大数据金融总结

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大数据金融总结范文第1篇

大数据技术概念及银行应用的重要意义

大数据技术相关概念

大数据（Big Data）是一种在当前信息爆炸以及互联网不断发展背景下提出的关于非结构、半结构和相关关系数据的统称。当前大数据技术不仅是实体数据，而且包括相关的数据库、云计算等技术。在大数据背景下，银行企业将过往十几年间积累的客户数据、企业行为、政府行为以及国家经济行为统一集中在一个数据库中，利用相关关系来分析所需要预测的经济问题和进行金融数据统计。当前大数据主要以下三个特点，第一是数据的整体性，大数据时代的数据信息不再是随机样本，而是整体样本，包括所有的经济行为；第二是数据的庞杂性，大数据不再执着于数据收集的精确度，而是利用整体数据来分析和计算；第三是数据的相关性，不仅利用数据的因果关系，更多的利用相关关系来计算概率。

银行应用大数据进行经济分析的重要作用

对于银行等金融机构，使用大数据技术可以起到以下几个重要作用。

提高经济预测能力：大数据技术实现了对未来短期内的经济行为的预测，大数据带来的不仅是对过往经济的总结，还能够让银行在庞大的相关数据中分析出未来的经济发展趋势。因此银行使用大数据技术可以提升经济预测能力。

实现金融统计管理智能化：通过大数据以及其配套计算机、互联网技术，让银行可以将不同的数据进行系统自动聚类和信息清洗，优化数据统计结构，实现对不同数据统计的智能化管理，建立科学化的宏观预测和金融统计工作。

完善风险规避能力：通过大数据技术，银行可以完成更加精确地战略布局，大数据的经济分析概率可以帮助银行更好的搭配资金结构和营业结构，通过金融组合来完成对潜在市场风险、宏观经济风险以及国际金融风险的规避，降低金融危机对银行的冲击。

大数据时代下银行构建分析统计系统的应对措施

解决数据统计问题

对于当前银行机构的数据统计方式。应用在经济预测和金融分析中还存在不少问题。在数据技术上，银行缺少动态数据的统计工具，对于市场数据的实时变化缺少挖掘和采集渠道；数据的分析和整理模型工具还需要进一步优化，提炼系统对数据聚类程序和数据源的判断能力；加强对非结构化数据的应用能力，完善对财务报表、账簿等结构数据与经营中的非结构零散统计数据的对接，另外要提高对图像、影音等隐藏信息的统计能力；加强与现代电商之间的金融数据合作，强化全社会体系下的大数据分析能力，健全信息共享机制。除此之外，还要进一步加强信息收集过程中的安全防护，合法收集数据，防止客户隐私数据流出，强化互联网技术条件

完善数据分析技术的顶层设计

建立能够立足经济预测和金融统计的大数据技术，银行必须从顶层设计方面进行专业化的设计。银行需要成立专门的大数据技术研究机构和管理部门，负责针对大数据技术、系统开发、功能设计以及金融专业参数计算等工作，制定详细的工作计划。然后通过系统的会议，制定大数据技术以及大数据金融产业的发展重点以及制度保障，推动并开发硬件设施、软件工具以及分析工具，加强大数据系统的专业组织与管理，探索大数据技术在经济预测以及金融数据统计中的应用方向和应用方式。最后是完善大数系统在银行总行以及各分行之间的数据联合，完成数据的储存和管理，建立从总行到分行到地市支行再到县区支行的数据库结构，最终实现大数据系统在银行各级部门中的布局。

加强专业经济预测、会融分析功能研发

大数据技术在银行业中的具体应用归根结底还是要落在与金融业有关的业务方面。对此，银行管理者必须加强对大数据与经济领域应用的融合。比如，银行可以借鉴瑞士银行已开发的大数据系统，使用“定向算法文本分析（简称DATA）”技术，利用大数据为基础对经济的运行状态进行预测分析，通过计算客户的资金流通预测客户对经济的感情态度，然后再给出“积极/消极”或是“乐观/悲观”等态度概率，从而加强对未来几个月内经济走向的预测。

大数据金融总结范文第2篇

随着大数据时代的全面到来，不管是市场环境还是相关的经济主体活动都发生了较大程度的变革。与之密切联系的金融专业教学研究也在此基础上面临着新的挑战，教学形式、课堂重点以及日常的学科渗透等，都需要结合现阶段的大数据特征进行调整。老师们借助大数据思维支持的相关技术，对以往教学实践中的突出问题进行了改正，也为新形势下的金融教学提出了改进和提升的新思路。

关键词：

大数据思维；金融学；运用策略

一、前言

金融学所研究的领域与大多数的应用型经济学一样，博弈性与时效性特点相当明显，从事金融学研究的学者以及任教的老师们，都需要经常性的对市场、买卖关系双方以及经济大环境给予关注，才能保证自己在金融学研究的所作所为是不落伍的、有现实意义的。金融学是一个复杂的知识系统，不仅包括大量的经典经济理论、数据指标，还涵盖多种分析经济问题的、解决经济问题的实践性方案，这对于每个从事金融学研究和学习的人都是不可或缺的。金融学是一个与资金财富挂钩的专业领域，相关的期货期权、证券股票交易、银行业、保险业等等的知识都是需要人们将杂乱、海量的数据分门别类，并做好统计与监测，用数字以及指数的变化来实现对成本、利润、风险的经济要素的控制。由此可见，数据是金融学研究的主要对象，这些数据的有效性、有序性、规律性等等，都需要金融专业人才进行探索，相关的教学工作也需要以此为基础合理的展开。

