第三節　大數據金融的發展狀況與趨勢

一、大數據金融發展現狀

在大數據時代，首先，金融市場各參與方有了更堅實的合作基礎，證券信息自由流動，非對稱程度大大降低。這將使資源配置突破時間、空間和行業的限制，成本大為降低，效率進一步提高，甚至在一些社交網絡上就可以形成交易市場。其次，信用評價和征信體系更加有效，大數據所具有的預測能力將使風險管理和決策的模式由靜態變為實時動態，個人的網絡行為及動機也將被納入風險定價和金融決策。再次，信息非對稱的減少及參與個體的信用能夠被有效納入定價模型，使金融市場的定價能力、范圍和效率大大增強，價格信號的作用更及時有效。最后，服務的綜合化、一體化程度將加深，使金融服務的邊界擴大；服務的精細化程度將無限延伸，個性化程度將大大增加，大量貼身服務模式出現。因此，大數據時代的金融以無所不在的信息為中介，自然地融入我們的經濟、生活和工作中。

隨著移動互聯網和信息技術的迅速發展，金融行業的數據收集能力得到很大提高，大量連續、動態變化的數據存儲成為可能。與其他行業相比，大數據決策模式對金融業更具針對性，而且金融業具備實施大數據的基本條件，所以大數據對金融業來說更具潛在應用價值。麥肯錫的研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。伴隨著大數據的應用、技術革新和商業模式的創新，金融交易形式日趨電子化和數字化，具體表現為支付電子化、渠道網絡化、信用數字化，運營效率得到極大提升，銀行、券商、保險等傳統金融行業將迎來巨大轉變。此外，百度、阿里巴巴、騰訊、京東等互聯網企業也在憑借其強大的數據積累和客戶基礎，進軍金融業，開拓新的業務模式。

傳統金融體系經過多年的技術改造，已經具備了一定的數據處理能力，大數據金融的雛形開始顯現。中國的金融機構在這個領域也取得了不小的成就，主要概括總結為七個層次的能力，主要包括集成、存儲、計算、整合、智慧、消費和洞察。其中前四個層次主要考驗金融體系IT基礎設施的支持能力，后三個層次考慮的是金融業務范疇上的思維方式改變和服務模式轉型升級，如圖3-2所示。

與金融行業緊密相關的是后三個層次：智慧層是基于金融數據基礎層的信息，利用人工智能和數據挖掘技術，實現信息的分解和提煉，找出對融資客戶、對金融產品、對業務流程等一系列目標對象有價值的信息點，用于支持后續的營銷、管理、優化等場景。主要包括實時決策、機器學習、數據沙箱等。而面對客戶的消費層，主要提升的是信息交互與共享能力，也就是金融信息消費，更加注重自動化的處理，將金融數據直接提供給各類業務系統，用于實現無須人工干預的自動化業務決策和處理。最上面的洞察層，則是將相關的一系列金融數據的概貌以各種形式展現出來，用于支持各類企業管理和市場決策需求。

二、大數據金融應用的重點

未來大數據金融應用的重點在于客戶洞察、市場洞察及運營洞察三個方面，如圖3-3所示。首先，是客戶洞察方面，金融機構一方面可以捕捉和分析金融客戶相關海量服務信息數據，以提高金融服務質量；另一方面可以利用各種服務交付渠道的海量客戶數據，開發出新的預測分析模型，深刻解析客戶的消費行為模式，進而有針對性地提高潛在客戶的轉化率。其次，在市場洞察方面，大數據可以幫助金融企業分析歷史數據，尋找其中的金融創新機會。最后，在運營洞察方面，大數據可協助金融企業提高風險透明度，加強風險的控制和管理力度；同時也能幫助金融服務企業充分掌握業務數據的價值，降低業務成本并發掘新的套利機會。

具體而言，大數據應用能夠帶來市場營銷、客戶體驗、風險、欺詐和運營五個方面的價值體現。

大數據的商業價值是在方方面面的，但大數據的應用價值或是商業價值在哪些方面呢？具體而言，是在一個企業的價值鏈里面，有銷售端、制造端、生產端、采購端等。從它的市場營銷、客戶體驗，到內部運營的風險把控和欺詐，可以利用大數據幫助我們了解任何一家類型的企業。剛才說的營銷，可以進行精準營銷、事件營銷、去做好交叉銷售。如何做好客戶體驗，做好呼叫中心的流程，這些都可以基于數據去做。支付寶在風險把控方面做得很好，這是通過大數據提供的欺詐和風險的防范。

