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大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文1

招商銀行作為中國政府推動(dòng)金融改革的試點(diǎn)銀行之一，一直處于中國金融改革的最前沿。自從成立以來，招商銀行秉承“因您而變”的經(jīng)營服務(wù)理念，不斷創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)，創(chuàng)新，尤其是技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)深入其企業(yè)文化骨髓。

招商銀行總行信息技術(shù)部總經(jīng)理周天虹表示，信息技術(shù)的每次變革都會(huì)帶來銀行業(yè)的變革，招商銀行一向重視科技和服務(wù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地為消費(fèi)者服務(wù)是招行的一個(gè)重要發(fā)展方向。

云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)這些新技術(shù)的發(fā)展，使得消費(fèi)者的消費(fèi)行為日益?zhèn)€性化、數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡(luò)化。而對(duì)于天然具有數(shù)據(jù)屬性的金融業(yè)來說，大數(shù)據(jù)能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的經(jīng)營管理提供充分的信息支持，更好地實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)創(chuàng)新。

但是，大數(shù)據(jù)孕育的新型金融業(yè)態(tài)對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)也帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。業(yè)內(nèi)專家指出，傳統(tǒng)金融業(yè)缺乏以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的決策和服務(wù)體系，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)也無法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求。如今，互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)迅速崛起，提供更加創(chuàng)新的業(yè)務(wù)，以及更好的用戶體驗(yàn)，強(qiáng)力挑戰(zhàn)傳統(tǒng)金融服務(wù)模式。

互聯(lián)網(wǎng)的啟發(fā)

周天虹表示，招商銀行在近兩年關(guān)注到大數(shù)據(jù)技術(shù)，在2012年著手進(jìn)行系統(tǒng)研究。

當(dāng)前，銀行的生產(chǎn)系統(tǒng)、經(jīng)營系統(tǒng)長期以來積累了很多的結(jié)構(gòu)化、半/非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（如賬務(wù)記錄、業(yè)務(wù)交易、訪問日志等），但銀行傳統(tǒng)儲(chǔ)存和利用的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)半/非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的廣泛利用啟發(fā)了銀行。同時(shí)，傳統(tǒng)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析方法，在新的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下，又可以取得一些新突破。

2012年起，招商銀行與華為大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)接觸，F(xiàn)usionInsight產(chǎn)品進(jìn)入了它們的視野，但當(dāng)時(shí)與招商銀行的需求還有一定差距。華為針對(duì)招商銀行生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)范，專門在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的可靠性、安全性方面進(jìn)行了增強(qiáng)和適配，在2013年了比較完整的版本。

此外，華為FusionInsight在容災(zāi)方面，第一個(gè)支持了超1000+km的異地容災(zāi)；同時(shí)，為了增加大數(shù)據(jù)平臺(tái)的易用性和復(fù)雜查詢能力，創(chuàng)新地實(shí)現(xiàn)了表聚簇和多級(jí)索引方案，實(shí)現(xiàn)與招行現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫的無縫對(duì)接。招商銀行已在華為FusionInsight大數(shù)據(jù)解決方案基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了五年內(nèi)海量交易歷史明細(xì)信息的實(shí)時(shí)查詢、實(shí)時(shí)征信、實(shí)時(shí)事件營銷，以及針對(duì)準(zhǔn)確客戶群的精準(zhǔn)營銷。

周天虹以理財(cái)產(chǎn)品短信營銷為例表示，理財(cái)產(chǎn)品銷售的短信廣告，以前推送很多，很多用戶覺得騷擾比較嚴(yán)重。現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以后，系統(tǒng)有選擇地根據(jù)相關(guān)理財(cái)產(chǎn)品的特征匹配用戶的財(cái)務(wù)狀況及理財(cái)產(chǎn)品的持有情況進(jìn)行推薦，使得短信發(fā)送數(shù)量大幅下降，但命中率大幅提高。據(jù)招行測算，以某重要分行的客戶為樣本，只要發(fā)送原來數(shù)量19.6%的短信，就可以覆蓋95%最終購買的客戶。

為什么是華為？

華為在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等IT技術(shù)領(lǐng)域是新手，招行憑什么相信華為？

周天虹表示，首先大數(shù)據(jù)技術(shù)跟其他IT技術(shù)發(fā)展歷程不太一樣。“大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)源于互聯(lián)網(wǎng)公司，也率先在互聯(lián)網(wǎng)成熟應(yīng)用。所以大數(shù)據(jù)技術(shù)并不掌握在傳統(tǒng)的大型IT公司手中。”他強(qiáng)調(diào)，華為作為IT服務(wù)的一名新軍，和它的競爭對(duì)手相比，起點(diǎn)相近。

其次，招行還看重華為華為另一大優(yōu)勢就是快速發(fā)展和創(chuàng)新的能力。在和華為合作之前，招行也做了相應(yīng)的調(diào)查研究，了解到華為在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等領(lǐng)域各類資源的投入情況。招行認(rèn)為，華為技術(shù)的積累情況，還是很有競爭力的。

總結(jié)起來，招商銀行認(rèn)為，通過FusionInsight平臺(tái)，招行首先構(gòu)建起基于云計(jì)算平臺(tái)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和分析平臺(tái)，其中已經(jīng)上線部分分析型應(yīng)用，后續(xù)還會(huì)投入更多應(yīng)用，包括實(shí)時(shí)征信、實(shí)時(shí)營銷方面的應(yīng)用。

其次，通過建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，招行把原有的一些游離在數(shù)據(jù)倉庫之外的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐步收攏到平臺(tái)里，讓系統(tǒng)具備了處理這些數(shù)據(jù)的能力。

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文2

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；對(duì)公業(yè)務(wù)營銷

中圖分類號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15

當(dāng)今時(shí)代，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算技術(shù)、搜索引擎為代表的新一代信息技術(shù)全面滲入金融行業(yè)，對(duì)金融業(yè)態(tài)產(chǎn)生重要影響。同時(shí)，伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)滲透到了每一個(gè)行業(yè)，“大數(shù)據(jù)”應(yīng)運(yùn)而生，已成為重要的生產(chǎn)要素。對(duì)最早實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易的銀行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)能反映銀行產(chǎn)品管理的綜合信息，也隱藏著產(chǎn)品相關(guān)的客戶行為模式，有助于實(shí)現(xiàn)基于客戶行為的產(chǎn)品營銷管理。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

大數(shù)據(jù)尚未有統(tǒng)一的概念，目前采用較多的是麥肯錫咨詢公司的定義，大數(shù)據(jù)是“規(guī)模大到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫軟件工具已經(jīng)無法采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集”，且大數(shù)據(jù)具有“4V”的特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類繁多（Variety）、數(shù)據(jù)更新快（Velocity）、數(shù)據(jù)具有極大的價(jià)值（Value）[1]。IDC的報(bào)告預(yù)測未來5年中國的數(shù)據(jù)量將以51.4%的速度增長[2]。數(shù)據(jù)作為一種信息，記錄了企業(yè)所有的產(chǎn)品信息，并能更精確、更客觀地展現(xiàn)客戶需求，具有重大的商業(yè)價(jià)值[3]。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的各種商業(yè)創(chuàng)新，會(huì)使得未來的營銷活動(dòng)以更貼近消費(fèi)者需求方式以及在更為合理的時(shí)間實(shí)施，取得更好的效果[4]。

現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析挖掘的方法有很多，常用的有如下幾種。

1.關(guān)聯(lián)分析法。這是最常見的大數(shù)據(jù)分析方法之一，指的是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中找出特定序列的數(shù)據(jù)在特定事件中存在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。確定關(guān)聯(lián)規(guī)則是關(guān)聯(lián)分析法的重要基礎(chǔ)，不同關(guān)聯(lián)規(guī)則的設(shè)定會(huì)產(chǎn)生不同的關(guān)聯(lián)結(jié)果。該方法主要用于發(fā)現(xiàn)某一事件中不同數(shù)據(jù)是否存在關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

2.序列分析法。序列分析法與關(guān)聯(lián)分析法規(guī)則類似，但尋找的是某一事件中數(shù)據(jù)之間在時(shí)間上的關(guān)聯(lián)性。加入了時(shí)間序列，使得分析結(jié)果更具動(dòng)態(tài)性和延續(xù)性。這種分析法對(duì)于發(fā)現(xiàn)潛在用戶具有明顯作用，能夠廣泛應(yīng)用到金融、醫(yī)療、工程等領(lǐng)域的企業(yè)中。

3.分類和預(yù)測分析法。實(shí)際上是兩個(gè)過程，第一步是確定模型描述，針對(duì)指定的數(shù)據(jù)類型和概念集進(jìn)行分類劃分，第二步是使用這種分類基于模型進(jìn)行預(yù)測分析。這一類分析方法主要用于挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的消費(fèi)者特定的消費(fèi)習(xí)慣，并預(yù)測其后續(xù)的可能行為。