二、大数据思维在金融领域以及金融教学中的渗透

大数据又称巨量资料，现阶段飞速发展的经济以及复杂多元的经济环境都为金融行业工作者的日常工作造成了较大的困难，人们需要把杂乱无章的数据从各个社会角色和不同地域收集上来，并利用科学的算法将其整合成为具有经济学含义的表现形式，以此来反映和指导经济生活。在大量的数据面前，人们的工作显得尤为关键，合理有效的统筹和控制是把握经济脉搏的重中之重。结合这样的现状，从事金融学研究的学者以及高校老师们，还需要把握时代特征，积极的引进和应用大数据思维衍生的数据处理系统、交易操作系统吗，以及金融管理预警系统，用大数据的思维来指导自身的研究与教学。特别是高校的金融专业教师们还应该有目的、有步骤的转变金融专业研究和教学方法，增加学生与大数据直接接触的机会，用有预见性的眼光提升高等教育阶段工作的实效性。在一些经济文化比较发达的地区，大数据思维已经进入了部分院校的课堂，一些老师也已经将大数据所包含的解决问题的思路、数据分析途径以及代表先科技水平的数据处理平台等等相关要素灌输给了学生们，金融专业的学生也在这种教学内容和教学模式的双重改进中获得了走在时代前列的专业学习。除此之外，人们会发现还有一些区域或者院校的金融专业教学创新仍然存在一些不可避免的问题，类似的小瑕疵不仅不能够实现其贯彻大数据思维的初衷，还很有可能对学生学习形成误导，扰乱老师们的引导体系，对金融专业教学研究形成危害。比如，一些院校投入大量金钱购买了近些年的金融专业知识数据库，并在系统平台上达成了多校合作共享，但实际上，鲜有学生知晓这一资源，更少有人使用，校方的疏于引导和宣传，不仅导致了资源的浪费，还阻碍了学生专业领域的学习和探索。另外，有的院校在金融专业的教学模式与内容仍然过于陈旧，相应的教学改革、课程改革并不能与现实的经济环境、市场环境形成一致的步调，这不仅丧失了该等教育人才培养的现实价值，也将会使自身教学活动逐步陷入困境。因此，在进行金融学研究时，人们不仅需要找准金融领域的发展脉搏，还需要及时的将新的元素注入到现实教学活动之中，不断完善硬件设施的同时，积极进行教学模式的调整，这才能够保证金融专业人才培养的灵活性与精准性。

三、大数据思维在金融学研究中的运用

(一)注重以人为本，保证大数据元素加入金融学研究的合理性

大数据是借助高精尖的数据分析工具而产生的，因此，金融学研究以及金融专业教学的改良需要将先进的设备工具和合理的人为操作结合起来，防止因个别的技术漏洞造成数据泄露、分析干扰等不可逆的错误，同时也为金融领域人才的日常工作提供便捷与高效的支持。老师们在进行金融相关专业的教学活动时，需要尤其的注意的就是以人为本。大数据工具以及思维并不能够完全取代人们的自主思考和全局把控，因此人们需要在不断培养大数据思维的同时把握好自身位置，做到既不过度依赖也不过分排斥，用合理的工作方法和教学方法去协调人数大数据时代特征的关系。老师们在研究教学改良的过程中应该做到循序渐进，逐步的将大数据的概念以及大数据思维灌输给学生，用适当的案例去向学生阐释大数据背景下的变革，在他们心中形成对大数据比较系统和客观的认识。大数据思维的培养和形成需要站在科学的基础之上，老师们在过程中需要将“人”作为先进技术和模式改良的出发点和落脚点，注重人的能动作用，从而让学生利用自身所学合理的应用数据库、实现数据共享，并在金融领域做好资本管理与风险控制，体现人在处理经济关系时的灵活性与巧妙性。

(二)将大数据金融环境与相关研究有机结合

大数据金融环境依然在人们所处的经济环境中发挥作用，个人投资理财、企业的融资、银行保险业的系列活动等等都在利用高速的信息传播技术与数据分析功能。与之密切相关的金融专业教学研究也应该将这些具有代表性的技术搬上课堂，帮助学生形成由感性到理性的认知变化。常规的金融专业教学以课本知识讲授和模拟交易实习为主要表现形式，如今，大量的数据分析整合工具进入校园，老师们有义务在有限的时间内让学生对新事物进行了解和应用，以免造成学生所学技能与现实职业岗位需求脱节的尴尬。学校购买的数据库或者与区域内其他高校达成的数据共享体系能够用于学生的金融问题探究，这种自主学习的形式也能够在一定程度让学生脱离束缚，满足自身个性的学习需求。另外，老师门在日常教学过程中也可以向学生推荐与大数据技术有关的知识论坛或者专业网站，方便学生在感兴趣的前提下能够进行自我学力的完善。由大数据引起的金融领域的变革、相关设备的更新换代以及一些因大数据受益的典型企业案例都可以成为老师们向学生推荐的参考知识，这种全方位、多角度的刺激能够有效帮助学生形成大数据思维，方便接下来利用更具优越性的全局思维分析金融专业相关问题，同时由于当下经济形势与市场环境的不断更新换代，学生们的大数据思维以及市场敏感度也会形成持续的优化。