傳統數據和大數據結合將使得數據分析更精準。如圖3-5所示，根據傳統客戶數據可以推薦一種適合的產品。如果今天在網上搜索理財產品，當客戶進入理財經理室之前，理財經理就可以知道客戶的行為，能夠更好地向客戶進行推送，是不是這樣根據大數據應用給到客戶經理，讓客戶經理知道客戶資產狀況，就可以更精準地向客戶進行推薦。

三、大數據金融的未來發展趨勢

在大數據金融時代，“一切皆可數據化”，即企業或個人的各種融資行為都可以數據化，幾乎所有的問題都能通過數據化的方法進行解決。隨著大數據與金融的深入融合，金融的進一步發展需要創新邏輯和創新思維，更需要創新想象力。“開放”和“融合”是大數據金融時代的核心詞匯，大數據是重塑金融競爭格局的一個重要支點。在大數據技術日新月異的時代背景下，金融企業有效利用大數據的能力有待進一步提升，這也是大數據金融發展的必然要求，它將帶動整個金融行業的革新，給整個金融體系帶來創新動能。未來，大數據與金融的融合主要體現在以下三個層次上：一是大數據技術的提升使得數據價值被進一步挖掘，即大數據的價值變現呈現出新特征；二是金融行業架構重塑；三是大數據技術的跨界應用，使得其突破金融行業邊界。圖3-6詳細描述了這三個層次。

（一）數據價值深入挖掘

如果我們把“大數據1.0時代”定義為大數據的效率時代，以發現、存儲、處理大數據為特征，數據挖掘主要以結構化數據為主，以自身數據為主，以報表應用為主。那么“大數據2.0時代”就是實現大數據價值變現的時代，可以理解為“數據＋平臺＋場景”，其中數據包含金融企業自身數據和外部數據，平臺包括移動APP分析平臺和DMP（大數據營銷平臺），場景需要金融業共同開發，包含O2O場景和跨界營銷場景。“大數據金融2.0時代”主要體現在以下幾個方面。

1. 移動大數據成為基礎數據

金融企業欲在“大數據金融2.0時代”取得領先優勢，就必須重視移動大數據的價值。金融企業必須打破自身的數據閉環，像互聯網企業一樣堅持開放心態，除了收集和處理自身銀行APP應用中的行為數據外，還需要利用具有價值的外部數據。

移動APP應用中的數據由于包含了用戶位置信息、生活軌跡和個人喜好，成為金融行業大數據應用的基礎數據。金融企業應主動尋求與擁有豐富移動大數據的互聯網公司間的廣泛合作，堅持平等協作精神，共同開發移動大數據金礦。金融企業在選擇合作伙伴時，需要謹慎考慮與大數據巨頭間的合作方式，建議同新興的、獨立的移動互聯網大數據公司合作，掌握合作的主動權和大數據應用的控制權，實現大數據應用的雙贏。

移動互聯網行業中的TalkingData（騰云天下）擁有大量移動互聯網數據，是獨立的第三方數據提供方，目前已經為招商銀行、興業銀行、平安銀行、國信證券、海通證券等金融企業提供了完整的移動大數據解決方案，獲得了較好的大數據變現效果，傳統金融企業可以嘗試與其建立互利合作關系。

2. 通過移動APP平臺洞察客戶行為

傳統銀行數據一般為結構化數據，可以利用銀行現有的數據倉庫軟件進行存儲，也可以借助數據挖掘軟件進行分析。但現代銀行移動APP產生的數據中，絕大多數為非結構化數據，表現為用戶點擊數據、日志數據等用戶行為數據，不能在銀行結構化數據庫里面進行存儲和處理，只能利用基于大數據技術的移動APP運營統計平臺進行處理。

移動APP大數據運營統計分析平臺是基于Hadoop技術的非結構化數據存儲和處理平臺，利用Hive數據挖掘技術，提供數據采集、數據清洗、數據歸類和分析的功能。提供客戶登錄時間，留存時間，活躍程度，用戶點擊習慣，用戶行為分析、事件定義，事件管理、預警分析等功能。移動APP運營統計分析平臺是洞察客戶的傳感器，利用反饋數據分析客戶行為，為優化移動APP提供有力支持。在移動互聯網時代，銀行要想提高對用戶的認知、洞察客戶、取得領先優勢，移動APP運營統計分析平臺將成為大數據金融的必備武器。

3. 數據管理平臺（DMP）的出現

在“大數據2.0時代”，金融企業需要一個能夠轉化銀行數據的平臺，實現金融大數據價值的變現。DMP就是承擔這個使命的平臺，其主要負責收集金融行業自身的交易數據，經過數據分析加工后，為用戶貼上標簽，并結合外部數據，幫助金融企業實現大數據精準營銷和客戶挖掘。DMP平臺至少包括用戶標簽、用戶畫像、精準營銷渠道、自我算法優化、數據可視化、外部數據引入和廣告監測等功能。

