Ⅰ 金融良性發展 大數據驅動將成趨勢
大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。業內人士建議，通過大數據挖掘金融價值，使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
再復雜的其本質也簡單，金融大數據的運用與發展就是其一。
近來網貸平台頻暴雷，根本原因除了外部監管趨嚴、市場利空、經營不善以外，不外乎資金錯配、假標盛行、借款人惡意欠債等，這些原因用簡單的辦法就可以得到解決：其中大多可以通過大數據徵信來解決信息不對稱。而大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場。
大數據在金融領域應用：精準營銷和大數據風控
據蘇寧金融研究院高級研究員薛洪言介紹，大數據在金融領域的應用，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。
薛洪言表示，精準營銷是基於行為數據去預測用戶的偏好和興趣，繼而推薦合適的金融產品。對於大數據風控，其邏輯便在於「未來是過去的重復」，即用已經發生的行為模式和邏輯來預測未來。這意味著，隨著隨機事件的大量發生，是可以發現其內在規律的。而大數據里包含的海量數據，為我們發覺隱藏在隨機事件後面的規律提供了條件。而大數據風控的兩個應用，信用風險和欺詐風險，背後都是這個邏輯，通過分析歷史事件，找到內在規律，建成模型，然後用新的數據去驗證和進化這個模型。
貴陽大數據交易所執行總裁王叄壽告訴中國經濟時報記者，截至2017年底，中國網民規模達到7.72億，手機網民規模達到7.53億。隨著我國加快IPv6、5G的商用部署，數據總量將呈現爆發式增長。從某種角度而言，數據詳實記錄了發展中的世界，而大數據使未來復現成為可能。大數據是無限循環、無限復制的綠色資源，應用次數越多，其價值越大，將會顛覆未來很多產業的競爭模式。對於當前而言，大數據是國家基礎性戰略資源、創新生產要素、是21世紀的「鑽石礦」；對於未來而言，大數據是「活化石」。
大數據應用水平正成金融企業競爭力的核心要素
至於金融大數據的未來，有分析稱，數據驅動金融將是一種趨勢，誰掌握了大數據，金融營銷、金融風控就會勝出。
中國支付清算協會業務協調部丁華明認為，一個關鍵的因素是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心是風控，風控以數據為導向。金融機構的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構正在加大在數據治理項目中的投入，結合大數據平台建設項目，構建企業內統一的數據池，實現數據的「穿透式」管理。在大數據時代，數據治理是金融機構需要深入思考的命題，有效的數據資產管控，可以使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
普華永道的研究報告顯示，83%的中國金融機構希望投資大數據。金融行業對大數據的需求屬於業務驅動型。其迫切希望應用大數據技術使營銷更精準、風險識別更准確、經營決策更具針對性、產品更具吸引力，從而降低企業成本，提高企業利潤。隨著更多金融機構基於大數據獲得豐厚的回報，將進一步打消其顧慮，加速大數據的普及。
上述報告還稱，各級政府正推動金融行業數據整合、共享和開放。國務院《促進大數據發展行動綱要》提出，到2018年，中央政府層面實現金稅、金關、金財、金審、金盾、金宏、金保、金土、金農、金水、金質等信息系統通過統一平台進行數據共享和交換。國家還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供更豐富的數據來源。數據越關聯越有價值、越開放越有價值。大數據的發展需要所有組織和個人的共同協作，將個人私有、企業自有、政府自有的數據進行整合，把私有大數據變為公共大數據。金融數據安全問題也越來越受到重視。大數據的應用為數據安全帶來新的風險。數據具有高價值、無限復制、可流動等特性，這些特性為數據安全管理帶來了新的挑戰。
對金融機構來說，網路惡意攻擊成倍增長，組織數據被竊的事件層出不窮。這對金融機構的數據安全管理能力提出了更高的要求。大數據使得金融機構內海量的高價值數據得到集中，並使數據實現高速存取。但是，如果出現信息泄露，可能一次性泄露組織內近乎全部的數據資產。數據泄露後還可能急速擴散，甚至出現更加嚴重的數據篡改和智能欺詐的情況。
2018年是金融行業監管大年，「防風險」依然是行業發展主旋律。「近年來大數據風控越來越受重視，越被市場認可，我們越要做好風險防控工作，合規發展。」百融金服副總裁陳雷指出，不僅金融業務要合規經營，大數據風控行業也要合規發展。
以當下正經歷暴雷潮的網貸行業為例，陳雷認為，以P2P為代表的互聯網金融原來只要「有膽量」就能發展起來的時代已經過去了，現在是需要擁抱科技的時代，要通過大數據挖掘金融價值。
Ⅱ 去互聯網企業之後金融機構不斷嘗試和探索大數據紛紛布局多家保險企業開始應用
很多單位都應用大數據
Ⅲ 大數據怎樣影響著金融業
