如今，無論人們所正在尋找的行業或業務，都很難將主要業務決策與大數據分開。當涉及到金融和貿易行業時，大數據的影響將會每天都能感受得到，這是一個事實。

大數據金融是什麼？

大數據金融是指藉助分佈式存儲、雲計算和機器學習技術，對全體數據（而不是抽樣數據）、多維數據（而不只是結構化數據）進行特徵提取、關聯分析、建模及融合、識別和預測，幫助金融企業進行風險管理、投資決策。

大數據金融是科技金融的一個細分，衡量大數據金融的效果的標準是能否低成本、批量的實現較高水準的個性化客戶服務。

大數據技術不是要取代傳統的專家職能，而是要融合系統的專家知識和專家系統。

為何大數據金融前景巨大？

1、金融行業的市場規模很大。根據IDC的數據，中國金融業每年IT投入在1000-2000億之間，其中軟件與服務投入佔比超過50%。

2、金融行業數據爆炸式增長，需要有效利用。網上銀行、手機銀行的發展和銀行新業務、新產品、新用戶的增多，銀行的數據量爆發式增長，需要穩定可靠的IT系統作為業務的保障，數據分析的規模和複雜度都超過了傳統數據庫的處理能力。

3、金融行業面臨轉型，急需大數據提高運營能力。 尤其是，目前金融業競爭異常激烈，傳統高淨值客戶、低風險已被傳統優勢企業壟斷，競爭的主要場地已經轉移到中低產階級，這部分客戶淨值低、風險高，但數量眾多，金融服務需求強。

大數據時代金融行業受到的衝擊和變革

一、數據挖掘、存儲、計算解決方案：

隨著金融機構網上業務的發展，數據量正呈現爆發式增長。比如銀行業每創收100萬美元，平均就會產生820GB的數據。本應該提供堅實後盾的“IOE”配備在海量數據面前漸漸顯得力不從心。受限於單臺服務器縱向升級代價太高，各應用系統的數據集市往往物理資源上獨立配置不能共享，造成重複存儲的冗餘數據和較多信息孤島，加大了總體硬件資源投入成本。尤其是金融業對IT系統的可靠性和穩定性要求極高，系統故障常常意味著直接的金錢損失。

二、運營分析

數據驅動企業決策，成為大數據技術下企業運營發展的方向，金融業也不例外。尤其是金融業市場化競爭日趨激烈，互聯網金融迅猛發展，零售業務成為銀行轉型方向。因此需要深度挖掘客戶金融服務需求、提升綜合經營能力。然而目前金融業務流程很多是依靠領導者的管理經驗，而不是科學的數據分析。

利用大數據，對銀行龐大的日常經營數據進行分析，可以提升金融機構的經營效率。比如對銀行來說全國對私客戶行為數據和全轄機構客戶各指標數據量非常大。管理層需要通過各種指標的比對、趨勢、佔比、排名等方式來感知當前全轄全業務的運營狀況。因此可以具有大數據處理能力的BI工具來提升業務效率和洞察力。

三、精準營銷

互聯網金融深刻改變著傳統金融經營模式和經營格局，以P2P、眾籌、理財工具、手機銀行等為先鋒部隊的電子銀行渠道可以不間斷地為客戶提供更加便利的全方位服務，全新的互聯網渠道對傳統渠道的替代已越來越明顯。而在互聯網流量獲取方面，面臨激烈的競爭，傳統金融機構並無優勢。

在移動應用領域，傳統的推廣方式包括：在應用市場上做優先排名，在搜索引擎上購買競價排名，在一些流量入口上購買廣告鏈接，甚至在地鐵公交電視上購買平面及視頻廣告。而這種屬於粗放式的廣告投放，投放效果差，獲客成本高，部分互聯網金融類移動應用獲取用戶的成本高達8元，留住一個用戶的成本接近80元，而得到一個優質付費用戶的費用則高達600元瞭解用戶特點。而大數據精準營銷針對其個性化的特性和需求，進行更為精準的廣告投放，從而將獲取用戶的成本大幅降低。

四、反欺詐識別:

隨著互聯網的快速發展，網絡機器人也越來越普遍。50%的網絡流量來自網絡機器人，網絡機器人對互聯網數據的暴力訪問給互聯網平臺的數據安全和性能都帶來了消極的影響。而傳統的網絡機器人應對策略在實際應用中效果甚微。

以保險公司為例，利用過去數據，尋找影響保險欺詐最為顯著的因素及這些因素的取值區間，建立預測模型，並通過自動化計分功能，快速將理賠案件依照濫用欺詐可能性進行分類處理，可以很大程度上解決車險欺詐問題，包括車險理賠申請欺詐偵測、業務員及修車廠勾結欺詐偵測等。在信貸領域直接的應用如黑名單用戶查詢、防止重複申請、虛假信息借貸等。

五、徵信及風控：

大數據徵信的數據並不僅僅包括傳統的信貸數據，同時也包括了與消費者還款能力、還款意願相關的一些描述性風險特徵，徵信的數據來源可以包括用戶的互聯網消費信息、社交信息、消費金融信息。大數據風控相對徵信來說，在價值鏈上更高，它利用大數據徵信的結果對客戶的還款能力和還款意願進行精細化評分，從而改變了傳統風控一刀切的現象。

六、智能投顧

智能投顧具有低費用、低門檻、易操作、高透明度四大優勢。傳統的投顧由專業人士擔任，主要針對高淨值人群，收取的費用一般達到2%，而基於互聯網的智能投顧，費用率低至0.5%甚至免費。傳統投顧主要針對高淨值客戶，而智能投顧面向中產階級額甚至低收入者。傳統投顧需要用戶保持溝通和反饋，而智能投顧，一旦用戶給出風險偏好，平臺自動篩選投資組合並彎沉該資產配置。傳統投顧依賴投資顧問的專業水平，而智能投顧追求可持續穩定的收益率。

七、企業和行業分析

基於工商數據、實地監測、微博評價、行業報告等多維數據，對目標企業的產業鏈、供應鏈、客戶、僱員、行業、關聯企業、產品銷售、知識產權、人力變化、資產管理、營業收入增長、產業鏈描述和分析、動態對比、客戶描等情況進行梳理，分析出影響企業投資價格的最新和重要影響因素的動態，為投資提供決策。

八、經濟指標預測

在宏觀經濟和預測中，經濟學家和監管官員往往基於傳統的計量經濟學的方法，先假定影響系統性風險的因素，然後按照假定設計模型，根據擬合數據進行預測。

大數據的處理方法是，對能獲得的全部微觀數據，運用數據挖掘、機器學習、數據可視化分析等技術對系統性風險進行量化，並通過尋找和監測與系統性風險高度相關的指標這一方法，實現對系統性風險的預測和中國經濟正處在新常態下，經濟形勢變化快，大數據有助於提高宏觀經濟分析的準確性和時效性。