大数据挖掘 让金融业未来更加精彩

教科书上这么定义“金融”：金融就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。在投资过程中，正是一次又一次的进行着资源的优化配置，将资金流向更具潜力的企业和项目吗?

而大数据正是这样一种神奇的技术，通过巨量的数据挖掘对全部样本进行分析，得出事情发展的客观事实，准确的反映实物发展的趋势，这样神奇的功能，不正是金融行业急需的神奇技能吗？

中国科技新闻学会大数据与科技传播专委会委员黄震认为：“大数据的最大魅力在于开启了人类的“上帝视角”，人类从一个前所未有的角度俯瞰着这个世界，知道全世界的商品流动情况，知道每个商圈的繁荣情况，知道全球的航空业发展状况等，而这一切，都可以作为我们判断未来经济趋势的最重要根据，这是人类以前从未有过的预测能力。大数据未来对于金融的真正价值远大于你我的想象，因为大数据和金融的核心价值是相同的，只有六个字——资源优化配置。”

“无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。”黄震强调。那么，大数据在金融业领域中是如何应用的呢？

银行、保险业的大数据运用

数据显示，金融业对大数据的应用最早在银行业反欺诈工作中就有了诸多体现，银行业通常借助用户行为风险识别引擎、征信系统、黑名单系统等反欺诈系统，对交易诈骗、网络诈骗、电话诈骗、盗卡盗号等欺诈行为进行识别。其中，在线反欺诈是互联网金融必不可少的一部分，这其中必然用到数据采集、数据库等大数据技术，也从而让银行业成为金融业中运用大数据相对成熟的代表。

当然，保险业在风险管理、价值管理、资产管理、微信系统、移动展业系统、非现场审计系统、CRM系统，以及XBRL报送、数据中心、运营数据服务平台上都有了较为成熟的产品和应用。

证券、期货业的大数据运用

数据分析，相对来说，大数据在证券和期货业的应用滞后许多。据证券市场已成功建设90%数据仓库的实力数据服务商透露，截至目前，证券业接触过并已经在运用大数据的企业不足20家，这些企业所涉猎的应用也大多与银行业、保险业相似，主要集中在风险管理、经营分析、XBRL报送及数据中心和数据挖掘方面，CRM、ACRM、高端客户CRM方面更多的是传统数据仓库形式。

数据显示，大数据单纯在期货业中的应用少之又少，两家交易所和个别期货公司现阶段会考虑到这样的规划部署，半数能实现CRM或少数实现ACRM的内部数据分析和挖掘已然是当下领先的水平了，毕竟期货特殊的交易特征致使其交易数据分析远比证券交易数据分析更难攻克。

“基金管理公司可通过建设数据仓库和BI决策分析系统，更及时、准确地掌握自身经营状况，从而有效提高管理水平，但是目前很少有建设数据仓库项目的，基本上只是在XBRL报送上多做一些。目前，私募的XBRL报送开始逐步启动起来，信托领域中做XBRL报送的只有个别家，极少有建设数据仓库和大数据的”黄震指出道。

大数据挖掘决定金融业走向

大数据的终极核心价值就在于“资源优化配置”。而金融的“资源优化配置”价值是毋庸置疑的，二者有如此同根同源的核心价值，化学反应还会远吗？基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落地点和真正价值。

而“资源优化配置”的价值，又远远超出我们能够想象的层面，在资本寒冬即将来临的大背景下，利用大数据实现资源的高效利用，显得更加重要

据报道，金融业对大数据的应用虽不及制造业那般迅猛，但是也正快速伴随着互联网金融的步伐蔓延开来。更明显的特征是，集团化业态趋势愈来愈明显，企业并购重组现象也时有发生。这样一来，能够最大限度地满足市场投资者需求，从而促使各类型业务多元化组合。尤其是对具备银行背景、券商背景等多层交互支持的企业来说，大数据的应用将助推其在目标业务领域及综合服务管理上有出色的表现。因此，未来更多贴合客户的服务和产品能够被定制，市场也能够被充分整合。对客户单一业务的个性化投资建议、综合业务的结构性产品匹配、跨类型业务的交叉销售等，都将具备更优质的深度挖掘，市场结构和各层资源也将得到更合理的分配。

黄震分析：“大数据能分析金融业客户关系管理的发展方向，是未来新型精准营销的发展方向。据报道，银行的机构方将开始采用并从零售业务的方式来获取线索增进对于市场目标客户的了解。有一些纯B2B的公司利用大数据来改善客户商情，但是大部分时候他们处于B2C业务的不利地位，信用卡业务，银行零售业，财富管理或者借贷业务。”

“信任仍然是许多大型银行的使用新供应商“大数据”的主要因素。换句话说，当你展望2017年，将会有很大的来自管理层的推动力，来把大数据项目移出IT然后放到商业用户手中。为了达成目的，仍需要考虑架构，功能，速度，可用性，安全性等问题。当然，将来一定会有更加强大的工具来处理现有的工作，例如数据治理，数据质量，参考数据管理，标准。这将要求各方持续的教育，即那些IT意外的继续教育。用以了解市场的快速发展。”

黄震最后指出：“针对平衡开源和供应商解决方案在项目设计之初就符合机构客户，开源项目传递了一种敏捷性需求开发—每个银行的需求都在不停的变化，为大数据找到合适的点才是更加重要的。2017年的市场将会不断前行，混乱随之减少，同时会使大数据的海洋变得风平浪静。”

综上，可以说，大数据挖掘，会让金融业未来更加多彩。