(三)增加大数据思维以及工具的应用比重

大数据形势下的经济管理活动与以往相比对技术设备的依赖更重，这一方面代表着高端智能的科技开始越来越深入的服务于社会生活，一方面也在提醒人们需要特别把握好人人工与智能的关系，强调人的主体地位。在金融专业教学方面，学校以及老师们应该重视有关的系统以及教学工具的引进，为学生的思维培养营造有益的环境。比如数据库的使用权、模拟交易系统的应用、学生个人数据存储空间等等都是大数据环境下所产生的。老师们需要帮助学生熟悉这些高科技的产物，并尽快的达到熟练应用的程度，这不仅是现阶段对高等教育人才培养的要求，也出于学生经济思维、专业能力完整性的考虑。在金融专业教学课堂上，老师们还可以创新性的将大数据思维这种规模化、集成化的显著特点渗透在学科教育的方方面面，不必拘泥于所谓概念或者定义，适当的学科交叉与思维活用能够为老师和学生的研究和学习带来新的思路，同时也有利于他们在创新性的探讨中或者自身学术以及能力上的提升。过程中对于大数据思维以及观点的讲解并不能够得到准确的量化，但老师们有重点的突出能够使学生在受教育阶段较早的感知到现实经济社会的整体发展态势，并能够在此基础上为自己的阶段学习和未来职业规划形成一定参考，这对于学生的长久发展来说是十分有益的。

四、总结

“大数据”是未来市场经济和社会发展的趋势，人们需要敏感的把握环境以及现实需求的变化，在动态的、多变的策略调整中寻找有益于自身稳步发展的状态。老师们在进行金融专业教学的过程中可以将传统的优良经验和新兴的事物与模式有机结合，用合理的策略去消化吸收新形势下具有先进性和优越性的技术与思维，从而在教学过程中向学生传达现阶段人才培养导向，有效的指导教育教学活动。院校、老师以及学生的通力合作能够使他们在新风向的指导下各自受益并形成合力，使教与学的活动形成良性循环。

作者：刘念 刘一沙 单位：湖南工业职业技术学院

参考文献：

[1]何奎.基于大数据时代的卓越金融本科人才培养体系的构建研究[J].高教研究与实践.2015(13)

大数据金融总结范文第3篇

关键词：互联网金融；中小企业融资生态；大数据；区块链

中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-01

一、中小企业融资困境

中小企业因规模小、经营不稳定、资信等级低、抗风险能力弱等天然缺陷使其无法从正规金融机构获取充足的融资资金[1]。另中小企业相较大企业资产少，担保、抵押难，传统金融机构由于信息不对称，会将未来风险以高融资成本形式体现，导致中小企业融资更加困难。

中小企业在发展阶段资金需求较大，大多依靠自身资金积累或民间高利借贷，融资成本高且融资渠道窄，资金来源灵活性差，财务风险容易增加。

二、现存互联网金融弊端

过去一两年，互联网金融野蛮生长，良莠不齐，广大投资者蒙受损失。大部分P2P网贷只是传统金融互联网化，并无大数据搜集和专业投资分析能力。对中小企业融资，仍提供抵押担保，融资成本并未降低。不少平台变相非法集资，利用已有资金池开展信贷和理财业务，造成风险积聚，导致资金链断裂。这些对投资者的欺骗致使部分失去信任，进一步恶化中小企业融资。可以看出，这些现存互联网金融并未改变信息不对称现状，因而需要探索适宜我国中小企业融资的新模式。

三、降低信息不对称的互联网金融新模式

网贷平台在无专业机构支持，无大数据分析，无新技术引导下，只是将单个公司或金融环节互联网化，无法利用整体优势改变信息不对称，而使投融资信息透明，降低成本，提升效率。为此，笔者认为，未来可通过三种改进后的互联网金融新模式来改善信息不对称问题。

1.互联网金融生态

构建以传统金融机构为主的多机构协同参与的互联网金融生态。传统金融机构在风险控制、金融产品设计、资产管理等领域有深入研究及专业优势。同时传统金融机构成立中小银行，结合线下团队广泛实证调研，探查走访，利用专业优势识别特定风险。多机构包括互联网理财、第三方征信平台，电子银行、移动支付体系，会计师事务所等，其掌握的信息深入居民生活及企业生产各方面。在此基础上，将金融机构现有内部流程和生态结合专业优势，进行分工并整合外部资源形成新的互联网金融生态，这种生态的构建使互联网金融具有市场自律自治功能。

建立该生态是将传统金融机构、外部专业机构与互联网技术融合，而专业化和精细化分工使各主体能专注于专业领域，整合资源和数据，完善针对中小企业的征信体系。从而企业具体经济活动的信息和数据都能如实采集和反映，更好为金融机构设定融资额度，降低信息不对称。

该生态并非是垄断或静止的，其包含各专业机构间竞争。利用竞争使各机构追求自我利益最大化，从而更好地整合资源，形成策略性趋势互动及合作，最终转化成外部高质量金融服务，满足中小企业需求。

2.基于大数据下的电商金融

电商金融利用第三方支付平台，对平台内中小企业通过对其上下游交易、运营、销售、财务、客户、物流、企业信用监测等数据指标的挖掘，分析中小企业运营、财务、创新力等行为，挖掘出有价值和潜力的中小企业[2]。利用大数据，设计和制定运算模型，结合企业需求制定合理融资范围，提供全面金融服务。

大数据分析是建立在企业历史数据基础上来预测其未来的，企业良性发展也是建立在对历史交易的有效保证上。因此企业包括交易记录在内的历史数据客观反映其真实能力，为投资者提供有效的参考依据。

以蚂蚁金服为代表的电商金融在近两年发展迅速，自2014年10月正式成立以来，蚂蚁金服借助阿里巴巴、淘宝等平台，利用风控模型，分析各商户近6个月交易数据，并以月为单位动态调整商户贷款额度，对平台内包括淘宝、天猫网商等近6000万中小企业提供贷款服务。

