陳春潮

摘要：互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)帶動了信息技術(shù)的快速發(fā)展，其中大數(shù)據(jù)以及云計算已經(jīng)成為很多行業(yè)開展創(chuàng)新的一種重要手段。金融是國民經(jīng)濟發(fā)展中非常重要的行業(yè)，該行業(yè)在信息技術(shù)的背景下也迎來了重大的變化，比如融入大數(shù)據(jù)技術(shù)對風(fēng)險進(jìn)行計量，對產(chǎn)品進(jìn)行營銷等。本文就大數(shù)據(jù)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行分析，并闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用展望。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);金融行業(yè);應(yīng)用;未來展望

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)的概述

（一）大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是基于信息技術(shù)所發(fā)展起來的，其容量是比較大的，且數(shù)據(jù)的類型也非常多，包含結(jié)構(gòu)性以及非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，這符合了當(dāng)下快速發(fā)展的社會特征。其次大數(shù)據(jù)還具備收集以及整理的功能，其可以將分散在不同地方的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，提煉出有用的信息，為金融行業(yè)的應(yīng)用提供幫助。就當(dāng)下的社會而言，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)明顯已經(jīng)不能適應(yīng)時代的發(fā)展，必須要利用一種新型的數(shù)據(jù)技術(shù)手段，對信息的內(nèi)容進(jìn)行檢索、整合并加工，從中挖掘出隱含的信息，并加以利用，繼而為金融領(lǐng)域的產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理、市場營銷、風(fēng)險控制等進(jìn)行服務(wù)。

（二）金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)

金融領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的目的就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘并利用，其中挖掘數(shù)據(jù)是非常重要的一部分。在IEEE國際數(shù)據(jù)挖掘大會中，初步認(rèn)定了一些基礎(chǔ)算法，比如KNN、EM、SVM等。在數(shù)據(jù)挖掘中包含三大任務(wù)，第一是分類，分類任務(wù)的算法包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。決策樹算法也被稱為ID3，后來經(jīng)過研發(fā)被拓展成C4.5算法[1]。因其準(zhǔn)確率高，便于理解，也成為了一些算法的比較基準(zhǔn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過提前提供的相互對應(yīng)的輸入以及輸出的數(shù)據(jù)，對兩者的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測并應(yīng)用。第二則是聚類算法，聚類算法的方式也比較多，如層次類、劃分類、密度和網(wǎng)格類等。第三是關(guān)聯(lián)規(guī)則，這個算法較為有名的案例就是啤酒尿布購物籃，在金融領(lǐng)域可以借助此思想進(jìn)行捆綁類的營銷。在關(guān)聯(lián)規(guī)則中最普遍的一種算法就是Apriori，這種算法可以通過遞推的方式找到頻繁項集?？傊髷?shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用是非常廣泛的，值得金融行業(yè)的相關(guān)機構(gòu)深入探究。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融客戶管理中的應(yīng)用

社會在不斷的發(fā)展，人們的生活水平也在不斷的提升，金融領(lǐng)域內(nèi)部的客戶量逐步擴大。在這種金融背景之下，金融機構(gòu)就必須要做好對客戶的有效管理。然而就當(dāng)下的客戶信息是非常繁瑣的，會涉及到各類內(nèi)容，如若采用傳統(tǒng)的手段對客戶的資料進(jìn)行儲存，很難起到對客戶進(jìn)行維護(hù)和管理的作用。因此金融機構(gòu)就需要深入地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，有效梳理客戶的信息。了解客戶本身的信用需求，加強和客戶之間的有效互動。例如可以通過移動端、柜臺、網(wǎng)上銀行等各種渠道收集客戶的相關(guān)消費信息，包含圖片、音頻等信息進(jìn)行匯總，深入了解客戶的一系列需求，為客戶制定針對性的服務(wù)，避免出現(xiàn)客戶的流失。例如金融機構(gòu)可以采用大數(shù)據(jù)技術(shù)深入了解客戶的定期、活期存款、中間業(yè)務(wù)等，為客戶提供個性化的產(chǎn)品和管理，提升客戶對金融機構(gòu)的信賴度[2]。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融產(chǎn)品中的應(yīng)用

