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大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文第1篇

大數(shù)據(jù)技術(shù)概念及銀行應用的重要意義

大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)概念

大數(shù)據(jù)（Big Data）是一種在當前信息爆炸以及互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展背景下提出的關(guān)于非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)和相關(guān)關(guān)系數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。當前大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅是實體數(shù)據(jù)，而且包括相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、云計算等技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下，銀行企業(yè)將過往十幾年間積累的客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)行為、政府行為以及國家經(jīng)濟行為統(tǒng)一集中在一個數(shù)據(jù)庫中，利用相關(guān)關(guān)系來分析所需要預測的經(jīng)濟問題和進行金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計。當前大數(shù)據(jù)主要以下三個特點，第一是數(shù)據(jù)的整體性，大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)信息不再是隨機樣本，而是整體樣本，包括所有的經(jīng)濟行為；第二是數(shù)據(jù)的龐雜性，大數(shù)據(jù)不再執(zhí)著于數(shù)據(jù)收集的精確度，而是利用整體數(shù)據(jù)來分析和計算；第三是數(shù)據(jù)的相關(guān)性，不僅利用數(shù)據(jù)的因果關(guān)系，更多的利用相關(guān)關(guān)系來計算概率。

銀行應用大數(shù)據(jù)進行經(jīng)濟分析的重要作用

對于銀行等金融機構(gòu)，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以起到以下幾個重要作用。

提高經(jīng)濟預測能力：大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)了對未來短期內(nèi)的經(jīng)濟行為的預測，大數(shù)據(jù)帶來的不僅是對過往經(jīng)濟的總結(jié)，還能夠讓銀行在龐大的相關(guān)數(shù)據(jù)中分析出未來的經(jīng)濟發(fā)展趨勢。因此銀行使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提升經(jīng)濟預測能力。

實現(xiàn)金融統(tǒng)計管理智能化：通過大數(shù)據(jù)以及其配套計算機、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，讓銀行可以將不同的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)自動聚類和信息清洗，優(yōu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計的智能化管理，建立科學化的宏觀預測和金融統(tǒng)計工作。

完善風險規(guī)避能力：通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行可以完成更加精確地戰(zhàn)略布局，大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟分析概率可以幫助銀行更好的搭配資金結(jié)構(gòu)和營業(yè)結(jié)構(gòu)，通過金融組合來完成對潛在市場風險、宏觀經(jīng)濟風險以及國際金融風險的規(guī)避，降低金融危機對銀行的沖擊。

大數(shù)據(jù)時代下銀行構(gòu)建分析統(tǒng)計系統(tǒng)的應對措施

解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計問題

對于當前銀行機構(gòu)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式。應用在經(jīng)濟預測和金融分析中還存在不少問題。在數(shù)據(jù)技術(shù)上，銀行缺少動態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工具，對于市場數(shù)據(jù)的實時變化缺少挖掘和采集渠道；數(shù)據(jù)的分析和整理模型工具還需要進一步優(yōu)化，提煉系統(tǒng)對數(shù)據(jù)聚類程序和數(shù)據(jù)源的判斷能力；加強對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應用能力，完善對財務報表、賬簿等結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與經(jīng)營中的非結(jié)構(gòu)零散統(tǒng)計數(shù)據(jù)的對接，另外要提高對圖像、影音等隱藏信息的統(tǒng)計能力；加強與現(xiàn)代電商之間的金融數(shù)據(jù)合作，強化全社會體系下的大數(shù)據(jù)分析能力，健全信息共享機制。除此之外，還要進一步加強信息收集過程中的安全防護，合法收集數(shù)據(jù)，防止客戶隱私數(shù)據(jù)流出，強化互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)條件

完善數(shù)據(jù)分析技術(shù)的頂層設(shè)計

建立能夠立足經(jīng)濟預測和金融統(tǒng)計的大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行必須從頂層設(shè)計方面進行專業(yè)化的設(shè)計。銀行需要成立專門的大數(shù)據(jù)技術(shù)研究機構(gòu)和管理部門，負責針對大數(shù)據(jù)技術(shù)、系統(tǒng)開發(fā)、功能設(shè)計以及金融專業(yè)參數(shù)計算等工作，制定詳細的工作計劃。然后通過系統(tǒng)的會議，制定大數(shù)據(jù)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重點以及制度保障，推動并開發(fā)硬件設(shè)施、軟件工具以及分析工具，加強大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的專業(yè)組織與管理，探索大數(shù)據(jù)技術(shù)在經(jīng)濟預測以及金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計中的應用方向和應用方式。最后是完善大數(shù)系統(tǒng)在銀行總行以及各分行之間的數(shù)據(jù)聯(lián)合，完成數(shù)據(jù)的儲存和管理，建立從總行到分行到地市支行再到縣區(qū)支行的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在銀行各級部門中的布局。

加強專業(yè)經(jīng)濟預測、會融分析功能研發(fā)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)中的具體應用歸根結(jié)底還是要落在與金融業(yè)有關(guān)的業(yè)務方面。對此，銀行管理者必須加強對大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟領(lǐng)域應用的融合。比如，銀行可以借鑒瑞士銀行已開發(fā)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，使用“定向算法文本分析（簡稱DATA）”技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對經(jīng)濟的運行狀態(tài)進行預測分析，通過計算客戶的資金流通預測客戶對經(jīng)濟的感情態(tài)度，然后再給出“積極/消極”或是“樂觀/悲觀”等態(tài)度概率，從而加強對未來幾個月內(nèi)經(jīng)濟走向的預測。

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文第2篇

隨著大數(shù)據(jù)時代的全面到來，不管是市場環(huán)境還是相關(guān)的經(jīng)濟主體活動都發(fā)生了較大程度的變革。與之密切聯(lián)系的金融專業(yè)教學研究也在此基礎(chǔ)上面臨著新的挑戰(zhàn)，教學形式、課堂重點以及日常的學科滲透等，都需要結(jié)合現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)特征進行調(diào)整。老師們借助大數(shù)據(jù)思維支持的相關(guān)技術(shù)，對以往教學實踐中的突出問題進行了改正，也為新形勢下的金融教學提出了改進和提升的新思路。

關(guān)鍵詞：

大數(shù)據(jù)思維；金融學；運用策略

一、前言

金融學所研究的領(lǐng)域與大多數(shù)的應用型經(jīng)濟學一樣，博弈性與時效性特點相當明顯，從事金融學研究的學者以及任教的老師們，都需要經(jīng)常性的對市場、買賣關(guān)系雙方以及經(jīng)濟大環(huán)境給予關(guān)注，才能保證自己在金融學研究的所作所為是不落伍的、有現(xiàn)實意義的。金融學是一個復雜的知識系統(tǒng)，不僅包括大量的經(jīng)典經(jīng)濟理論、數(shù)據(jù)指標，還涵蓋多種分析經(jīng)濟問題的、解決經(jīng)濟問題的實踐性方案，這對于每個從事金融學研究和學習的人都是不可或缺的。金融學是一個與資金財富掛鉤的專業(yè)領(lǐng)域，相關(guān)的期貨期權(quán)、證券股票交易、銀行業(yè)、保險業(yè)等等的知識都是需要人們將雜亂、海量的數(shù)據(jù)分門別類，并做好統(tǒng)計與監(jiān)測，用數(shù)字以及指數(shù)的變化來實現(xiàn)對成本、利潤、風險的經(jīng)濟要素的控制。由此可見，數(shù)據(jù)是金融學研究的主要對象，這些數(shù)據(jù)的有效性、有序性、規(guī)律性等等，都需要金融專業(yè)人才進行探索，相關(guān)的教學工作也需要以此為基礎(chǔ)合理的展開。

