近年來，大數據技術結合雲計算、區塊鏈、人工智能等新技術滲透到金融領域，釋放出裂變式的創新活力和應用潛力，給包括金融公司在內的金融行業帶來巨大機遇。
近年來，中國金融科技發展迅速，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智能、雲計算、移動互聯網等技術與金融服務的深度融合，極大地推動了我國金融業的轉型升級，幫助金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業的整體發展。在這個發展過程中，大數據技術最為成熟，應用最為廣泛。從發展特點和趨勢看，“金融雲”的快速建設為金融大數據的應用奠定了基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷加強。人工智能正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，為金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業非常廣泛，包括政治、教育、媒體、醫藥、商業、工農業、互聯網等等。各行業對大數據的定義尚未統壹。大數據的特點可以概括為“4V”。
第壹，數據量大，海量也許是大數據最相關的特征。
第二，數據類型多種多樣。大數據不僅包括以交易為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。
第三，價值密度低，大數據體量巨大，但數據中的價值密度很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索可能只有幾秒鐘。
第四，處理速度快，大數據要求處理速度快，時效性強，要求實時或準實時處理。
金融行業壹直非常重視大數據技術的發展。與常規的經營分析方法相比，大數據可以使經營決策具有前瞻性，使企業戰略的制定過程更加理性，實現生產資源的優化配置，根據市場變化快速調整經營策略，提高用戶體驗和資金周轉率，降低庫存積壓風險，從而獲得更高的利潤。
目前，大數據在金融行業的典型應用場景有以下幾個方面:
在銀行業的應用主要表現在兩個方面:壹是信用風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往信貸數據、交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可以提供前瞻性的預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業的投資、控股、借貸、擔保以及股東與法人的關系，形成企業之間的關系圖譜，有利於企業分析和風險控制。
在證券行業的應用主要如下:
首先是股市預測。大數據可以有效拓寬證券公司量化投資數據的維度，幫助其更準確地了解市場。通過構建更多的量化因子，投研模型將更加完善。
二是股價預測。大數據技術通過收集和分析微博、朋友圈、專業論壇等社交網絡的結構化和非結構化數據，形成市場的主觀判斷因素和投資者的情緒得分，從而量化人為因素對股價的變化預期。
三是智能投資顧問。智能投資咨詢業務提供在線投資咨詢服務，基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依托大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理解決方案。
在互聯網金融行業的應用就是精準營銷。大數據通過對用戶的多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統、催收系統，可以降低消費信貸業務的違約風險。
金融大數據典型案例分析
以便實時接收電子渠道的交易數據，並將系統的業務數據整合到銀行中。中國交通銀行想通過規則實現快速建模、實時報警、在線智能監控報表等功能，實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據。
該系統通過為交行銀行卡中心構建反欺詐模型、實時計算和實時決策系統，幫助銀行卡中心擁有海量歷史數據和日均2000萬以上的日誌增量，從而形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據采集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量、高並發的在線行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，提供實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘和構建，定期更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該行迅速監測到電子渠道產生的虛假賬戶、偽裝賬戶、異常登錄、頻繁登錄等新的風險和欺詐；系統運行穩定，每天處理2000多萬條日誌，實時識別近萬個風險行為並預警。數據接入、報警計算、案件調查的整體處理時間從幾個小時縮減到幾秒鐘，監控時效提升了近3000倍。上線三個月已經幫助卡中心挽回了數百萬元的風險損失。
百度的搜索技術正在全面註入百度金融。百度金融使用的梯度增強決策樹算法可以分析大數據的高維特征，在知識分析、總結、聚合、提煉等方面有其獨到之處。其深度學習能力可以利用數據挖掘算法更好地解決大數據價值密度低的問題。百度“巖石”系統基於每天654.38+000億次搜索，在200多個維度精準刻畫8.6億個賬戶，有效劃分人群，為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息查驗、信用評級等服務。該系統已為百度內部信貸業務攔截欺詐用戶數十萬，攔截不良資產數十億，降低人力成本數百萬，與近500家社會金融機構合作，幫助其提升整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術給金融行業帶來了裂變式的創新活力，應用潛力明顯，但在數據應用管理、業務場景整合、標準統壹、頂層設計等方面的瓶頸亟待突破。
壹是數據資產管理水平仍有待提高。主要體現在數據質量不高、采集方式單壹、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有數據系統架構相對復雜，涉及系統平臺和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，大數據分析在金融行業的應用模式還處於起步階段，成熟的案例和解決方案還相對較少，需要大量的時間和成本進行研究和試錯。系統誤判率比較高。
第三，行業標準和安全規範仍有待完善。金融大數據缺乏統壹的存儲管理標準和互操作平臺，對於個人隱私的保護尚未形成可信的安全機制。
第四，頂層設計和支持政策有待加強。金融機構之間數據壁壘明顯，碎片化問題突出，缺乏有效的整合和協調。同時，行業應用缺乏整體規劃，具有分散性、臨時性、壓力性等突出特點，信息價值開發仍有較大潛力。
上述問題，壹方面需要國家出臺促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時也需要行業分階段推進金融數據的開放、共享和統壹平臺建設，加強行業標準和安全規範。只有這樣，大數據技術才能在金融行業穩步應用和發展，不斷推動金融行業的發展和升級。