金融產(chǎn)品是金融機構(gòu)發(fā)展環(huán)節(jié)非常重要的一個要素，也是吸引客戶的一個重要載體。金融機構(gòu)需要利用大數(shù)據(jù)對企業(yè)的產(chǎn)品合理進(jìn)行定位，在定位之前，需要利用大數(shù)據(jù)對客戶深入進(jìn)行分析，了解客戶對產(chǎn)品的需求，根據(jù)客戶的需求再制定合理的金融產(chǎn)品，保證所設(shè)定的金融產(chǎn)品可以符合大多數(shù)客戶的要求。在整個分析過程中，需要利用大數(shù)據(jù)挖掘出客戶的潛在需求以及產(chǎn)品的利潤和周期，設(shè)定具有層次性的金融產(chǎn)品，維護(hù)好和客戶之間的關(guān)系，不斷的提升金融機構(gòu)的核心競爭力。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融內(nèi)部審計的應(yīng)用

內(nèi)部審計在金融數(shù)據(jù)中是非常重要的。對于金融行業(yè)而言，其每天都會涉及到各種資金的輸入和輸出。傳統(tǒng)的人工審計已經(jīng)無法滿足當(dāng)下時代的需求，將大數(shù)據(jù)融入到金融內(nèi)部審計中也成為了一種必然。大數(shù)據(jù)在金融內(nèi)部審計中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在三個方面，第一就是利用大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)通常存在一定的關(guān)聯(lián)性。因此就需要基于以往的審計數(shù)據(jù)對金融業(yè)務(wù)進(jìn)行確定，展開數(shù)據(jù)的采集。其次就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析的過程中，會涉及到半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)需要借助計算機輔助的審計軟件。在分析環(huán)節(jié)，需要對一些相似的、頻繁的或者是大額的交易進(jìn)行深入探究，不斷的重復(fù)審核相關(guān)問題，對金融數(shù)據(jù)的一些異?；蛘呤亲儎忧闆r及時的進(jìn)行預(yù)測。最后則是對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過設(shè)定相應(yīng)的程序和模塊，再基于對數(shù)據(jù)的采集和分析之后，就可以在信息庫中提煉出關(guān)鍵的信息，比如像財務(wù)報表交易記錄等。隨后利用演化分析技術(shù)綜合比對以往和現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)，對金融企業(yè)風(fēng)險的最大限度進(jìn)行確定。最關(guān)鍵的一步就是要建立金融企業(yè)知識庫，根據(jù)所采集以及分析的數(shù)據(jù)建立模型，為以往在金融審計過程中不能解決的問題提供指導(dǎo)。

（四）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融市場營銷中的應(yīng)用

金融行業(yè)的競爭日趨激烈，客戶量也在不斷的增加，同時客戶的需求也發(fā)生著較大的變化，金融機構(gòu)能否在眾多的金融企業(yè)中占據(jù)一席之地，就需要其把握住客戶的需求。其中市場營銷是金融機構(gòu)在發(fā)展環(huán)節(jié)中非常重要的一項內(nèi)容，通過利用大數(shù)據(jù)深入挖掘客戶的信息，實施精準(zhǔn)營銷，吸引大批客戶，再通過對客戶的維護(hù)和管理，提升客戶和金融機構(gòu)的粘度。例如金融機構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)深入挖掘客戶在日常的社交、刷卡、信貸等方面的信息，對客戶的購買力和行為進(jìn)行確定，再根據(jù)這些信息設(shè)定精準(zhǔn)性的產(chǎn)品，基于客戶日常使用的軟件實施精準(zhǔn)推送。通過這種方式，提升金融機構(gòu)產(chǎn)品營銷的質(zhì)量，真正的發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