DMP平臺的出現將加速金融行業大數據商業應用的進展，真正將大數據同金融行業的實際業務結合起來。未來，DMP將會成為金融行業大數據應用的主要平臺，特別是引入移動互聯網大數據和DSP（需求方平臺）數據的DMP，將會成為金融行業大數據應用標準。

4. 數據標簽是大數據金融的基本元素

數據標簽的表述既簡單又復雜，簡單地講，就是描述某類用戶行為屬性的集和，具有相關性和大概率性等特點。數據標簽可以很寬也可以很細，完全取決于標簽創建者的經驗。因此數據標簽的精準定義成為大數據金融應用的關鍵所在。

數據標簽作為“大數據金融2.0時代”最基本的元素，正成為大數據金融的重要武器。很多大數據金融的應用都依賴于數據標簽，數據標簽的細化程度和覆蓋范圍體現了金融企業大數據應用的成熟度。數據標簽可以分為用戶屬性、位置信息、游戲偏好、應用興趣、消費偏好等類型。定義數據標簽的方法可以從社會人特點和具體商業需求出發，定義出金融行業需要的客戶群體信息。

大數據標簽是用戶畫像、精準營銷、風險監測等金融大數據應用的基礎，金融行業大數據標簽的定義是具有挑戰性的話題，并將成為“大數據金融2.0時代”的熱點話題。

5. CRM系統的重要性愈加顯現

進入21世紀以來，金融行業正在經歷“以賬戶為中心”的商業模式轉向“以客戶為中心”的商業模式。銀行、證券、基金、保險等金融機構紛紛上線CRM系統（客戶關系管理系統），將客戶關系管理作為其主要業務之一，并希望通過對客戶需求的挖掘來開發和推薦新產品。

在“大數據2.0時代”，CRM系統中除了包含用戶的基本數據（如用戶習慣特性、用戶喜好特性、用戶軌跡、用戶消費趨勢等信息）和信用數據外，還需要增加用戶畫像信息，這些都需要大數據平臺DMP來提供。具有了用戶畫像信息的CRM將會大大增強金融行業的商業競爭優勢。當金融行業客服人員或客戶經理打電話同客戶進行溝通時，用戶畫像將提供高價值的信息，洞察客戶，拉近金融企業同客戶的距離，了解客戶需求，提高客戶滿意度和市場營銷轉化率。

進入大數據價值變現時代之后，面對激烈的競爭，金融行業應該積極擁抱移動互聯網與大數據，積極建設DMP平臺與CRM系統，持開放心態，同具有移動數據和相關技術的企業進行合作，利用已有的數據和外部數據取得先發優勢。

（二）金融行業架構重塑

隨著社會經濟基礎環境的改變，我國以銀行為主的金融體系必然逐漸過渡到以整個社會大聯網為平臺的“大金融模式”。從目前國內金融行業發展的態勢來看，已經初步體現出“大金融模式”的某些特點和趨勢：一是以互聯網平臺集聚金融資源供求雙方的信息，通過平臺形成良性循環的各類金融功能和服務，進而構建一種全新的商業模式，如阿里巴巴、京東、招商銀行、平安集團、建設銀行等均將移動支付、清算結算、購物消費、征信、財富管理等金融行為網絡化、一體化；二是互聯網平臺金融服務范圍跨界化、金融產品種類多樣化，如人人貸、阿里等互聯網企業向傳統金融領域的滲透，利用互聯網平臺銷售跨銀行、證券和保險類的金融產品等；三是互聯網平臺的聚集效應是“大金融模式”誕生的基礎，如東方財富網日均客戶瀏覽量接近1 000萬，阿里控股天弘基金后，僅6個月就聚集了2 000萬客戶；而在傳統金融服務模式下，最大基金的累計客戶數量不到100萬。因此，大數據金融在互聯網時代的發展優勢十分明顯。

“大金融模式”必然會重塑現有的金融體系架構，這種重塑體現在以下幾個方面。

1. 競爭格局的變化

新興信息技術和國家大資管政策促使中國金融業出現了三個層次的競爭：一是金融業的潛在進入者與傳統各類金融機構之間的競爭；二是銀行、保險、證券和基金等傳統金融機構之間的直接競爭開始加劇；三是全國大型金融機構與區域中小型金融機構之間的正面競爭日趨激烈，如圖3-7所示。互聯網和大數據技術打破了原有行業的進入壁壘，使得傳統金融行業與互聯網企業、新興網絡平臺直接展開競爭。在大資管政策的推動下，混業經營已經成為一種發展趨勢，銀行、保險、證券、基金等金融機構間分業經營的局面將不復存在。互聯網大數據技術將成為金融機構間展開混業競爭的關鍵。大數據和互聯網打破了信息不對稱的問題和物理區域壁壘，使得中小型、區域型金融機構與大型、全國型金融機構站在同一層次競爭，迫使中小金融機構向差異化轉型發展，否則結局將被淘汰。以證券公司為例，區域優勢成為很多區域性證券公司收取較高的經紀費率的理由，但在2013年3月，中國證券登記結算公司推出《證券賬戶非現場開戶實施暫行辦法》，允許用戶通過網絡進行開戶，這將對區域性證券公司業務發展帶來較大沖擊。

