金融业领航大数据应用

　　大数据是以数据容量大而全，数据类型多，存储、提取、分析和展现速度要求快，应用价值高等为特征的数据集合和分析的总称。其核心是将隐藏在数据中的有用信息提炼出来，结合各行业知识，服务于决策过程，提升决策效率及正确性，提高企业创新力及竞争力，其核心也是数据驱动的商业价值所在。

　　大数据理念逐步发展的过程也是企业信息化不断深入发展的进程。从企业使用ERP系统记录购买明细、付款信息等，到能够储存营销信息、客户名单的CRM系统应运而生，再到随计算能力不断进步企业对决策信息需求的井喷，大数据概念于2011年被正式提出，并被视为提升企业创新力、竞争力的前沿技术。

　　金融业作为信息化水平较高的领域，在大数据应用方面也是前瞻者和领航者。目前，金融业大数据应用主要聚焦六个方面。

　　构建用户画像

　　基于大数据分析平台，银行等金融机构在自有结构化数据基础上，接入政府数据及互联网数据等外部数据，就可构建用户360度全方位视图，即用户画像。

　　政府数据包含政府各部门日常工作中收集的数据，除人民银行征信管理系统收集的信贷关系数据外，税务数据、海关数据、工商数据、司法数据、教育数据、社保数据等来自政府各部门且对金融机构具有价值的数据还未得以充分利用。但使用数据的前提是确保其安全、不侵犯个人隐私，必须在合理、适度原则下，合规、合法前提下使用。除政府数据外，互联网数据也十分重要，如社交网络、电商平台、信息终端等媒介产生的结构化或非结构化数据，对于金融行业了解客户和判断客户金融行为有着重要意义。

　　当然，金融机构内部也拥有大量数据，如业务订单、用户属性、用户收入、理财产品交易、用户行为等数据，这些数据可基于用户账号打通，建立用户标签体系。

　　在此基础上，结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据，利用机器学习算法可对客户进行分类，并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像，进而针对不同类型客户提供不同的产品和服务策略，从而提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。

　　实施产品管理

　　通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可对产品进行更加合理的设置。

　　通过大数据，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征，以及产品利润、产品客户群、客户偏好、产品价值等，甚至还可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上，这是客户关系管理中一个重要的环节。

　　开展精准营销

　　借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户微博、客户微信、客户购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。

　　在用户画像的基础上，金融机构可以有效地开展精准营销，包括利用外部大数据进行网络获客；基于社交数据、网络行为数据等对客户进行进一步细分、分类；根据网络行为数据等对客户进行事件营销、实时营销等；根据外部大数据分析展开交叉销售，提升业务量并加深客户关系；根据客户偏好、年龄、资产规模等进行个性化营销以及基于客户生命周期进行客户生命周期管理。

　　有效风险控制

　　IT风险和信誉风险日益重要，需要特别关注。

　　对于风险管理，大数据技术是非常重要的手段和工具，风险数据集市和数据模型已成为银行标配，也是监管部门的要求。目前，巴塞尔协议就对每种风险的计算方法都有明确规定，但是数据是基础和核心，大数据技术的应用是关键。

　　例如在服务中小企业方面，金融机构可通过企业的产量、流通、销售、财务、税务、工商、社保等相关信息结合大数据挖掘方法进行中小微企业的贷款风险和偿债能力分析，量化企业的信用额度，进而推动中小企业的健康发展。目前，大数据在零售行业的应用十分重要。

　　提升管理能力

　　大数据分析平台能够通过分布式计算提高银行交易性能，提升海量数据处理能力，加强数据的分析能力，进而能够简化金融机构的运行与管理。大数据不仅可用于前端商业决策，同样也可用于后台IT信息系统的管理，提升系统管理水平和数据利用率。利用大数据分析技术采集IT系统各方面数据信息进行数据挖掘分析，可以自动评估企业IT系统运行情况，满足企业运维层面的需求、业务增长对信息系统的需求、IT系统对性能匹配的需求以及系统采购论证的需求，最终提升信息系统的服务管理水平。总之，系统管理可以通过大数据分析系统性能，为系统优化、升级和扩容提供决策依据。

　　优化内部流程

　　大数据能够增强企业内部的透明度，使得企业上下级信息流通更加通畅、便捷。

　　同时，通过应用大数据技术可以优化企业内部流程，提高企业运作效率。在企业内部，有大量的机会可以通过优化业务流程和集中决策来节省资源。大数据应用能够推进企业跨业务、跨部门、跨层级的信息交换和共享，从而洞察和揭示业务流程中所存在的缺陷，并制定出符合其业务战略和目标的方案来优化资源和资本配置，管理成本、减少浪费。

　　相关链接

　　随着信息技术的发展，未来会有越来越多的数据可视化工具出现，数据会变得更加直观、容易理解。移动设备会进一步普及，移动解决方案和决策支持系统会更加普及。

　　此外，因为传统关系数据库在管理非结构化数据方面存在某些先天不足，尤其在处理海量非结构化信息时更是面临巨大挑战。随着技术对这一瓶颈的突破，对非结构化数据的收集、整理、分析和应用会更加普遍，非结构化数据的应用也会更加普遍。

　　未来，智能大数据技术及其应用将会出现，从而大幅提升社会生产力，催生新科学研究思想，促进产业间的跨界融合或颠覆某些现有产业生产模式，最终将深刻改变社会发展面貌和促进社会进步。基于大数据和智能技术，已经发生和可以预见的包括但不限于智能投顾、算法交易、智能营销、智能风险管理、智能信贷、智能客户关系管理等。

　　未来，在最佳时间提供适当的产品给所需客户，以适中的价格，通过客户乐于接受的渠道和形式将会成为可能：这也是客户关系的最高境界。同时，市场营销将会更加准确，风险管理将会更加有效，内部流程将会进一步优化，效率将会进一步提升，普惠金融将会更加普遍，中小企业将会得到更加廉价和高效的金融服务，更多的企业和个人将会获得更好的金融服务。最终，金融更好地服务实业，更好地服务创新，从而进一步推动社会进步和高效发展的局面将会很快出现。

　　中国科学院大学金融科技研究中心主任 刘世平

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