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

陳春潮

摘要：互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)帶動(dòng)了信息技術(shù)的快速發(fā)展，其中大數(shù)據(jù)以及云計(jì)算已經(jīng)成為很多行業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新的一種重要手段。金融是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中非常重要的行業(yè)，該行業(yè)在信息技術(shù)的背景下也迎來(lái)了重大的變化，比如融入大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行營(yíng)銷等。本文就大數(shù)據(jù)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行分析，并闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用展望。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);金融行業(yè);應(yīng)用;未來(lái)展望

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)的概述

（一）大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是基于信息技術(shù)所發(fā)展起來(lái)的，其容量是比較大的，且數(shù)據(jù)的類型也非常多，包含結(jié)構(gòu)性以及非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，這符合了當(dāng)下快速發(fā)展的社會(huì)特征。其次大數(shù)據(jù)還具備收集以及整理的功能，其可以將分散在不同地方的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，提煉出有用的信息，為金融行業(yè)的應(yīng)用提供幫助。就當(dāng)下的社會(huì)而言，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)明顯已經(jīng)不能適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，必須要利用一種新型的數(shù)據(jù)技術(shù)手段，對(duì)信息的內(nèi)容進(jìn)行檢索、整合并加工，從中挖掘出隱含的信息，并加以利用，繼而為金融領(lǐng)域的產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制等進(jìn)行服務(wù)。

（二）金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)

金融領(lǐng)域開(kāi)展大數(shù)據(jù)技術(shù)的目的就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘并利用，其中挖掘數(shù)據(jù)是非常重要的一部分。在IEEE國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)中，初步認(rèn)定了一些基礎(chǔ)算法，比如KNN、EM、SVM等。在數(shù)據(jù)挖掘中包含三大任務(wù)，第一是分類，分類任務(wù)的算法包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等。決策樹(shù)算法也被稱為ID3，后來(lái)經(jīng)過(guò)研發(fā)被拓展成C4.5算法[1]。因其準(zhǔn)確率高，便于理解，也成為了一些算法的比較基準(zhǔn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)提前提供的相互對(duì)應(yīng)的輸入以及輸出的數(shù)據(jù)，對(duì)兩者的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)并應(yīng)用。第二則是聚類算法，聚類算法的方式也比較多，如層次類、劃分類、密度和網(wǎng)格類等。第三是關(guān)聯(lián)規(guī)則，這個(gè)算法較為有名的案例就是啤酒尿布購(gòu)物籃，在金融領(lǐng)域可以借助此思想進(jìn)行捆綁類的營(yíng)銷。在關(guān)聯(lián)規(guī)則中最普遍的一種算法就是Apriori，這種算法可以通過(guò)遞推的方式找到頻繁項(xiàng)集?？傊髷?shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用是非常廣泛的，值得金融行業(yè)的相關(guān)機(jī)構(gòu)深入探究。

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

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融客戶管理中的應(yīng)用

社會(huì)在不斷的發(fā)展，人們的生活水平也在不斷的提升，金融領(lǐng)域內(nèi)部的客戶量逐步擴(kuò)大。在這種金融背景之下，金融機(jī)構(gòu)就必須要做好對(duì)客戶的有效管理。然而就當(dāng)下的客戶信息是非常繁瑣的，會(huì)涉及到各類內(nèi)容，如若采用傳統(tǒng)的手段對(duì)客戶的資料進(jìn)行儲(chǔ)存，很難起到對(duì)客戶進(jìn)行維護(hù)和管理的作用。因此金融機(jī)構(gòu)就需要深入地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，有效梳理客戶的信息。了解客戶本身的信用需求，加強(qiáng)和客戶之間的有效互動(dòng)。例如可以通過(guò)移動(dòng)端、柜臺(tái)、網(wǎng)上銀行等各種渠道收集客戶的相關(guān)消費(fèi)信息，包含圖片、音頻等信息進(jìn)行匯總，深入了解客戶的一系列需求，為客戶制定針對(duì)性的服務(wù)，避免出現(xiàn)客戶的流失。例如金融機(jī)構(gòu)可以采用大數(shù)據(jù)技術(shù)深入了解客戶的定期、活期存款、中間業(yè)務(wù)等，為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和管理，提升客戶對(duì)金融機(jī)構(gòu)的信賴度[2]。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融產(chǎn)品中的應(yīng)用

