大数据技术在金融行业有哪些应用前景？ - 知乎5239被浏览242272分享邀请回答4822 条评论分享收藏感谢收起大数据（11）
& & & & &现在大数据的应用领域非常广泛，它几乎已经涵盖各个行业，包括但不限于金融、政府、零售、交通、制造、电信、医疗卫生以及政府的很多部门的各个领域。然而，金融行业一直是大数据应用的前沿和领航者，这与金融行业的激烈竞争和“有钱”是分不开的。
& & & & &我认为大数据现在在金融行业的应用主要体现在以下方面：
& & & & &1. 客户的管理
& & & & & 金融机构内部也拥有大量具有价值的数据，如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号的打通，建立用户标签体系。在此基础之上，结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。进而针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
& & & & & 2.&产品的管理
& & & & & 通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。通过大数据，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。如果处理得好，可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上，这是客户关系管理中一个重要的环节。
& & & & & 3. 营销的管理
& & & & & 借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。在客户画像的基础上，金融机构可以有效地开展精准营销，包括利用外部大数据进行网络获客；基于社交数据、网络行为数据等对客户进行进一步的细分、分类；根据网络行为数据等对客户进行事件营销、实时营销等；根据外部大数据分析展开交叉销售，提升业务量并加深客户关系；根据客户偏好、年龄、资产规模等进行个性化营销以及基于客户生命周期进行客户生命周期管理，即新客户获取、客户的维护，客户防流失和客户赢回等大数据应用。
& & & & &4. 风险的管理
& & & & &中小企业是社会新增就业和创新的主体，而他们得到的廉价高效金融服务却是非常少，关键在于信息匮乏或者不完整，信息不对称，总体抗风险能力弱，判断偿债能力比较困难和经营成本高。大数据，尤其是政府大数据可以有效地克服这一困难。金融机构可通过企业的产量、流通、销售、财务、税务、工商、社保等相关信息结合大数据挖掘方法进行中小微企业的贷款风险和偿债能力的分析，量化企业的信用额度，进而推动中小企业的健康发展，将对就业和创新具有巨大的推动作用，这也是大数据在零售银行的应用非常重要的原因所在。
& & & & &最后要感谢这个很好的平台，希望可以借助这个优秀的平台可以和大家一起学习进步，有一起学习讨论的可以加群，让我们一起努力进步吧！
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size: '250,250',
display: 'inlay-fix'大数据技术在商业银行中的应用
　　以上种种问题，只是冰山一角，大数据对社会、对金融、对个人的影响还需细致分析和推演，需制定在金融领域的数据收集、数据分析和利用规则，制定底线。　　四、大数据技术在银行业应用中的对策建议　　商业银行应当继续使用大数据和数据挖掘技术及时、准确、全面地掌握自身资产质量、数量及分布、头寸调度、信贷情况，提供给客户安全、可靠及强有力的技术支撑。数据仓库、大数据、数据集市通过深度挖掘可以获得“深度效益”；同时，大数据技术还搜集了大量的商户、用户资料，可以为开发新的产品、业务及综合化服务，让银行在不同的平台、层面上为用户提供异质化业务变得更加容易，而且为商业银行的经营管理决策提供了支持与依据，让商业银行可以随时根据与自已有历史经验往来的商户数据信息推断出客户的信用状况，有助于银行风险的防范。　　随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来的实践当中去，结合新的理论、技术和模型评价方法，以增加数据挖掘的有效性，进一步提高数据分析工具的实用性。数据挖掘在未来商业银行中的研究焦点和需要进一步开展的工作在于以下几个方面。　　（一）完善商业银行信息系统总体架构设计　　传统商业银行的数据应用信息系统搜集与保存系统在大数据应用环境背景下仍需进一步完善与，本文根据商业银行大数据的业务基本需求和监部部门的监管要求，结合我国金融机构当前的实际情况，采用企业级分层架构思想，构建出如图3所示的金融机构大数据信息系统体系架构图：　　该大数据系统体系结构的特点包括：①层次化清晰。系统共分为应用层、服务层、网络层和数据层，在系统体系结构中，每层将具有相同服务功能的部分封装在一起，相邻层之间调用服务；②在传统三层网络体系结构的基础上，该体系结构加入了网络层，通过金融机构专用网络将服务层和数据层相连接，并设置了防火墙，充分保证金融机构业务数据的安全性；③各个商业金融机构可以通过金融机构专用网络共享数据库信息，同时各监管部门与业务条线可以实时查看银行经营业务数据，提高业务开展效率与监管可行性。　　（二）加强数据挖掘应用系统和算法测试的研究　　不断重视数据挖掘技术的实际应用。尽管国内关于大数据技术和数据挖掘理论对算法模型的研究较多，但实际应用案例和算法应用改进案例却比较少，缺乏可以借鉴的经验数据。如何引入国外的先进经验、技术，改进算法的性能并进行有效性测试，检验算法合理性和功能系统的稳定性？