解讀大數據技術在金融行業的應用

在信息化飛速發展的今天，人的行為、企業經營，隨時隨地都可以產生數據，讓數據變成真正的大數據。大數據具有「大量化」、「多樣化」、「快速化」、「價值密度」四個顯著特徵。從國家高度來看，我國非常重視大數據發展，「十三五規劃」明確提出要實施國家大數據戰略。

金融業可以說是最依賴於數據的行業之一，而且最容易實現數據的變現。因此，大數據技術正加速運用於金融行業，財富大管家也緊跟科技發展潮流，以「大平台、大金融、大數據」為核心運營理念，通過優化資源配置與產品創新，率先推出新的財富管理生態、服務模式與財富管理產品，為客戶提供金融管家式服務和個性化財富管理方案。

今天小編就為大家解讀下大數據目前在金融領域的主要應用。

客戶畫像

客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等。也就是說，投資機構要根據客戶的年齡、性別、資產、投資偏好、風險承受能力等因素進行綜合分析，為客戶推薦適合的投資項目，而這些都需要進行數據收集和分析。例如，財富大管家的客戶大數據系統，通過對客戶的家庭情況、資產狀況、投資訴求、風險承受能力等因素的綜合分析，為客戶提供金融管家式服務和個性化財富管理方案。

風險管控

企業貸款風險評估。可通過企業的生產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展企業貸款。

實時欺詐交易識別和反洗錢分析。比如銀行可以利用持卡人基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。

財富大管家對每一個投資項目都會進行詳細審查，除了各項資質、財務狀況、盈利能力、信貸記錄等內容，還會通過海量數據對融資企業經營能力、項目投資前景、項目風險、預期投資回報等眾多方面做出分析，推介高成長型投資項目，最大程度保障投資人資金的保值增值。

運營優化

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。

比如可以提供增值服務，不斷增強金融業務核心競爭力。也可以監控不同市場推廣渠道，尤其是網路渠道推廣的質量。還可以進行輿情分析，抓取網路用戶對於產品和服務的評價，及時發現和處理問題。運用大數據分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。

財富大管家通過行業橫向資源整合，與證券、信託、基金公司、保險集團等眾多金融市場參與者建立廣泛深入的戰略性合作，搭建起具有高度兼容性和匹配性的金融產品發售平台，通過交互與整合提升產品及服務價值。這正是整合大數據進行運營優化的體現。

雖然大數據技術在金融行業的應用比互聯網行業晚，但在金融領域應用的深度和廣度還有很大的發展空間。國家必將繼續推動和規範大數據技術在金融領域的應用，更好地造福於經濟社會發展。

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