萬(wàn)超，于永彤，馮嘯，李雪，王丹丹.大數(shù)據(jù)和人工智能在金融分析研究領(lǐng)域的應(yīng)用：日本經(jīng)驗(yàn)及借鑒[J].吉林金融研究，2019（07）：22-24.

[2]羅暘洋，李存金，方俊.互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的研究前沿演進(jìn)路徑——基于知識(shí)圖譜的量化研究[J].中國(guó)科技論壇，2018（09）：80-88.

本文指導(dǎo)老師：盧雯靜。