科技隨著工業(yè)革命發(fā)展到了人工智能為背景的革新，大數(shù)據(jù)、云計算、云存儲甚至是萬物互聯(lián)，改善各行業(yè)的業(yè)務并促進經(jīng)濟的發(fā)展。目前，大數(shù)據(jù)的作用已經(jīng)上升到一定程度，對于小型或大型公司而言，從所收集的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息已是非常寶貴的。此外，大數(shù)據(jù)幫助那些在使有重要責任的組織能夠更好地完成工作。那么，金融業(yè)在科技的發(fā)展下如何更好的創(chuàng)新呢？

圖1：劉華鵬老師在平安銀行講授金融科技

在金融科技領域，大數(shù)據(jù)可用于預測客戶行為，也可用于為來自世界各地的替代銀行和金融機構(gòu)制定保護性策略和政策。每天，在全世界范圍內(nèi)，生成大約2.5個數(shù)據(jù)字節(jié)的數(shù)據(jù)。預計這一比率將在不久的將來進一步增長。那么，借助適當?shù)墓ぞ吆退惴?，所有這些數(shù)據(jù)都可以以多種非常有價值的方式使用。但是，如何在銀行和金融科技行業(yè)中使用大數(shù)據(jù)？

1、客戶細分

Fintech公司以客戶為中心而聞名，客戶細分是他們感興趣的領域之一。金融業(yè)專注于根據(jù)年齡、性別、在線行為、經(jīng)濟狀況和地理坐標來劃分客戶。在這方面，金融科技公司可以根據(jù)年齡，性別和社會階層輕松分析消費習慣。他們還可以輕松定制他們的服務和替代銀行產(chǎn)品，以滿足每個客戶群的需求和需求。最有價值的客戶，即花費最多的客戶，也可以被識別出來。這將產(chǎn)生更高水平的客戶滿意度，因為人們通常尋求高度個性化的優(yōu)惠和金融產(chǎn)品。

2、欺詐識別

在金融行業(yè)中使用大數(shù)據(jù)的另一個優(yōu)勢是它打開的欺詐檢測前景。顯然，隨著網(wǎng)上銀行和互聯(lián)網(wǎng)交易的興起，該行業(yè)的公司及其客戶更容易成為欺詐的受害者。大數(shù)據(jù)幫助銀行和其他金融機構(gòu)更好地了解每個客戶的消費習慣，以及他們通常的在線模式。在這種情況下，當企業(yè)檢測到異?；顒訒r，可以容易地聯(lián)系帳戶的持有者并詢問或通知看似可疑的交易。

3、更好的合規(guī)能力

金融科技行業(yè)正在快速發(fā)展，從互聯(lián)網(wǎng)銀行服務開始，該行業(yè)的公司已經(jīng)增加了他們的能力和提供的金融服務。機器學習和人工智能似乎為所有行業(yè)開辟了新的道路，替代金融部門似乎也從中受益匪淺。最終，這可以為B2B和B2C消費者提供更好，更個性化的服務。

毋庸置疑，金融大數(shù)據(jù)擁有著廣闊的發(fā)展前景。然而，金融大數(shù)據(jù)應用也面臨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理水平不足、技術改造難度大、行業(yè)標準缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。大數(shù)據(jù)技術的應用提升了金融行業(yè)的資源配置效率，強化了風險管控能力，有效促進了金融業(yè)務的創(chuàng)新發(fā)展。金融大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、證券行業(yè)、保險行業(yè)、支付清算行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都得到廣泛的應用。

1. 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應用

在傳統(tǒng)方法中，銀行對企業(yè)客戶的違約風險評估多是基于過往的信貸數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性。利用大數(shù)據(jù)技術，銀行可以根據(jù)企業(yè)之間的投資、控股、借貸、擔保以及股東和法人之間的關系，形成企業(yè)之間的關系圖譜，利于關聯(lián)企業(yè)分析及風險控制。知識圖譜在通過建立數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)鏈接，將碎片化的數(shù)據(jù)有機地組織起來，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機器理解和處理。

1. 大數(shù)據(jù)在證券業(yè)中的應用

有效拓寬證券企業(yè)量化投資數(shù)據(jù)維度，幫助企業(yè)更精準地了解市場行情。隨著大數(shù)據(jù)廣泛應用、數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)式增長以及數(shù)據(jù)分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建更多元的量化因子，投研模型更加完善。線上的投資顧問服務，能夠基于客戶的風險偏好、交易行為等個性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理。

1. 大數(shù)據(jù)在保險業(yè)中的應用

借助大數(shù)據(jù)手段，保險企業(yè)可以識別詐騙規(guī)律，顯著提升騙保識別的準確性與及時性。保險企業(yè)可以通過建設保險欺詐識別模型，大規(guī)模地識別近年來發(fā)生的所有賠付事件。通過篩選從數(shù)萬條賠付信息中挑出疑似詐騙索賠，通過分析解決現(xiàn)有的風險管理問題。

進入了AI人工智能時代，大數(shù)據(jù)金融成為大趨勢。金融的核心就是風控，風控以數(shù)據(jù)為導向。金融機構(gòu)的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構(gòu)正在加大在數(shù)據(jù)治理項目中的投入，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺建設項目，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“穿透式”管理。

劉華鵬，優(yōu)秀黨員、新媒體智能營銷專家；北京中科匯聯(lián)（人工智能、股票代碼835529）合伙人/董事，北京才富通科技有限公司創(chuàng)始人/董事長；十五年互聯(lián)網(wǎng)領域從業(yè)經(jīng)歷，實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富，專注于互聯(lián)網(wǎng)新媒體營銷和人工智能的結(jié)合；工程管理學士、數(shù)字城市碩士、企業(yè)管理博士，2018年度CCTV海峽春晚“中國十佳互聯(lián)網(wǎng)講師”，北大、清華、復旦、浙大等總裁班特邀講師；出版“互聯(lián)網(wǎng)+營銷”領域暢銷書6本，培訓600多家企業(yè)10萬余人，成功輔導50余家企業(yè)實現(xiàn)營銷業(yè)績倍增。