① 金融良性发展 大数据驱动将成趋势
大数据在金融领域的应用远不止如此，银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场，一般有精准营销和大数据风控两个方面。业内人士建议，通过大数据挖掘金融价值，使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
再复杂的其本质也简单，金融大数据的运用与发展就是其一。
近来网贷平台频暴雷，根本原因除了外部监管趋严、市场利空、经营不善以外，不外乎资金错配、假标盛行、借款人恶意欠债等，这些原因用简单的办法就可以得到解决：其中大多可以通过大数据征信来解决信息不对称。而大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。大数据在金融领域的应用远不止如此，银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场。
大数据在金融领域应用：精准营销和大数据风控
据苏宁金融研究院高级研究员薛洪言介绍，大数据在金融领域的应用，一般有精准营销和大数据风控两个方面。
薛洪言表示，精准营销是基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣，继而推荐合适的金融产品。对于大数据风控，其逻辑便在于“未来是过去的重复”，即用已经发生的行为模式和逻辑来预测未来。这意味着，随着随机事件的大量发生，是可以发现其内在规律的。而大数据里包含的海量数据，为我们发觉隐藏在随机事件后面的规律提供了条件。而大数据风控的两个应用，信用风险和欺诈风险，背后都是这个逻辑，通过分析历史事件，找到内在规律，建成模型，然后用新的数据去验证和进化这个模型。
贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿告诉中国经济时报记者，截至2017年底，中国网民规模达到7.72亿，手机网民规模达到7.53亿。随着我国加快IPv6、5G的商用部署，数据总量将呈现爆发式增长。从某种角度而言，数据详实记录了发展中的世界，而大数据使未来复现成为可能。大数据是无限循环、无限复制的绿色资源，应用次数越多，其价值越大，将会颠覆未来很多产业的竞争模式。对于当前而言，大数据是国家基础性战略资源、创新生产要素、是21世纪的“钻石矿”；对于未来而言，大数据是“活化石”。
大数据应用水平正成金融企业竞争力的核心要素
至于金融大数据的未来，有分析称，数据驱动金融将是一种趋势，谁掌握了大数据，金融营销、金融风控就会胜出。
中国支付清算协会业务协调部丁华明认为，一个关键的因素是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。目前，金融机构正在加大在数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。在大数据时代，数据治理是金融机构需要深入思考的命题，有效的数据资产管控，可以使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
普华永道的研究报告显示，83%的中国金融机构希望投资大数据。金融行业对大数据的需求属于业务驱动型。其迫切希望应用大数据技术使营销更精准、风险识别更准确、经营决策更具针对性、产品更具吸引力，从而降低企业成本，提高企业利润。随着更多金融机构基于大数据获得丰厚的回报，将进一步打消其顾虑，加速大数据的普及。
上述报告还称，各级政府正推动金融行业数据整合、共享和开放。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出，到2018年，中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。国家还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供更丰富的数据来源。数据越关联越有价值、越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人私有、企业自有、政府自有的数据进行整合，把私有大数据变为公共大数据。金融数据安全问题也越来越受到重视。大数据的应用为数据安全带来新的风险。数据具有高价值、无限复制、可流动等特性，这些特性为数据安全管理带来了新的挑战。
对金融机构来说，网络恶意攻击成倍增长，组织数据被窃的事件层出不穷。这对金融机构的数据安全管理能力提出了更高的要求。大数据使得金融机构内海量的高价值数据得到集中，并使数据实现高速存取。但是，如果出现信息泄露，可能一次性泄露组织内近乎全部的数据资产。数据泄露后还可能急速扩散，甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈的情况。
2018年是金融行业监管大年，“防风险”依然是行业发展主旋律。“近年来大数据风控越来越受重视，越被市场认可，我们越要做好风险防控工作，合规发展。”百融金服副总裁陈雷指出，不仅金融业务要合规经营，大数据风控行业也要合规发展。
以当下正经历暴雷潮的网贷行业为例，陈雷认为，以P2P为代表的互联网金融原来只要“有胆量”就能发展起来的时代已经过去了，现在是需要拥抱科技的时代，要通过大数据挖掘金融价值。
② 企业对金融支持大数据产业发展有哪些意见或是政策建议
乐思软件认为：大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。
具体来说，大数据对企业的作用可以分为以下几个方面：
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
③ 我是做金融的，想问一下大数据对金融行业有什么价值
当然有数据支持，可以说所有的行业，都能够很大幅度的提高精准率，无论是从专成本还是从效果，都是属大有裨益的。
要了解大数据优势有哪，对我这个行业有哪些突出性的优势。
谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。
怎么获取数据：网民通过C2C的互动，C2B的互动，B2B的互动，实时生产数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性，了解用户真实的态度和需求。
利用数据获客：利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。
对于营销来说，了解用户、分析用户尤为重要，而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说，大数据更多的是支持，可以将更多的人力物力节省下来。
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④ 当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变
