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大数据给金融行业带来了哪些影响


来源:凤凰网四川综合

2018新年伊始,很多人在朋友圈、微博等社交媒体上晒出了自己2017年的听歌报告、年度账单和2018年关键词等等。而这些既准确又暖心的回忆记录全都得益于大数据时代的到来。

2018新年伊始,很多人在朋友圈、微博等社交媒体上晒出了自己2017年的听歌报告、年度账单和2018年关键词等等。“x月x日大概是很特别的一天,这一天里你把《xxx》反复听了x遍”,“每次出发都是为了更好的回来,这一年你总共出行x次,花费x元”……而这些既准确又暖心的回忆记录全都得益于大数据时代的到来。那么,究竟什么是“大数据”呢?

(图片来自网络)

一、大数据概念

大数据科学家JohnRauser曾提出这样一个简单的定义:“大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。”"大数据"就是一个体量特别大,数据类别特别多的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

“大数据”的第一个特点是数据体量大,大数据首先是指大型数据集,规模一般在10TB左右,但在实际应用中,很多企业例如京东、苏宁等会把多个数据集放在一起,形成PB级的数据量。其次是数据类别丰富,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。第三个特点是数据处理速度快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息以确保其真实性及安全性。

从庞杂的数据背后挖掘和分析出用户的习惯和喜好,从而找出更符合用户消费偏好的产品和服务,并且结合用户的需求有针对性地调整和优化自身产品,这就是大数据的价值,而这也是大数据在金融行业主要的应用方向。

二、大数据在金融行业的应用

(1)大数据征信

传统征信是依靠几个专业机构各自建立物理数据库,定向搜索一些“小数据”,然后建立固定的模型,之后在数据库里系统自动地用这些模型对数据进行计算。以金融交易为核心,集中分析财务数据,一般只有几十个数据项,主要涉及收入、资产及抵押状态、担保情况等,以此预测信用交易风险和偿还能力,数据获取渠道比较狭窄和固定。虽然数据本身是动态的,但是由于数据项的更新和拓展很慢,所以数据使用者拿到的征信报告与结果是固定格式的、相对静态的。

而网络征信的主要特点是“大数据”——数据成千上万;来源广泛——来源于整个网络;信息全面,不拘泥于财务——既包括财务、资产类的,也包括非财务类的,例如社交行为、文字言论、谈话语音、图片甚至交友情况等各种信息,具有非常强的社会性。网络征信不用为了采集数据而采集数据,在网络平台上可以把参与网络活动的人群都覆盖到,不用建立专门的机构和数据库,不需要大量的资金成本和人力物力进行数据库传输,一切数据与信息都随着网络活动自然生成。

譬如阿里的芝麻信用就是依据用户在已得到信用授权的平台上的使用信息,运用大数据及云计算技术客观呈现个人的信用状况,通过连接各种服务,让每个人都能体验信用所带来的价值。它通过你在这些平台上的一举一动,例如有没有在网上卖过假货,打车时有没有放司机鸽子,预约餐厅是否言而有信,网上消费是否及时付款等等行为描绘出你的诚信画像。

对风险定价永远是金融或者任何市场中最核心的部分之一,大部分金融活动都涉及到风险和收益的平衡。像“芝麻信用”这样通过分析大量的网络交易及行为数据对用户进行打分的信用评估机制,可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出评估,继而为用户提供快速授信及现金分期服务。这就是所谓的大数据征信,根据每个人过去的历史推测其未来的财务状况及履约情况,以此给于每个人不同的授信额度以及利率。而扩展到保险,也是同样的道理,保费可以根据每个人的情况不同而差异化。比如车险,一些公司尝试通过“车载盒子”在获得用户同意的情况下用以监测车主的使用习惯来获取各项数据,甄别“好司机”和“坏司机”,从而差别定价保费。

(2)精准营销

精准营销这个概念是现代营销学之父科特勒提出来的,简单来说就是“在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人”。

金融行业利用大数据进行精准营销是基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣,继而推荐合适的金融产品和服务。随着大数据技术发展,企业希望通过数据寻找业务规律,对客户需求进行挖掘,因为这样做会给业务带来直接的价值,帮助业务进行优化和提升。过去产品的营销主要是决策人员根据经验主观判断进行决策,这样做的风险很大,因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。所以企业必须借助数据的帮助来做决策,并进行客观的验证和预测,要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。

要做到精准营销真正要做的就是了解客户:客户是谁?客户到底是什么样的?客户有什么产品偏好?客户喜欢哪些产品组合……只有了解了这些才能进行有效营销。而了解客户就可以交给“大数据”来实现。企业通过收集用户所有的数据,主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类,静态数据就是用户相对稳定的信息,如性别、地域、职业、消费等级等,动态数据就是用户不停变化的行为信息,如网页浏览行为、购买行为等来对客户进行画像。例如现在很多金融机构都推出了APP,通过用户的使用记录可以分析用户在寻找什么产品,用户在浏览哪些页面,在哪个页面停留最长时间,交易中断是什么原因造成的等,而分析结果可以用于提升运营效果,从而实现精准营销。

此外大数据在金融行业还有很多应用,譬如量化投资、实时欺诈检测、社交媒体的舆情分析等等。“大数据”是一种资源,也是一种工具;它能在很多领域为我们提供“参考答案”,但正确答案需要我们正确地利用这些信息才能得出。

(本文由四川省金融科技学会提供)

[责任编辑:曾菁]

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