3.区块链技术

区块链作为未来互联网金融发展方向，目前得到世界几大银行和多国政府关注。其根据共识算法，利用全网记账将每段时间内通过该技术实现的各项交易记录下来，要求每一个节点都记账并核对，盖上时间戳。在交易流程中，以加密方式进行点对点交易，实现去中心化，在节省交易中介成本的同时，形成公开账本。由于在每笔交易中需要网内所有节点共识认证，因此利用区块中的全网记账，可有效识别未来所有企业交易信息，构筑基于区块链技术的去中心化信用体系，并利用体系中某一单个企业的信用情况为其融资，从而有效避免投融资双方信息不对称情况。

四、正视互联网金融新模式与中小企业融资关系

互联网金融存在局限性，即使是新模式本身。局限性不仅来自科技和监管，更多是个体趋利性，个体利用科技和监管漏洞通过隐瞒或欺骗来制造信息不对称而获得更大利益。因此需要正视互联网金融新模式与中小企业融资关系，其不能彻底消除局限性，但可通过不断探索与完善科技和监管来减少这种局限性，就如互联网金融新模式一样。

1.互联网金融局限性

就目前的科技水平，互联网金融始终存在信息不对称。电商金融大数据并未包含商家的社交数据，而其对信用评级也至关重要。很多中小企业融资后资金去向无法利用大数据进行确认。因此仍然可能利用虚假交易和证据隐瞒误导信用平台甚至欺骗投资者，就如电商金融中刷单和虚假交易的存在。

2.坚持探索完善新模式

互联网金融为投资方实现多类型资金配置，为融资方提供多渠道融资便利。信息不对称在目前确实无法彻底解决，只有利用现有大数据技术和相关从业人员专业性，尽可能降低融资难度。

中国互联网金融协会的成立将从行业行政监管和市场自律两方面对互联网金融进行整治和完善。在未来，仍将坚持探索和完善互联网金融新模式，不断试错总结经验，对不宜推广的模式采取小额试点，逐步完善；对以区块链技术为代表的新科技，尊重发展，合理监管。

五、结论

中小企业融资难在于投融资双方信息不对称，近两年互联网金融发展并未有效降低该不对称。基于专业化的互联网金融生态体系和大数据下的电商金融及区块链等新模式在未来或许是改善中小企业融资困境的有效途径。未来将依赖科技进步及完善监管来弱化个体趋利性影响，真正降低信息不对称，服务中小企业。

参考文献：

大数据金融总结范文第4篇

从来都不缺数据、一向以“高富帅”形象出现的金融行业被认为有足够实力玩转数据。那数据带来的苦和甜、喜与忧是否真如外界所假想？要找到答案，需要与从业者们进行一场坦率的交流。“以前走过弯路，现在意识觉醒，未来需依循章法”，在达成共识后，金融业里有志发挥大数据威力的IT、业务决策者们已经起航。

领悟数据标准

国家开发银行营运中心前处长、中经安信息科技公司现任总经理邱胜利在银行核心业务系统建设领域有超过16年的经验，他主持建成了国内第一个银行业务系统。邱胜利承认，在银行业中，对数据的利用存在“调子定得较高，实际使用还有一定差距”的痛处。

在系统建设过程中，邱胜利感受到的挑战很多：“数据乱象，缺乏数据标准，导致单纯的数据集中意义不大，即使系统建成，数据仍然无法得到有效利用。”

数据应用的瓶颈在于数据采集标准不规范，导致无法互联互通的数据孤岛遍地皆是。为此，国家开发银行特意成立了一个数据标准部门，按照真实的业务格式设定标准，对旧的数据进行移植和清洗，新的数据则搭建数据采集平台，底部打通，各个业务部门统一获取数据。

“一个大型集团的IT主管曾向我诉苦，数据根本没法统一采集。试想，一个规模较大的银行会有上百个业务系统，如果这些系统不统一按照标准采集数据那将多么可怕，数据的完整性、可靠性、安全性更是空中楼阁。”邱胜利指出，数据清洗和系统的灵活性也很重要。由于行业规则的频繁变动和严格的合规性要求，银行数据系统需要及时调整，“一个有威信的数据平台就像一棵树的主干，新老业务系统就像这棵树上的枝叶，可以不断分杈生长”。

证券行业同样经历过数据标准的阵痛。首创证券有限责任公司技术总监伏劲松感慨道：“以前受带宽和处理能力所限，证券行业采取多种数据描述语言，各显神通，接口互不兼容。”所幸的是，现在这些限制被打破，数据描述语言也因此通用。“目前，所有上市公司的财务报表都要求用XBRL（可扩展商业报告语言）语言编写，金融行业的数据通用标准基本成型。”

大数据应用的层次感

回顾以结构化数据为主导的数据利用过程，不难发现数据让金融业痛并快乐着。时间的步伐往前走，数据的表象也在发生变化。

正如英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙所形容的，旧认识是“数据是稀缺资源”，这直接导致“数据小农”心态，即拣着测、挑着存、采着样来处理。大数据观是数据没有累赘，应具备全样性和全量性。这种急剧的变化使得大数据的利用更为复杂和艰难。

来自用户的声音表明，金融业各个细分领域对大数据的驾驭能力已现差距——赛迪顾问调查结果显示：银行对于数据的管理、应用、安全方面的需求迫切，现阶段数据起辅作用；保险行业对数据的利用程度较高，由“集约化使用”向“智慧使用”迈进；证券业和期货业数据利用力度不断加大，将从客户服务渗透至业务层面；支付行业困惑于如何使用数据。