大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。
金融行业是很有互联网机会的行业，更是很有大数据潜力的行业。
大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变。
二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
⑤ 大数据在金融业的应用可以发挥哪些作用
有了大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息版的技术，强调权快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。
从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。
⑥ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
经过多年的发展与积累，金融领域已具备海量数据，正在步入大数据时代的初级阶段，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善，大数据在金融领域发挥的作用将越来越大，在应用广度和深度上还有很大的进步空间，金融大数据发展势头强劲。
金融领域具备海量数据，非常适合与大数据技术相结合，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据，从而更好地了解客户、创新服务。
目前，金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，前瞻产业研究院预计，到2017-2022年，金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
不过，金融大数据还面临着不少阻碍，如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时，金融大数据的推进不会太大问题，未来前景广阔。
⑦ 大数据对互联网金融的发展有什么作用
自互联网金融被广而告之以后，大家就一直在被灌输大数据在互联网金融发展中的作用巨大，甚至最近更有专家说大数据是互联网金融发展的加速器。但是似乎并没有一个系统的说法，大数据具体有什么用，我们只知道互联网金融确实是其中的获益者之一，下面且听听通金魔方分析师的见解。
我们首先从互联网金融的含义生对大数据有个简单的了解。正如互联网金融之父谢平所言，所谓的互联网金融，并非是简单的将互联网和金融进行叠加。
正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术，推动了全新的商业模式，产品服务，对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中，大数据则充当了很重要的推手。接下来我们来看一下大数据在互联网金融发展中的作用体现。
精准的用户分析
大数据的首要作用就是在于它能够对用户进行准确的分析，然后帮助互联网金融找到合适的目标用户，进而实现精准营销。
在目前的互联网金融领域，很多新兴的企业，大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下，由于不能保证资金流稳定，或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。
据相关数据显示，截止2013年底，中国境内共有450家P2P公司，其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这样的基础之上，实现精准营销才是这些企业唯一的出路，这也正是大数据的作用所在。
虽然互联网金融的发展仍然处于起步阶段，但是却已经有了相当丰富的成熟案例。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站，通过关键词，浏览数据建立用户模型，从而实现优化产品的实时推荐频度，以便最大限度的锁定有效用户等。
帮助金融企业风险防控
除了以上的首要作用之外，大数据还能够帮助金融企业加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融，尤其是信贷服务的发展。
比如通过对大量网络交易及行为数据的分析，可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论，以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。
当然，我们对于个人用户或者企业用户信用好坏的评定取决于诸多因素，但是我们也可以从这诸多因素中找到相应的数据。比如我们要寻找这个用户的整体收入，固定资产，性格特点甚至是行为习惯等，那么我们就可以从网上银行，电商，社交网络，甚至招聘和婚介网站等地方获取。
大数据的作用在这里面得以体现的最关键的一点就是，这些所谓的数据往往都是以动态变量的形式存在的，而我们要想以此为依据获得准确的信用评级，则更要倚重于大数据的持续分析功能。
通过上面的分析，我们也不得不承认大数据在互联网金融发展中作用巨大，只不过在现在这个互联网金融的起步阶段，大数据作用的发掘仍不算完整，我们只能一步一步的在不断的发展中发现它的好。
⑧ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
大数据金融市场前景广阔，深度开发大数据金融工具，或将重构整个版金融行业。预计权未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。
大数据金融作为一个综合性的概念，在未来的发展中，企业坐拥数据将不再局限于单一业务，第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中，大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上，实现多元业务的融合。
伴随互联网金融纵深发展，大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的方式革新，未来走向精细化和专业化。今后大数据金融行业的努力方向，应该是以完备的大数据为基础，基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务，以及数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案等。
⑨ 大数据怎样影响着金融业
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。