天緣經略：淺談大數據技術在金融領域的創新與應用

　　摘要：麥肯錫的研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。通過大數據分析，金融企業可以實現更加智能的業務決策，內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險，讓企業戰略制定更加理性化。
 

　　隨著大數據產業的發展駛入“快車道”，很多企業在不斷加大數據領域的投資同時，各行各業的應用解決方案也在不斷走向成熟，大數據產業可謂是迎來了黃金時期。
 

　　從全球范圍來看，大數據市場結構從壟斷競爭向完全競爭格局演化。企業數量迅速增多，產品和服務的差異增大，技術門檻逐步降低，市場競爭越發激烈。在全球大數據市場中，行業解決方案在市場中的份額排名比較靠前，尤其是金融領域，在大數據領域的商業應用已經走到了其他行業的前面。
 

　　《中國金融大數據白皮書》提到，麥肯錫的研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。銀行、證券、保險、信托、直投、小貸、擔保、征信等金融，以及P2P、眾籌等新興的互聯網金融領域，正在利用大數據進行一場新的革命。
 

　　“以銀行業為例，”天緣經略(北京)數據技術有限公司負責人舉例稱，“中國銀聯涉及43億張銀行卡，超過9億的持卡人，超過一千萬商戶，每天近七千萬條交易數據，核心交易數據都超過了TB級。”
 

　　實際上，一直以來，金融企業對數據的重視程度都比較高。因為可以通過大數據分析，實現更加智能的業務決策，讓企業戰略制定更加理性化。天緣經略就是這樣的智能化數據化公司，多項核心產品已被廣泛應用于金融、電商、醫療、教育等多行業，擁有覆蓋全國多個高等級云計算數據中心。
 

　　據了解，天緣經略(北京)數據技術有限公司成立于2013年，注冊資本為5000萬元人民幣，主要經營范圍包括技術開發、技術咨詢、計算機系統服務、數據處理等，是國內領先的云計算服務提供商。通過豐富的網絡和帶寬資源，天緣經略全力打造了云計算數據中心平臺。致力于做“最專業的數據專家”。對于金融行業的應用的層面上來看，天緣經略負責人指出，“大數據技術應用于金融行業主要體現在精準營銷、用戶授信和風險控制三大方面。”
 

　　一、精準營銷
 

　　當下，互聯網的信息正在高速不斷增長，人們通過各種社交平臺分享的文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達的幾百億甚至幾千億條，這些信息涵蓋著、商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等等海量信息。通過這些信息數據可以形成金融行業大數據，其背后所展現出來的是金融行業的市場需求、競爭情報，隱藏著巨大的財富價值。
 

　　金融機構可以基于行為數據去預測用戶的偏好和興趣，繼而推薦合適的金融產品，相比傳統的短信群發模式，既能夠避免發出大批垃圾短信，又能夠對客戶進行細分，更精準，更實時、更個性化。
 

　　具體來說，金融機構可以借助大數據分析平臺，通過對形式多樣的用戶數據，如基本信息數據、財富信息數據、教育數據、消費數據、瀏覽數據、購買路徑、客戶的微博、客戶的微信、客戶的購買行為等進行挖掘、追蹤、分析，以提升精準營銷水平。
 

　　除此外，金融機構還可以利用外部大數據進行網絡獲客;基于社交數據、網絡行為數據等對客戶進行進一步的細分、分類;根據網絡行為數據等對客戶進行事件營銷、實時營銷;根據外部大數據分析展開交叉銷售，提升業務量并加深客戶關系;根據客戶偏好、年齡、資產規模等進行個性化營銷以及基于客戶生命周期進行客戶生命周期管理，即新客戶獲取、客戶的維護，客戶防流失和客戶贏回等大數據應用。
 

　　“比如金融機構若想向以為客戶推薦產品，光從他的存款金額上來判斷是遠遠不夠的。”天緣經略負責人分析稱，“我們需要從他以往的購買記錄判斷他的喜好和風險承受能力，需要從他之前留在金融機構的相關數據如學歷、房產等，來給出更清晰的指向，甚至可以通過數據算法，來判斷住在同一區域的人的理財傾向。而這一切的實現其實都離不開大數據技術與大數據模型。”
 

