大數據金融的發展
自互聯網金融被廣而告之以後，大家就一直在被灌輸大數據在互聯網金融發展中的作用巨大，甚至最近更有專家說大數據是互聯網金融發展的加速器。但是似乎並沒有一個系統的說法，大數據具體有什麼用，我們只知道互聯網金融確實是其中的獲益者之一，下面且聽聽通金魔方分析師的見解。
我們首先從互聯網金融的含義生對大數據有個簡單的了解。正如互聯網金融之父謝平所言，所謂的互聯網金融，並非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。
正確的理解應該是基於互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。接下來我們來看一下大數據在互聯網金融發展中的作用體現。
精準的用戶分析
大數據的首要作用就是在於它能夠對用戶進行准確的分析，然後幫助互聯網金融找到合適的目標用戶，進而實現精準營銷。
在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在於較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由於不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。
據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這樣的基礎之上，實現精準營銷才是這些企業唯一的出路，這也正是大數據的作用所在。
雖然互聯網金融的發展仍然處於起步階段，但是卻已經有了相當豐富的成熟案例。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。
幫助金融企業風險防控
除了以上的首要作用之外，大數據還能夠幫助金融企業加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。
比如通過對大量網路交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意願和能力方面做出較為准確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。
當然，我們對於個人用戶或者企業用戶信用好壞的評定取決於諸多因素，但是我們也可以從這諸多因素中找到相應的數據。比如我們要尋找這個用戶的整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等，那麼我們就可以從網上銀行，電商，社交網路，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。
大數據的作用在這裡面得以體現的最關鍵的一點就是，這些所謂的數據往往都是以動態變數的形式存在的，而我們要想以此為依據獲得准確的信用評級，則更要倚重於大數據的持續分析功能。
通過上面的分析，我們也不得不承認大數據在互聯網金融發展中作用巨大，只不過在現在這個互聯網金融的起步階段，大數據作用的發掘仍不算完整，我們只能一步一步的在不斷的發展中發現它的好。
2. 金融行業的大數據前景怎樣
放眼全球，金融行業也是大數據的應用重鎮，無論從大數據應用綜合價值潛力維度，還是平均數據量而言，金融行業大數據的應用綜合價值潛力都非常高。
金融行業是所有行業大數據應用最全面、最成熟的行業，因此，其在整個大數據行業的佔比也一直較高。據推算2015年，中國金融行業大數據應用規模年均增長率達到97.0%，超過23億元。據不完全統計，2016年應用規模將達到44.29億元。
隨著金融行業大數據應用的加強已經深入，據前瞻產業研究院《全球金融大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》預計到2017-2022年，金融行業大數據應用市場規模年均復合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大數據應用市場規模為497億元。
不過，金融大數據還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在信息孤島現象、外部大數據整合難度大等。相信在大數據起到更大效果時，金融大數據的推進不會太大問題，未來前景廣闊。
3. 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
經過抄多年的發展與積累，金融領域襲已具備海量數據，正在步入大數據時代的初級階段，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。隨著大數據技術的完善，大數據在金融領域發揮的作用將越來越大，在應用廣度和深度上還有很大的進步空間，金融大數據發展勢頭強勁。
金融領域具備海量數據，非常適合與大數據技術相結合，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。通過互聯網、雲計算等信息技術來處理海量數據，從而更好地了解客戶、創新服務。
目前，金融行業主要如信用卡、防欺詐、電子支付業務等，對大數據有比較大的需求。因此，隨著金融行業大數據應用的加強已經深入，前瞻產業研究院預計，到2017-2022年，金融行業大數據應用市場規模年均復合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大數據應用市場規模為497億元。
不過，金融大數據還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在信息孤島現象、外部大數據整合難度大等。相信在大數據起到更大效果時，金融大數據的推進不會太大問題，未來前景廣闊。
4. 大數據，給金融帶來了哪些改變
1、質的指標重於量的指標。2、發展直接融資不是取代間接融資，兩者的關系是相互促進。3、直接融資與間接融資的緊密聯系。4、直接融資與間接融資是可以相互轉換的。5、直接融資的發展必然體現在整個社會信用格局的變化上。6、直接融資的發展必將要求相應機構的發展，由此引起整個金融體系的變化。7、直接融資的發展快慢應取決於企業成為真正主體的進程。
根據國際經驗與中國改革進程實際，
國已確定大力發展資本市場、逐步提高直接融資比重的金融發展戰略。為解決已經存在的問題和應對未來可能出現的問題，對直接融資發展的目標和影響進行理論分析，無疑具有重要意義。
5. 金融大數據分析前景
中科聚信（SCAI）信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用
6. 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值
