第一節　現代金融的大數據特征

大數據金融是時代發展的產物，是金融業和大數據技術發展到一定階段的必然要求，兩者的融合來自三個方面的推動力，分別是金融業應用大數據技術的優勢、大數據技術應用的逐步成熟和金融業創新發展的必然要求。

一、金融業應用大數據技術的優勢

金融業是一個典型的數據密集型產業。與其他行業相比，金融業的數據類型和自身各方面資源更適合大數據技術的廣泛應用，所以大數據技術對金融業而言更具潛在價值。金融業在促進大數據技術與金融業融合發展方面具有以下優勢。

一方面，金融機構沉淀著大量數據，在利用大數據技術方面具備顯著優勢。首先，銀行通過日常業務可以積累海量用戶數據，不僅包括所有客戶的賬戶和資金收付交易等結構化數據，還包括客服音頻、網上銀行記錄、電子商城記錄等非結構化數據。金融機構在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之后，將產生巨大的商業價值。其次，金融業務的開展離不開數據的支撐，金融機構通常擁有豐富的處理傳統數據的經驗，這些經驗同樣也可以運用到大數據處理之中，使金融機構更好地適應技術變革，增強自身的競爭力。

另一方面，金融機構的預算充足，能夠提供優越的薪酬待遇，吸引大量的大數據技術人才加入金融機構的大數據基礎設施建設中，促使金融機構的數據處理技術加快升級，更好地促使大數據技術與金融業的深入融合。此外，大數據的決策模式也適用于金融業的日常決策過程。在大數據技術的推動下，金融業的管理模式、發展趨勢、產業創新日新月異。因此，金融機構利用大數據技術實現金融業與大數據的融合有其內在的合理性。

二、大數據技術應用的逐步成熟

大數據技術應用的日益成熟是推動大數據與金融業融合的重要因素，為“大數據金融”概念從理論變成現實奠定了技術基礎。

首先，大數據技術的深入發展和廣泛應用離不開互聯網的快速普及。近年來移動互聯網呈爆發式增長，全球數據量以幾何級數增加。數據的形式不再集中于可量化的、精確的結構化數據，而是出現了大量非量化的、非結構化的數據，使數據類型更加復雜，處理分析難度增大。數據類型的增加也對大數據技術處理數據的速度和獲取數據價值的能力提出了更高的要求。經過多年的發展，大數據領域已經涌現出了大量的數據處理技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據相關的技術和工具層出不窮，新的技術和工具，如Hadoop分發、Spark平臺、下一代數據倉庫等，這些成了大數據領域的創新熱點。同時，云數據分析平臺趨于完善。大數據的分析工具和數據庫也在向著云計算方向發展。云計算為大數據提供了可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，使得中小金融機構也可以像大型金融機構一樣通過云計算來完成大數據的分析應用。

此外，隨著數據分析集的逐步擴大，企業級數據倉庫將成為主流。大數據技術的成熟發展不僅為金融業帶來了數據處理技術，而且憑借大數據思維影響著金融業的進一步發展。金融業只有在運營中積累獨一無二的數據資源，變數據為黃金，方能迎來更大的發展。隨著大數據技術的成熟，其在金融領域的應用也越來越廣，最終促成大數據金融的蓬勃發展。

總之，大數據技術的發展成熟，是實現大數據在金融行業廣泛應用的基礎。如果沒有大數據處理工具的運用，大數據金融只能停留在概念階段，只是一個空想。而如今，大數據金融已經變成現實，其無時無刻不在影響著經濟的運行，影響著金融機構的決策方式。

三、金融業創新發展的必然要求

創新是事物發展的源泉，需求是事物發展的內在動力。隨著互聯網時代的飛速發展，物聯網、云計算、數據挖掘等技術的逐漸成熟，利用最新技術提高自身的競爭力成了金融機構的內在需求。從圖3-1中可以看出金融機構與大數據緊密相連的關系：金融機構利用大數據技術的根本目的在于提高金融服務水平，提高金融數據的運用效率，創造更大的價值，更好地促進金融資源與實體經濟的有效結合。

