大數據技術在金融行業的應用及未來展望

陳春潮

摘要：互聯網的出現帶動了信息技術的快速發展，其中大數據以及云計算已經成為很多行業開展創新的一種重要手段。金融是國民經濟發展中非常重要的行業，該行業在信息技術的背景下也迎來了重大的變化，比如融入大數據技術對風險進行計量，對產品進行營銷等。本文就大數據技術以及大數據技術在金融行業的應用進行分析，并闡述大數據技術在金融行業的應用展望。

關鍵詞：大數據技術;金融行業;應用;未來展望

一、大數據技術的概述

（一）大數據

大數據是基于信息技術所發展起來的，其容量是比較大的，且數據的類型也非常多，包含結構性以及非結構性的數據，這符合了當下快速發展的社會特征。其次大數據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據進行整合，提煉出有用的信息，為金融行業的應用提供幫助。就當下的社會而言，傳統的數據處理技術明顯已經不能適應時代的發展，必須要利用一種新型的數據技術手段，對信息的內容進行檢索、整合并加工，從中挖掘出隱含的信息，并加以利用，繼而為金融領域的產品創新、客戶管理、市場營銷、風險控制等進行服務。

（二）金融行業的大數據技術

金融領域開展大數據技術的目的就是對數據進行挖掘并利用，其中挖掘數據是非常重要的一部分。在IEEE國際數據挖掘大會中，初步認定了一些基礎算法，比如KNN、EM、SVM等。在數據挖掘中包含三大任務，第一是分類，分類任務的算法包含神經網絡、決策樹等。決策樹算法也被稱為ID3，后來經過研發被拓展成C4.5算法[1]。因其準確率高，便于理解，也成為了一些算法的比較基準。人工神經網絡是通過提前提供的相互對應的輸入以及輸出的數據，對兩者的規律進行預測并應用。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、密度和網格類等。第三是關聯規則，這個算法較為有名的案例就是啤酒尿布購物籃，在金融領域可以借助此思想進行捆綁類的營銷。在關聯規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。總之大數據技術在金融行業的應用是非常廣泛的，值得金融行業的相關機構深入探究。

二、大數據技術在金融行業的應用

（一）大數據技術在金融客戶管理中的應用

社會在不斷的發展，人們的生活水平也在不斷的提升，金融領域內部的客戶量逐步擴大。在這種金融背景之下，金融機構就必須要做好對客戶的有效管理。然而就當下的客戶信息是非常繁瑣的，會涉及到各類內容，如若采用傳統的手段對客戶的資料進行儲存，很難起到對客戶進行維護和管理的作用。因此金融機構就需要深入地利用大數據技術，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、網上銀行等各種渠道收集客戶的相關消費信息，包含圖片、音頻等信息進行匯總，深入了解客戶的一系列需求，為客戶制定針對性的服務，避免出現客戶的流失。例如金融機構可以采用大數據技術深入了解客戶的定期、活期存款、中間業務等，為客戶提供個性化的產品和管理，提升客戶對金融機構的信賴度[2]。

（二）大數據技術在金融產品中的應用

金融產品是金融機構發展環節非常重要的一個要素，也是吸引客戶的一個重要載體。金融機構需要利用大數據對企業的產品合理進行定位，在定位之前，需要利用大數據對客戶深入進行分析，了解客戶對產品的需求，根據客戶的需求再制定合理的金融產品，保證所設定的金融產品可以符合大多數客戶的要求。在整個分析過程中，需要利用大數據挖掘出客戶的潛在需求以及產品的利潤和周期，設定具有層次性的金融產品，維護好和客戶之間的關系，不斷的提升金融機構的核心競爭力。

