大数据在金融领域中的应用

邝志雯

[摘 要]随着全球信息技术的快速进步，人类社会迎来了数据大爆炸的时代，大数据技术也随之诞生、应用和发展。在金融领域中，大数据的应用十分重要，因为在如今的信息化时代金融领域依靠信息技术得到了大变革和快速发展，金融领域在没有结合大数据技术的基础上是无法满足现实需求的。当然在金融领域中，大数据的应用也相当广泛，包括征信、证券投资、商业银行、保险行业等多个方面，但是金融领域在大数据技术的加持下得到快速发展的同时也相应的出现了数据安全、隐私保护等关键问题。文章分析了大数据技术在金融领域中的现状，为促进大数据技术在金融领域的应用持续打下坚实而牢固的基础。

[关键词]大数据;金融领域;数据处理技术

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.09.197

1 大数据技术概况

1.1 大数据的基本概念

大数据的基础是计算机互联网技术，因为当下计算机互联网已经得到了普及，所以大多数人都会使用网络，然而在对网络进行使用的过程中会产生各类信息，无论是网页还是软件产生的数据信息都被包含其中，各项数据信息不断结合在一起，就会扩大数据信息的规模，进而使得大数据应运而生。尽管“大数据”这一名词早在几年前就已经出现在人们的视野中，但大数据的概念一直都比较模糊，没有明确的定义。维基百科中指出，大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。[1]徐宗本院士则在第462次香山科学会议中，将大数据定义为“不能够集中存储，并且难以在可接受时间内分析处理，其中个体或部分数据呈现低价值性而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集”。[2]虽然以上关于大数据概念的定义、视角和重点不尽相同，但所传递的信息基本一致，即大数据就是海量数据集合，大数据技术就是利用算法对当下出现的大量数据进行分类、整理、汇总和分析，从中整合出有价值的信息为各种决策提供数据支撑。

1.2 大数据的主要特征

虽然大数据的概念比较模糊，但还没有形成统一的定义，但是大数据的主要特征却已经出现在各种基本概念中形成了共同点，即数据类型多、数据海量、数据处理效率高、应用价值高等。

2 大数据技术在金融领域中的应用

2.1 大数据在金融领域中的发展现状及趋势

自大数据出现以来，对各行各业产生了重大影响，甚至是引发了多领域的巨大变革。其中不乏商业领域、网络领域以及科学领域等影响人们生活、影响世界发展的重要部分，尤其是互联网金融的发展使得传统的数据处理和分析方法不能满足现代化商业发展的需要。然而大数据技术对数据处理的效率在市场变化、用户营销、产品优化、销售竞争等多方面应用的便捷性、有效性都是不言而喻的。对这些数据信息进行深度挖掘与有效把握，可以帮助企业准确掌握自身经营生产情况，更准确地预测市场变化，为企业优化产业布局、分析客户交易、改进产品提供有效的数据支持，并做出企業和生产决策，为企业的长期稳定发展打下良好的基础。

由于目前信息技术的大规模发展，信息产业的未来发展将得到更多的政府支持。同时大数据产业的扩展将保持快速增长。国家有关这方面的法律法规也会随着技术的发展而逐步完善。

2.2 大数据技术在征信方面的应用

信用交易的出现使得征信活动产生，尽管“征信”一词由来已久，但我国在21世纪初现代征信业才真正得到快速发展。[3]征信的本质就是对数据的采集、整理和加工，大数据正是利用技术对海量数据进行收集和分析。可见征信天然就与大数据有着极高的契合度。[4]征信行业的发展对金融业具有重要意义。利用大量的客户数据，可以从财富、消费、信用、社会交往等角度来判断客户的消费、还款等经济能力，为客户建立起以大数据为基础的数据库。大数据技术实时分析从各个渠道收集来的数据，并将收集来的数据整理后转入个人征信评估系统。还可以根据客户个人信息、负债情况、还款表现以及个人收入情况对客户进行信用评估，授予客户信用额度及合适的利率和还款期限。在客户贷款之后，征信机构会一直持续挖掘客户的信用风险信息并及时将更新后的信息提供给数据使用方。数据使用方便可以通过数据分析结果进而预测客户未来的还款趋势，从而降低损失。