二、大數(shù)據(jù)思維在金融領(lǐng)域以及金融教學中的滲透

大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，現(xiàn)階段飛速發(fā)展的經(jīng)濟以及復雜多元的經(jīng)濟環(huán)境都為金融行業(yè)工作者的日常工作造成了較大的困難，人們需要把雜亂無章的數(shù)據(jù)從各個社會角色和不同地域收集上來，并利用科學的算法將其整合成為具有經(jīng)濟學含義的表現(xiàn)形式，以此來反映和指導經(jīng)濟生活。在大量的數(shù)據(jù)面前，人們的工作顯得尤為關(guān)鍵，合理有效的統(tǒng)籌和控制是把握經(jīng)濟脈搏的重中之重。結(jié)合這樣的現(xiàn)狀，從事金融學研究的學者以及高校老師們，還需要把握時代特征，積極的引進和應用大數(shù)據(jù)思維衍生的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、交易操作系統(tǒng)嗎，以及金融管理預警系統(tǒng)，用大數(shù)據(jù)的思維來指導自身的研究與教學。特別是高校的金融專業(yè)教師們還應該有目的、有步驟的轉(zhuǎn)變金融專業(yè)研究和教學方法，增加學生與大數(shù)據(jù)直接接觸的機會，用有預見性的眼光提升高等教育階段工作的實效性。在一些經(jīng)濟文化比較發(fā)達的地區(qū)，大數(shù)據(jù)思維已經(jīng)進入了部分院校的課堂，一些老師也已經(jīng)將大數(shù)據(jù)所包含的解決問題的思路、數(shù)據(jù)分析途徑以及代表先科技水平的數(shù)據(jù)處理平臺等等相關(guān)要素灌輸給了學生們，金融專業(yè)的學生也在這種教學內(nèi)容和教學模式的雙重改進中獲得了走在時代前列的專業(yè)學習。除此之外，人們會發(fā)現(xiàn)還有一些區(qū)域或者院校的金融專業(yè)教學創(chuàng)新仍然存在一些不可避免的問題，類似的小瑕疵不僅不能夠?qū)崿F(xiàn)其貫徹大數(shù)據(jù)思維的初衷，還很有可能對學生學習形成誤導，擾亂老師們的引導體系，對金融專業(yè)教學研究形成危害。比如，一些院校投入大量金錢購買了近些年的金融專業(yè)知識數(shù)據(jù)庫，并在系統(tǒng)平臺上達成了多校合作共享，但實際上，鮮有學生知曉這一資源，更少有人使用，校方的疏于引導和宣傳，不僅導致了資源的浪費，還阻礙了學生專業(yè)領(lǐng)域的學習和探索。另外，有的院校在金融專業(yè)的教學模式與內(nèi)容仍然過于陳舊，相應的教學改革、課程改革并不能與現(xiàn)實的經(jīng)濟環(huán)境、市場環(huán)境形成一致的步調(diào)，這不僅喪失了該等教育人才培養(yǎng)的現(xiàn)實價值，也將會使自身教學活動逐步陷入困境。因此，在進行金融學研究時，人們不僅需要找準金融領(lǐng)域的發(fā)展脈搏，還需要及時的將新的元素注入到現(xiàn)實教學活動之中，不斷完善硬件設(shè)施的同時，積極進行教學模式的調(diào)整，這才能夠保證金融專業(yè)人才培養(yǎng)的靈活性與精準性。

三、大數(shù)據(jù)思維在金融學研究中的運用

(一)注重以人為本，保證大數(shù)據(jù)元素加入金融學研究的合理性

大數(shù)據(jù)是借助高精尖的數(shù)據(jù)分析工具而產(chǎn)生的，因此，金融學研究以及金融專業(yè)教學的改良需要將先進的設(shè)備工具和合理的人為操作結(jié)合起來，防止因個別的技術(shù)漏洞造成數(shù)據(jù)泄露、分析干擾等不可逆的錯誤，同時也為金融領(lǐng)域人才的日常工作提供便捷與高效的支持。老師們在進行金融相關(guān)專業(yè)的教學活動時，需要尤其的注意的就是以人為本。大數(shù)據(jù)工具以及思維并不能夠完全取代人們的自主思考和全局把控，因此人們需要在不斷培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維的同時把握好自身位置，做到既不過度依賴也不過分排斥，用合理的工作方法和教學方法去協(xié)調(diào)人數(shù)大數(shù)據(jù)時代特征的關(guān)系。老師們在研究教學改良的過程中應該做到循序漸進，逐步的將大數(shù)據(jù)的概念以及大數(shù)據(jù)思維灌輸給學生，用適當?shù)陌咐ハ驅(qū)W生闡釋大數(shù)據(jù)背景下的變革，在他們心中形成對大數(shù)據(jù)比較系統(tǒng)和客觀的認識。大數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)和形成需要站在科學的基礎(chǔ)之上，老師們在過程中需要將“人”作為先進技術(shù)和模式改良的出發(fā)點和落腳點，注重人的能動作用，從而讓學生利用自身所學合理的應用數(shù)據(jù)庫、實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，并在金融領(lǐng)域做好資本管理與風險控制，體現(xiàn)人在處理經(jīng)濟關(guān)系時的靈活性與巧妙性。

(二)將大數(shù)據(jù)金融環(huán)境與相關(guān)研究有機結(jié)合

大數(shù)據(jù)金融環(huán)境依然在人們所處的經(jīng)濟環(huán)境中發(fā)揮作用，個人投資理財、企業(yè)的融資、銀行保險業(yè)的系列活動等等都在利用高速的信息傳播技術(shù)與數(shù)據(jù)分析功能。與之密切相關(guān)的金融專業(yè)教學研究也應該將這些具有代表性的技術(shù)搬上課堂，幫助學生形成由感性到理性的認知變化。常規(guī)的金融專業(yè)教學以課本知識講授和模擬交易實習為主要表現(xiàn)形式，如今，大量的數(shù)據(jù)分析整合工具進入校園，老師們有義務在有限的時間內(nèi)讓學生對新事物進行了解和應用，以免造成學生所學技能與現(xiàn)實職業(yè)崗位需求脫節(jié)的尷尬。學校購買的數(shù)據(jù)庫或者與區(qū)域內(nèi)其他高校達成的數(shù)據(jù)共享體系能夠用于學生的金融問題探究，這種自主學習的形式也能夠在一定程度讓學生脫離束縛，滿足自身個性的學習需求。另外，老師門在日常教學過程中也可以向?qū)W生推薦與大數(shù)據(jù)技術(shù)有關(guān)的知識論壇或者專業(yè)網(wǎng)站，方便學生在感興趣的前提下能夠進行自我學力的完善。由大數(shù)據(jù)引起的金融領(lǐng)域的變革、相關(guān)設(shè)備的更新?lián)Q代以及一些因大數(shù)據(jù)受益的典型企業(yè)案例都可以成為老師們向?qū)W生推薦的參考知識，這種全方位、多角度的刺激能夠有效幫助學生形成大數(shù)據(jù)思維，方便接下來利用更具優(yōu)越性的全局思維分析金融專業(yè)相關(guān)問題，同時由于當下經(jīng)濟形勢與市場環(huán)境的不斷更新?lián)Q代，學生們的大數(shù)據(jù)思維以及市場敏感度也會形成持續(xù)的優(yōu)化。