4.聚類分析法。聚類分析法能夠?qū)?shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)特征未知的信息進(jìn)行相似性最大化處理，幫助企業(yè)了解哪些是較為典型性的用戶，哪些是忠實(shí)用戶，哪些是流失用戶等，從而有助于企業(yè)根據(jù)不同用戶的消費(fèi)特征制定不同的營銷策略。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用現(xiàn)狀

國內(nèi)的金融行業(yè)，尤其是銀行業(yè)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用尚處于起步階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。但金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易以來，沉淀了大量的用戶數(shù)據(jù)，是較為適合大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)分析尚處于從數(shù)據(jù)碎片化到數(shù)據(jù)整合時(shí)代的過渡階段。現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用主要集中在風(fēng)險(xiǎn)控制和零售業(yè)務(wù)，主要有三種模式。

首先，基于網(wǎng)上交易流水的數(shù)據(jù)挖掘。銀行與電商合作，直接接觸電商平臺(tái)、支付平臺(tái)上的大量賣家和買家，并通過交易流、信息流、資金流覆蓋其產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)、物流、消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)。基于此，銀行借助成熟的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制和拓展?fàn)I銷。如工商銀行“易融通”會(huì)自動(dòng)處理客戶信息，選取客戶融資需求量、還款資金來源及其可靠性等因素作為貸款額度指標(biāo)，在線批量審批與發(fā)放貸款。招商銀行與敦煌網(wǎng)共同推出的“敦煌網(wǎng)生意一卡通”客戶信息共享，為小微企業(yè)提供融資、結(jié)算、理財(cái)一體化的金融服務(wù)。

其次，基于第三方系統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)挖掘。這一類數(shù)據(jù)主要包括人行征信、工商、稅務(wù)、電力、房管局、車管所、社保、海關(guān)等政府?dāng)?shù)據(jù)，學(xué)歷、購物、支付、物流等社會(huì)征信數(shù)據(jù)以及各大金融機(jī)構(gòu)的金融數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)使得銀行能更加全面判斷企業(yè)客戶的屬性和資質(zhì)，更有針對(duì)性地根據(jù)其綜合情況實(shí)施精準(zhǔn)營銷。如平安銀行在接入平安保險(xiǎn)、平安租賃等集團(tuán)子公司數(shù)據(jù)的同時(shí)，輔之以政府公共數(shù)據(jù)，全面分析客戶情況并據(jù)此營銷。

最后，基于POS流水的數(shù)據(jù)應(yīng)用。商業(yè)銀行依托在線貸款業(yè)務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)，對(duì)客戶進(jìn)行綜合信用評(píng)價(jià)，向符合貸款條件的POS商戶，以其一定期限內(nèi)的POS結(jié)算流入量為授信額度的依據(jù)，在線發(fā)放用于生產(chǎn)經(jīng)營的信用貸款。已有的POS流水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用有招商銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸、中信銀行和銀聯(lián)商務(wù)合作的網(wǎng)絡(luò)商戶貸款業(yè)務(wù)，浦發(fā)銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸業(yè)務(wù)等。

除了基于行內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析外，國內(nèi)許多商業(yè)銀行還與專業(yè)第三方公司合作，爭取順應(yīng)大數(shù)據(jù)潮流，進(jìn)一步加快應(yīng)用大數(shù)據(jù)的步伐。如平安銀行與SPSS公司合作，進(jìn)行消費(fèi)貸產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)營銷管理；寧波銀行利用客戶購買某項(xiàng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析結(jié)果挖掘潛在客戶。這些探索為商業(yè)銀行擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變營銷理念和營銷方法提供了很好的借鑒。

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)的發(fā)展和跨渠道跨終端的整合，銀行的大數(shù)據(jù)將日漸完善。產(chǎn)品的客觀數(shù)據(jù)與客戶信息也將有效結(jié)合，形成完整的“產(chǎn)品――用戶”數(shù)據(jù)庫，用于銀行各類產(chǎn)品的規(guī)模化和定制化綜合推介，尤其是對(duì)于具有復(fù)雜的金融產(chǎn)品綜合運(yùn)用需求的對(duì)公客戶來說，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將是一片藍(lán)海。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在對(duì)公業(yè)務(wù)營銷中的應(yīng)用方案

對(duì)公客戶是商業(yè)銀行的主要利潤來源之一，且該類客戶沉淀了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于對(duì)公客戶服務(wù)和對(duì)公產(chǎn)品營銷具有重要意義。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的營銷管理是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，需循序漸進(jìn)，最終形成一套成熟體系。張湛梅等提出一套針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營銷體系“PDMA”，主要包括認(rèn)知客戶（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精準(zhǔn)營銷（marketing）、營銷評(píng)估（assessment），構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)體系[5]。基于“PDMA”的框架能很好地建立銀行產(chǎn)品和客戶兩個(gè)維度。結(jié)合客戶屬性進(jìn)行產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析，才能以更符合客戶偏好和需求的方式實(shí)施產(chǎn)品營銷，并對(duì)營銷的效果進(jìn)行事后評(píng)估，以持續(xù)改進(jìn)。本文以“PDMA”為框架，系統(tǒng)闡述商業(yè)銀行借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行對(duì)公產(chǎn)品營銷管理的應(yīng)用方案。

（一）P――認(rèn)知客戶行為

對(duì)公客戶與零售客戶有本質(zhì)的區(qū)別，客戶的金融需求復(fù)雜，且更加個(gè)性化多樣化。在銀行進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)當(dāng)對(duì)對(duì)公客戶有一個(gè)全面認(rèn)識(shí)，并結(jié)合客戶情況認(rèn)知銀行對(duì)公產(chǎn)品現(xiàn)狀。認(rèn)知企業(yè)客戶行為可以從三個(gè)方面著手。

1.基于客戶屬性建立客戶特征庫。客戶特征庫包括銀行數(shù)據(jù)庫中的所有對(duì)公客戶相關(guān)字段，可以對(duì)客戶的自身屬性、所在地區(qū)、財(cái)務(wù)狀況、與銀行合作緊密程度等進(jìn)行初步分析，掌握客戶基本情況。

2.結(jié)合客戶持有產(chǎn)品情況，認(rèn)知銀行的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。以產(chǎn)品管理系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫為依據(jù)，分析持有不同數(shù)量產(chǎn)品的客戶分布、各門類產(chǎn)品的客戶總體分布、下屬分行及其經(jīng)營機(jī)構(gòu)的客戶持有產(chǎn)品情況，以及結(jié)合多個(gè)時(shí)點(diǎn)的各門類產(chǎn)品客戶數(shù)的變化趨勢等。

3.在認(rèn)知產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，基于產(chǎn)品記錄，分析客戶行為習(xí)慣。包括客戶對(duì)產(chǎn)品門類的偏好，對(duì)產(chǎn)品購買渠道的偏好，對(duì)資金流動(dòng)性的需求，購買產(chǎn)品時(shí)段偏好等。

（二）D――挖掘客戶需求

在認(rèn)知產(chǎn)品和客戶的基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘隱藏在產(chǎn)品信息和客戶信息背后的客戶需求，為后續(xù)的精準(zhǔn)營銷打下基礎(chǔ)。

1.基于客戶產(chǎn)品持有行為判斷不同產(chǎn)品的相關(guān)程度。在客戶持有產(chǎn)品的全數(shù)據(jù)中，同一客戶持有多種產(chǎn)品的現(xiàn)象較為普遍。分析客戶持有的產(chǎn)品明細(xì)清單，找出同一客戶持有產(chǎn)品組合的一般規(guī)律，可以準(zhǔn)確判斷各產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，測算出持有某種產(chǎn)品的客戶同時(shí)使用該產(chǎn)品相關(guān)產(chǎn)品的可能性。產(chǎn)品相關(guān)分析的結(jié)果可以形成定期的產(chǎn)品相關(guān)性監(jiān)測報(bào)告和營銷建議。

2.基于產(chǎn)品的監(jiān)測報(bào)告，判斷產(chǎn)品持有的平均水平。結(jié)合客戶產(chǎn)品的平均持有水平分析，將低于產(chǎn)品平均持有水平的對(duì)公客戶認(rèn)為是具有產(chǎn)品潛力的客戶群，生成這一類客戶清單。同時(shí)根據(jù)客戶清單中對(duì)公客戶所在分行進(jìn)行分類，將這部分產(chǎn)品需求未充分挖掘的客戶清單推送到分行，以幫助分行更好地鎖定目標(biāo)營銷客戶。同時(shí)也可以針對(duì)不同門類產(chǎn)品的客戶情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，判斷持有某類產(chǎn)品的客戶使用其它門類產(chǎn)品的情況，也即產(chǎn)品的跟進(jìn)情況。

3.對(duì)非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，全方位挖掘客戶的產(chǎn)品需求。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以分為行內(nèi)數(shù)據(jù)和行外數(shù)據(jù)。行內(nèi)數(shù)據(jù)中，銀行內(nèi)部的資金來往記錄和銀行內(nèi)部企業(yè)授信報(bào)告等都可以作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源。此外，銀行還可綜合應(yīng)用外部數(shù)據(jù)，如電力、稅務(wù)、工商和人行征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)。通過這類交易數(shù)據(jù)可以形成企業(yè)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，作為供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)營銷的重要依據(jù)。