（一）提升金融服務水平

隨著后金融危機時代全球經濟的逐漸復蘇，金融業正進入一個全新發展階段。各種新型的金融機構層出不窮，如征信公司、小額信貸公司、P2P公司等，金融行業的競爭越發加劇，嚴重挑戰著傳統金融機構的運營模式。傳統金融機構亟待尋找突破，尋找新的創新點，而大數據技術正是金融機構推動業務創新和產品創新、進而提高金融服務效率的重要支撐。

通過大數據技術，金融機構可以精確地刻畫出客戶畫像。客戶畫像主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等。企業客戶畫像包括生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、上游和下游相關產業鏈數據。通過大數據技術對客戶個人情況等靜態信息和交易記錄等動態信息的綜合分析，金融機構可以得出客戶的消費偏好、風險偏好等內在的客戶行為數據，從而投其所好，為客戶提供個性化的服務。所以客戶畫像可以幫助金融機構更加了解客戶，根據客戶的需求，量身定制金融服務，從而提高客戶的滿意度、忠誠度。

同時，在擁有了客戶畫像的基礎上，銀行還可以有效地開展精準營銷。精準營銷最大的優點就是可以實施個性化推薦，即金融機構可以根據客戶的偏好進行服務或者對銀行產品進行個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性進行營銷推廣。利用大數據技術所得出的客戶行為信息，是金融機構從事個性化服務的基礎。提供有針對性的服務，可以使客戶的需求得到最大程度的滿足，進而促進金融服務和產品的創新，提高金融機構服務水平。精準營銷的一個典型實例就是實時營銷，它根據客戶的實時狀態來進行營銷活動。比如，根據客戶當時的所在地、客戶最近一次交易記錄等信息來有針對地進行營銷；或者將改變客戶生活狀態的事件，如改變居住城市等，視為營銷機會。一方面，實時營銷可以提高營銷的成功率；另一方面，也方便客戶使用服務，提高金融機構的服務水平。

大數據技術也在金融客戶生命周期管理上發揮了重大的作用。客戶生命周期管理包括新客戶的獲取、現有客戶的防流失，以及失去客戶的贏回等。大數據技術可以建立一系列的監測模型，分析客戶在金融生命周期的哪個階段，客戶對企業的價值如何，從而幫助金融機構提供差異化的服務。針對處在不同生命周期階段、不同價值的客戶采取差別性對待策略，以更好地發揮現有客戶的價值，提升服務質量，同時培養潛在客戶，從整體上改善金融機構的服務水平。

總之，金融機構的發展需要大數據的支撐，大數據技術的應用促使金融機構整合各方面的信息，形成客戶畫像，并在此基礎上進行精準營銷，提供個性化的定制服務，從而提高金融行業的服務水平。大數據技術的運用可以使金融機構更加貼心地為客戶服務，增加客戶的認同感和歸屬感，提高客戶的滿意度。

（二）提高金融機構管理效率

當前隨著我國經濟發展進入“新常態”，傳統金融機構管理效率低下、運營成本和風險控制成本過高、盈利能力下降等短板愈加凸顯。大數據技術的出現迎合了金融機構迫切需要緊跟時代趨勢、轉變經營戰略的需求，使得金融機構能夠提高管理效率，降低運營和管理成本，提高風險控制能力，降低整體風險，從而提高盈利水平，形成自身的核心競爭力。大數據技術通過對大量金融相關數據的分析整合，可以更加清晰地指出當前金融機構存在的關鍵問題，從而更好地對癥下藥，提高金融機構的管理效率，以彌補當前金融機構面臨的不足。大數據技術的應用有利于提高金融機構管理效率，主要體現在降低金融機構運營成本和提高金融機構風險控制能力兩個方面。