2. 產業格局的變化

上述金融業三個層次的競爭將重構現有產業格局，互聯網平臺化的產業格局（大平臺＋眾多小企業）將成為未來發展趨勢。在大數據時代和混業競爭的背景下，由于金融業信息密集型的特點，實力強的大型金融企業將快速擴張，大平臺將凸顯“贏者通吃”的態勢，尤其是在標準化產品和低凈值客戶領域將更加凸顯其規模優勢和成本優勢。與此同時，其他實力較弱的金融企業只有尋求差異化經營模式，改造和轉型線下傳統營業廳，通過線上線下深度融合的方式重點針對高凈值客戶提供非標準化產品和服務，否則將難以抵御大金融機構的強勢競爭。由于金融需求的多層次性，小型金融機構可在一些細分領域找到適合的市場生存空間。

金融機構通過快速地嫁接互聯網，同時引進大數據技術，能夠對網絡平臺產生的大數據進行深入分析，提供更個性化和精準化的服務，提高競爭優勢。目前國內在這方面的趨勢已經非常明顯：一方面，互聯網企業向傳統金融的滲透來勢洶洶，傳統金融業不改變就會被改變；另一方面，傳統金融業也開始擁抱大數據時代帶來的機遇，如建設銀行于2012年就推出“善融商務”，目前成交額已經達到100億元；多家銀行推出了“微信銀行”服務。大數據時代將帶來人類生產力的又一次大解放和生產效率的巨大提高，移動互聯網絡將成為實現中國夢的重要載體，這本質上需要相互聯通、相互融合的“大金融體系”。

3. 監管體系的變化

大數據時代實時流轉的信息交流超越了金融細分行業的界限，甚至超過了現有混業經營模式的界限。分業金融監管模式難以適應“大金融模式”的發展需求，金融監管機構必須重塑自身的監管職能，以適應新時代下金融監管的需要。我國金融市場經過20多年的飛速發展，貨幣市場、資本市場、保險市場均取得了很大進步，混業和協調發展趨勢明顯，但現有金融監管框架仍然是分業的。雖然市場上早就呼吁構建“新型金融監管體系”，但目前卻并沒有實質性措施落地，互聯網金融和大數據時代迫切需要金融監管體系的早日整合。

我國現有分業金融監管體系阻礙了金融機構進行改革創新，如銀行、證券、保險等行業相互割裂，難以適應大數據時代金融發展的要求。當前雖然移動互聯帶來了巨大的發展機遇，但傳統金融企業難以把握這一歷史性機遇，反而受到互聯網企業的全面滲透，處于“不改變就被改變”的尷尬境地。相關各方應該抓住建立“金融監管協調部際聯席會議制度”這一機會，創新金融監管體制和機制，鼓勵金融領域中銀行、證券、保險等各方的相互開放與合作，以促進金融監管體系的整合，積極加入互聯網發展的浪潮中，支持其在“大金融體系”下的金融創新和做大做強。

（三）數據技術跨界應用

大數據時代模糊了行業間清晰的界限，不同行業可以實現信息的整合與共享，跨界經營越來越成為時代發展的趨勢。一些互聯網公司憑借數據資源優勢和技術優勢涉足金融業，打破了原有的競爭格局體系。

金融業的潛在進入者主要可以分為兩類：一類是跨界企業，其中以阿里巴巴、京東商城、谷歌等互聯網企業為主要代表，新興技術快速進步極大地促進了產業邊界的模糊化，跨國競爭逐漸成為常態。這類企業的共同點是在各自領域都擁有多年的業務積累，能夠掌握大量的用戶數據，憑借這些信息涉足金融領域能夠更好地滿足用戶的需求，進而促進整個金融生態環境的提升；另一類是互聯網企業，主要以支付寶、財付通等第三方支付企業，陸金所、人人貸、Lending Club等P2P網絡借貸企業為代表，Kabbage小額網絡信貸企業等。而傳統的金融機構也通過自建電商平臺、整合線下資源等，彌補自身在互聯網平臺搭建、數據來源方面的劣勢。大數據無處不在，逐漸將我們生活中的不同行業連接起來，我們的生活將因此發生翻天覆地的變化。