總之，需求發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)應(yīng)緊密結(jié)合產(chǎn)品和客戶的數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)背后客戶對(duì)產(chǎn)品的需求，是借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)公產(chǎn)品營銷管理的基礎(chǔ)性工作。

（三）M――產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷

充分挖掘客戶需求后，根據(jù)需求實(shí)施精準(zhǔn)營銷。具體可以有如下應(yīng)用。

1.結(jié)合客戶的產(chǎn)品門類偏好推薦同一類別的其它產(chǎn)品。根據(jù)客戶偏好分析和需求挖掘結(jié)果，掌握客戶對(duì)某類產(chǎn)品的使用記錄，為其推薦同門類產(chǎn)品中其它熱門產(chǎn)品（依據(jù)熱門產(chǎn)品排名），提高同一門類產(chǎn)品的滲透率。此外，還可以具體到各分行，分析各分行同類產(chǎn)品使用情況，并將之與全行產(chǎn)品應(yīng)用情況對(duì)比分析。低于全行各門類產(chǎn)品應(yīng)用水平的分行建議就其薄弱的產(chǎn)品門類進(jìn)行重點(diǎn)營銷。

2.對(duì)持有某些產(chǎn)品的客戶推薦產(chǎn)品組合中的其它產(chǎn)品。通過產(chǎn)品相關(guān)分析梳理出相關(guān)度高的產(chǎn)品組合，結(jié)合只持有這些產(chǎn)品組合中的部分產(chǎn)品的客戶清單，生成各個(gè)客戶還可進(jìn)行關(guān)聯(lián)營銷的具體產(chǎn)品清單，推送給各分行，指導(dǎo)其根據(jù)該客戶潛在產(chǎn)品清單對(duì)客戶進(jìn)行產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦。

3.通過客戶屬性分析開發(fā)潛在客戶。從產(chǎn)品出發(fā)，通過聚類法和分類預(yù)測法分析持有某種產(chǎn)品的客戶群體的共同屬性，然后比對(duì)具有這些屬性但還未持有該種產(chǎn)品的客戶，作為該種產(chǎn)品的潛在客戶名單，對(duì)名單上的客戶推薦該種產(chǎn)品，通過分析現(xiàn)有客戶成功開發(fā)新客戶。

（四）A――營銷效果評(píng)估

營銷評(píng)估是貫穿“PDMA”大數(shù)據(jù)營銷體系全流程的最后一環(huán)，也是營銷管理流程中承上啟下的重要步驟，能及時(shí)幫助商業(yè)銀行掌握大數(shù)據(jù)分析的效果。銀行在精準(zhǔn)營銷評(píng)估過程中，應(yīng)當(dāng)加入時(shí)間序列，結(jié)合產(chǎn)品和客戶情況進(jìn)行綜合評(píng)估，并定期對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷實(shí)施評(píng)估，根據(jù)評(píng)估效果改善大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)營銷的成果。對(duì)有成效的分析結(jié)果形成定期營銷報(bào)告，對(duì)于成果不顯著的從業(yè)務(wù)角度總結(jié)原因，調(diào)整大數(shù)據(jù)分析模型和參數(shù)，改進(jìn)結(jié)果。

四、對(duì)公業(yè)務(wù)營銷中的典型案例

總體來說，相比國有銀行，股份制銀行更加積極擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)。2015年3月，民生銀行“金融e管家”平臺(tái)正式上線，這是民生銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的一大利器。該平臺(tái)主要針對(duì)國內(nèi)商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)管理功能、分析功能、應(yīng)用功能相互脫離的弊端而開發(fā)的基于大數(shù)據(jù)分析的一站式服務(wù)平臺(tái)。“金融e管家”服務(wù)于全行對(duì)公客戶管理，覆蓋“PDMA”框架的四個(gè)環(huán)節(jié)，是對(duì)公業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的典范。

首先，認(rèn)知客戶行為（P）。該平臺(tái)對(duì)接民生銀行內(nèi)200多個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中樞，并導(dǎo)入上市公司數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)等行外的數(shù)據(jù)，形成完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過不同的規(guī)則組合數(shù)據(jù)，如對(duì)公客戶和產(chǎn)品的交叉組合，或者基于供應(yīng)鏈的客戶上下游集合等，使用戶可從不同角度解讀對(duì)公客戶的特性，同時(shí)通過行內(nèi)資金流和行內(nèi)外信息流，精確掌握客戶的行為習(xí)慣。

其次，挖掘客戶需求（D）。該平臺(tái)對(duì)客戶信息更深層次的挖掘，去除無效信息，將有效信息放大，結(jié)合線下業(yè)務(wù)資源，挑選出最適合營銷的企業(yè)關(guān)系群體，應(yīng)用多種大數(shù)據(jù)分析方法，建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別出群體的特征和相互之間業(yè)務(wù)重點(diǎn)，并以極具可用性的界面展示客戶潛在需求挖掘的結(jié)果，幫助客戶經(jīng)理深度挖掘客戶的金融需求。

再者，產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷（M）。該平臺(tái)是一個(gè)智能化的融資理財(cái)和資源整合平臺(tái)，主要圍繞核心客戶，通過后臺(tái)數(shù)據(jù)的支撐，建立交易網(wǎng)絡(luò)模型和上下游客戶推薦模型，并據(jù)此匹配最適合的金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。該平臺(tái)上線后，對(duì)公產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營銷的成功率大大提高。

最后，產(chǎn)品營銷評(píng)估（A）。該平臺(tái)建立了基于歷史記錄的客戶績效評(píng)價(jià)體系，科學(xué)全面的評(píng)價(jià)客戶績效，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果改進(jìn)營銷方向。后評(píng)價(jià)功能涵蓋對(duì)公業(yè)務(wù)的不同情況，如對(duì)個(gè)性化服務(wù)方案的綜合評(píng)價(jià)，對(duì)集團(tuán)客戶也能建立綜合收益的評(píng)價(jià)，而不僅僅是單獨(dú)考慮單筆業(yè)務(wù)的收益，適應(yīng)了缺資產(chǎn)時(shí)代的商業(yè)銀行經(jīng)營新思路。

可以預(yù)見，在信息技術(shù)發(fā)展日新月異的當(dāng)代，隨著對(duì)公業(yè)務(wù)背后紛繁復(fù)雜的信息流、資金流、物流等多樣化數(shù)據(jù)不斷沉淀，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)營銷中的應(yīng)用價(jià)值將日益凸顯，并將逐漸成為商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)的核心競爭力之一。

參考文獻(xiàn)：

[1]Manyika， J.，M.Chui andB.Brown et al.Big Data：The Next Frontier for Innovation[R].Competition， and Productivity，2011.

[2]Franks， B.著，黃海，車皓陽，王悅等譯.駕馭大數(shù)據(jù)[M].北京：人民郵電出版社，2013.

[3]楊威.大數(shù)據(jù)時(shí)代下的電子商務(wù)企業(yè)營銷方式變革[J].中國電子商務(wù)，2014（14）.

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文3

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 發(fā)展前景 應(yīng)用 策略

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082 （2017） 04-0009-01

引言

縱觀全球，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展的關(guān)注與日俱增，大數(shù)據(jù)在各行業(yè)中的應(yīng)用如火如荼。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征被定義為4V概念，有Variety、Velocity、Volume、Value四部分，即符合種類多、流量大、容量大、r值高四個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)稱為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融、電子商務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)都有廣泛應(yīng)用。本文將重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)時(shí)代下，大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融、醫(yī)療、教育等代表性行業(yè)的發(fā)展前景，及其未來的應(yīng)用策略，試圖為各行業(yè)從業(yè)者以及信息化政策制定者提出部分參考。

一、大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析

目前，我國大數(shù)據(jù)應(yīng)用主體主要為政策制定者以及各行業(yè)應(yīng)用者。以過去的2016年為例，大數(shù)據(jù)應(yīng)用有著突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，其關(guān)注熱度有了較大飛躍。2016上半年政府大數(shù)據(jù)項(xiàng)目與2015年對(duì)比增長率達(dá)到60%以上。大數(shù)據(jù)應(yīng)用在醫(yī)療衛(wèi)生、金融、教育等行業(yè)中顯得最為廣泛和活躍，同時(shí)，看病難、教育資源不均衡、金融風(fēng)險(xiǎn)防范、食品安全、交通擁堵等各行業(yè)存在的民生問題一直為城市發(fā)展的瓶頸。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用，來解決上述民生問題，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)所在。

1.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)作為近些年頗受關(guān)注的新概念，其具有以下四個(gè)特點(diǎn)，也被權(quán)威人士歸納為4個(gè)V特點(diǎn)。