(三)增加大數(shù)據(jù)思維以及工具的應用比重

大數(shù)據(jù)形勢下的經(jīng)濟管理活動與以往相比對技術(shù)設(shè)備的依賴更重，這一方面代表著高端智能的科技開始越來越深入的服務于社會生活，一方面也在提醒人們需要特別把握好人人工與智能的關(guān)系，強調(diào)人的主體地位。在金融專業(yè)教學方面，學校以及老師們應該重視有關(guān)的系統(tǒng)以及教學工具的引進，為學生的思維培養(yǎng)營造有益的環(huán)境。比如數(shù)據(jù)庫的使用權(quán)、模擬交易系統(tǒng)的應用、學生個人數(shù)據(jù)存儲空間等等都是大數(shù)據(jù)環(huán)境下所產(chǎn)生的。老師們需要幫助學生熟悉這些高科技的產(chǎn)物，并盡快的達到熟練應用的程度，這不僅是現(xiàn)階段對高等教育人才培養(yǎng)的要求，也出于學生經(jīng)濟思維、專業(yè)能力完整性的考慮。在金融專業(yè)教學課堂上，老師們還可以創(chuàng)新性的將大數(shù)據(jù)思維這種規(guī)?；?、集成化的顯著特點滲透在學科教育的方方面面，不必拘泥于所謂概念或者定義，適當?shù)膶W科交叉與思維活用能夠為老師和學生的研究和學習帶來新的思路，同時也有利于他們在創(chuàng)新性的探討中或者自身學術(shù)以及能力上的提升。過程中對于大數(shù)據(jù)思維以及觀點的講解并不能夠得到準確的量化，但老師們有重點的突出能夠使學生在受教育階段較早的感知到現(xiàn)實經(jīng)濟社會的整體發(fā)展態(tài)勢，并能夠在此基礎(chǔ)上為自己的階段學習和未來職業(yè)規(guī)劃形成一定參考，這對于學生的長久發(fā)展來說是十分有益的。

四、總結(jié)

“大數(shù)據(jù)”是未來市場經(jīng)濟和社會發(fā)展的趨勢，人們需要敏感的把握環(huán)境以及現(xiàn)實需求的變化，在動態(tài)的、多變的策略調(diào)整中尋找有益于自身穩(wěn)步發(fā)展的狀態(tài)。老師們在進行金融專業(yè)教學的過程中可以將傳統(tǒng)的優(yōu)良經(jīng)驗和新興的事物與模式有機結(jié)合，用合理的策略去消化吸收新形勢下具有先進性和優(yōu)越性的技術(shù)與思維，從而在教學過程中向?qū)W生傳達現(xiàn)階段人才培養(yǎng)導向，有效的指導教育教學活動。院校、老師以及學生的通力合作能夠使他們在新風向的指導下各自受益并形成合力，使教與學的活動形成良性循環(huán)。

作者：劉念 劉一沙 單位：湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院

參考文獻：

[1]何奎.基于大數(shù)據(jù)時代的卓越金融本科人才培養(yǎng)體系的構(gòu)建研究[J].高教研究與實踐.2015(13)

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文第3篇

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；中小企業(yè)融資生態(tài)；大數(shù)據(jù)；區(qū)塊鏈

中圖分類號：F830 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）015-000-01

一、中小企業(yè)融資困境

中小企業(yè)因規(guī)模小、經(jīng)營不穩(wěn)定、資信等級低、抗風險能力弱等天然缺陷使其無法從正規(guī)金融機構(gòu)獲取充足的融資資金[1]。另中小企業(yè)相較大企業(yè)資產(chǎn)少，擔保、抵押難，傳統(tǒng)金融機構(gòu)由于信息不對稱，會將未來風險以高融資成本形式體現(xiàn)，導致中小企業(yè)融資更加困難。

中小企業(yè)在發(fā)展階段資金需求較大，大多依靠自身資金積累或民間高利借貸，融資成本高且融資渠道窄，資金來源靈活性差，財務風險容易增加。

二、現(xiàn)存互聯(lián)網(wǎng)金融弊端

過去一兩年，互聯(lián)網(wǎng)金融野蠻生長，良莠不齊，廣大投資者蒙受損失。大部分P2P網(wǎng)貸只是傳統(tǒng)金融互聯(lián)網(wǎng)化，并無大數(shù)據(jù)搜集和專業(yè)投資分析能力。對中小企業(yè)融資，仍提供抵押擔保，融資成本并未降低。不少平臺變相非法集資，利用已有資金池開展信貸和理財業(yè)務，造成風險積聚，導致資金鏈斷裂。這些對投資者的欺騙致使部分失去信任，進一步惡化中小企業(yè)融資?？梢钥闯觯@些現(xiàn)存互聯(lián)網(wǎng)金融并未改變信息不對稱現(xiàn)狀，因而需要探索適宜我國中小企業(yè)融資的新模式。

三、降低信息不對稱的互聯(lián)網(wǎng)金融新模式

網(wǎng)貸平臺在無專業(yè)機構(gòu)支持，無大數(shù)據(jù)分析，無新技術(shù)引導下，只是將單個公司或金融環(huán)節(jié)互聯(lián)網(wǎng)化，無法利用整體優(yōu)勢改變信息不對稱，而使投融資信息透明，降低成本，提升效率。為此，筆者認為，未來可通過三種改進后的互聯(lián)網(wǎng)金融新模式來改善信息不對稱問題。

1.互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)

構(gòu)建以傳統(tǒng)金融機構(gòu)為主的多機構(gòu)協(xié)同參與的互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)。傳統(tǒng)金融機構(gòu)在風險控制、金融產(chǎn)品設(shè)計、資產(chǎn)管理等領(lǐng)域有深入研究及專業(yè)優(yōu)勢。同時傳統(tǒng)金融機構(gòu)成立中小銀行，結(jié)合線下團隊廣泛實證調(diào)研，探查走訪，利用專業(yè)優(yōu)勢識別特定風險。多機構(gòu)包括互聯(lián)網(wǎng)理財、第三方征信平臺，電子銀行、移動支付體系，會計師事務所等，其掌握的信息深入居民生活及企業(yè)生產(chǎn)各方面。在此基礎(chǔ)上，將金融機構(gòu)現(xiàn)有內(nèi)部流程和生態(tài)結(jié)合專業(yè)優(yōu)勢，進行分工并整合外部資源形成新的互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)，這種生態(tài)的構(gòu)建使互聯(lián)網(wǎng)金融具有市場自律自治功能。

建立該生態(tài)是將傳統(tǒng)金融機構(gòu)、外部專業(yè)機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合，而專業(yè)化和精細化分工使各主體能專注于專業(yè)領(lǐng)域，整合資源和數(shù)據(jù)，完善針對中小企業(yè)的征信體系。從而企業(yè)具體經(jīng)濟活動的信息和數(shù)據(jù)都能如實采集和反映，更好為金融機構(gòu)設(shè)定融資額度，降低信息不對稱。

該生態(tài)并非是壟斷或靜止的，其包含各專業(yè)機構(gòu)間競爭。利用競爭使各機構(gòu)追求自我利益最大化，從而更好地整合資源，形成策略性趨勢互動及合作，最終轉(zhuǎn)化成外部高質(zhì)量金融服務，滿足中小企業(yè)需求。

2.基于大數(shù)據(jù)下的電商金融

電商金融利用第三方支付平臺，對平臺內(nèi)中小企業(yè)通過對其上下游交易、運營、銷售、財務、客戶、物流、企業(yè)信用監(jiān)測等數(shù)據(jù)指標的挖掘，分析中小企業(yè)運營、財務、創(chuàng)新力等行為，挖掘出有價值和潛力的中小企業(yè)[2]。利用大數(shù)據(jù)，設(shè)計和制定運算模型，結(jié)合企業(yè)需求制定合理融資范圍，提供全面金融服務。