一方面，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。大數據技術可以提高金融機構的內部管理水平，通過減少組織縱向層級，增強橫向聯系來推進組織機構扁平化，使金融機構內部管理信息的傳遞效率和質量均有所提高。同時組織縱向層級的減少，也精簡了管理的機構，降低了管理的成本，提高了管理的效率。通過大數據技術，金融機構還能夠得到精確的客戶畫像，使金融機構能夠更好地了解客戶的消費特征和行為習慣，及時、準確地推薦合適的產品或者服務給合適的客戶，提高營銷的成功率，得以降低人力物力成本。在大數據技術的支持下，金融機構改變了以往靠提高業務覆蓋面、占據市場份額取勝的傳統管理模式，改為提供精確服務、以服務質量取勝的新型模式，從而降低運行方面的成本，提高盈利水平。

另一方面，大數據技術能夠增強金融機構抵御風險的能力。大數據可以幫助金融企業更好地實施風險控制與管理。金融機構可以通過大數據技術建立征信體系來提高風險管理效率，降低業務成本。征信體系，就是指按照一定的數據采集標準，對信用主體的信用信息進行采集、加工、核實和更新，以實現信用信息在體系內互聯互通的一種信用管理運行機制。征信體系主要包含的信息由三個部分組成：第一部分是個人或者機構的基本信息；第二部分是客戶與金融機構的交易記錄；第三部分是客戶與非金融機構的交易信息，包括金融機構以外的交易記錄。征信體系通過大數據技術對上述信息進行綜合分析，判斷客戶違約的概率，提高管理客戶的效率，通過采集更廣泛、更真實的數據，通過大數據分析和處理技術，可以更深刻地分析客戶或項目的風險，從而更好地監控風險，改善風險決策，提高風險管理效率。大數據技術有助于降低信息的不對稱性程度，增強風險控制能力。金融機構可以摒棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對客戶的資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度，更加有效地控制經營中的各類風險。

（三）互聯網金融發展的推動

近年來隨著互聯網的深入普及，互聯網金融異軍突起，已演化成不可阻擋的時代趨勢，互聯網金融公司如雨后春筍般紛紛出現，沖擊著傳統金融機構的地位，對傳統金融機構運行構成潛在威脅。在互聯網信息平臺上，互聯網金融企業能夠借助網絡對大量分散主體展開標準化、自助化的服務，以降低金融服務的邊際成本，直至其趨近于零，從而實現規模經濟和范圍經濟。互聯網金融的進步有益于降低小額分散零售客戶的金融服務風險與成本，極大地提高了金融服務的效率。同時，互聯網技術大大降低了信息獲取成本、信息清算成本、風險識別成本、客戶管理成本，從而大大地提高金融服務的價值創造能力。

大量非傳統金融機構切入金融服務鏈條，從客觀上降低了金融業的準入門檻。非金融機構利用自身的技術優勢和監管盲區在金融業的大碗中分得一杯羹，沖擊了傳統金融機構的服務模式。阿里巴巴和騰訊就是這類企業的典型，它們利用原有平臺的用戶交易數據，分析用戶的消費偏好、行為模式，進而為用戶提供個性化服務。同時，它們利用平臺的協同效應，為用戶提供多樣化的理財服務。此外一些新興金融機構也緊跟時代趨勢，率先利用大數據技術進行業務創新，其中小額信貸公司就是其中的典型代表。小額信貸公司一般依托于互聯網和大數據技術，為客戶提供一定金額數量下的“金額小、期限短、隨借隨還”的純信用小額貸款服務。其通過對大量數據的分析處理，將傳統的抵押貸款模式轉變為信用貸款模式，為優質顧客的小額貸款提供更加便利的服務。小額貸款既方便又實用，節省人力物力，是對傳統金融機構的有益補充。同樣還有如火如荼的征信體系建設，無論是芝麻信用還是騰訊信用，都對傳統金融機構的業務產生了一定的沖擊。大數據與金融的融合已是時代的趨勢，率先轉型金融機構的成功已經說明了大數據金融的發展趨勢不可阻擋。傳統金融機構如果不借助大數據技術進一步發展，最終將被時代所淘汰。所以，傳統金融機構必須充分利用大數據技術，轉變自身的思維，積極變革，提高自身在金融業的競爭力。無論是從金融機構自身來看，還是從其他企業對金融業的介入來看，金融與大數據的融合都已是既成事實。金融機構優化利用大數據技術，可以進一步提高自身的競爭力，順應時代的發展趨勢。