首先是數(shù)量（Volume），即指數(shù)據(jù)巨大，目前存儲(chǔ)計(jì)算量從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別；其次是多樣性（Variety），指數(shù)據(jù)類型繁多，包括傳統(tǒng)的格式化數(shù)據(jù)，及來自互聯(lián)網(wǎng)的視頻、圖片、位置信息等；再次是速度（Velocity）維度的特點(diǎn)，即處理速度快；最后是其價(jià)值（Value），即成為大數(shù)據(jù)還須具有較低的數(shù)據(jù)密度與較高的挖掘價(jià)值。

2.大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融與電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)金融，是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以平臺(tái)、品牌、消費(fèi)者為保障，以信息技術(shù)為手段的一種新型金融模式。該種金融模式較廣泛地使用了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)作為其業(yè)務(wù)發(fā)展方法。在互聯(lián)網(wǎng)金融模式下，移動(dòng)支付、網(wǎng)上銀行、券款支付等功能給人們的生活帶來極大便利，線上貸款以及股票、債券發(fā)行交易顛覆了人們生活中傳統(tǒng)的金融行為模式。除互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的應(yīng)用外，我國今年來蓬勃發(fā)展的電子商務(wù)同樣也體現(xiàn)著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。

自淘寶網(wǎng)為首的購物網(wǎng)站于2009年開始的雙十一購物節(jié)的興盛見證著我國電子商務(wù)交易大數(shù)據(jù)的巨量增幅。近些年來我國的電子商務(wù)交易持續(xù)快速增長，2016年淘寶網(wǎng)天貓雙11購物狂歡節(jié)在再次以全天總交易額1207.49億刷新紀(jì)錄，遠(yuǎn)超去年的912.17億元。正是由阿里云的大數(shù)據(jù)處理服務(wù)平成了在“雙11購物節(jié)”中所產(chǎn)生的大量的在線交易與物流業(yè)務(wù)。支付寶系統(tǒng)采用的處理能力高達(dá)每日10億筆以上的“云支付”構(gòu)架，正是在大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持上，具備著更高的服務(wù)質(zhì)量、安全性、穩(wěn)定性，更低的系統(tǒng)成本。

2.2 醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

受近年來總理提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的影響，醫(yī)療行業(yè)也在進(jìn)行著其利用醫(yī)療數(shù)據(jù)完成升級(jí)變革的過程。 醫(yī)療數(shù)據(jù)可以分為患者基本數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備儀器數(shù)據(jù)等包括醫(yī)生在對(duì)患者診療與治療過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)。該類數(shù)據(jù)信息的利用，可以在對(duì)病人及疾病管理、控制與醫(yī)療研究等領(lǐng)域中起到積極作用，蘊(yùn)含著巨大價(jià)值。按照大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用中所服務(wù)對(duì)象的不同，下面從服務(wù)居民、服務(wù)醫(yī)生、服務(wù)科研以及服務(wù)公共健康四個(gè)角度，分別介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用情況與具體功能。

2.3教育行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

在教育特別是在學(xué)校教育中，數(shù)據(jù)的利用顯得尤為重要。 學(xué)生方面對(duì)學(xué)習(xí)成績的記錄與分析、總結(jié)與歸納提高成績，政府以升學(xué)率對(duì)學(xué)校進(jìn)行評(píng)價(jià)，教師以正確率對(duì)學(xué)生掌握情況進(jìn)行了解。數(shù)據(jù)是說明效果的有利手段。比如學(xué)生作業(yè)的正確率、課堂的表現(xiàn)率――回答問題的次數(shù)、正確率、考試的通過率。這些具體的數(shù)據(jù)經(jīng)過專門的收集、分類、整理、統(tǒng)計(jì)、分析可為大數(shù)據(jù)。教育行業(yè)中的大數(shù)據(jù)技術(shù)可以按照教育的階段分為K12教育與非K12教育兩個(gè)方面進(jìn)行探討。

K12教育在我國表現(xiàn)主要表現(xiàn)為義務(wù)教育，其數(shù)據(jù)產(chǎn)生主要為學(xué)生學(xué)籍卡的刷入刷出等來源，其主要受控于各學(xué)校管理者，數(shù)據(jù)利用程度與挖掘程度不高。而非 K12教育，如最近很火的遠(yuǎn)程教育則是應(yīng)用大數(shù)據(jù)很好的典范，近年來越來越多的網(wǎng)絡(luò)在線教育和大規(guī)模開放式網(wǎng)絡(luò)課程的出現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)教學(xué)方式，開辟了一條創(chuàng)新、個(gè)性的教育道路，改革了學(xué)生的學(xué)習(xí)、教師的教學(xué)、教育政策制定的方式與方法，不僅大大降低了成本，也為解決資源分布不均問題找到了途徑，使教育領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)更廣泛的應(yīng)用。以技術(shù)整合資源、以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教育。 數(shù)據(jù)采集與分析使用戶信息能更準(zhǔn)確的預(yù)測，數(shù)據(jù)的挖掘與反饋使學(xué)習(xí)過程獲得妥善監(jiān)督管理。大數(shù)據(jù)在教育行業(yè)的應(yīng)用如今漸入佳境，面臨著更為蓬勃的明天。

二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前景和策略探索

上文具體分析了大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融、電子商務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，而大數(shù)據(jù)技術(shù)作為改變與提升人們生活的一大利器， 未來也是具有更為廣闊的應(yīng)用前景，本文將對(duì)其應(yīng)用前景與應(yīng)用策略進(jìn)行分析，試圖為想要在自身行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的從業(yè)者與信息化政策制定者提供相關(guān)參考。

1.利用大數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)服務(wù)過程中提供更準(zhǔn)確用戶畫像

對(duì)于為大量消費(fèi)者提品及服務(wù)的企業(yè)，企業(yè)管理者可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)定位，并對(duì)其采取精準(zhǔn)的營銷手段。如根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，分析出更準(zhǔn)確用戶畫像，為其推送可能感興趣的信息。企業(yè)還可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。一些傳統(tǒng)企業(yè)則需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。不管是互聯(lián)網(wǎng)金融、電子商務(wù)，或是進(jìn)行醫(yī)療服務(wù)推送或是教育服務(wù)訂閱的企業(yè)，其大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度應(yīng)用均可以通過更準(zhǔn)確用戶畫像給出，為用戶提供更為合理與精良的服務(wù)。

2.利用大數(shù)據(jù)改善傳統(tǒng)企業(yè)經(jīng)營模式

大數(shù)據(jù)在方方面面滲透于企業(yè)運(yùn)營與發(fā)展，能夠幫助企業(yè)把握市場態(tài)勢、預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢、及時(shí)掌握最新的消費(fèi)需求、降低生產(chǎn)成本、提升科研效率等等。

3.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的更深度應(yīng)用改善民生問題

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)與公共健康領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于較為初級(jí)階段，未來的深度應(yīng)用將進(jìn)一步升級(jí)醫(yī)療服務(wù)，也改善諸多民生問題。 例如，大數(shù)據(jù)技術(shù)使用可以在公共健康監(jiān)控方面有積極改善作用。傳染病的調(diào)查與控制一直為衛(wèi)生部門比較頭疼的痛點(diǎn)，而公共衛(wèi)生部門如能成立覆蓋全國患者（包含縣級(jí)及以下的醫(yī)療場所所返還的數(shù)據(jù)）的電子病歷數(shù)據(jù)庫，將在傳染病的宏觀控制上有較大突破，醫(yī)療索賠支出與傳染病感染率都下井，新傳染病與疫情的調(diào)查效率也將大大提升。

三、結(jié)語

置身于這個(gè)信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)科技可給人們生活帶來的變革日新月異。人們的衣食住行，各行各業(yè)的經(jīng)營運(yùn)作無時(shí)無刻不在產(chǎn)生著大量數(shù)據(jù)，世界可謂是數(shù)據(jù)型世界。有著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)鋪墊，原本很難采集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來。大數(shù)據(jù)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展將是未來政府以及各行業(yè)從業(yè)者的重點(diǎn)關(guān)心所在。本文在介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)概念的前提下，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)目前在各行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)歸納，并重點(diǎn)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用前景與策略進(jìn)行了探索，試圖為政策制定者以及行業(yè)從業(yè)者做出部分應(yīng)用大數(shù)據(jù)的解決方案參考。希望未來能通過不斷進(jìn)行的理論技術(shù)實(shí)踐，以數(shù)據(jù)激活經(jīng)濟(jì)，使大數(shù)據(jù)真正成為治理體系中的一個(gè)環(huán)節(jié)，改善民生，優(yōu)化服務(wù)，真正將科技符號(hào)變成文化符號(hào)。

參考文獻(xiàn)

[1]王欽敏.經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用[J].地理學(xué)報(bào)，2015，05： 691-695.

[2]王元卓，靳小龍，程學(xué)旗.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)： 現(xiàn)狀與展望[J].算機(jī)學(xué)報(bào)，2013，06：1125-1138.