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業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密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、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。目前，花旗、富國、UBS等先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行360度評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
Ⅳ 大數據對投資管理的影響
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就
是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢
一方面，
金融企業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密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；
另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展
帶來重要機遇。
首先，
大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境
下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，
大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。
此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，
大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、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。
目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、
納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
Ⅳ 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些
1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息內，繼而構建容用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。
Ⅵ 大家如何看待現在許多金融機構比如銀行把金融科技作為轉型突破口
銀行數字化轉型是趨勢，比如極融，可以幫助中小銀行等持牌金融機構建設消費金融網貸系統，構建大數據風控數據體系與系統，信貸反欺詐與平分模型，對接優質流量等。
Ⅶ 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用
有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息版的技術，強調權快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。
Ⅷ 金融機構如何識別應對金融科技帶來的潛在風險
金融科技發展應用給金融機構帶來的潛在風險
互聯網科技與金融的高度融合，使金融科技這種輕資產重服務的網路模式慢慢滲透到金融模型、業務類型中，逐漸對傳統金融業務產生了鯰魚效應和示範效應，並推動金融機構產生變革。然而，網路虛擬環境信息不對稱、交易過程透明度低、信息安全無法得到保障，使傳統金融機構在原有聲譽風險、系統性風險等宏觀風險的同時，容易引發道德風險、技術風險、信用風險、法律風險、操作風險、市場風險、流動性風險等微觀風險。
金融科技是互聯網技術與傳統金融結合的產物，金融機構在發展金融科技和與互聯網公司合作時，面臨諸多的問題，總結金融機構金融科技風險的動因，主要包括以下幾個方面：其一，金融科技政策的模糊、法律的缺失、監管的滯後，容易引發法律風險、市場風險；如e租寶、大大集團等風險的頻發；其二，互聯網虛擬環境下的信息不對稱、交易不透明、身份不確定，容易引發道德風險；其三，金融科技對信息系統的依賴性、可篡改性、受攻擊性，容易引發技術風險；其四，金融科技與傳統金融業務的交叉性、綜合性、替代性容易引發系統性風險。
金融機構金融科技風險分類和風險識別
金融科技究其本質，它還是金融，其活動沒有脫離資金融通、信用創造、風險管理的范疇，沒有違背風險收益相匹配的客觀規律，也沒有改變金融風險隱蔽性、突發性、傳染性和負外部性的特徵。不僅如此，現代網路空間的多維開放性和多向互動性，使得金融科技風險的波及面、擴散速度、外溢效應等影響都遠超出傳統金融。金融機構開展金融科技業務主要風險類別有以下幾方面。
（一）是金融機構布局金融科技P2P業務，容易引發信用風險。一方面，傳統金融機構紛紛布局金融科技業務，由於我國信用環境不健全、信用錄入數據不完整，容易引發信用風險；另一方面，傳統金融機構為P2P平台提供資金託管服務，基於平台自身制定項目審核和資金管理，一旦平台出現信用問題，投資人的合法權益很難得到保障，容易引發對傳統金融機構資金託管的責任追究，導致信用風險爆發。