在中国民生银行电子银行部北京运营中心总经理马景丽看来，银行追求标准化和规模化的经营模式。这其中，数据的应用发挥了重要作用，数据营销和事件营销已不神秘。但“我们应用的数据和事件还局限于内部的存量数据。应用场景比较简单：在数据仓库里定义一些规则，客户有大额支出，或理财产品到期，这些事件都会让资料信息弹出来，我们就跟踪做二次营销；中国人民银行通知超级网银要停两天，我们会通知客户提前处理资金”。

她意识到，这些跟大数据差距甚远，银行业务发展的数据，目前主要基于结构化数据，“我理解的大数据应该是除了财务数据以外，增加客户的行为数据”。领导关注大数据，但对“大数据对业务的支撑效果”不明确，不懂怎么投入，不懂怎么引进技术。“数据仍只是一种辅助工具，不是决定成败的关键内容。”马景丽认为，要解决这个问题，必须让决策人员明确回报，能规避什么风险，也需要教会业务人员如何使用新系统，毕竟在银行业，大家是很愿意投资和应用新技术的。

国内保险行业最早的大数据掘金者之一、德华安顾保险董办主任王洪涛表达了对国内保险行业对大数据集约化使用向前再跨一步的希望：“集约化使用是把客户数据、交易数据和接触数据进行逻辑归并，消除信息孤岛，从而提高业务处理效率，更好地控制风险。在这方面，保险行业内的认识已经比较深刻，都已有所行动。2009年，我在阳光保险集团主持的客户信息基础库建设，建立了跨产寿险的客户统一视图；我现在参与筹建德华安顾人寿保险公司，在系统开始搭建时就做到数据的集中。”

下一个阶段是智慧地用，这意味着“利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，从而将保险行业的数据坟墓转变为金矿，形成独特的核心竞争力。在这方面，保险行业仍然处于开拓期。”

王洪涛介绍，国际上，保险行业的大数据智慧应用集中于以下方面：客户细分、人甄选、营销响应、交叉销售和二次销售、欺诈监测、流失预警、客户挽留等。在国内保险行业，他已主持了一些保险大数据智慧应用的项目，主要集中在客户细分、人甄选、交叉销售、客户体验等方面。他从2010年开始，在阳光保险集团主持建成了数据挖掘系统，这在保险行业是创先河的，并开展了许多保险大数据智慧应用的项目，培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。他希望自己的成功经验可以在同行业内复制和推广。

银河证券信息中心主任技术总监唐沛来刚刚从华尔街归来，通过实地考察，他感受到了国内外证券行业在大数据应用上的差距。

“国内证券行业的大数据应用目前更多地针对结构化数据，主要应用于客户服务，比如我们根据客户的买卖信息来分析他的投资偏好，从而推送不同的投资建议。而国外对冲基金的量化交易已经充分将数据利用起来。”唐沛来详细介绍了量化交易是如何将数据与交易指令的生成和执行紧密关联起来的——量化交易把注意力从大势的涨跌上移开，将某只股票近十年的行情数据调出来，结合最新的财务报表，当下的新闻事件、政策这些包含结构化数据和非结构化数据的信息，进行计算，并根据预先设定好的数学模型判断是买入还是卖出。

“由于外界数据的波动性，量化交易需要随时抓取最新数据，数据模型会根据交易状况不断进行调整和完善。”唐沛来认为国外量化交易已经实现了大数据对业务的驱动，“数据模型的准确性和速度都至关重要。为了追求3ms的数据传输时间的改进，有对冲基金专门在纽约和芝加哥之间架起了微波卫星。谁先完成数据的处理过程，谁就占有先机。”

唐沛来表示，银河证券也在尝试深化大数据的应用，“以发送给股民的预测报告为例，我们会使用更多的数据来支持该报告，不光是行情数据、财务报表数据，还有从社交媒体，如QQ、微信那里获取并经过处理的数据，分析大众的情绪，获悉哪些词代表正面，支持上涨，哪些词代表消极”。

至于以散户为主且风险较大的期货行业，数据的利用更直接地表现为CRM和个性化服务。“期货公司会建立客户服务中心，进行客户数据分析和数据挖掘。对客户进行分类，并确定新开发客户的目标，还会根据现有客户的盈利率进行分析，为客户提供不同的投资服务。”中国期货业协会信息部主任刘铁斌指出，目前国内期货业利用数据在客户开发方面的力度较大，但后续的客户服务没有跟上。

在业务层面，刘铁斌认为，客户数据对业务的推进，以及量化和高频交易在期货市场的应用都将是大数据价值在期货行业的重要体现。

第三方支付是金融业的新兴势力。来自快钱支付和拉卡拉支付的业务人员表达了希望将自有的大数据与实际业务结合起来的愿望：“支付公司拥有真实的海量交易数据，完全可以在将数据清洗后，为银行提供金融服务参考，比如根据企业的进出账，进行信用评级，作为发放贷款的依据。根据个人的消费活跃度，推荐理财服务等。”但支付行业对半结构化数据和非结构化数据还没有形成系统认识，商业模式也没有明确，“我们会给用过拉卡拉终端的客户打电话或者发短信，介绍促销活动，或者给商家打电话，联合开展促销活动，以促进刷卡量，而拉卡拉的收益就是手续费。这是一种低层次的数据应用，我们希望能找到更聪明地应用数据的方法。此外，我们还头疼于哪些数据是有效的，如何将这些有效数据过滤出来”。