[3]楊現(xiàn)民，王榴卉，唐斯斯.教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式與政策建議[J].電化教育研究，2015，09：54-61+69.

[4]胡艷輝.淺析大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)發(fā)展的新特征[J].改革與戰(zhàn)略，2016，01：118-122.

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文4

第三屆安亭國際汽車金融論壇圍繞這些主題進(jìn)行討論。京東金融結(jié)構(gòu)金融部總監(jiān)孫鑫擔(dān)任主持人，參與嘉賓分別為：京東金融結(jié)構(gòu)金融部總監(jiān)孫鑫、上海資信副總裁李奕、建元資本風(fēng)險(xiǎn)管理部副總裁梁、同盾科技CSO兼執(zhí)行副總裁馬駿驅(qū)、鵬元征信市場營銷中心總監(jiān)吳新俠、搜易貸CRO范學(xué)紅，廣聯(lián)賽訊CEO趙展。

征信的意義

孫鑫（京東金融結(jié)構(gòu)金融部總監(jiān)）： 我們都知道，汽車金融實(shí)際上融合了供應(yīng)鏈金融和消費(fèi)金融，實(shí)際上，金融本質(zhì)在于背后的風(fēng)控支持。金融本身是一個(gè)外在的業(yè)務(wù)，對(duì)于征信的支持，對(duì)于金融科技的支持，很可能是大家在開展業(yè)務(wù)過程中容易忽略的東西。

第一個(gè)話題，圍繞著大數(shù)據(jù)，這幾年以來征信行業(yè)發(fā)展如何？它對(duì)于金融行業(yè)的支持怎么樣？上海資信是開展個(gè)人和企業(yè)資信的機(jī)構(gòu)。先聽一下李總對(duì)這個(gè)問題的意見。

李奕（上海資信副總裁）：這些年來征信非常熱，消費(fèi)金融或者汽車金融業(yè)是非常熱。我簡單把從事汽車金融的機(jī)構(gòu)分成四個(gè)層次。

第一個(gè)層次是商業(yè)銀行，特別是合資商業(yè)銀行，也積極介入汽車金融的行業(yè)。

第二個(gè)層次是廠商系的專業(yè)金融機(jī)構(gòu)，比如汽車金融公司或者是財(cái)務(wù)公司。

第三個(gè)層次是有涉及汽車金融業(yè)務(wù)的持牌金融機(jī)構(gòu)，比如金融租賃公司、融資租賃公司，還有消費(fèi)金融公司和小貸公司。

第四個(gè)層次就是經(jīng)銷商和電商涉及的一些金融業(yè)務(wù)。

征信這方面，我也分成四個(gè)層次。

第一個(gè)層次就是國家級(jí)的，由央行主導(dǎo)的，央行征信系統(tǒng)為主的這樣一個(gè)機(jī)制。

第二個(gè)層次是分行業(yè)分領(lǐng)域的，或者說跨行業(yè)跨領(lǐng)域的征信信息共享平臺(tái)，包括地方政府和行業(yè)性的監(jiān)管部門，也包括行業(yè)協(xié)會(huì)組織。

第三個(gè)層次是市場化的征信機(jī)構(gòu)，包括上海資信，也有鵬元和其他一些機(jī)構(gòu)。

第四個(gè)層次就是一些從事征信和類征信的大數(shù)據(jù)公司。像同盾，也申請(qǐng)了牌照，它也算征信公司。

@幾個(gè)層次，征信主要目的是兩個(gè)，一個(gè)是防范信用風(fēng)險(xiǎn)，消除信息不對(duì)稱。第二個(gè)是營造失信聯(lián)合懲戒、守信聯(lián)合激勵(lì)的機(jī)制，形成威懾網(wǎng)，讓更多人由于失信成本提高而更加守信，降低整體風(fēng)險(xiǎn)。

孫鑫：同盾科技作為第三方的征信公司，您怎樣看待過去幾年征信行業(yè)的發(fā)展？

馬駿驅(qū)（同盾科技CSO兼執(zhí)行副總裁）：同盾做了很多不同維度的風(fēng)控，征信在前期準(zhǔn)入時(shí)有很大幫助。同盾定位為金融科技公司，一個(gè)Fintech公司，我們通過大數(shù)據(jù)，可以做到前期人群的拓展。

比如在央行是空白信息，或是交還貸款非常守時(shí)，但在民間借貸很混亂的這樣的人，我們通過大數(shù)據(jù)來拓展這個(gè)人群。

金融科技，可以讓體驗(yàn)變得越來越好，可以用最短的時(shí)間解決一個(gè)人的信用問題。比如監(jiān)控貸后狀態(tài)，對(duì)總體資產(chǎn)產(chǎn)生了解，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)盤活。

征信只是其中一個(gè)概念，風(fēng)控有很多領(lǐng)域可以讓汽車金融享受更好的金融科技。

孫鑫：吳總，您如何看待在基礎(chǔ)設(shè)施層面上的行業(yè)發(fā)展？

吳新俠（鵬元征信市場營銷中心總監(jiān)）：鵬元做了十多年來，我們合作了非常多的機(jī)構(gòu)，積累非常多經(jīng)驗(yàn)。我們的客戶群體是金融機(jī)構(gòu)，核心就是風(fēng)控。作為征信機(jī)構(gòu)來講，業(yè)務(wù)核心是幫金融機(jī)構(gòu)把關(guān)好風(fēng)控環(huán)節(jié)。面對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”的時(shí)代，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，是一個(gè)最好的時(shí)代，也是一個(gè)最壞的時(shí)代。

怎么樣抓住機(jī)會(huì)？線上業(yè)務(wù)的特點(diǎn)是不受地域限制，申請(qǐng)可以不用擔(dān)保，不用抵押，速度非常快。從征信角度來講，可以簡化用戶操作，提升用戶體驗(yàn)，以此提高用戶的留存率。

怎么把關(guān)風(fēng)險(xiǎn)？我們?cè)诤喕僮鳟?dāng)中，加入風(fēng)控手段。比如說規(guī)范申請(qǐng)數(shù)據(jù)，記錄申請(qǐng)行為，并且去做分析，以此完善用戶信用畫像，通過大數(shù)據(jù)以此支撐。

“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，個(gè)人信息透明化，面對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化的信息，金融機(jī)構(gòu)的專業(yè)性要求更高。我們建議與專業(yè)的征信公司合作，他們有非常專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力，以此降低審批時(shí)間，大大提高效率，減少人員。

孫鑫：剛剛?cè)粚＜姨岬阶疃嗟囊粋€(gè)詞就是“大數(shù)據(jù)”的風(fēng)控，趙總，隨著傳感器等技術(shù)的不斷發(fā)展，在汽車領(lǐng)域里面，這會(huì)給汽車金融行業(yè)帶來怎么的改革？

趙展（廣聯(lián)賽訊CEO）：其實(shí)剛才幾位都是服務(wù)金融公司的，是做靜態(tài)數(shù)據(jù)的征信，而我們是做貸后的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的加工使用。在動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)的使用中，我們一直堅(jiān)持一個(gè)原則，真實(shí)性原則。

在貸前，作為獨(dú)立的第三方，我們會(huì)幫助金融公司，再次把車輛信息做二次搜集。并按時(shí)間節(jié)點(diǎn)，全流程做信息的大數(shù)據(jù)匹配。在客戶群里面，真實(shí)性只有80%不到。有20%的用戶人為地可能欺騙在里面。

到貸中，三、四線城市有信息不一致的行為，我們能將用戶分為ABCD類，分級(jí)之后，再和金融公司的催收款做深度結(jié)合。到貸后若不歸還，我們通過歷史行為大數(shù)據(jù)，讓催收機(jī)構(gòu)更加有效地蹲點(diǎn)找車。動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)，還會(huì)留有欺詐的犯罪團(tuán)伙的痕跡。通過不斷迭代，減少資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

車聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備層面，迭代非常快，藍(lán)牙，近場傳輸，上游的芯片廠商已經(jīng)可以把設(shè)備做到像小拇指這么大，可以放到車?yán)锩婵床坏降奈恢谩＜夹g(shù)革新會(huì)對(duì)終端設(shè)備帶來顛覆性變化。這會(huì)增大識(shí)別的實(shí)時(shí)性和真實(shí)性。

新技術(shù)帶來的變化

孫鑫：判斷信用風(fēng)險(xiǎn)，車聯(lián)網(wǎng)是輔助工具還是重要工具？您怎么來定位？

趙展：如果上升到大數(shù)據(jù)，以及智能化技術(shù)的發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)是最后一根稻草，不是壓迫的稻草，而是對(duì)資產(chǎn)的一個(gè)極大的保證。我認(rèn)為只要技術(shù)不斷地發(fā)展和優(yōu)化，它是必不可少的環(huán)節(jié)。

孫鑫：搜易貸在汽車金融領(lǐng)域，關(guān)注時(shí)間非常久，您怎么理解相關(guān)技術(shù)給互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的變化？

