楊倩旖 方頎卓

[摘 要]大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠分析出客戶(hù)的個(gè)性特征，而金融數(shù)據(jù)則可以判定出客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)偏好，因此兩者的密切結(jié)合能夠?yàn)槠髽I(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)優(yōu)化提供動(dòng)力。文章從闡述新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式入手，對(duì)于大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；金融數(shù)據(jù)；金融風(fēng)險(xiǎn)

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.28.066

金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)可以通過(guò)對(duì)于大數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)進(jìn)行來(lái)及時(shí)地掌握金融市場(chǎng)和金融產(chǎn)品、金融服務(wù)的發(fā)展情況與接受程度，這便于金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)及時(shí)地發(fā)現(xiàn)并處理潛在的問(wèn)題。而對(duì)于正面的數(shù)據(jù)與信息，企業(yè)可以通過(guò)總結(jié)并繼續(xù)強(qiáng)化來(lái)獲得更加良好的效果。故在這一前提下對(duì)于大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)日益密切的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析就有著很高的必要性了。

1 新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用

1.1 增加企業(yè)信息資產(chǎn)

新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠顯著地增加企業(yè)的信息資產(chǎn)。眾所周知“大數(shù)據(jù)”作為全新的數(shù)據(jù)模式能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)更加強(qiáng)大的決策力和洞察力，能夠幫助企業(yè)在海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中發(fā)現(xiàn)對(duì)于自身有價(jià)值的信息，從而能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更高的增長(zhǎng)率。另外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅僅能夠幫助企業(yè)掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，并且在這一過(guò)程中還能夠?qū)τ谶@些具有重要意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理，從而能夠?qū)⒔鹑跀?shù)據(jù)作為企業(yè)的一種產(chǎn)業(yè)來(lái)變?yōu)槠髽I(yè)盈利的關(guān)鍵。與此同時(shí)，企業(yè)在大數(shù)據(jù)化的過(guò)程中也能夠顯著地提高自身對(duì)于數(shù)據(jù)的加工能力，從而能夠通過(guò)數(shù)據(jù)的加工來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。

1.2 發(fā)揮經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)作用

新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)能夠進(jìn)一步發(fā)揮出經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的作用。對(duì)于企業(yè)而言自身的數(shù)據(jù)和行業(yè)的金融數(shù)據(jù)可以用來(lái)推測(cè)出企業(yè)所在行業(yè)的景氣程度，在這一過(guò)程中企業(yè)可以應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)中海量的搜索數(shù)據(jù)來(lái)刻畫(huà)出企業(yè)自身所在的行業(yè)位置，并且對(duì)于自身是否能夠處于一個(gè)景氣的行業(yè)內(nèi)進(jìn)行判定，最終能夠在此基礎(chǔ)上更加及時(shí)、有效地分析中小企業(yè)運(yùn)行狀況，提高經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的全面性和及時(shí)性。另外，在全新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)下，不同的行業(yè)也開(kāi)始朝著傳統(tǒng)金融行業(yè)腹地滲透和沖擊，這對(duì)于企業(yè)更加便利地產(chǎn)生、交互、分享信息帶來(lái)了極大的便利。

1.3 全面分析客戶(hù)信息

新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)可以更加全面地分析客戶(hù)的信息。通常來(lái)說(shuō)，在我國(guó)現(xiàn)階段的金融市場(chǎng)中大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用廣泛并深入影響投資結(jié)構(gòu)。根據(jù)近年來(lái)的投資結(jié)構(gòu)分析，我們還可以發(fā)現(xiàn)銀行依舊會(huì)是金融類(lèi)企業(yè)中的重要部分，而與之相對(duì)的證券和保險(xiǎn)分列第二位和第三位。另外，企業(yè)通過(guò)使用大數(shù)據(jù)庫(kù)就能夠獲得更多的客戶(hù)，并且獲得更廣闊的經(jīng)營(yíng)范圍，并為企業(yè)的未來(lái)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為新的大數(shù)據(jù)金礦，在這一過(guò)程中企業(yè)想要尋找出海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值就需要在線和全面地連接各種平臺(tái)。目前以云服務(wù)為重點(diǎn)的金融業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，也能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)的整合來(lái)獲得一定程度的解決。

1.4 為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)提供依據(jù)

新時(shí)期大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)的營(yíng)銷(xiāo)提供依據(jù)。一般而言大數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)的結(jié)合能夠讓企業(yè)通過(guò)建模來(lái)推測(cè)客戶(hù)的消費(fèi)欲望與消費(fèi)概率，并且以此為基礎(chǔ)來(lái)并推薦客戶(hù)喜歡的業(yè)務(wù)類(lèi)型。另外，大數(shù)據(jù)庫(kù)的存在能夠?qū)⒏淖兛蛻?hù)生活狀態(tài)的事情視為營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)，在這一過(guò)程中為交叉的數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了更多的營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)，從而能夠做到企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)或產(chǎn)品的交叉推薦。舉例來(lái)說(shuō)，金融機(jī)構(gòu)能夠根據(jù)客戶(hù)交易記錄分析來(lái)更加有效地識(shí)別小微企業(yè)客戶(hù)，并且使用遠(yuǎn)程銀行來(lái)實(shí)施交叉銷(xiāo)售。此外，個(gè)性化的服務(wù)、產(chǎn)品推薦也能夠根據(jù)客戶(hù)的年齡、資產(chǎn)規(guī)模、理財(cái)偏好等，對(duì)客戶(hù)群進(jìn)行精準(zhǔn)定位，分析出其潛在的金融服務(wù)需求，進(jìn)而有針對(duì)性地營(yíng)銷(xiāo)推廣。