　　二、用戶授信
 

　　上個世紀五十年代，歐美的金融機構基于申請貸款客戶的數據文本，包括基本信息、產品信息、風險緩釋信息等，開發出評級模型，不僅能夠對客戶信用風險等級進行自動化定量化評定，實現了人工+自動化決策結合的授信審批方式，還大幅提高了銀行授信審批的效率，節約了審批人的資源。
 

　　對比歐美發達國家，我國的發展仍處于初級階段，因為征信不足而導致的問題也愈發頻繁。有數據顯示，中國市場每年因為誠信缺失造成的經濟損失約為5000億元。
 

　　“正因如此，我國市場對大數據征信有強烈的需求，而不足的市場供給已經點燃了整個數據征信的產業。”天緣經略負責人解釋，“尤其是對金融機構而言，通過大數據征信，能夠完善對風險的評估和管理，有利于加快授信過程，分級定價，降低優質借款人借貸成本，大幅提高信貸效率。”
 

　　從目前情況看，國內的數據挖掘最早是基于授信所需要的分類挖掘算法而發展的。基于大數據留存的用戶信息，對信用風險進行判斷。但現在很多信用評估體系是依賴于國外的評估機構，國內的發展尚不健全，面臨著數據“孤島”的難題，因此，通過大數據來構建信用評估機制來迫在眉睫。
 

　　“對于大數據的憧憬，其實還有很多，尤其是大數據在金融領域要起到真正的作用，還有很漫長的路要走。”天緣經略負責人表示，“目前來看，還只是涉及到了數據的管理，沒有辦法精準地判斷一個客戶究竟有沒有還錢的能力，可能會出現逾期和壞賬的情況。什么時候能夠通過大數據來精準地做出判斷，那時候就說明我們的科技力量是真正的在進步了。”
 

　　三、風險控制
 

　　風險管理是金融的本質之一，而風控是所有金融業務的核心。大數據應用在風控上有兩個，一個是信用風險，一個是欺詐風險。總體來說就是通過分析歷史事件，找到其內在規律，建成模型，然后用新的數據去驗證和進化這個模型。
 

　　舉例來說，信用風險的防控就是通過大數據模型，能夠把借款人過去的信用歷史資料與數據庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢和經常違約、隨意透支、甚至申請破產的各種陷入財務困境的借款人的發展趨勢是否相似，以此來判斷是否要批準借款人的借款請求。
 

　　而欺詐風險的防控，就是通過對歷史欺詐行為的分析，不斷梳理完善風險特征庫，比如異地登錄、非常用設備登錄等行為，都是一種風險信號，建立一系列的風險規則判定集，預測用戶行為背后的欺詐概率。
 

　　“實際上，在金融機構風險控制方面，大數據的作用不可或缺。利用大數據分析監測客戶信用風險，可能是未來的發展趨勢。”天緣經略負責人認為，“通過大數據風控，一方面能夠實現風險監測預警，能夠明確的看到資金流向以及關聯信息等，時刻監測企業的經營狀態。另一方面，能夠將原有的碎片化海量數據通過技術手段進行整合，分析預測企業的信用風險。”
 

　　伴隨著金融科技的浪潮，國家也在密集出臺相關文件，今年，《中國人民銀行辦公廳關于強化銀行卡磁條交易安全管理的通知》出臺，提出建立基于大數據技術的風險防控機制。全國性商業銀行于2017年8月底前，其他商業銀行于2017年12月底前，完成基于大數據技術的銀行卡風險防控系統建設。由此可見，通過大數據技術建立并不斷優化風險評估模型，提高各業務場景欺詐攔截成功率已勢在必行。
 

　　“目前看來，隨著大數據的普及應用，一些新興的金融大數據公司、征信公司依托大數據創新風控手段正在誕生。”天緣經略負責人解釋稱，“通過大數據技術，可以統一管理金融企業內部多源異構數據與外部征信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險，保障業務平臺健康穩定運行。”
 

　　結語
 

　　大數據金融是傳統金融和大數據技術結合產物，它的健康發展與創新必須遵循金融行業基本規律和需求，符合金融監管體系要求。然而，隨著金融行業的發展，風險問題頻出，更多的人意識到大數據在金融領域的重要性，并通過大數據技術來解決金融行業中出現的難題。但在當前階段，普遍存在數據的真實性不高、有效性仍未被市場所論證，數據收集和使用過程中也面臨著合法性問題等。因此，相信我國的大數據在金融領域的應用依舊還有很長一段路要走。

        轉自：北京視窗

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