平台上的双赢

“从使用方的角度来说，大数据的集中、清洗、管理，尤其是如何通过分析与业务结合起来，是我们对大数据的迫切需求。”刘铁斌代表应用方将用户需求摆了出来。这些需求明确指向“技术厂商应深刻理解大数据的内涵，提供具有说服力的整体解决方案”。

作为一家端到端大数据解决方案的提供商，英特尔从两个层面理解大数据：一个是广义层面的，一个是狭义层面的。“从广义层面来讲，大数据是一个通过数据驱动业务发展的理念，比传统的BI更加强化这种理念。对企业来讲就是开源节流，开源指的是怎么用数据创建新的业务，获得更多的收入，节流指的是怎样管理好企业内部的运营流程，节约成本。金融业属于服务行业，在服务行业里面最关键的是大数据的价值杠杆，即怎么样去做好客户的精细化管理和精细化刻画。”英特尔数据中心软件部大数据产品技术顾问黎超阐述了英特尔心目中的大数据涵义，“从狭义层面来讲，大数据并不是一个新概念，它的复兴受到两方面因素的影响：一是获取收集数据的成本大幅降低，二是企业深刻认识到数据是一种资产，以前在数据清洗的过程中，限于持有成本，对数据的属性有所取舍，但新形势下的新挖掘和分析可能会需要那些被舍去的属性。长期保留原始数据格式的重要性已得到公认，因为一旦有新的业务需求，可以利用原始数据再次进行数据加工和数据分析。”

大数据的意义和它的关键属性直接对数据平台的建设提出了更高的要求。英特尔将这些挑战进行总结，以期为行业发展提供借鉴。

“第一个是数据持有成本，这主要是硬件成本。就算是金融行业这样的资金大户，在遭遇PB级数据量所需的数亿元投资时，仍会‘一身冷汗’，因此要坚持大数据的持有成本可控，尤其是低价值密度数据持有成本要可控。”黎超指出，企业运营数据，价值密度相对较高，但伴随着互联网对传统行业的改造，越来越多的企业导入来自互联网的相关数据，这些数据大部分属于低价值密度的数据，单看某一个网页或者单看用户某一次点击行为没有任何意义，只有把数据积累到一定程度分析才有结果，此时就应该在尽可能满足分析的前提条件下，尽量去降低硬件成本。

第二个是软件成本。“很多企业感叹，我们被软件厂商绑架了，因为要不停地进行巨额的软件投资以跟上新技术的发展步伐。从互联网行业的成功范例来看，可推广的模式是开源与商业化相结合。”黎超表示，开放可以让用户能够建立完整的知识体系，商业化则能引入竞争，在开放与商业化结合的平台上，新技术的发展会让用户和解决方案提供商实现双赢。

第三个是系统必须在最初就具备弹性。大数据的增长速度之快，使得企业无法在部署之初就做好宏大的规划，也无法一次性投入巨大的建设成本。“用与时俱进、按需分配来形容系统的不断扩容很合适，大数据系统的建设与数据的增长匹配，成比例发展，这是大数据与云计算结合的体现。”

第四个是统一不同来源数据的物理存放和数据的再加工。前者是为了方便数据的读取，形成对数据的完整视图。后者指的是业务发展要求不停地把不同来源的数据进行重新组合，生成新的数据模型，来反映经营状态，指导经营需求，这就意味着大数据平台要能够把异构的数据统一，长期存放在一起。

英特尔所提供的解决方案体现了其对大数据平台挑战的深刻理解。“英特尔在企业应用大数据应用的角色上，对自己的定位是企业大数据端到端的软硬件基础平台层的供应商。传统意义上，英特尔是芯片厂商，主要提供硬件。英特尔逐渐发现一个问题，单单提供硬件离客户太远，很多情况下解决不了用户的实际需求，因此英特尔调整了自己的思路和做法——建立生态体系，靠近用户，提供软件平台。英特尔发行版Hadoop软件就是一个很好的例子，它结合了商业化技术和开源技术，足以支撑企业的大数据应用。” 黎超强调在英特尔为大数据提供的强大硬件支撑，如芯片、服务器、存储和网络之外，英特尔的软实力也崭露头角。

找到好的数据工程师

赛迪顾问指出，如果利用得当，大数据可在加强风险管控、精细化管理、业务创新等业务转型中起到重要作用。首先，大数据能够加强风险的可审性和管理力度，支持业务的精细化管理。其次，大数据支持服务创新，能够更好地实现“以客户为中心”理念，通过分析客户消费行为模式，提高客户转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。

“大数据应用的最终决定因素是人，数据科学家的重要性浮出水面，其价值在于在标准层面理解所在行业的业务和具备一定的IT技能，利用好大数据工具。”黎超表示，大家对数据科学家这个角色的期望较高。

“数据工程师所要求的职业技能，计算机技能逃不掉，第二个是统计分析，第三个是机器学习。大数据模型中的发散分析超越了统计专业人员的计算机应用能力，必须由数据工程师来完成。”伏劲松对金融行业的数据工程师求贤若渴，但从人才培养的角度来看，欧美国家数据工程师人才缺口很大，中国这方面的人才储备充足，但实际应用少，没有用好这些人才。