大數(shù)據(jù)分析是建立在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上來預測其未來的，企業(yè)良性發(fā)展也是建立在對歷史交易的有效保證上。因此企業(yè)包括交易記錄在內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)客觀反映其真實能力，為投資者提供有效的參考依據(jù)。

以螞蟻金服為代表的電商金融在近兩年發(fā)展迅速，自2014年10月正式成立以來，螞蟻金服借助阿里巴巴、淘寶等平臺，利用風控模型，分析各商戶近6個月交易數(shù)據(jù)，并以月為單位動態(tài)調(diào)整商戶貸款額度，對平臺內(nèi)包括淘寶、天貓網(wǎng)商等近6000萬中小企業(yè)提供貸款服務。

3.區(qū)塊鏈技術(shù)

區(qū)塊鏈作為未來互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展方向，目前得到世界幾大銀行和多國政府關(guān)注。其根據(jù)共識算法，利用全網(wǎng)記賬將每段時間內(nèi)通過該技術(shù)實現(xiàn)的各項交易記錄下來，要求每一個節(jié)點都記賬并核對，蓋上時間戳。在交易流程中，以加密方式進行點對點交易，實現(xiàn)去中心化，在節(jié)省交易中介成本的同時，形成公開賬本。由于在每筆交易中需要網(wǎng)內(nèi)所有節(jié)點共識認證，因此利用區(qū)塊中的全網(wǎng)記賬，可有效識別未來所有企業(yè)交易信息，構(gòu)筑基于區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化信用體系，并利用體系中某一單個企業(yè)的信用情況為其融資，從而有效避免投融資雙方信息不對稱情況。

四、正視互聯(lián)網(wǎng)金融新模式與中小企業(yè)融資關(guān)系

互聯(lián)網(wǎng)金融存在局限性，即使是新模式本身。局限性不僅來自科技和監(jiān)管，更多是個體趨利性，個體利用科技和監(jiān)管漏洞通過隱瞞或欺騙來制造信息不對稱而獲得更大利益。因此需要正視互聯(lián)網(wǎng)金融新模式與中小企業(yè)融資關(guān)系，其不能徹底消除局限性，但可通過不斷探索與完善科技和監(jiān)管來減少這種局限性，就如互聯(lián)網(wǎng)金融新模式一樣。

1.互聯(lián)網(wǎng)金融局限性

就目前的科技水平，互聯(lián)網(wǎng)金融始終存在信息不對稱。電商金融大數(shù)據(jù)并未包含商家的社交數(shù)據(jù)，而其對信用評級也至關(guān)重要。很多中小企業(yè)融資后資金去向無法利用大數(shù)據(jù)進行確認。因此仍然可能利用虛假交易和證據(jù)隱瞞誤導信用平臺甚至欺騙投資者，就如電商金融中刷單和虛假交易的存在。

2.堅持探索完善新模式

互聯(lián)網(wǎng)金融為投資方實現(xiàn)多類型資金配置，為融資方提供多渠道融資便利。信息不對稱在目前確實無法徹底解決，只有利用現(xiàn)有大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)從業(yè)人員專業(yè)性，盡可能降低融資難度。

中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會的成立將從行業(yè)行政監(jiān)管和市場自律兩方面對互聯(lián)網(wǎng)金融進行整治和完善。在未來，仍將堅持探索和完善互聯(lián)網(wǎng)金融新模式，不斷試錯總結(jié)經(jīng)驗，對不宜推廣的模式采取小額試點，逐步完善；對以區(qū)塊鏈技術(shù)為代表的新科技，尊重發(fā)展，合理監(jiān)管。

五、結(jié)論

中小企業(yè)融資難在于投融資雙方信息不對稱，近兩年互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展并未有效降低該不對稱?；趯I(yè)化的互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)體系和大數(shù)據(jù)下的電商金融及區(qū)塊鏈等新模式在未來或許是改善中小企業(yè)融資困境的有效途徑。未來將依賴科技進步及完善監(jiān)管來弱化個體趨利性影響，真正降低信息不對稱，服務中小企業(yè)。

參考文獻：

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文第4篇

從來都不缺數(shù)據(jù)、一向以“高富帥”形象出現(xiàn)的金融行業(yè)被認為有足夠?qū)嵙ν孓D(zhuǎn)數(shù)據(jù)。那數(shù)據(jù)帶來的苦和甜、喜與憂是否真如外界所假想？要找到答案，需要與從業(yè)者們進行一場坦率的交流。“以前走過彎路，現(xiàn)在意識覺醒，未來需依循章法”，在達成共識后，金融業(yè)里有志發(fā)揮大數(shù)據(jù)威力的IT、業(yè)務決策者們已經(jīng)起航。

領(lǐng)悟數(shù)據(jù)標準

國家開發(fā)銀行營運中心前處長、中經(jīng)安信息科技公司現(xiàn)任總經(jīng)理邱勝利在銀行核心業(yè)務系統(tǒng)建設(shè)領(lǐng)域有超過16年的經(jīng)驗，他主持建成了國內(nèi)第一個銀行業(yè)務系統(tǒng)。邱勝利承認，在銀行業(yè)中，對數(shù)據(jù)的利用存在“調(diào)子定得較高，實際使用還有一定差距”的痛處。

在系統(tǒng)建設(shè)過程中，邱勝利感受到的挑戰(zhàn)很多：“數(shù)據(jù)亂象，缺乏數(shù)據(jù)標準，導致單純的數(shù)據(jù)集中意義不大，即使系統(tǒng)建成，數(shù)據(jù)仍然無法得到有效利用。”

數(shù)據(jù)應用的瓶頸在于數(shù)據(jù)采集標準不規(guī)范，導致無法互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)孤島遍地皆是。為此，國家開發(fā)銀行特意成立了一個數(shù)據(jù)標準部門，按照真實的業(yè)務格式設(shè)定標準，對舊的數(shù)據(jù)進行移植和清洗，新的數(shù)據(jù)則搭建數(shù)據(jù)采集平臺，底部打通，各個業(yè)務部門統(tǒng)一獲取數(shù)據(jù)。

“一個大型集團的IT主管曾向我訴苦，數(shù)據(jù)根本沒法統(tǒng)一采集。試想，一個規(guī)模較大的銀行會有上百個業(yè)務系統(tǒng)，如果這些系統(tǒng)不統(tǒng)一按照標準采集數(shù)據(jù)那將多么可怕，數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、安全性更是空中樓閣?！鼻駝倮赋?，數(shù)據(jù)清洗和系統(tǒng)的靈活性也很重要。由于行業(yè)規(guī)則的頻繁變動和嚴格的合規(guī)性要求，銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要及時調(diào)整，“一個有威信的數(shù)據(jù)平臺就像一棵樹的主干，新老業(yè)務系統(tǒng)就像這棵樹上的枝葉，可以不斷分杈生長”。

證券行業(yè)同樣經(jīng)歷過數(shù)據(jù)標準的陣痛。首創(chuàng)證券有限責任公司技術(shù)總監(jiān)伏勁松感慨道：“以前受帶寬和處理能力所限，證券行業(yè)采取多種數(shù)據(jù)描述語言，各顯神通，接口互不兼容?！彼业氖?，現(xiàn)在這些限制被打破，數(shù)據(jù)描述語言也因此通用?！澳壳埃猩鲜泄镜呢攧請蟊矶家笥肵BRL（可擴展商業(yè)報告語言）語言編寫，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)通用標準基本成型。”

大數(shù)據(jù)應用的層次感

回顧以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主導的數(shù)據(jù)利用過程，不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)讓金融業(yè)痛并快樂著。時間的步伐往前走，數(shù)據(jù)的表象也在發(fā)生變化。