（二）是金融機構與第三方支付、眾籌和互聯網理財等合作，容易引發法律風險。傳統金融機構利用第三方支付渠道投資網上貨幣市場基金，逐步拓展到定期理財、保險理財、指數基金等，支付機構會利用資金存管賬戶形成資金池，從而導致備付金數量劇增，支付機構違規操作挪用備付金引發客戶兌付困難，從而引發法律風險；與違規經營企業合作導致的非法集資、集資詐騙、洗錢等違法問題發生，容易引發法律風險。
（三）是金融機構搭建金融科技綜合經營平台，容易引發操作風險。傳統金融機構紛紛布局金融科技綜合服務平台，將金融投資、融資服務、證券交易、基金購買等金融業務植入網上平台，通過打通銀政保業務界限，提高綜合化經營水平，增強客戶粘性。金融科技平台的便捷性促使平台更新信息並便於用戶操作，然而，一方面由於網上開戶容易缺乏充分的投資者教育，容易引發投資者操作不當，另一方面，由於業務交叉容易引起內部控制和操作程序的設計不當，由此造成投資者資金損失或身份信息泄露，進而引發操作風險。
（四）是金融機構與P2P、互聯網理財、互聯網銀行合作，容易引發流動性風險。一方面，P2P、互聯網理財違規採用拆標形式對投資者承諾保本保息、集中兌付等，容易引發流動性風險。另一方面，第三方支付賬戶活躍度較高並投身到金融科技領域，存在著資金期限錯配的風險因素，一旦貨幣市場出現大的波動，就會出現大規模的資金擠兌，從而引發流動性風險。
（五）是移動通信技術的發展與普及，容易引發信息技術風險。移動通信技術的安全性很大程度取決於網路平台的IT技術、風險識別技術、抵禦黑客和病毒攻擊技術。近年來，偽基站、偽造銀行服務信息、信息「拖庫」「撞庫」事件頻發，如果防備不當，極易發生信息技術風險。
（六）是金融機構涉及寶寶類貨幣基金業務，存在監管套利風險。一方面導致產品功能跨界。另一方面可能從監管標准不一中套利。例如，互聯網「寶寶」類產品投資與銀行協議存款資金不屬於一般性存款、不需要繳納存款准備金，被一些人士認為是一種監管套利行為。
金融機構金融科技風險應對機制
目前，監管部門已經著手金融科技行業跨界互聯網理財和跨界金融業務規范的制定，傳統金融風險應對機制已經不能適應互聯網的金融創新。一方面，互聯網業務在確立負面清單、行為監管和投資者適當性原則等方面通過創新科技監管防範風險；另一方面，加強對資產、資金端、投資者的分類保護強化風險控制能力勢在必行。此外，根據《商業銀行並表管理與監管指引》，無論是銀行集團各附屬機構之間、附屬機構與其他金融機構之間的交叉產品和合作業務的協同，或是其所屬機構的公司治理、資本和財務等，都必須在現有體制下進行全面持續的並表管控。因此，傳統金融機構布局金融科技或者與相關企業合作時，為防範風險跨業傳染，同樣必須將金融科技的風險類別融入現行風險管理體系中，構建一體化全面風險管理體系，才能有效識別、計量、監測和控制並表後總體風險狀況。
（一）合理把控金融科技內控風險，首先，應建立完備的金融機構防範金融科技風險內控機制，提高金融機構內部控制、操作管理以及抵禦外部風險的能力，有效防範操作風險；其次，加強金融機構依法合規經營風險防範意識，增強員工的道德教育和行為管控，提高員工的職業素養，有效防範道德風險；第三，加強賬戶和資金流轉監測，嚴格身份識別、交易審核、大額對賬等；第四，建立金融機構子公司風險承擔、風險轉移的差異化經營策略，有效防範和化解聲譽風險；最後，建立風險預警應急措施，對涉嫌非法集資、集資詐騙、洗錢等違法違規行為做到早預警、早處理、早報告，一旦發現採取清收措施，並快速啟動司法保護程序，有效防範法律風險。
（二）加強金融科技信息科技風險防範，首先，提升金融科技核心技術水平，運行安全防範體系，如維護操作系統安全、防火牆技術、虛擬專用網路技術、入侵檢測技術、金融信息和數據安全防範技術等，防範系統故障、黑客攻擊、病毒植入等技術風險；其次，自建信用信息徵集和應用系統，配合監管機構實現信息共享，運用信息科技技術實現現場與非現場檢查，有效防範通過互聯網技術進行的非法集資、集資詐騙、洗錢等犯罪活動，有效防範系統性風險；最後，運用先進的、大數據挖掘、區塊鏈等技術，建立信用評估體系和風險預警模型，有效防範防止信息泄露等產生的法律風險。
（三）構建金融科技風險量化監測指標體系，首先，運用量化指標，分析金融科技運行、強化金融科技風險管理和宏觀決策，金融機構可在資產品質端另列金融科技板塊，定期提供金融科技產品流動性風險?信用風險與操作風險資本等量化指標風險監測。其次，可依託現行風控指標模型選擇指標，例如經由橫跨銀行?證券與保險採用的流動性覆蓋率（LCR）與凈穩定資金比率（NSFR）防範兌付流動性風險，利用資產組合的五級分類監測防範信用風險，或者通過關鍵風險敞口提列資本來防範操作風險。最後，從綜合統計的視角構建風險數據採集的基本框架，通過匯集金融科技子平台相關信息構建指標體系，形成一套與現行風險管理制度融合統一的監測框架，作為傳統金融風險管理體系的補充。
（四）避免金融科技風險傳染發生，首先，金融科技在大量客戶的相互遷徙和交叉等日趨復雜化下，應制定單一用戶畫像?個別交易對象或關聯企業所屬集團?特定商品風險頭寸?特定信息服務提供商等風險集中型態的限額，抵禦交易過於集中而產生交叉傳染的風險。其次，對於金融機構所屬的不同網貸子平台可建立同一人、同一關聯人或同一關聯企業的信息系統，運用平台間借款金額閥值的動態風險調整機制，有效防範跨平台借貸行為可能產生的違約或者惡意詐欺風險。最後，建立金融科技板塊重大突發信用事件通報機制，及早防範危機發生時的交叉感染風險。
Ⅸ 金融機構在大數據方面仍然存在 弊端
大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患