（五）大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風(fēng)險控制的應(yīng)用

金融機構(gòu)屬于一個特殊的行業(yè)，其在運行的過程中是伴隨著各種各樣的風(fēng)險的，比如常見的風(fēng)險就包含市場、政策、操作、信用等各方面的風(fēng)險。金融機構(gòu)想要保證自身在行業(yè)中的競爭力以及可持續(xù)發(fā)展，就必須要合理的控制風(fēng)險。就目前的一些商業(yè)銀行中，開始充分的利用大數(shù)據(jù)對風(fēng)險進(jìn)行控制，通過在商業(yè)銀行內(nèi)部基于大數(shù)據(jù)設(shè)立相關(guān)的風(fēng)險控制的模型，對風(fēng)險進(jìn)行防范。作為一些金融機構(gòu)或者是企業(yè)，為了防止信用類風(fēng)險，就可以建立一種誠信度模型，對購買金融產(chǎn)品，或者是進(jìn)行信貸的人員進(jìn)行測試，一旦超過模型所設(shè)定的紅線值，就會自動預(yù)警。這種方式可以有效地降低金融機構(gòu)在運行過程中可能會存在的問題，減少壞賬率，促進(jìn)金融行業(yè)的不斷發(fā)展。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用展望

就當(dāng)下的社會而言，互聯(lián)網(wǎng)在快速的發(fā)展，且已經(jīng)普及到家家戶戶。在未來，大數(shù)據(jù)必將會成為各個行業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的一種趨勢。就當(dāng)下的金融行業(yè)而言，其需要面對的是各種各樣的客戶，數(shù)據(jù)量和范圍在不斷的擴大。很多金融機構(gòu)和企業(yè)為了促進(jìn)自身的可持續(xù)發(fā)展，也開始積極地對大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的收集、分析和整合。在未來大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域必將進(jìn)一步發(fā)展。首先在銀行業(yè)中，大數(shù)據(jù)的到來使得傳統(tǒng)銀行的交易以及活動發(fā)生了翻天覆地的變化。比如就當(dāng)下而言傳統(tǒng)銀行已經(jīng)融入了互聯(lián)網(wǎng)金融，也開始利用大數(shù)據(jù)對客戶進(jìn)行定位并實施營銷。未來的銀行也必將利用大數(shù)據(jù)對非結(jié)構(gòu)化或者是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將一些傳統(tǒng)手段不能夠進(jìn)行挖掘和利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行計量和描述[3]。除此之外，銀行也會更加的注重客戶的服務(wù)，會利用大數(shù)據(jù)對客戶的一系列需求進(jìn)行分析，避免客戶在現(xiàn)場耗費太多的時間，提升客戶的滿意度。其次則是在金融證券領(lǐng)域。隨著未來大數(shù)據(jù)的普及，金融證券機構(gòu)必然會將大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步拓展到社交網(wǎng)絡(luò)，挖掘其所掩藏的數(shù)據(jù)價值。當(dāng)然在分析客戶信息領(lǐng)域，未來也會逐步拓展到金融證券產(chǎn)品和生命周期的融合領(lǐng)域，定制個性化的證券產(chǎn)品。只有這樣，才可以保證投資者對證券產(chǎn)品的滿意度，提升整個行業(yè)的業(yè)績。最后大數(shù)據(jù)技術(shù)未來在保險領(lǐng)域的應(yīng)用也是不可忽視的。未來保險行業(yè)必將普及全量數(shù)據(jù)挖掘，掌控風(fēng)險的變動狀況，優(yōu)化保險資本運作模式。比如車險業(yè)務(wù)服務(wù)模式中，目前主要是圍繞客戶的性別、年齡和職業(yè)，未來必將利用大數(shù)據(jù)對客戶深入分析，包含客戶的網(wǎng)絡(luò)信息、社交信息等，綜合進(jìn)行風(fēng)險的定價。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是時代發(fā)展的一種必然。就目前而言，已經(jīng)在各個行業(yè)開始應(yīng)用，并取得了較好的效果。金融行業(yè)是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐，在該領(lǐng)域中融入大數(shù)據(jù)符合了金融行業(yè)的特征。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在客戶管理、金融產(chǎn)品、內(nèi)部審計、市場營銷、風(fēng)險管理等各個領(lǐng)域。想要發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的作用，還需要金融領(lǐng)域的相關(guān)信息技術(shù)人才對大數(shù)據(jù)技術(shù)充分的進(jìn)行挖掘，促進(jìn)金融領(lǐng)域的可持續(xù)性發(fā)展。

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