正如英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙所形容的，舊認識是“數(shù)據(jù)是稀缺資源”，這直接導致“數(shù)據(jù)小農(nóng)”心態(tài)，即揀著測、挑著存、采著樣來處理。大數(shù)據(jù)觀是數(shù)據(jù)沒有累贅，應具備全樣性和全量性。這種急劇的變化使得大數(shù)據(jù)的利用更為復雜和艱難。

來自用戶的聲音表明，金融業(yè)各個細分領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的駕馭能力已現(xiàn)差距——賽迪顧問調(diào)查結(jié)果顯示：銀行對于數(shù)據(jù)的管理、應用、安全方面的需求迫切，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)起輔作用；保險行業(yè)對數(shù)據(jù)的利用程度較高，由“集約化使用”向“智慧使用”邁進；證券業(yè)和期貨業(yè)數(shù)據(jù)利用力度不斷加大，將從客戶服務滲透至業(yè)務層面；支付行業(yè)困惑于如何使用數(shù)據(jù)。

在中國民生銀行電子銀行部北京運營中心總經(jīng)理馬景麗看來，銀行追求標準化和規(guī)?；慕?jīng)營模式。這其中，數(shù)據(jù)的應用發(fā)揮了重要作用，數(shù)據(jù)營銷和事件營銷已不神秘。但“我們應用的數(shù)據(jù)和事件還局限于內(nèi)部的存量數(shù)據(jù)。應用場景比較簡單：在數(shù)據(jù)倉庫里定義一些規(guī)則，客戶有大額支出，或理財產(chǎn)品到期，這些事件都會讓資料信息彈出來，我們就跟蹤做二次營銷；中國人民銀行通知超級網(wǎng)銀要停兩天，我們會通知客戶提前處理資金”。

她意識到，這些跟大數(shù)據(jù)差距甚遠，銀行業(yè)務發(fā)展的數(shù)據(jù)，目前主要基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，“我理解的大數(shù)據(jù)應該是除了財務數(shù)據(jù)以外，增加客戶的行為數(shù)據(jù)”。領(lǐng)導關(guān)注大數(shù)據(jù)，但對“大數(shù)據(jù)對業(yè)務的支撐效果”不明確，不懂怎么投入，不懂怎么引進技術(shù)?！皵?shù)據(jù)仍只是一種輔助工具，不是決定成敗的關(guān)鍵內(nèi)容?！瘪R景麗認為，要解決這個問題，必須讓決策人員明確回報，能規(guī)避什么風險，也需要教會業(yè)務人員如何使用新系統(tǒng)，畢竟在銀行業(yè)，大家是很愿意投資和應用新技術(shù)的。

國內(nèi)保險行業(yè)最早的大數(shù)據(jù)掘金者之一、德華安顧保險董辦主任王洪濤表達了對國內(nèi)保險行業(yè)對大數(shù)據(jù)集約化使用向前再跨一步的希望：“集約化使用是把客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和接觸數(shù)據(jù)進行邏輯歸并，消除信息孤島，從而提高業(yè)務處理效率，更好地控制風險。在這方面，保險行業(yè)內(nèi)的認識已經(jīng)比較深刻，都已有所行動。2009年，我在陽光保險集團主持的客戶信息基礎(chǔ)庫建設(shè)，建立了跨產(chǎn)壽險的客戶統(tǒng)一視圖；我現(xiàn)在參與籌建德華安顧人壽保險公司，在系統(tǒng)開始搭建時就做到數(shù)據(jù)的集中。”

下一個階段是智慧地用，這意味著“利用數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)保險行業(yè)內(nèi)的新知識，從而將保險行業(yè)的數(shù)據(jù)墳墓轉(zhuǎn)變?yōu)榻鸬V，形成獨特的核心競爭力。在這方面，保險行業(yè)仍然處于開拓期?！?/p>

王洪濤介紹，國際上，保險行業(yè)的大數(shù)據(jù)智慧應用集中于以下方面：客戶細分、人甄選、營銷響應、交叉銷售和二次銷售、欺詐監(jiān)測、流失預警、客戶挽留等。在國內(nèi)保險行業(yè)，他已主持了一些保險大數(shù)據(jù)智慧應用的項目，主要集中在客戶細分、人甄選、交叉銷售、客戶體驗等方面。他從2010年開始，在陽光保險集團主持建成了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這在保險行業(yè)是創(chuàng)先河的，并開展了許多保險大數(shù)據(jù)智慧應用的項目，培養(yǎng)出了國內(nèi)保險行業(yè)的第一批數(shù)據(jù)挖掘師。他希望自己的成功經(jīng)驗可以在同行業(yè)內(nèi)復制和推廣。

銀河證券信息中心主任技術(shù)總監(jiān)唐沛來剛剛從華爾街歸來，通過實地考察，他感受到了國內(nèi)外證券行業(yè)在大數(shù)據(jù)應用上的差距。

“國內(nèi)證券行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用目前更多地針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，主要應用于客戶服務，比如我們根據(jù)客戶的買賣信息來分析他的投資偏好，從而推送不同的投資建議。而國外對沖基金的量化交易已經(jīng)充分將數(shù)據(jù)利用起來?！碧婆鎭碓敿毥榻B了量化交易是如何將數(shù)據(jù)與交易指令的生成和執(zhí)行緊密關(guān)聯(lián)起來的——量化交易把注意力從大勢的漲跌上移開，將某只股票近十年的行情數(shù)據(jù)調(diào)出來，結(jié)合最新的財務報表，當下的新聞事件、政策這些包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息，進行計算，并根據(jù)預先設(shè)定好的數(shù)學模型判斷是買入還是賣出。

“由于外界數(shù)據(jù)的波動性，量化交易需要隨時抓取最新數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型會根據(jù)交易狀況不斷進行調(diào)整和完善?！碧婆鎭碚J為國外量化交易已經(jīng)實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)對業(yè)務的驅(qū)動，“數(shù)據(jù)模型的準確性和速度都至關(guān)重要。為了追求3ms的數(shù)據(jù)傳輸時間的改進，有對沖基金專門在紐約和芝加哥之間架起了微波衛(wèi)星。誰先完成數(shù)據(jù)的處理過程，誰就占有先機?！?/p>

唐沛來表示，銀河證券也在嘗試深化大數(shù)據(jù)的應用，“以發(fā)送給股民的預測報告為例，我們會使用更多的數(shù)據(jù)來支持該報告，不光是行情數(shù)據(jù)、財務報表數(shù)據(jù)，還有從社交媒體，如QQ、微信那里獲取并經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)，分析大眾的情緒，獲悉哪些詞代表正面，支持上漲，哪些詞代表消極”。

至于以散戶為主且風險較大的期貨行業(yè)，數(shù)據(jù)的利用更直接地表現(xiàn)為CRM和個性化服務。“期貨公司會建立客戶服務中心，進行客戶數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。對客戶進行分類，并確定新開發(fā)客戶的目標，還會根據(jù)現(xiàn)有客戶的盈利率進行分析，為客戶提供不同的投資服務?！敝袊谪洏I(yè)協(xié)會信息部主任劉鐵斌指出，目前國內(nèi)期貨業(yè)利用數(shù)據(jù)在客戶開發(fā)方面的力度較大，但后續(xù)的客戶服務沒有跟上。

在業(yè)務層面，劉鐵斌認為，客戶數(shù)據(jù)對業(yè)務的推進，以及量化和高頻交易在期貨市場的應用都將是大數(shù)據(jù)價值在期貨行業(yè)的重要體現(xiàn)。