當然有數據支持，可以說所有的行業，都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從成本還是從效果，都是大有裨益的。
要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。
誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。
怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。
利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。
對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。
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7. 金融良性發展 大數據驅動將成趨勢
大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。業內人士建議，通過大數據挖掘金融價值，使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
再復雜的其本質也簡單，金融大數據的運用與發展就是其一。
近來網貸平台頻暴雷，根本原因除了外部監管趨嚴、市場利空、經營不善以外，不外乎資金錯配、假標盛行、借款人惡意欠債等，這些原因用簡單的辦法就可以得到解決：其中大多可以通過大數據徵信來解決信息不對稱。而大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場。
大數據在金融領域應用：精準營銷和大數據風控
據蘇寧金融研究院高級研究員薛洪言介紹，大數據在金融領域的應用，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。
薛洪言表示，精準營銷是基於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。對於大數據風控，其邏輯便在於「未來是過去的重復」，即用已經發生的行為模式和邏輯來預測未來。這意味著，隨著隨機事件的大量發生，是可以發現其內在規律的。而大數據里包含的海量數據，為我們發覺隱藏在隨機事件後面的規律提供了條件。而大數據風控的兩個應用，信用風險和欺詐風險，背後都是這個邏輯，通過分析歷史事件，找到內在規律，建成模型，然後用新的數據去驗證和進化這個模型。
貴陽大數據交易所執行總裁王叄壽告訴中國經濟時報記者，截至2017年底，中國網民規模達到7.72億，手機網民規模達到7.53億。隨著我國加快IPv6、5G的商用部署，數據總量將呈現爆發式增長。從某種角度而言，數據詳實記錄了發展中的世界，而大數據使未來復現成為可能。大數據是無限循環、無限復制的綠色資源，應用次數越多，其價值越大，將會顛覆未來很多產業的競爭模式。對於當前而言，大數據是國家基礎性戰略資源、創新生產要素、是21世紀的「鑽石礦」；對於未來而言，大數據是「活化石」。
大數據應用水平正成金融企業競爭力的核心要素
至於金融大數據的未來，有分析稱，數據驅動金融將是一種趨勢，誰掌握了大數據，金融營銷、金融風控就會勝出。
中國支付清算協會業務協調部丁華明認為，一個關鍵的因素是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心是風控，風控以數據為導向。金融機構的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構正在加大在數據治理項目中的投入，結合大數據平台建設項目，構建企業內統一的數據池，實現數據的「穿透式」管理。在大數據時代，數據治理是金融機構需要深入思考的命題，有效的數據資產管控，可以使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
普華永道的研究報告顯示，83%的中國金融機構希望投資大數據。金融行業對大數據的需求屬於業務驅動型。其迫切希望應用大數據技術使營銷更精準、風險識別更准確、經營決策更具針對性、產品更具吸引力，從而降低企業成本，提高企業利潤。隨著更多金融機構基於大數據獲得豐厚的回報，將進一步打消其顧慮，加速大數據的普及。
上述報告還稱，各級政府正推動金融行業數據整合、共享和開放。國務院《促進大數據發展行動綱要》提出，到2018年，中央政府層面實現金稅、金關、金財、金審、金盾、金宏、金保、金土、金農、金水、金質等信息系統通過統一平台進行數據共享和交換。國家還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供更豐富的數據來源。數據越關聯越有價值、越開放越有價值。大數據的發展需要所有組織和個人的共同協作，將個人私有、企業自有、政府自有的數據進行整合，把私有大數據變為公共大數據。金融數據安全問題也越來越受到重視。大數據的應用為數據安全帶來新的風險。數據具有高價值、無限復制、可流動等特性，這些特性為數據安全管理帶來了新的挑戰。
對金融機構來說，網路惡意攻擊成倍增長，組織數據被竊的事件層出不窮。這對金融機構的數據安全管理能力提出了更高的要求。大數據使得金融機構內海量的高價值數據得到集中，並使數據實現高速存取。但是，如果出現信息泄露，可能一次性泄露組織內近乎全部的數據資產。數據泄露後還可能急速擴散，甚至出現更加嚴重的數據篡改和智能欺詐的情況。
2018年是金融行業監管大年，「防風險」依然是行業發展主旋律。「近年來大數據風控越來越受重視，越被市場認可，我們越要做好風險防控工作，合規發展。」百融金服副總裁陳雷指出，不僅金融業務要合規經營，大數據風控行業也要合規發展。
以當下正經歷暴雷潮的網貸行業為例，陳雷認為，以P2P為代表的互聯網金融原來只要「有膽量」就能發展起來的時代已經過去了，現在是需要擁抱科技的時代，要通過大數據挖掘金融價值。
8. 大數據怎樣影響著金融業
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，花旗、富國、UBS等先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行360度評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
9. 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
當前中國金融行業仍處於較好的發展時期，中國經濟社會發展基本面長期趨好，國內市場潛力巨大，這為金融行業發展創造了難得的機遇。
前瞻產業研究院發布的《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。