金融產(chǎn)品是金融機(jī)構(gòu)發(fā)展環(huán)節(jié)非常重要的一個(gè)要素，也是吸引客戶的一個(gè)重要載體。金融機(jī)構(gòu)需要利用大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的產(chǎn)品合理進(jìn)行定位，在定位之前，需要利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶深入進(jìn)行分析，了解客戶對(duì)產(chǎn)品的需求，根據(jù)客戶的需求再制定合理的金融產(chǎn)品，保證所設(shè)定的金融產(chǎn)品可以符合大多數(shù)客戶的要求。在整個(gè)分析過(guò)程中，需要利用大數(shù)據(jù)挖掘出客戶的潛在需求以及產(chǎn)品的利潤(rùn)和周期，設(shè)定具有層次性的金融產(chǎn)品，維護(hù)好和客戶之間的關(guān)系，不斷的提升金融機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融內(nèi)部審計(jì)的應(yīng)用

內(nèi)部審計(jì)在金融數(shù)據(jù)中是非常重要的。對(duì)于金融行業(yè)而言，其每天都會(huì)涉及到各種資金的輸入和輸出。傳統(tǒng)的人工審計(jì)已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)下時(shí)代的需求，將大數(shù)據(jù)融入到金融內(nèi)部審計(jì)中也成為了一種必然。大數(shù)據(jù)在金融內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在三個(gè)方面，第一就是利用大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)通常存在一定的關(guān)聯(lián)性。因此就需要基于以往的審計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)金融業(yè)務(wù)進(jìn)行確定，展開(kāi)數(shù)據(jù)的采集。其次就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析的過(guò)程中，會(huì)涉及到半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)需要借助計(jì)算機(jī)輔助的審計(jì)軟件。在分析環(huán)節(jié)，需要對(duì)一些相似的、頻繁的或者是大額的交易進(jìn)行深入探究，不斷的重復(fù)審核相關(guān)問(wèn)題，對(duì)金融數(shù)據(jù)的一些異常或者是變動(dòng)情況及時(shí)的進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后則是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過(guò)設(shè)定相應(yīng)的程序和模塊，再基于對(duì)數(shù)據(jù)的采集和分析之后，就可以在信息庫(kù)中提煉出關(guān)鍵的信息，比如像財(cái)務(wù)報(bào)表交易記錄等。隨后利用演化分析技術(shù)綜合比對(duì)以往和現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)，對(duì)金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的最大限度進(jìn)行確定。最關(guān)鍵的一步就是要建立金融企業(yè)知識(shí)庫(kù)，根據(jù)所采集以及分析的數(shù)據(jù)建立模型，為以往在金融審計(jì)過(guò)程中不能解決的問(wèn)題提供指導(dǎo)。

（四）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用

金融行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，客戶量也在不斷的增加，同時(shí)客戶的需求也發(fā)生著較大的變化，金融機(jī)構(gòu)能否在眾多的金融企業(yè)中占據(jù)一席之地，就需要其把握住客戶的需求。其中市場(chǎng)營(yíng)銷是金融機(jī)構(gòu)在發(fā)展環(huán)節(jié)中非常重要的一項(xiàng)內(nèi)容，通過(guò)利用大數(shù)據(jù)深入挖掘客戶的信息，實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷，吸引大批客戶，再通過(guò)對(duì)客戶的維護(hù)和管理，提升客戶和金融機(jī)構(gòu)的粘度。例如金融機(jī)構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)深入挖掘客戶在日常的社交、刷卡、信貸等方面的信息，對(duì)客戶的購(gòu)買(mǎi)力和行為進(jìn)行確定，再根據(jù)這些信息設(shè)定精準(zhǔn)性的產(chǎn)品，基于客戶日常使用的軟件實(shí)施精準(zhǔn)推送。通過(guò)這種方式，提升金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)品營(yíng)銷的質(zhì)量，真正的發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。

