淺談大數據和金融數據日益密切的發展趨勢

楊倩旖 方頎卓

[摘 要]大數據系統能夠分析出客戶的個性特征，而金融數據則可以判定出客戶的風險偏好，因此兩者的密切結合能夠為企業的產品創新和服務優化提供動力。文章從闡述新時期大數據和金融數據的應用模式入手，對于大數據和金融數據未來發展趨勢進行了分析。

[關鍵詞]大數據；金融數據；金融風險

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

金融機構和企業可以通過對于大數據與金融數據進行來及時地掌握金融市場和金融產品、金融服務的發展情況與接受程度，這便于金融機構與企業及時地發現并處理潛在的問題。而對于正面的數據與信息，企業可以通過總結并繼續強化來獲得更加良好的效果。故在這一前提下對于大數據和金融數據日益密切的發展趨勢進行分析就有著很高的必要性了。

1 新時期大數據和金融數據的應用

1.1 增加企業信息資產

新時期大數據和金融數據的應用能夠顯著地增加企業的信息資產。眾所周知“大數據”作為全新的數據模式能夠為企業帶來更加強大的決策力和洞察力，能夠幫助企業在海量的互聯網信息中發現對于自身有價值的信息，從而能夠為企業提供更高的增長率。另外，大數據技術的應用不僅僅能夠幫助企業掌握龐大的數據信息，并且在這一過程中還能夠對于這些具有重要意義的數據進行專業化處理，從而能夠將金融數據作為企業的一種產業來變為企業盈利的關鍵。與此同時，企業在大數據化的過程中也能夠顯著地提高自身對于數據的加工能力，從而能夠通過數據的加工來實現數據的增值。

1.2 發揮經濟監測作用

新時期大數據和金融數據能夠進一步發揮出經濟監測的作用。對于企業而言自身的數據和行業的金融數據可以用來推測出企業所在行業的景氣程度，在這一過程中企業可以應用互聯網中海量的搜索數據來刻畫出企業自身所在的行業位置，并且對于自身是否能夠處于一個景氣的行業內進行判定，最終能夠在此基礎上更加及時、有效地分析中小企業運行狀況，提高經濟監測的全面性和及時性。另外，在全新的數據資產驅動下，不同的行業也開始朝著傳統金融行業腹地滲透和沖擊，這對于企業更加便利地產生、交互、分享信息帶來了極大的便利。

1.3 全面分析客戶信息

新時期大數據和金融數據可以更加全面地分析客戶的信息。通常來說，在我國現階段的金融市場中大數據在金融行業應用廣泛并深入影響投資結構。根據近年來的投資結構分析，我們還可以發現銀行依舊會是金融類企業中的重要部分，而與之相對的證券和保險分列第二位和第三位。另外，企業通過使用大數據庫就能夠獲得更多的客戶，并且獲得更廣闊的經營范圍，并為企業的未來發展提供堅實的數據基礎。此外，隨著互聯網已經成為新的大數據金礦，在這一過程中企業想要尋找出海量數據中的價值就需要在線和全面地連接各種平臺。目前以云服務為重點的金融業務痛點，也能夠通過大數據與金融數據的整合來獲得一定程度的解決。

1.4 為企業營銷提供依據

新時期大數據和金融數據能夠為企業的營銷提供依據。一般而言大數據與金融數據的結合能夠讓企業通過建模來推測客戶的消費欲望與消費概率，并且以此為基礎來并推薦客戶喜歡的業務類型。另外，大數據庫的存在能夠將改變客戶生活狀態的事情視為營銷機會，在這一過程中為交叉的數據處理帶來了更多的營銷機會，從而能夠做到企業內部不同業務或產品的交叉推薦。舉例來說，金融機構能夠根據客戶交易記錄分析來更加有效地識別小微企業客戶，并且使用遠程銀行來實施交叉銷售。此外，個性化的服務、產品推薦也能夠根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在的金融服務需求，進而有針對性地營銷推廣。

2 大數據和金融數據未來發展趨勢分析

2.1 使用金融數據描繪客戶信息

大數據和金融數據的結合能夠更加便利地對客戶信息進行描繪。企業在使用金融數據描繪客戶信息的過程中應當將目光放在與客戶有關的生產、流通、運營、財務、銷售在內的上下游數據上。舉例來說，某金融機構的信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴。那么如果按照傳統的數據分析則可以得出客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但是對于該客戶的微博進行分析，就可以發現該客戶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，因此實際上潛在的客戶流失風險較高。故合理地使用金融數據描繪客戶信息就能夠對于該類型的問題進行合理的規避。

2.2 多項數據協同分析

大數據和金融數據的協同分析能夠帶來更好的效果。企業在多項數據協同分析的過程中應當通過企業自身內部數據和外部社會化的數據結合來獲得更加完整的數據鏈，然后以此為基礎才能夠進行更為精準的營銷和管理。另外，企業在多項數據協同分析的過程中還應當更加全面地掌握企業內部與外部的環境發展情況，然后以此為基礎來預測企業未來的狀況。舉例來說，當前我國的網絡廣告界目前正在興起的DMP數據平臺的互聯網用戶行為數據，以這些數據為基礎來制定精準的營銷策略，就能夠為企業開展有針對性的營銷工作起到良好的助益。

2.3 客戶生命周期管理

大數據和金融數據在客戶生命周期管理上能夠起到良好的效果。企業在客戶生命周期管理的過程中首先應當清晰地認識到客戶的生命周期管理包括新客戶獲取和客戶防流失以及客戶贏回等環節。在這一過程中企業通過分析客戶大數據與金融數據就能夠構建出客戶流失預警模型，并且可以對于流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，從而能夠使得企業的客戶運營進一步地優化。另外，企業在客戶生命周期管理的過程中還可以通過大數據來密切地監控不同市場推廣渠道，然后以此為基礎來進行合作渠道的調整和優化，并且進一步地分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，最終能夠切實地確保渠道得到推廣與優化。

2.4 金融風險管控工作

大數據和金融數據在金融風險管控上可以發揮出色的效果。企業在金融風險管控時應當做好自身的生產、流通、銷售、財務等相關數據的統計，然后通過結合大數據來挖掘出潛在的風險特征，就能夠進一步地量化出企業的信用風險，最終可以有效地開展相關的風險管控工作。另外，企業在金融風險管控時還可以通過大數據來避免受到實時欺詐、違規交易和反洗錢的困擾，在這一過程中企業通過大數據與金融數據的分析，就能夠對于交易對象的交易歷史和歷史行為模式、正在進行的金融行為進行分析，并且結合智能規則引擎就能夠采取實時的交易反欺詐措施，降低企業的金融風險。

3 結束語

金融數據與大數據的結合，一方面給企業帶來了更多的發展機遇；另一方面也給企業未來的發展帶來了更多的挑戰。故企業只有做好大數據時代我國金融數據的服務創新工作，才能夠在激烈的市場競爭中占據優勢與先機。

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