第三方支付是金融業(yè)的新興勢力。來自快錢支付和拉卡拉支付的業(yè)務人員表達了希望將自有的大數(shù)據(jù)與實際業(yè)務結(jié)合起來的愿望：“支付公司擁有真實的海量交易數(shù)據(jù)，完全可以在將數(shù)據(jù)清洗后，為銀行提供金融服務參考，比如根據(jù)企業(yè)的進出賬，進行信用評級，作為發(fā)放貸款的依據(jù)。根據(jù)個人的消費活躍度，推薦理財服務等。”但支付行業(yè)對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還沒有形成系統(tǒng)認識，商業(yè)模式也沒有明確，“我們會給用過拉卡拉終端的客戶打電話或者發(fā)短信，介紹促銷活動，或者給商家打電話，聯(lián)合開展促銷活動，以促進刷卡量，而拉卡拉的收益就是手續(xù)費。這是一種低層次的數(shù)據(jù)應用，我們希望能找到更聰明地應用數(shù)據(jù)的方法。此外，我們還頭疼于哪些數(shù)據(jù)是有效的，如何將這些有效數(shù)據(jù)過濾出來”。

平臺上的雙贏

“從使用方的角度來說，大數(shù)據(jù)的集中、清洗、管理，尤其是如何通過分析與業(yè)務結(jié)合起來，是我們對大數(shù)據(jù)的迫切需求?！眲㈣F斌代表應用方將用戶需求擺了出來。這些需求明確指向“技術(shù)廠商應深刻理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，提供具有說服力的整體解決方案”。

作為一家端到端大數(shù)據(jù)解決方案的提供商，英特爾從兩個層面理解大數(shù)據(jù)：一個是廣義層面的，一個是狹義層面的?！皬膹V義層面來講，大數(shù)據(jù)是一個通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展的理念，比傳統(tǒng)的BI更加強化這種理念。對企業(yè)來講就是開源節(jié)流，開源指的是怎么用數(shù)據(jù)創(chuàng)建新的業(yè)務，獲得更多的收入，節(jié)流指的是怎樣管理好企業(yè)內(nèi)部的運營流程，節(jié)約成本。金融業(yè)屬于服務行業(yè)，在服務行業(yè)里面最關(guān)鍵的是大數(shù)據(jù)的價值杠桿，即怎么樣去做好客戶的精細化管理和精細化刻畫。”英特爾數(shù)據(jù)中心軟件部大數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)顧問黎超闡述了英特爾心目中的大數(shù)據(jù)涵義，“從狹義層面來講，大數(shù)據(jù)并不是一個新概念，它的復興受到兩方面因素的影響：一是獲取收集數(shù)據(jù)的成本大幅降低，二是企業(yè)深刻認識到數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn)，以前在數(shù)據(jù)清洗的過程中，限于持有成本，對數(shù)據(jù)的屬性有所取舍，但新形勢下的新挖掘和分析可能會需要那些被舍去的屬性。長期保留原始數(shù)據(jù)格式的重要性已得到公認，因為一旦有新的業(yè)務需求，可以利用原始數(shù)據(jù)再次進行數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)分析?！?/p>

大數(shù)據(jù)的意義和它的關(guān)鍵屬性直接對數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)提出了更高的要求。英特爾將這些挑戰(zhàn)進行總結(jié)，以期為行業(yè)發(fā)展提供借鑒。

“第一個是數(shù)據(jù)持有成本，這主要是硬件成本。就算是金融行業(yè)這樣的資金大戶，在遭遇PB級數(shù)據(jù)量所需的數(shù)億元投資時，仍會‘一身冷汗’，因此要堅持大數(shù)據(jù)的持有成本可控，尤其是低價值密度數(shù)據(jù)持有成本要可控。”黎超指出，企業(yè)運營數(shù)據(jù)，價值密度相對較高，但伴隨著互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)行業(yè)的改造，越來越多的企業(yè)導入來自互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大部分屬于低價值密度的數(shù)據(jù)，單看某一個網(wǎng)頁或者單看用戶某一次點擊行為沒有任何意義，只有把數(shù)據(jù)積累到一定程度分析才有結(jié)果，此時就應該在盡可能滿足分析的前提條件下，盡量去降低硬件成本。

第二個是軟件成本?！昂芏嗥髽I(yè)感嘆，我們被軟件廠商綁架了，因為要不停地進行巨額的軟件投資以跟上新技術(shù)的發(fā)展步伐。從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的成功范例來看，可推廣的模式是開源與商業(yè)化相結(jié)合。”黎超表示，開放可以讓用戶能夠建立完整的知識體系，商業(yè)化則能引入競爭，在開放與商業(yè)化結(jié)合的平臺上，新技術(shù)的發(fā)展會讓用戶和解決方案提供商實現(xiàn)雙贏。

第三個是系統(tǒng)必須在最初就具備彈性。大數(shù)據(jù)的增長速度之快，使得企業(yè)無法在部署之初就做好宏大的規(guī)劃，也無法一次性投入巨大的建設(shè)成本?！坝门c時俱進、按需分配來形容系統(tǒng)的不斷擴容很合適，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)與數(shù)據(jù)的增長匹配，成比例發(fā)展，這是大數(shù)據(jù)與云計算結(jié)合的體現(xiàn)?！?/p>

第四個是統(tǒng)一不同來源數(shù)據(jù)的物理存放和數(shù)據(jù)的再加工。前者是為了方便數(shù)據(jù)的讀取，形成對數(shù)據(jù)的完整視圖。后者指的是業(yè)務發(fā)展要求不停地把不同來源的數(shù)據(jù)進行重新組合，生成新的數(shù)據(jù)模型，來反映經(jīng)營狀態(tài)，指導經(jīng)營需求，這就意味著大數(shù)據(jù)平臺要能夠把異構(gòu)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，長期存放在一起。

英特爾所提供的解決方案體現(xiàn)了其對大數(shù)據(jù)平臺挑戰(zhàn)的深刻理解?！坝⑻貭栐谄髽I(yè)應用大數(shù)據(jù)應用的角色上，對自己的定位是企業(yè)大數(shù)據(jù)端到端的軟硬件基礎(chǔ)平臺層的供應商。傳統(tǒng)意義上，英特爾是芯片廠商，主要提供硬件。英特爾逐漸發(fā)現(xiàn)一個問題，單單提供硬件離客戶太遠，很多情況下解決不了用戶的實際需求，因此英特爾調(diào)整了自己的思路和做法——建立生態(tài)體系，靠近用戶，提供軟件平臺。英特爾發(fā)行版Hadoop軟件就是一個很好的例子，它結(jié)合了商業(yè)化技術(shù)和開源技術(shù)，足以支撐企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用?！?黎超強調(diào)在英特爾為大數(shù)據(jù)提供的強大硬件支撐，如芯片、服務器、存儲和網(wǎng)絡之外，英特爾的軟實力也嶄露頭角。

找到好的數(shù)據(jù)工程師

賽迪顧問指出，如果利用得當，大數(shù)據(jù)可在加強風險管控、精細化管理、業(yè)務創(chuàng)新等業(yè)務轉(zhuǎn)型中起到重要作用。首先，大數(shù)據(jù)能夠加強風險的可審性和管理力度，支持業(yè)務的精細化管理。其次，大數(shù)據(jù)支持服務創(chuàng)新，能夠更好地實現(xiàn)“以客戶為中心”理念，通過分析客戶消費行為模式，提高客戶轉(zhuǎn)化率，開發(fā)出不同的產(chǎn)品以滿足不同客戶的市場需求，實現(xiàn)差異化競爭。