大数据金融总结范文第5篇

随着现代科技的不断进步，信息技术呈现出跨越式大发展的特点，以移动互联网、物联网、大数据和云计算等为代表的新技术应用大幅提高了社会的生产生活效率。而近年来，传统商业银行和互联网金融之间的博弈也已被各界炒至白热化。互联网金融生态的蓬勃发展、信息技术的快速变革与商业模式的不断创新，给传统银行业带来机遇的同时，也对银行自身的经营理念和模式、信息处理能力提出了前所未有的挑战。对于传统商业银行而言，如何有效利用既存的大数据，在互联网金融时代突破重围，以促进自身的转型与发展成为其需首要思考的问题。

另一方面，随着利率市场化的不断推进，利差缩小，市场竞争激烈，业绩增长乏力将成为商业银行发展所面临的主要问题。除此之外，产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升，导致不良贷款率逐步攀升。严峻的经营态势促使银行通过开展大数据分析等方式内部挖潜，以实现“盘活存量、用好增量”，有效提升业绩、管控风险，以实现自身的可持续性发展。

二、大数据应用于信贷管理的原因及意义

（一）银行大数据特点

从大数据特点角度来看，银行业是一个数据驱动的产业，在互联网金融时代或者大数据金融时代，银行信息化进入了一个新的发展阶段，即大数据应用阶段。大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。由于银行业大数据应用同时具备体量大、种类多、访问速度快和准确性要求高等特点，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新，通过数据的不断积累与整合，具体分析客户需求以推出银行差异化产品，改变当下银行产品同质化趋势。其次，大数据应用将提升银行的核心竞争力，通过大数据能够更加有效地评价银行的经营业绩，评估其存在的经营风险，尤其是信贷风险。再者，大数据应用将开拓银行的经营渠道，使得网络银行，电子银行得以不断推广和完善。最后，大数据应用将提高商业银行的经营管理水平。随着商业银行数据分析能力提升，通过对数据进行统计、分析、评估，为银行业务发展、市场营销、资产负债管理、客户关系管理等方面提供有效的决策支持。

（二）银行不良贷款率现状

中国银监会2月15日的2015年第四季度主要监管指标数据显示，商业银行不良贷款余额12744亿元，较上季末增加881亿元；商业银行不良贷款率1.67%，较上季末上升0.08个百分点。我国商业银行不良贷款率已连续10个季度上升，由于关注类贷款和逾期类贷款增长较快，不良贷款后续仍面临较大压力，信用风险管控压力加大。此外，受不良贷款侵蚀、净息差收窄等多因素影响，我国商业银行利润增长持续放缓，商业银行2015年当年累计实现净利润15926亿元，同比增长2.43%。①

近日，中国银行业协会、普华永道会计师事务所联合的《中国银行家调查报告（2015）》显示，82.1%的银行负责人认为产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升。[1]短期内，利率市场化仍将挤压银行的存贷利差空间，这对于长期以存贷利差为主要利润来源的盈利模式，以及依赖基于此种盈利模式而形成的风险管理模式将产生一定冲击。在此形势下，银行需要不断寻求安全高效的信贷资产，优化调整信贷结构，利用大数据进行商业银行信贷资产的管理应运而生。

（三）大数据信贷管理作用

首先，大数据将会改变信贷管理的分析方法，由于个人诚信数据库的建立，避免了以往到第三方处开具证明，利用抵押，质押等担保手段的繁琐与复杂。银行可以通过大量搜取客户的诚信信息，并运用特定的运算程序进行信用评级，综合分析判断最后决定是否放款。

其次，大数据将影响信贷管理的效率，随着大数据的普及与广泛运用，银行可以采用云计算等先进的技术手段进行分析，效率得以极大提高。

最后，大数据对于商业银行的信贷管理有利于优化其信贷结构，大数据的计算方法将改变固有的仅依靠企业财务报表及信用报告的信用评级方法，实现评级的多元化趋势。打破信贷结构中由大中型企业信贷垄断的局面，解决中小企业融资难的问题。

三、大数据在银行业务应用现状

目前，已有多家银行利用大数据的技术来增强自己的竞争力。中信银行信用卡中心通过大数据完成了实时营销；交通银行通过大数据实现了数据营销；建设银行通过此项技术实现了电子商务平台和信贷业务的结合；光大银行则以此建立了社交网络信息数据库；招商银行通过大数据来发展小微贷市场。由此，我们可以看出，从大数据概念的引入到在银行业的广泛实践，大数据实际上为中国银行业的发展带来了很大的帮助。

在客户营销方面，银行通过大数据的营销模式可分为交叉销售模式和个性化推荐营销模式。中信银行的信用卡中心实现了实时、历史数据进行全局分析，风险管理部门现在可以每天评估客户的行为，并决定对客户信用额度在同一天进行调整；原有的内部系统、模型整体性能显著提高。Greenplum数据仓库提供了统一的客户视图，更有针对地进行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2～3天。再以阿里信贷为例，其主要面向阿里巴巴的普通会员全面开放，无须提交担保和抵押，仅凭企业的信用资源就可以“微贷”。“微贷”通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借，商务平台上的每一笔交易，建行都有记录并且能够鉴别真伪，可作为客户授信评级的重要依据。