（三）大數據技術在金融內部審計的應用

內部審計在金融數據中是非常重要的。對于金融行業而言，其每天都會涉及到各種資金的輸入和輸出。傳統的人工審計已經無法滿足當下時代的需求，將大數據融入到金融內部審計中也成為了一種必然。大數據在金融內部審計中的應用主要體現在三個方面，第一就是利用大數據對數據進行采集。金融領域的數據通常存在一定的關聯性。因此就需要基于以往的審計數據對金融業務進行確定，展開數據的采集。其次就是對數據進行分析，在分析的過程中，會涉及到半結構化以及非結構化的數據，這類數據需要借助計算機輔助的審計軟件。在分析環節，需要對一些相似的、頻繁的或者是大額的交易進行深入探究，不斷的重復審核相關問題，對金融數據的一些異常或者是變動情況及時的進行預測。最后則是對數據進行挖掘，通過設定相應的程序和模塊，再基于對數據的采集和分析之后，就可以在信息庫中提煉出關鍵的信息，比如像財務報表交易記錄等。隨后利用演化分析技術綜合比對以往和現階段的數據，對金融企業風險的最大限度進行確定。最關鍵的一步就是要建立金融企業知識庫，根據所采集以及分析的數據建立模型，為以往在金融審計過程中不能解決的問題提供指導。

（四）大數據技術在金融市場營銷中的應用

金融行業的競爭日趨激烈，客戶量也在不斷的增加，同時客戶的需求也發生著較大的變化，金融機構能否在眾多的金融企業中占據一席之地，就需要其把握住客戶的需求。其中市場營銷是金融機構在發展環節中非常重要的一項內容，通過利用大數據深入挖掘客戶的信息，實施精準營銷，吸引大批客戶，再通過對客戶的維護和管理，提升客戶和金融機構的粘度。例如金融機構可以利用大數據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行確定，再根據這些信息設定精準性的產品，基于客戶日常使用的軟件實施精準推送。通過這種方式，提升金融機構產品營銷的質量，真正的發揮出大數據的優勢。

（五）大數據技術在金融風險控制的應用

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

三、大數據技術在金融行業的應用展望

就當下的社會而言，互聯網在快速的發展，且已經普及到家家戶戶。在未來，大數據必將會成為各個行業發展和創新的一種趨勢。就當下的金融行業而言，其需要面對的是各種各樣的客戶，數據量和范圍在不斷的擴大。很多金融機構和企業為了促進自身的可持續發展，也開始積極地對大數據進行研究，以實現對數據的收集、分析和整合。在未來大數據在金融領域必將進一步發展。首先在銀行業中，大數據的到來使得傳統銀行的交易以及活動發生了翻天覆地的變化。比如就當下而言傳統銀行已經融入了互聯網金融，也開始利用大數據對客戶進行定位并實施營銷。未來的銀行也必將利用大數據對非結構化或者是半結構化的數據進行分析，將一些傳統手段不能夠進行挖掘和利用的數據進行計量和描述[3]。除此之外，銀行也會更加的注重客戶的服務，會利用大數據對客戶的一系列需求進行分析，避免客戶在現場耗費太多的時間，提升客戶的滿意度。其次則是在金融證券領域。隨著未來大數據的普及，金融證券機構必然會將大數據技術逐步拓展到社交網絡，挖掘其所掩藏的數據價值。當然在分析客戶信息領域，未來也會逐步拓展到金融證券產品和生命周期的融合領域，定制個性化的證券產品。只有這樣，才可以保證投資者對證券產品的滿意度，提升整個行業的業績。最后大數據技術未來在保險領域的應用也是不可忽視的。未來保險行業必將普及全量數據挖掘，掌控風險的變動狀況，優化保險資本運作模式。比如車險業務服務模式中，目前主要是圍繞客戶的性別、年齡和職業，未來必將利用大數據對客戶深入分析，包含客戶的網絡信息、社交信息等，綜合進行風險的定價。

大數據技術是時代發展的一種必然。就目前而言，已經在各個行業開始應用，并取得了較好的效果。金融行業是我國經濟發展的重要支撐，在該領域中融入大數據符合了金融行業的特征。大數據的應用主要體現在客戶管理、金融產品、內部審計、市場營銷、風險管理等各個領域。想要發揮出大數據的作用，還需要金融領域的相關信息技術人才對大數據技術充分的進行挖掘，促進金融領域的可持續性發展。

參考文獻：

[1]黃文艷.芻議大數據時代金融行業受到的沖擊和變革[J].時代金融，2020（12）：13.

[2]栗鍥.大數據技術在金融行業風險控制中的應用探討[J].財富時代，2020（12）：28.

[3]胡旸.大數據驅動銀行金融科技的創新轉型[J].中國商論，2020（10）：63.