2.3 大数据技术在证券投资方面的应用

互联网金融作为“互联网+金融”的主要产物，在原则上与传统金融风险有着相似之处。传统金融交易中的违约风险在互联网金融领域仍然存在。除传统金融风险以外，由于互联网金融拥有产品创新速度快、不断扩大的用户群体、资本膨胀速度快的特点，以及互联网技术本身存在的快速扩散、高度关联等特征，因此互联网金融具有产品创新风险、违规运营风险、流动性风险等潜在风险。[5]

通过对大数据技术的应用，对数据能有效地进行整理，使得在数据分析方面能够进行有效的预判，可以分析金融投资风险发生的概率，从而采取针对性措施。[6]借助大数据对数据的分析技术，人类便可以在防控金融风险、预警金融危机和维护金融安全等方面做得更优秀。

2.4 大数据技术在商业银行领域的应用

随着市场竞争的日益加剧和社会经济的不断发展，商业银行与客户之间的关系也发生了深刻的变化，银行的营销理念也从追求规模收益向挖掘客户效率转变。[7]这就使得培养现有客户以及挖掘潜在客户变成了商业银行成功的关键因素。商业银行可以利用大数据技术采集客户通过网购平台、社交软件等形成的数据，并以此掌握客户的消费水平、消费习性等关键信息，进而有效运用这些信息为银行客户关系管理和决策服务，以增强自身竞争力。

大数据技术在银行领域还应用于产品创新方面，传统商业银行的产品主要包括核心产品、基本产品和外延产品三大类。当下商业银行可以基于技术革新为客户提供创新型产品，如银行产品的信息化、电子化和虚拟化。只有将积累的大量数据进行深度分析和整理，才能设计出更贴切客户需求的金融产品，进而提升客户对银行服务的满意度。客户还可以直接在第三方支付软件中享受投资、理财、储蓄、贷款等服务，使得客户真正体会到互联网的便捷性。

2.5 大数据技术在保险领域的应用

传统的保险营销方式主要以公司销售人员、行业人员等进行推销，一般在较少客户数据的情况下，凭借销售经验以及其他管理经验来得出相应的行业规律，至此带有一定的主观性与不准确性，以致在公司整体营销策略中存在潜在的问题。[9]传统保险行业的业绩几乎是依赖人工跑出来的，人力物力消耗大且效率低。现在的保险公司可以利用大数据技术挖掘与客户需求相关的信息，进而获得潜在客户。在大数据技术深度分析用户需求的帮助下，现代保险公司可以根据市场需求及其变化状况对现有产品进行创新和完善，从而适应市场需求及其变化状况，提高自身竞争力。在传统核保环节中，因为医疗费高昂以及社会医疗保险补偿不足，进而出现客户隐瞒病史骗取保险金的情况，这会导致保险公司核保调查的难度和承保的风险大大增加。将大数据技术应用到保险公司的核保环节当中，保险公司能够从数据库中甄别出用户的资料，从而大大降低保险公司的核保风险。

3 结论

金融领域与大数据技术的融合是时代发展的必然结果，随着信息化的深入，各类信息技术在金融领域的广泛应用也是必然趋势，随着大数据技术的广泛运用，我国相关法律法规也会逐渐完善，人类信息時代必将全面覆盖。

参考文献：

[1]彭宇，庞景月，刘大同，等.大数据：内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报，2015，29（4）：469-482.

[2]徐宗本，张维，刘雷，等.“数据科学与大数据的科学原理及发展前景”——香山科学会议第462次学术讨论会专家发言摘登[J].科技促进发展，2014（1）：66-75.

[3]刘军勇.大数据背景下征信业发展新趋势分析[J].商讯，2020（16）：140-141.

[4]张薇.大数据背景下中国征信的建设探讨[J].农村经济与科技，2020，31（8）：298-299.

[5]张波.大数据技术及其在互联网金融风险监测领域的应用[J].金融科技时代，2020（5）：43-49.

[6]靳朝阳.大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用[J].中国市场，2019（28）：35-36.

[7]许臻.大数据在农商行的应用发展研究[J].中国商论，2020（12）：69-71.

[8]田楚芸，杨杉.大数据背景下数据挖掘技术在保险行业的应用研究[J].电子世界，2020（7）：15-16.