在授信审批阶段，随着银行数据采集范围的扩大和建模技术方法的更新，银行已经开始探索采用大数据方式，完善传统的客户评级评分模型，优化自动审批策略。其特点在于变量丰富，模型稳定，可将稀疏的数据逐步加工为密集信息。在信用额度及利率制定上，根据大数据产生的客户风险参数，各项成本参数，市场敏感性参数来设定授信的额度。在交行信用卡中心，最丰富的数据是与客户电话沟通过程中的录音数据。录音数据是典型的非结构化数据，也是典型的“大数据”。一方面，数据不断累积，而且随着业务的繁忙，还在不断加速增长，存储和管理都较为麻烦，除了存储备用和少量的人工的质检调听外，几乎没有其他用途，海量数据大都成了“沉没数据”；另一方面，语音数据里蕴含了丰富的客户信息，如客户身份信息、客户偏好信息、服务质量信息、市场动态信息、竞争对手信息等，但由于技术的限制，一直没有有效的分析处理手段，数据的价值无法体现，具有丰富价值的数据却成了“死数据”。交通银行信用卡中心的破局之道，是采用智能语音云（Smart Voice Cloud）产品对海量语音数据进行分析处理。智能语音云是新型数据服务平台，它采用了大规模异构数据的高效存管和流式数据处理机制，实现了海量语音数据的归集、处理、存储、调用和分析。

四、大数据在信贷管理中对策建议

（一）大数据自身构建

为加强大数据在信贷管理中的作用，必须首先确保大数据自身构建的完善。大数据具有数据量巨大的特点，这一特点通常会造成与数据分析处理能力的不匹配，这需要加快技术创新，尤其是对基础设施的创新。大数据的基础设施通常包括硬件设施和软件设施，硬件设施主要提高云计算的灵活、动态的IT能力，以实现简化IT结构、降低管理成本、减少能耗的目的。而软件设施则主要通过培养一部分能够熟练掌握大数据应用技术的金融人才，其可以对数据进行实时深度分析，并对未来的走势进行准确的预测，为决策提供智力支持。

搭建开发式数据平台，客户信息和数据是银行的共有资源，在开发和分享的同时，要注意防范操作风险，保证合规政策的执行与落实。在建立企业级数据仓库的同时，要建立营销、风险等数据仓库，包括分析提供有力的信息与分析支持。为此，银行与电商平台可形成战略合作，银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。银行也可自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。此外，银行通过建立第三方数据分析中介专门挖掘金融数据，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。

（二）客户准入定价应用

在此环节中，应重点开发智能人脸识别技术在商业银行的应用。由于人脸信息有着不可复制、不可盗取、简便直观的特点，是大数据时代下商业银行重要的战略资源。在技术变革，人脸数据库识别系统成本降低，识别精度不断提高的情况下，此项技术在商业银行领域的潜在价值不断被挖掘提升，保障安全，节约时间，整合并挖掘数据资源方面具有广泛的应用前景。在贷款过程中，为避免欺诈现象的发生，可以利用已有的人脸信息进行身份验证，实现贷款客户身份认证信息化、智能化、网络化管理。由于银行数据是核心的金融数据，应充分考虑在监管要求下的用户数据安全，在具体应用的功能设计方面，应遵循相关监管政策与行业的规范。

此外，征信是现代金融体系的基础设施，是传统行业转型的内在要求，其本质在于对金融主体的数据刻画。现行征信体系以央行征信系统为主，具有非营利性，收费仅用于日常运营，是银行等金融机构主要征信信息来源。通过创新征信模式，如专门针对P2P行业而建的网络金融征信系统（NFCS）和小额信贷征信服务平台（MSP）可以更好地发挥征信作用。完善的法律体系是征信市场良性发展的前提，庞大而优质的数据库则是征信机构的核心竞争力。互联网征信机构有望凭借海量的互联网数据、强大的IT技术以及开放创新的思维，建立互联网平台征信模式；而非互联网征信机构则可能依靠多年的风险评估经验、特色征信数据，深耕区域性、专业性等细分领域市场。

（三）贷后监控环节应用

尽职的贷后管理可以发挥三个方面的作用：一是风险预警。通过有效的贷后管理及时发现风险隐患并快速化解，可以起到降低风险化解成本、减少经营损失的作用；二是存量客户深度挖潜。应该认识到贷后管理的过程是巩固客户关系和业务需求挖掘的契机；三是以管理创造价值。通过抓好贷后管理中的基础管理工作，可以有效杜绝客户信用评级中断、贷款临时性逾期等增加经济资本占用的事项发生，直接创造价值。

在“互联网+”、大数据不断深化发展的背景下，银行业需要在激发内生资源的同时，积极借助外力，提升贷后精细化管理水平，补足这块风险管理的短板。大数据在银行客户贷后风险预警体系中可包括单客户风险预警、客户群风险预警、风险传染预警等领域。依托运营商、互联网等外部数据资源，利用大数据位置定位、情绪分析、实时分析等技术，从偿付能力异动和偿付意愿异动两大维度出发，对个人客户、企业客户进行多维信息的深度洞察、行为精确跟踪，实现信用风险多维监控与实时评估。严格监控资金流向，把握资金流动规律，对于偿付出现的异常情况进行预警。建立适当的大数据贷后风险评估模型，将外部信息与银行内部信息如资金往来异常信息相结合，建立完整的企业预警信息系统。结合各个风险因素影响等级的不同对风险划分等级，实行分级管理。

五、总结

信息时代下，数据深刻影响着银行的未来发展。在中国庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成了银行提高自身竞争力的重要手段。在大数据时代下，传统银行需不断适应其自身的新角色，促进自身的转型。银行需要不断扩大触角，全面收集、分析、辨别复杂的信息，改变运营思路，审视市场和自身。

在经历过刺激政策下的信贷大投放、增速换挡中的信贷需求起落、结构调整阵痛期的信贷质量下降之后，细化对银行的信贷管理成为当下银行工作中的重中之重。而加快银行的信息化建设，完善银行数据结构，顺应数据化时代的浪潮，是推动银行经营转型的必由之路。