范學(xué)紅（搜易貸CRO）：這個(gè)題目蠻大的。首先第一點(diǎn)，大家都看好汽車行業(yè)的發(fā)展。搜易貸是互聯(lián)網(wǎng)信用平臺(tái)，我們不只是關(guān)注汽車產(chǎn)業(yè)鏈，我們也在很多渠道合作汽車金融業(yè)務(wù)，在看資產(chǎn)質(zhì)量、資產(chǎn)能力和安全性。汽車金融不局限于互聯(lián)網(wǎng)金融，它包括傳統(tǒng)金融，它是行業(yè)升級(jí)換代的推動(dòng)器。

第二個(gè)，我們看到征信在逐漸放開，包括政策、法律環(huán)境、技術(shù)能力都在快速提升。我們整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，包括聯(lián)防聯(lián)控，包括對(duì)客戶的全景了解，金融科技能改變更多事情。

第三個(gè)，互聯(lián)網(wǎng)金融在整個(gè)金融體系里面，還是比較小的方面，但國家金融需要?jiǎng)?chuàng)新的方式，互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)是風(fēng)控，但是風(fēng)控更主要是信用，也包括對(duì)資產(chǎn)的獲取。

把這三點(diǎn)結(jié)合起來，我相信互聯(lián)網(wǎng)汽車金融，會(huì)產(chǎn)生更好的服務(wù)體驗(yàn)。

孫鑫：金融科技等等新技術(shù)，為我們汽車金融帶來了改變，建元資本怎樣利用新資源來開展業(yè)務(wù)？

梁（建元資本風(fēng)險(xiǎn)管理部副總裁）：

8年前，做汽車金融之前，征信系統(tǒng)還沒有覆蓋到那么廣，數(shù)據(jù)有限，當(dāng)時(shí)我們還是跟上海資信，包括跟鵬元有合作。但經(jīng)過多年發(fā)展，現(xiàn)在征信覆蓋得越來越細(xì)分。比如會(huì)有貸前的反欺詐數(shù)據(jù)，貸后的催收、資產(chǎn)管理等。

還有一個(gè)是越來越場景化，之前大家非常依賴央行征信報(bào)告，但是現(xiàn)在，第三方大數(shù)據(jù)公司，車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，都可以幫助到汽車金融。

回到建元資本，我們也在大數(shù)據(jù)征信做嘗試。一個(gè)優(yōu)勢，可以直連人民銀行個(gè)人征信系統(tǒng)。對(duì)于汽車金融業(yè)態(tài)，我們c其他機(jī)構(gòu)相比，客群有很大差異，可能是中低收入人群，甚至市場沉入四、五線城市，這種情況下，雖然可以查到央行征信報(bào)告，但是是空白的報(bào)告。這個(gè)時(shí)候，就要更多借助一些大數(shù)據(jù)征信，包括金融科技的手段。

我們?cè)诮鹑诳萍加幸恍┩度耄热绶雌墼p引擎，人行征信，還有高頻率家訪等。現(xiàn)在有了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的支持，我們可以進(jìn)行多頭負(fù)債、互聯(lián)網(wǎng)社交行為等等的分析，從而建立一套綜合的反欺詐搜索引擎。

接下來，我們建立自動(dòng)決策的評(píng)分模型，通過和征信數(shù)據(jù)公司合作，挖掘客戶數(shù)據(jù)，比如說銀行卡交易信息，平臺(tái)借貸信息，手機(jī)信息，通話信息，包括車輛信息。通過這樣一套機(jī)制，能夠標(biāo)準(zhǔn)處理大量審批。在貸后，我們也建立了動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。

當(dāng)然，作為融資租賃行業(yè)的新公司，通過聚合各方資源，我們將結(jié)合自己業(yè)務(wù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)的累積、市場的發(fā)展，不斷的優(yōu)化調(diào)整我們的體系。

孫鑫：搜易貸在平行進(jìn)口車部分市場占有率比較高，但是眾所周知，它的生態(tài)鏈也會(huì)更加復(fù)雜。面對(duì)這樣的業(yè)務(wù)，您們?cè)趺纯刂骑L(fēng)險(xiǎn)？

范學(xué)紅：搜易貸從一年多以前，確定了平行進(jìn)口車的領(lǐng)域。我們首先與港口大貿(mào)易商合作，然后與金融商合作。平行進(jìn)口車其實(shí)并沒有很多環(huán)節(jié)，它的配置和價(jià)格，可能在市場認(rèn)知，并沒有那么透明公開。

平行進(jìn)口車把控風(fēng)險(xiǎn)，第一不僅是看車，同時(shí)還要看企業(yè)本身的資質(zhì)，包括信用評(píng)估。另外，我們也關(guān)注車的交易流程，比如是不是真實(shí)訂單，有無貿(mào)易背景。

另外，我們也跟大數(shù)據(jù)跟征信方合作，對(duì)車的市場價(jià)格，對(duì)個(gè)人的大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。另外，我們也是把車的資產(chǎn)做合理的質(zhì)押和抵押，保證資產(chǎn)的安全。

孫鑫：李總，除了央行的數(shù)據(jù)外，上海資信是不是還有一些其他的服務(wù)？

李奕：上海資信作為央行下屬的機(jī)構(gòu)，對(duì)兩個(gè)層次的金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。一個(gè)是持牌的，本身是有資質(zhì)接入央行征信的。持牌機(jī)構(gòu)在沒有接入央行征信之前或者接入以后，還有一些白戶，在央行沒有數(shù)據(jù)。這一領(lǐng)域，上海資信在互聯(lián)網(wǎng)做得比較多，最開始是P2P網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)。

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文5

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；銀行發(fā)展；機(jī)遇；挑戰(zhàn)

中圖分類號(hào)：F832.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技術(shù)的發(fā)展為銀行的發(fā)展帶來更多的機(jī)遇，同時(shí)也帶來較大的挑戰(zhàn)，尤其是近幾年來，信息數(shù)據(jù)正在迅速的膨脹，如果銀行不能夠掌握更好的發(fā)展方向，可能會(huì)影響到銀行的管理質(zhì)量。進(jìn)入2012年以來，大數(shù)據(jù)庫概念逐漸被人們所熟知，在這樣的背景下，需要銀行關(guān)心系統(tǒng)數(shù)據(jù)的管理質(zhì)量，及時(shí)分析數(shù)據(jù)中存在的問題，從而更好的保證銀行的發(fā)展質(zhì)量水平。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，為銀行今后的發(fā)展提供了機(jī)遇，同時(shí)也帶來了一定的挑戰(zhàn)。只有通過對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代有著科學(xué)的認(rèn)識(shí)，在能夠保證銀行的信息數(shù)據(jù)管理水平。

一、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及意義

（一）大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)有自身的特點(diǎn)，首先它的數(shù)據(jù)規(guī)模比較大，而且增加相對(duì)比較迅速，從原有的TB級(jí)別躍升至PB甚至是EB級(jí)別，這樣會(huì)增加銀行信息管理系統(tǒng)的運(yùn)行壓力，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)的癱瘓。其次，大數(shù)據(jù)的類型相對(duì)較多，既包含有傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)也包含較多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)在進(jìn)行處理時(shí)，對(duì)系統(tǒng)的要求更加嚴(yán)格，系統(tǒng)分析能力需要進(jìn)一步的提升。再次，數(shù)據(jù)的價(jià)值非常關(guān)鍵，而且存在比較大的隱蔽性，這樣就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析能力下降，對(duì)于銀行的系統(tǒng)來說，運(yùn)行壓力會(huì)大大上升。

（二）意義

隨著我國商業(yè)的發(fā)展，銀行原有的數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)不能夠適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，只有建立更加完善的管理系統(tǒng)，才能夠更好的提升銀行管理質(zhì)量水平。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫在對(duì)數(shù)據(jù)分析要建立在模型基礎(chǔ)之上，而且數(shù)據(jù)的分析大都是企業(yè)自身信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的運(yùn)行數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)一般都具有標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)。但是當(dāng)前許多企業(yè)的發(fā)展需要非機(jī)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支撐，尤其是物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)日益成熟的階段，需要建立更加完善的非結(jié)構(gòu)化的信息系統(tǒng)，幫助企業(yè)進(jìn)行更加全面的數(shù)據(jù)分析，提升企業(yè)的運(yùn)行效率和管理質(zhì)量，最終達(dá)到企業(yè)市場發(fā)展的目標(biāo)。