2 大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

2.1 使用金融數(shù)據(jù)描繪客戶(hù)信息

大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)的結(jié)合能夠更加便利地對(duì)客戶(hù)信息進(jìn)行描繪。企業(yè)在使用金融數(shù)據(jù)描繪客戶(hù)信息的過(guò)程中應(yīng)當(dāng)將目光放在與客戶(hù)有關(guān)的生產(chǎn)、流通、運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售在內(nèi)的上下游數(shù)據(jù)上。舉例來(lái)說(shuō)，某金融機(jī)構(gòu)的信用卡客戶(hù)月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過(guò)投訴。那么如果按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析則可以得出客戶(hù)是一位滿(mǎn)意度較高流失風(fēng)險(xiǎn)較低的客戶(hù)。但是對(duì)于該客戶(hù)的微博進(jìn)行分析，就可以發(fā)現(xiàn)該客戶(hù)的工資卡和信用卡不在同一家銀行，且存在著還款不方便的情況，因此實(shí)際上潛在的客戶(hù)流失風(fēng)險(xiǎn)較高。故合理地使用金融數(shù)據(jù)描繪客戶(hù)信息就能夠?qū)τ谠擃?lèi)型的問(wèn)題進(jìn)行合理的規(guī)避。

2.2 多項(xiàng)數(shù)據(jù)協(xié)同分析

大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)的協(xié)同分析能夠帶來(lái)更好的效果。企業(yè)在多項(xiàng)數(shù)據(jù)協(xié)同分析的過(guò)程中應(yīng)當(dāng)通過(guò)企業(yè)自身內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部社會(huì)化的數(shù)據(jù)結(jié)合來(lái)獲得更加完整的數(shù)據(jù)鏈，然后以此為基礎(chǔ)才能夠進(jìn)行更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)和管理。另外，企業(yè)在多項(xiàng)數(shù)據(jù)協(xié)同分析的過(guò)程中還應(yīng)當(dāng)更加全面地掌握企業(yè)內(nèi)部與外部的環(huán)境發(fā)展情況，然后以此為基礎(chǔ)來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的狀況。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)前我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)廣告界目前正在興起的DMP數(shù)據(jù)平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來(lái)制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略，就能夠?yàn)槠髽I(yè)開(kāi)展有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)工作起到良好的助益。

2.3 客戶(hù)生命周期管理

大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)在客戶(hù)生命周期管理上能夠起到良好的效果。企業(yè)在客戶(hù)生命周期管理的過(guò)程中首先應(yīng)當(dāng)清晰地認(rèn)識(shí)到客戶(hù)的生命周期管理包括新客戶(hù)獲取和客戶(hù)防流失以及客戶(hù)贏回等環(huán)節(jié)。在這一過(guò)程中企業(yè)通過(guò)分析客戶(hù)大數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)就能夠構(gòu)建出客戶(hù)流失預(yù)警模型，并且可以對(duì)于流失率等級(jí)前20%的客戶(hù)發(fā)售高收益理財(cái)產(chǎn)品予以挽留，從而能夠使得企業(yè)的客戶(hù)運(yùn)營(yíng)進(jìn)一步地優(yōu)化。另外，企業(yè)在客戶(hù)生命周期管理的過(guò)程中還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)密切地監(jiān)控不同市場(chǎng)推廣渠道，然后以此為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行合作渠道的調(diào)整和優(yōu)化，并且進(jìn)一步地分析哪些渠道更適合推廣哪類(lèi)銀行產(chǎn)品或者服務(wù)，最終能夠切實(shí)地確保渠道得到推廣與優(yōu)化。

2.4 金融風(fēng)險(xiǎn)管控工作

大數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管控上可以發(fā)揮出色的效果。企業(yè)在金融風(fēng)險(xiǎn)管控時(shí)應(yīng)當(dāng)做好自身的生產(chǎn)、流通、銷(xiāo)售、財(cái)務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，然后通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)來(lái)挖掘出潛在的風(fēng)險(xiǎn)特征，就能夠進(jìn)一步地量化出企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，最終可以有效地開(kāi)展相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)管控工作。另外，企業(yè)在金融風(fēng)險(xiǎn)管控時(shí)還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)避免受到實(shí)時(shí)欺詐、違規(guī)交易和反洗錢(qián)的困擾，在這一過(guò)程中企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)的分析，就能夠?qū)τ诮灰讓?duì)象的交易歷史和歷史行為模式、正在進(jìn)行的金融行為進(jìn)行分析，并且結(jié)合智能規(guī)則引擎就能夠采取實(shí)時(shí)的交易反欺詐措施，降低企業(yè)的金融風(fēng)險(xiǎn)。

3 結(jié)束語(yǔ)

金融數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，一方面給企業(yè)帶來(lái)了更多的發(fā)展機(jī)遇；另一方面也給企業(yè)未來(lái)的發(fā)展帶來(lái)了更多的挑戰(zhàn)。故企業(yè)只有做好大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)金融數(shù)據(jù)的服務(wù)創(chuàng)新工作，才能夠在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)與先機(jī)。

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