“大數(shù)據(jù)應用的最終決定因素是人，數(shù)據(jù)科學家的重要性浮出水面，其價值在于在標準層面理解所在行業(yè)的業(yè)務和具備一定的IT技能，利用好大數(shù)據(jù)工具?！崩璩硎?，大家對數(shù)據(jù)科學家這個角色的期望較高。

“數(shù)據(jù)工程師所要求的職業(yè)技能，計算機技能逃不掉，第二個是統(tǒng)計分析，第三個是機器學習。大數(shù)據(jù)模型中的發(fā)散分析超越了統(tǒng)計專業(yè)人員的計算機應用能力，必須由數(shù)據(jù)工程師來完成?！狈鼊潘蓪鹑谛袠I(yè)的數(shù)據(jù)工程師求賢若渴，但從人才培養(yǎng)的角度來看，歐美國家數(shù)據(jù)工程師人才缺口很大，中國這方面的人才儲備充足，但實際應用少，沒有用好這些人才。

大數(shù)據(jù)金融總結(jié)范文第5篇

隨著現(xiàn)代科技的不斷進步，信息技術(shù)呈現(xiàn)出跨越式大發(fā)展的特點，以移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等為代表的新技術(shù)應用大幅提高了社會的生產(chǎn)生活效率。而近年來，傳統(tǒng)商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化。互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)的蓬勃發(fā)展、信息技術(shù)的快速變革與商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新，給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來機遇的同時，也對銀行自身的經(jīng)營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰(zhàn)。對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行而言，如何有效利用既存的大數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網(wǎng)金融時代突破重圍，以促進自身的轉(zhuǎn)型與發(fā)展成為其需首要思考的問題。

另一方面，隨著利率市場化的不斷推進，利差縮小，市場競爭激烈，業(yè)績增長乏力將成為商業(yè)銀行發(fā)展所面臨的主要問題。除此之外，產(chǎn)能過剩行業(yè)貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結(jié)構(gòu)調(diào)整的雙重壓力，經(jīng)營環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風險持續(xù)攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經(jīng)營態(tài)勢促使銀行通過開展大數(shù)據(jù)分析等方式內(nèi)部挖潛，以實現(xiàn)“盤活存量、用好增量”，有效提升業(yè)績、管控風險，以實現(xiàn)自身的可持續(xù)性發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)應用于信貸管理的原因及意義

（一）銀行大數(shù)據(jù)特點

從大數(shù)據(jù)特點角度來看，銀行業(yè)是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)金融時代或者大數(shù)據(jù)金融時代，銀行信息化進入了一個新的發(fā)展階段，即大數(shù)據(jù)應用階段。大數(shù)據(jù)應用作為創(chuàng)新的催化劑，正改變著金融業(yè)態(tài)，并將引起銀行業(yè)務模式深刻的變革。由于銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應用同時具備體量大、種類多、訪問速度快和準確性要求高等特點，大數(shù)據(jù)應用將拓寬商業(yè)銀行業(yè)務發(fā)展空間，加速產(chǎn)品創(chuàng)新，通過數(shù)據(jù)的不斷積累與整合，具體分析客戶需求以推出銀行差異化產(chǎn)品，改變當下銀行產(chǎn)品同質(zhì)化趨勢。其次，大數(shù)據(jù)應用將提升銀行的核心競爭力，通過大數(shù)據(jù)能夠更加有效地評價銀行的經(jīng)營業(yè)績，評估其存在的經(jīng)營風險，尤其是信貸風險。再者，大數(shù)據(jù)應用將開拓銀行的經(jīng)營渠道，使得網(wǎng)絡銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數(shù)據(jù)應用將提高商業(yè)銀行的經(jīng)營管理水平。隨著商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析能力提升，通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析、評估，為銀行業(yè)務發(fā)展、市場營銷、資產(chǎn)負債管理、客戶關(guān)系管理等方面提供有效的決策支持。

（二）銀行不良貸款率現(xiàn)狀

中國銀監(jiān)會2月15日的2015年第四季度主要監(jiān)管指標數(shù)據(jù)顯示，商業(yè)銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。我國商業(yè)銀行不良貸款率已連續(xù)10個季度上升，由于關(guān)注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續(xù)仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業(yè)銀行利潤增長持續(xù)放緩，商業(yè)銀行2015年當年累計實現(xiàn)凈利潤15926億元，同比增長2.43%。①

近日，中國銀行業(yè)協(xié)會、普華永道會計師事務所聯(lián)合的《中國銀行家調(diào)查報告（2015）》顯示，82.1%的銀行負責人認為產(chǎn)能過剩行業(yè)貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結(jié)構(gòu)調(diào)整的雙重壓力，經(jīng)營環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風險持續(xù)攀升。[1]短期內(nèi)，利率市場化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長期以存貸利差為主要利潤來源的盈利模式，以及依賴基于此種盈利模式而形成的風險管理模式將產(chǎn)生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產(chǎn)，優(yōu)化調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)進行商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的管理應運而生。

（三）大數(shù)據(jù)信貸管理作用

首先，大數(shù)據(jù)將會改變信貸管理的分析方法，由于個人誠信數(shù)據(jù)庫的建立，避免了以往到第三方處開具證明，利用抵押，質(zhì)押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過大量搜取客戶的誠信信息，并運用特定的運算程序進行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。

其次，大數(shù)據(jù)將影響信貸管理的效率，隨著大數(shù)據(jù)的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進的技術(shù)手段進行分析，效率得以極大提高。

最后，大數(shù)據(jù)對于商業(yè)銀行的信貸管理有利于優(yōu)化其信貸結(jié)構(gòu)，大數(shù)據(jù)的計算方法將改變固有的僅依靠企業(yè)財務報表及信用報告的信用評級方法，實現(xiàn)評級的多元化趨勢。打破信貸結(jié)構(gòu)中由大中型企業(yè)信貸壟斷的局面，解決中小企業(yè)融資難的問題。

三、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)務應用現(xiàn)狀

目前，已有多家銀行利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)來增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過大數(shù)據(jù)完成了實時營銷；交通銀行通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)營銷；建設(shè)銀行通過此項技術(shù)實現(xiàn)了電子商務平臺和信貸業(yè)務的結(jié)合；光大銀行則以此建立了社交網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)庫；招商銀行通過大數(shù)據(jù)來發(fā)展小微貸市場。由此，我們可以看出，從大數(shù)據(jù)概念的引入到在銀行業(yè)的廣泛實踐，大數(shù)據(jù)實際上為中國銀行業(yè)的發(fā)展帶來了很大的幫助。

在客戶營銷方面，銀行通過大數(shù)據(jù)的營銷模式可分為交叉銷售模式和個性化推薦營銷模式。中信銀行的信用卡中心實現(xiàn)了實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析，風險管理部門現(xiàn)在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶信用額度在同一天進行調(diào)整；原有的內(nèi)部系統(tǒng)、模型整體性能顯著提高。Greenplum數(shù)據(jù)倉庫提供了統(tǒng)一的客戶視圖，更有針對地進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數(shù)據(jù)庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會員全面開放，無須提交擔保和抵押，僅憑企業(yè)的信用資源就可以“微貸”?！拔①J”通過網(wǎng)絡低成本廣泛采集客戶的各類數(shù)據(jù)信息，分析挖掘的數(shù)據(jù)，判斷客戶資質(zhì)，用戶可以24小時隨用隨借，商務平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真?zhèn)?，可作為客戶授信評級的重要依據(jù)。