二、銀行發(fā)展的應(yīng)對(duì)策略

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，銀行要想更好的發(fā)展就要轉(zhuǎn)變?cè)械陌l(fā)展方式，積極引進(jìn)先進(jìn)的信息技術(shù)，提升銀行內(nèi)部的管理質(zhì)量。尤其是在電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展喜愛，市場的敏感度在不斷上升，大數(shù)據(jù)在這樣的環(huán)境下有著更加明顯的分析優(yōu)勢。但是如果進(jìn)入到金融領(lǐng)域就會(huì)對(duì)其產(chǎn)生比較大的不利影響。因此需要銀行制定出更加科學(xué)的應(yīng)對(duì)策略，保證銀行的發(fā)展質(zhì)量水平。當(dāng)前我國互聯(lián)網(wǎng)以及阿里巴巴等已經(jīng)開始使用大數(shù)據(jù)庫技術(shù)來提供相應(yīng)的金融服務(wù)，比如支付寶、淘寶網(wǎng)等，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來對(duì)客戶進(jìn)行分析，決定是否給企業(yè)貸款。在這樣的過程中幾乎不用人工干預(yù)，因此可以體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)越性。

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)榻窈筱y行的發(fā)展提供更加寬闊的平臺(tái)，這已經(jīng)成為金融業(yè)發(fā)展的必然趨勢。對(duì)于銀行來說，他們?cè)跈C(jī)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理上技術(shù)比較先進(jìn)，比如客戶的基本身份信息，但是對(duì)于客戶的其他信息銀行都不夠了解，比如客戶的性格特征、興趣愛好以及生活習(xí)慣等，這樣就會(huì)使得銀行信息不全，在貸款時(shí)就會(huì)產(chǎn)生比較大的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中，銀行對(duì)網(wǎng)頁瀏覽信息以及客戶之間資金往來信息處理上比較困難，進(jìn)而會(huì)因想到整個(gè)銀行系統(tǒng)的發(fā)展水平。因此需要銀行提升對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的認(rèn)識(shí)，增強(qiáng)大數(shù)據(jù)的處理能力，使其在金融市場競爭中獲得更加有利地位。銀行還要加大與電子商務(wù)企業(yè)的合作，獲得更多的客戶信息，在大數(shù)據(jù)的分析中得到更多的信息，進(jìn)而更好的保證客戶需求，提升銀行的服務(wù)質(zhì)量。

在大數(shù)據(jù)的平臺(tái)支持下，銀行的發(fā)展還需要加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，不但完善銀行內(nèi)部的管理結(jié)構(gòu)，從而更好的滿足銀行發(fā)展的需求，降低銀行的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)，提升銀行的服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)在大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持下，銀行還能夠掌握更多的客戶信息，改善自身與客戶之間的交互，簡化銀行業(yè)務(wù)，為銀行的發(fā)展帶來更多的機(jī)遇。并且在未來的銀行數(shù)據(jù)分析中更趨向于數(shù)據(jù)分析的挖掘，為銀行的提供更多的非結(jié)構(gòu)化信息，不斷豐富銀行企業(yè)的業(yè)務(wù)形式，改變銀行的服務(wù)水平，最終達(dá)到銀行發(fā)展的目標(biāo)。

三、銀行發(fā)展面臨挑戰(zhàn)

（一）大數(shù)據(jù)庫建設(shè)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，銀行所面臨的競爭在不斷增多，它不僅僅來自同行業(yè)的競爭，同時(shí)還來自外部的挑戰(zhàn)，如果銀行企業(yè)不能夠找到更加科學(xué)的管理方式，最終會(huì)影響到銀行在市場競爭中的發(fā)展地位。傳統(tǒng)的商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫二本能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，而且操作相對(duì)簡單。但是在大數(shù)據(jù)背景下，以往的數(shù)據(jù)庫分析能力不能夠滿足銀行數(shù)據(jù)發(fā)展的需求，尤其是在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)不斷增多的情況下，增加了銀行的信息風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)銀行發(fā)展帶來較大的挑戰(zhàn)。除此之外，一些大數(shù)據(jù)大多數(shù)都是類型豐富的碎片化數(shù)據(jù)，沒有相對(duì)固定的模式，分析環(huán)境相對(duì)較為復(fù)雜，給銀行的精細(xì)化管理和專業(yè)化經(jīng)營都帶來巨大的挑戰(zhàn)性。

（二）銀行人才培養(yǎng)

信息時(shí)代的帶來，大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展模式已經(jīng)被越來越多的企業(yè)和銀行所采納，這樣可以更好的滿足企業(yè)的發(fā)展，適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需求。但是大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析存在較大的差別，當(dāng)前銀行的管理還主要是基于報(bào)表數(shù)據(jù)以及部分?jǐn)?shù)據(jù)模型，不能夠描繪出全面的經(jīng)營結(jié)構(gòu)圖示。通過大數(shù)據(jù)模式的分析，可以更好的展現(xiàn)出銀行發(fā)展方式，提升銀行的數(shù)據(jù)管理效率。這就需要先進(jìn)的技術(shù)人員，不斷提升銀行內(nèi)部人員的技術(shù)水平，能夠掌握更加先進(jìn)的信息管理方式，充分利用大數(shù)據(jù)對(duì)銀行信息管理系統(tǒng)進(jìn)行改造升級(jí)，不斷滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)建立時(shí)不僅需要技術(shù)支撐，還需要人員素質(zhì)的提升，這樣才可以保證銀行內(nèi)部的信息處理效率，保證銀行各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性，為銀行今后的發(fā)展提供更多的數(shù)據(jù)，減少銀行的市場風(fēng)險(xiǎn)。但是銀行人員的素質(zhì)培養(yǎng)不是一蹴而就的，他需要銀行內(nèi)部加大對(duì)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)工作的認(rèn)識(shí)，提升員工的大數(shù)據(jù)管理觀念，掌握更多信息技術(shù)，在今后的發(fā)展能夠充分發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢，提升銀行市場發(fā)展質(zhì)量。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展給銀行的發(fā)展帶來了許多的挑戰(zhàn)，因此需要企業(yè)抓住發(fā)展的機(jī)遇，改變自身的發(fā)展模式，衍生出更多的商機(jī)，在發(fā)展中做出更加科學(xué)的方案，加強(qiáng)銀行企業(yè)應(yīng)對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)的能力，最終保證銀行的健康發(fā)展。

四、大數(shù)據(jù)在銀行中的應(yīng)用場景

（一）客戶管理

在大數(shù)據(jù)的分析中，首先需要建立科學(xué)的客戶管理方式，從而保證銀行的客戶信息管理質(zhì)量。尤其是在當(dāng)前我國社交網(wǎng)絡(luò)的背景下，服務(wù)的渠道和方式在不斷增多，以往的銀行數(shù)據(jù)分析模式已經(jīng)不能夠適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需求，通過建立大數(shù)據(jù)客戶管理模式，能夠讓銀行在制定發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)從產(chǎn)品的角度出發(fā)，結(jié)合客戶信息需求，開發(fā)出更加適合市場發(fā)展的銀行商品，為客戶提供更加完美的銀行服務(wù)。在客戶管理的過程中，銀行可以充分利用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，通過對(duì)客戶的社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)以及終端設(shè)備等產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而建立更加全面的客戶信息，針對(duì)不同客戶的需求開發(fā)出不同的商品，增強(qiáng)銀行服務(wù)質(zhì)量，減少客戶的流失。比如在客戶流失數(shù)據(jù)分析中，銀行可以借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)搜集到客戶的行為信息記錄，并且分析出客戶流失的原因，找到自身服務(wù)中存在的問題，及時(shí)調(diào)整自身的發(fā)展路線，減少該類客戶的流失數(shù)量，保證銀行的利益。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理

在銀行的市場發(fā)展中必然會(huì)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，因此需要銀行管理人員建立良好數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析部門，從而更好的滿足銀行市場的發(fā)展需求。但是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的產(chǎn)生，原有的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能夠適應(yīng)市場風(fēng)險(xiǎn)分析的發(fā)展趨勢，需要銀行風(fēng)險(xiǎn)管理人員利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，加強(qiáng)與社會(huì)媒體的互動(dòng)，及時(shí)了解金融市場的發(fā)展動(dòng)向，建立更加科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)據(jù)，為銀行的市場發(fā)展奠定良好的環(huán)境，降低銀行的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)。

（三）營銷管理

銀行在營銷過程中也可以借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過對(duì)形式多樣的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、挖掘，將客戶分為不同的群體，并為其提供更加專業(yè)化的服務(wù)，提升銀行的信譽(yù)形象。同時(shí)在這樣的分析中還有助于獲取用戶信息，了解客戶的消費(fèi)習(xí)慣和風(fēng)險(xiǎn)收益偏好等，為客戶打造隔年個(gè)性化的產(chǎn)品營銷服務(wù)方式，將最適合的產(chǎn)品介紹給用戶，提升銀行的營銷管理質(zhì)量，保證銀行的營銷精準(zhǔn)性，保證客戶對(duì)銀行的認(rèn)可程度。

五、總結(jié)

綜上所述，銀行的發(fā)展需要大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的支撐，從而為其提供更加良好的環(huán)境，增強(qiáng)銀行的市場競爭活力。同時(shí)在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下，銀行還可以降低自身的市場風(fēng)險(xiǎn)，掌握更加全面的客戶信息，制定出更加科學(xué)的營銷發(fā)展方案，提升銀行的市場競爭力，在金融行業(yè)中處于更加有利地位。但是在發(fā)展過程中也存在一定的挑戰(zhàn)，需要銀行不斷去克服，找到更加適合自身發(fā)展的道路。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳蓓，劉海光.淺析大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息安全[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2013（15）：13-14.