（五）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制的應(yīng)用

金融機(jī)構(gòu)屬于一個(gè)特殊的行業(yè)，其在運(yùn)行的過(guò)程中是伴隨著各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)的，比如常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)就包含市場(chǎng)、政策、操作、信用等各方面的風(fēng)險(xiǎn)。金融機(jī)構(gòu)想要保證自身在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力以及可持續(xù)發(fā)展，就必須要合理的控制風(fēng)險(xiǎn)。就目前的一些商業(yè)銀行中，開(kāi)始充分的利用大數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，通過(guò)在商業(yè)銀行內(nèi)部基于大數(shù)據(jù)設(shè)立相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)控制的模型，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范。作為一些金融機(jī)構(gòu)或者是企業(yè)，為了防止信用類風(fēng)險(xiǎn)，就可以建立一種誠(chéng)信度模型，對(duì)購(gòu)買(mǎi)金融產(chǎn)品，或者是進(jìn)行信貸的人員進(jìn)行測(cè)試，一旦超過(guò)模型所設(shè)定的紅線值，就會(huì)自動(dòng)預(yù)警。這種方式可以有效地降低金融機(jī)構(gòu)在運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)存在的問(wèn)題，減少壞賬率，促進(jìn)金融行業(yè)的不斷發(fā)展。

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

就當(dāng)下的社會(huì)而言，互聯(lián)網(wǎng)在快速的發(fā)展，且已經(jīng)普及到家家戶戶。在未來(lái)，大數(shù)據(jù)必將會(huì)成為各個(gè)行業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的一種趨勢(shì)。就當(dāng)下的金融行業(yè)而言，其需要面對(duì)的是各種各樣的客戶，數(shù)據(jù)量和范圍在不斷的擴(kuò)大。很多金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)為了促進(jìn)自身的可持續(xù)發(fā)展，也開(kāi)始積極地對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的收集、分析和整合。在未來(lái)大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域必將進(jìn)一步發(fā)展。首先在銀行業(yè)中，大數(shù)據(jù)的到來(lái)使得傳統(tǒng)銀行的交易以及活動(dòng)發(fā)生了翻天覆地的變化。比如就當(dāng)下而言傳統(tǒng)銀行已經(jīng)融入了互聯(lián)網(wǎng)金融，也開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行定位并實(shí)施營(yíng)銷。未來(lái)的銀行也必將利用大數(shù)據(jù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化或者是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將一些傳統(tǒng)手段不能夠進(jìn)行挖掘和利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量和描述[3]。除此之外，銀行也會(huì)更加的注重客戶的服務(wù)，會(huì)利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶的一系列需求進(jìn)行分析，避免客戶在現(xiàn)場(chǎng)耗費(fèi)太多的時(shí)間，提升客戶的滿意度。其次則是在金融證券領(lǐng)域。隨著未來(lái)大數(shù)據(jù)的普及，金融證券機(jī)構(gòu)必然會(huì)將大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步拓展到社交網(wǎng)絡(luò)，挖掘其所掩藏的數(shù)據(jù)價(jià)值。當(dāng)然在分析客戶信息領(lǐng)域，未來(lái)也會(huì)逐步拓展到金融證券產(chǎn)品和生命周期的融合領(lǐng)域，定制個(gè)性化的證券產(chǎn)品。只有這樣，才可以保證投資者對(duì)證券產(chǎn)品的滿意度，提升整個(gè)行業(yè)的業(yè)績(jī)。最后大數(shù)據(jù)技術(shù)未來(lái)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用也是不可忽視的。未來(lái)保險(xiǎn)行業(yè)必將普及全量數(shù)據(jù)挖掘，掌控風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)狀況，優(yōu)化保險(xiǎn)資本運(yùn)作模式。比如車險(xiǎn)業(yè)務(wù)服務(wù)模式中，目前主要是圍繞客戶的性別、年齡和職業(yè)，未來(lái)必將利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶深入分析，包含客戶的網(wǎng)絡(luò)信息、社交信息等，綜合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是時(shí)代發(fā)展的一種必然。就目前而言，已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)開(kāi)始應(yīng)用，并取得了較好的效果。金融行業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐，在該領(lǐng)域中融入大數(shù)據(jù)符合了金融行業(yè)的特征。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在客戶管理、金融產(chǎn)品、內(nèi)部審計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等各個(gè)領(lǐng)域。想要發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的作用，還需要金融領(lǐng)域的相關(guān)信息技術(shù)人才對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)充分的進(jìn)行挖掘，促進(jìn)金融領(lǐng)域的可持續(xù)性發(fā)展。

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