在授信審批階段，隨著銀行數(shù)據(jù)采集范圍的擴大和建模技術(shù)方法的更新，銀行已經(jīng)開始探索采用大數(shù)據(jù)方式，完善傳統(tǒng)的客戶評級評分模型，優(yōu)化自動審批策略。其特點在于變量豐富，模型穩(wěn)定，可將稀疏的數(shù)據(jù)逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的客戶風險參數(shù)，各項成本參數(shù)，市場敏感性參數(shù)來設(shè)定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數(shù)據(jù)是與客戶電話溝通過程中的錄音數(shù)據(jù)。錄音數(shù)據(jù)是典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也是典型的“大數(shù)據(jù)”。一方面，數(shù)據(jù)不斷累積，而且隨著業(yè)務的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質(zhì)檢調(diào)聽外，幾乎沒有其他用途，海量數(shù)據(jù)大都成了“沉沒數(shù)據(jù)”；另一方面，語音數(shù)據(jù)里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務質(zhì)量信息、市場動態(tài)信息、競爭對手信息等，但由于技術(shù)的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數(shù)據(jù)的價值無法體現(xiàn)，具有豐富價值的數(shù)據(jù)卻成了“死數(shù)據(jù)”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云（Smart Voice Cloud）產(chǎn)品對海量語音數(shù)據(jù)進行分析處理。智能語音云是新型數(shù)據(jù)服務平臺，它采用了大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存管和流式數(shù)據(jù)處理機制，實現(xiàn)了海量語音數(shù)據(jù)的歸集、處理、存儲、調(diào)用和分析。

四、大數(shù)據(jù)在信貸管理中對策建議

（一）大數(shù)據(jù)自身構(gòu)建

為加強大數(shù)據(jù)在信貸管理中的作用，必須首先確保大數(shù)據(jù)自身構(gòu)建的完善。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量巨大的特點，這一特點通常會造成與數(shù)據(jù)分析處理能力的不匹配，這需要加快技術(shù)創(chuàng)新，尤其是對基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施通常包括硬件設(shè)施和軟件設(shè)施，硬件設(shè)施主要提高云計算的靈活、動態(tài)的IT能力，以實現(xiàn)簡化IT結(jié)構(gòu)、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設(shè)施則主要通過培養(yǎng)一部分能夠熟練掌握大數(shù)據(jù)應用技術(shù)的金融人才，其可以對數(shù)據(jù)進行實時深度分析，并對未來的走勢進行準確的預測，為決策提供智力支持。

搭建開發(fā)式數(shù)據(jù)平臺，客戶信息和數(shù)據(jù)是銀行的共有資源，在開發(fā)和分享的同時，要注意防范操作風險，保證合規(guī)政策的執(zhí)行與落實。在建立企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的同時，要建立營銷、風險等數(shù)據(jù)倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰(zhàn)略合作，銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數(shù)據(jù)資源的獨立話語權(quán)。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎(chǔ)，是銀行搭建電商平臺的驅(qū)動力。此外，銀行通過建立第三方數(shù)據(jù)分析中介專門挖掘金融數(shù)據(jù)，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數(shù)據(jù)的對接，為銀行及其子公司提供數(shù)據(jù)分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數(shù)據(jù)進行分析，準確預測客戶短時間內(nèi)的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。

（二）客戶準入定價應用

在此環(huán)節(jié)中，應重點開發(fā)智能人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行的應用。由于人臉信息有著不可復制、不可盜取、簡便直觀的特點，是大數(shù)據(jù)時代下商業(yè)銀行重要的戰(zhàn)略資源。在技術(shù)變革，人臉數(shù)據(jù)庫識別系統(tǒng)成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術(shù)在商業(yè)銀行領(lǐng)域的潛在價值不斷被挖掘提升，保障安全，節(jié)約時間，整合并挖掘數(shù)據(jù)資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過程中，為避免欺詐現(xiàn)象的發(fā)生，可以利用已有的人臉信息進行身份驗證，實現(xiàn)貸款客戶身份認證信息化、智能化、網(wǎng)絡化管理。由于銀行數(shù)據(jù)是核心的金融數(shù)據(jù)，應充分考慮在監(jiān)管要求下的用戶數(shù)據(jù)安全，在具體應用的功能設(shè)計方面，應遵循相關(guān)監(jiān)管政策與行業(yè)的規(guī)范。

此外，征信是現(xiàn)代金融體系的基礎(chǔ)設(shè)施，是傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在要求，其本質(zhì)在于對金融主體的數(shù)據(jù)刻畫?，F(xiàn)行征信體系以央行征信系統(tǒng)為主，具有非營利性，收費僅用于日常運營，是銀行等金融機構(gòu)主要征信信息來源。通過創(chuàng)新征信模式，如專門針對P2P行業(yè)而建的網(wǎng)絡金融征信系統(tǒng)（NFCS）和小額信貸征信服務平臺（MSP）可以更好地發(fā)揮征信作用。完善的法律體系是征信市場良性發(fā)展的前提，龐大而優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫則是征信機構(gòu)的核心競爭力?；ヂ?lián)網(wǎng)征信機構(gòu)有望憑借海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、強大的IT技術(shù)以及開放創(chuàng)新的思維，建立互聯(lián)網(wǎng)平臺征信模式；而非互聯(lián)網(wǎng)征信機構(gòu)則可能依靠多年的風險評估經(jīng)驗、特色征信數(shù)據(jù)，深耕區(qū)域性、專業(yè)性等細分領(lǐng)域市場。

（三）貸后監(jiān)控環(huán)節(jié)應用

盡職的貸后管理可以發(fā)揮三個方面的作用：一是風險預警。通過有效的貸后管理及時發(fā)現(xiàn)風險隱患并快速化解，可以起到降低風險化解成本、減少經(jīng)營損失的作用；二是存量客戶深度挖潛。應該認識到貸后管理的過程是鞏固客戶關(guān)系和業(yè)務需求挖掘的契機；三是以管理創(chuàng)造價值。通過抓好貸后管理中的基礎(chǔ)管理工作，可以有效杜絕客戶信用評級中斷、貸款臨時性逾期等增加經(jīng)濟資本占用的事項發(fā)生，直接創(chuàng)造價值。

在“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)不斷深化發(fā)展的背景下，銀行業(yè)需要在激發(fā)內(nèi)生資源的同時，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風險管理的短板。大數(shù)據(jù)在銀行客戶貸后風險預警體系中可包括單客戶風險預警、客戶群風險預警、風險傳染預警等領(lǐng)域。依托運營商、互聯(lián)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)資源，利用大數(shù)據(jù)位置定位、情緒分析、實時分析等技術(shù)，從償付能力異動和償付意愿異動兩大維度出發(fā)，對個人客戶、企業(yè)客戶進行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實現(xiàn)信用風險多維監(jiān)控與實時評估。嚴格監(jiān)控資金流向，把握資金流動規(guī)律，對于償付出現(xiàn)的異常情況進行預警。建立適當?shù)拇髷?shù)據(jù)貸后風險評估模型，將外部信息與銀行內(nèi)部信息如資金往來異常信息相結(jié)合，建立完整的企業(yè)預警信息系統(tǒng)。結(jié)合各個風險因素影響等級的不同對風險劃分等級，實行分級管理。

五、總結(jié)

信息時代下，數(shù)據(jù)深刻影響著銀行的未來發(fā)展。在中國龐大的人群和應用市場下，探索以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數(shù)據(jù)時代下，傳統(tǒng)銀行需不斷適應其自身的新角色，促進自身的轉(zhuǎn)型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營思路，審視市場和自身。

在經(jīng)歷過刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期的信貸質(zhì)量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設(shè)，完善銀行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，順應數(shù)據(jù)化時代的浪潮，是推動銀行經(jīng)營轉(zhuǎn)型的必由之路。