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文6

“IBM對(duì)大數(shù)據(jù)有自己獨(dú)到的觀點(diǎn)。”IBM軟件集團(tuán)大中華區(qū)業(yè)務(wù)分析洞察及智慧地球解決方案總經(jīng)理卜曉軍在主題為“大數(shù)據(jù)·大洞察·大未來”的年度大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略會(huì)上的發(fā)言舉重若輕。的確，IBM嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹腔鄯治龆床旆椒ㄕ摗⑼晟频拇髷?shù)據(jù)平臺(tái)解決方案以及廣泛深刻的行業(yè)落地實(shí)踐，讓IBM有底氣宣布即將馴服大數(shù)據(jù)，IBM的大數(shù)據(jù)平臺(tái)或許就是企業(yè)正在苦苦尋找的“長鞭”和“韁繩”。

對(duì)付大數(shù)據(jù)4個(gè)V

大數(shù)據(jù)的3V特點(diǎn)（Volume、Velocity、Variety）已無需贅言——“過去兩年里所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量占到人類有史以來所積累的數(shù)據(jù)總量的90%”，“每秒鐘有500萬筆交易發(fā)生，每天有5億個(gè)通話記錄產(chǎn)生”，“80%的數(shù)據(jù)增長來源于圖片、視頻和文檔”。這就意味著在應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)，要集成和管理高容量、即時(shí)、多類型和分散來源的數(shù)據(jù)。

“這一切只是開始。”卜曉軍補(bǔ)充道，“3V只是對(duì)大數(shù)據(jù)最基本特征的歸納，實(shí)際上，大數(shù)據(jù)向外延伸的涵義很豐富。”IBM就歸納總結(jié)了第4個(gè)V——Veracity（真實(shí)和準(zhǔn)確），為什么第4個(gè)V足以與前3個(gè)V相提并論？“這是因?yàn)椋挥姓鎸?shí)而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)才能讓對(duì)數(shù)據(jù)的管控和治理真正有意義。”隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限性被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息治理以確保其真實(shí)性及安全性。

如何充分應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的4V特性，成為了想獲取大數(shù)據(jù)深層價(jià)值者面前的一道難題。基于“3A5步”動(dòng)態(tài)路線圖的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略再次體現(xiàn)了IBM完整的軟件體系架構(gòu)和綜合能力。

“單獨(dú)談大數(shù)據(jù)沒有意義，正如認(rèn)為Hadoop足以解決大數(shù)據(jù)所有問題一樣過于片面。”IBM軟件集團(tuán)大中華區(qū)信息管理軟件總經(jīng)理盧偉權(quán)強(qiáng)調(diào)，“大數(shù)據(jù)應(yīng)該滲透到企業(yè)的IT架構(gòu)中，這就要求大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備在信息原有的形式上進(jìn)行進(jìn)一步的分析、使所有的數(shù)據(jù)具有可視性并被有效用來分析、為新的分析應(yīng)用開發(fā)更加有效的環(huán)境、優(yōu)化與合理分配工作量、安全與治理等能力，兼容企業(yè)級(jí)的可用性、管理性、安全性和集成性。”

Hadoop缺乏數(shù)據(jù)管理的能力，IBM將Hadoop整合到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中并結(jié)合已有的產(chǎn)品，由此以四大核心能力Hadoop系統(tǒng)、流計(jì)算、數(shù)據(jù)倉庫和信息整合與治理為支點(diǎn)提供端到端的大數(shù)據(jù)解決方案。

盧偉權(quán)總結(jié)道：“IBM將數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域里多年積累的經(jīng)驗(yàn)，和對(duì)用戶需求的高度考量融合到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，通過‘增強(qiáng)’的理念把大數(shù)據(jù)解決方案有機(jī)整合到客戶現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺(tái)上，保護(hù)客戶現(xiàn)有的投資，在不擯棄傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的前提下，通過信息整合和治理等工具，為客戶創(chuàng)造效率和成本的最佳平衡。”

落腳點(diǎn)是行業(yè)應(yīng)用

不落實(shí)到行業(yè)，不出示行業(yè)應(yīng)用，人們對(duì)大數(shù)據(jù)的感知仍然會(huì)停留在“它僅僅是一個(gè)技術(shù)趨勢”的膚淺層面。只有讓大數(shù)據(jù)成為新的解決業(yè)務(wù)問題的手段，才能打破大數(shù)據(jù)懷疑論者的疑慮，才能說明大數(shù)據(jù)可用——正如《哈佛商業(yè)評(píng)論》英文版總編輯阿迪·伊格內(nèi)休斯所言，“大數(shù)據(jù)就在那里，關(guān)鍵看它如何為你的公司所用”。

“端到端的總體技術(shù)，包括信息治理和集成、大數(shù)據(jù)管理、實(shí)時(shí)分析，最后的落腳點(diǎn)是行業(yè)應(yīng)用。”IBM中國開發(fā)中心信息管理首席架構(gòu)師及大數(shù)據(jù)架構(gòu)師陳奇說明技術(shù)服務(wù)于商業(yè)是終極追求。

行業(yè)應(yīng)用場景是IBM大數(shù)據(jù)策略最有力的說客，在數(shù)個(gè)主要行業(yè)中應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)場景和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的分享讓其優(yōu)勢不言自明。

伴隨著制造業(yè)演變?yōu)椤肮?yīng)鏈核心模式”，IBM軟件集團(tuán)制造事業(yè)群總經(jīng)理蕭丁瑞希望制造業(yè)企業(yè)在IBM的幫助下實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的可見性，以快速有效的方式處理供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)，弱化需求與供給之間的波動(dòng)傳導(dǎo)，達(dá)到產(chǎn)銷協(xié)同。

IBM軟件集團(tuán)大中華區(qū)架構(gòu)師總經(jīng)理林旭認(rèn)為，隨著競爭不斷激化，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和客戶行為預(yù)測成為運(yùn)營商搶占的高地。IBM有能力幫助電信公司整理分散數(shù)據(jù)，管理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)獲取用戶行為分析，增強(qiáng)客服效率和業(yè)務(wù)推送精準(zhǔn)度。

“在金融行業(yè)中，客戶數(shù)據(jù)是最珍貴的，這就決定了大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須是對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的補(bǔ)充和增強(qiáng)。”IBM軟件集團(tuán)大中華區(qū)銀行業(yè)解決方案高級(jí)顧問陳劍指出，“此外，金融行業(yè)除了對(duì)于用戶行為預(yù)測和實(shí)時(shí)處理等需求之外，還面臨著風(fēng)險(xiǎn)和欺詐的巨大挑戰(zhàn)。”IBM大處理解決方案可建立風(fēng)險(xiǎn)模型，通過實(shí)時(shí)匹配交易行為模型，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和欺詐進(jìn)行監(jiān)控，并補(bǔ)充和增強(qiáng)原有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫中客戶檔案和信息。

事實(shí) 說話

【黃河水利委員會(huì)】

IBM與黃河水利委員會(huì)合作，幫助其構(gòu)建黃河數(shù)據(jù)交換與共享服務(wù)平臺(tái)，高效適應(yīng)水利系統(tǒng)工程復(fù)雜性的需求。通過利用IBM InfoSphere軟件，黃河水利委員會(huì)得以連接各個(gè)孤立的數(shù)據(jù)中心到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與共享服務(wù)平臺(tái)，有效消除了各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和各組織結(jié)構(gòu)之間的信息孤島，簡單獲取黃河數(shù)據(jù)資源的單一視圖，并確保了數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和一致性，同時(shí)首次實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的可視化統(tǒng)一管理——在防汛減災(zāi)、水量調(diào)度、工程管理、辦公自動(dòng)化、水土保持、遙感監(jiān)測、檔案管理等方面顯著提升業(yè)務(wù)管理水平，推進(jìn)更智慧的“數(shù)字黃河”。

【越南東方商業(yè)銀行】

IBM與越南東方商業(yè)銀行展開合作，利用IBM Netezza數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)、IBM Cognos業(yè)務(wù)分析軟件、IBM InfoSphere Data Stage Solution以及IBM銀行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫模型和相應(yīng)的軟件服務(wù)等。IBM Netezza數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)為東方商業(yè)銀行所有部門的業(yè)務(wù)人員直接部署分析能力，包括銷售、市場營銷、產(chǎn)品開發(fā)和人力資源，支持其處理客戶、業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并最終實(shí)現(xiàn)其從綜合型銀行向零售型銀行的轉(zhuǎn)型，助力東方商業(yè)銀行建立以客戶為中心的商業(yè)體制，依此開展零售銀行業(yè)務(wù)，并力爭達(dá)成在2015年前成為越南十佳品牌股份制銀行的目標(biāo)。