结合多种数据挖掘算法实现，提高数据挖掘的效率和技术功效仍是亟待解决的问题。　　（三）加强传统数据与非结构化数据挖掘过程中的可视化方法的研究　　加强人机交互，可以把用户需要解决的问题方便地转化为数据挖掘技术人员能够理解并解决的问题，然后将结果以更直接的表现形式被用户理解。完善解释机制，将各种算法的研究趋向于简单化和易于理解。　　从多媒体数据库中发现有意义的模式，包括对文本数据、图形数据、音频数据以及超文本数据的挖掘等。基于内容的检索和相似度搜索、概化和多维分析、分类和预测分析对复杂数据进行挖掘，使数据挖掘技术发展的整体趋势由处理简单的挖掘问题逐步到解决复杂的挖掘问题。　　（四）加强对数据挖掘结果的有效性的研究　　用科学的方法加以评估。目前许多算法所花费的时间很短，但其挖掘结果的数据却远远超出了可理解的范围。随着信息技术的高速发展，今后的算法研究需要集中在挖掘结果的有效性上，便于用户快速得到自己所需要的、有价值的信息。包括对算法的动态维护、基于约束的挖掘算法和提高算法的可伸缩性等都将是主要的研究方向。 [] 第
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资产控股：亚洲金控（北京）投资有限公司大数据在金融行业起步晚 其应用前景广阔
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中研网讯：　　追踪南方指数 上市两月涨幅喜人　　距离南方大数据指数i100、i300的发布已有两个月的时间了。Wind数据显示，截至11月18日，自9月12日以来上证指数上涨4.87%，中证500指数上涨5.58%。两只基于大数据的指数i100、i300，不负众望均远超大盘，其中i100、i300期间涨幅为9.75%、8.28%，今年以来分别上涨70.89%、53.90%。　　“从目前国内量化投资现状来看，传统的基于财务数据、估值成长因子、指标因子的多因子模型研究框架已经非常成熟，越来越难以获得超额收益，因此近几年新闻事件、公司事件对于股价的影响成为量化投资者研究热点。”南方基金数量化投资部总监刘治平介绍道。
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　　指数每月定调，紧随市场热点　　据南方基金相关负责人介绍，i指数成分股并不特别集中于个别行业，在模型调整方面，除了基本的财务分析、市场行情分析以外，还会参照来自于新浪股票频道、新闻、股吧和新浪的大数据，根据网民对新闻的点击、论坛里讨论的主题、微博中转发的消息每月更新一次成分股。　　在刘治平看来，传统指数代表板块和行业，改善投资业绩的策略指数少而又少。以沪深300为例，其构成方式很简单，集中了沪深两市最大的300只股票，、地产比重大，每半年根据流动市值更新股票，最大块头的股票将难以发生改换。而i100最大的区别在于其成分股是活跃交易的股票，且每个月一换，换手率在40%左右，以达到未来收益更好的目的。　　从涵盖的行业来看，i100的行业板块变化较大，也契合了追踪热点的目的。如10月来看，主要是、、、等目前势头强劲的行业。且行业分布更为均衡，最大的行业比重为10%以上而已，不超过20%。　　海外大数据应用显锋芒　　业内人士指出，根据近两个月大数据指数的表现，可以显著看到通过改变指数编制规则，投资收益风险改变如此之大，两个月的时间，i100、i300指数均表现突出。大数据应用起步于行业，并在金融行业不断扩展其应用的深度和广度。　　一方面来说，因为大数据技术的发展，近几年来，越来越多的互联网公司进军金融相关的产业，除了国内的新浪、百度、腾讯外，美国市场上谷歌[微博]、facebook、twitter这样的巨头也在积极尝试将源于互联网的数据直接应用于对投资市场的分析和预测领域。　　CaymanAtlantic公司是大数据投资的翘楚，旗下对冲基金便是基于twitter成立的大数据基金，自2012年7月成立以来，截至2014年6月，该基金的累计收益率高达48.36%，年化收益率为21.80%。同时，各种指标均揭示了在非常低的风险下，该基金创造了相当高的收益。人士对此表示，从实质的效果来看，这种投资方式充分运用了大数据进行分析，较基金经理而言更有效率，同时不会有道德风险，目前的表现来看已经极具锋芒。　　大数据金融应用初现峥嵘　　另一方面，包括、和在内的金融行业也逐渐将大数据应用于其业务范畴。国内不少银行已经开始利用大数据进行营销及客户，如中信银行中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交数据库，招商银行则利用大数据发展。保险行业将大数据应用于客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营等方面，以此挖掘潜在客户、防范保险欺诈和提供个性化保险方案。目前，证券行业则通过利用大数据研究投资者情绪，结合传统投资模型进行股价预测、投资者管理和市场投资景气分析。　　总的来看，大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。而互联网行业和金融行业跨界合作渐成大势，双方的大数据应用和金融投资研究优势得以互补互利。南方新浪大数据指数即为互联网巨头新浪和界翘楚南方基金合作推出的互联网金融产品，通过大数据量化投资者情绪，结合传统选股因子判断市场走势，进一步将大数据应用范围扩展到基金投资领域。未来，在互联网和的驱动下，金融行业的大数据应用更将迎来突破性进展。
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