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大数据分析为金融领域的应用与发展提供强大支撑
2019/9/27 9:51:00   中国安防行业网      关键字:大数据分析 金融 应用与发展 支撑      浏览量:
依托大数据技术可实现金融领域的风险实时管控、产品精准营销、支持商业智能决策分析、海量知识快速检索,更好地让数据服务业务发展。

  大数据统计分析:指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
  随着海量数据存储和处理技术的发展,数据的价值将进一步凸显,银行自身要用好数据,基于客户账户数据进行客户画像,预测客户潜在需求,推出有竞争力的产品,根据客户消费数据,结合场景进行智能推荐,并进行风险预测和干预,提升盈利水平,作为金融数据服务提供方,要能在合规的前提下提供高质量的数据服务,打造场景化的金融生态体系。
  云时代背景下,大数据(BigData)吸引了越来越多的关注,数据中蕴藏着丰富的价值,通过提升数据管理和处理能力,应对数据急速增长的挑战,更多、更好地挖掘数据的内在关系并加以应用,成了金融业发展共同的目标。
  大数据分析与应用在金融领域的应用与发展,给越来越多的公司带来更多的收益和对未来规划越来越可靠的数据支撑。像支付宝的天弘基金,像京东的京东金融,像蚂蚁金服等等,都在依托大数据分析与应用推出越来越符合大众化的金融产品。
  一、大数据在金融行业的应用优势
  (一)数据量大。金融业是数据密集型行业,对数据强依赖。以银行业为例,100万元的创收平均会产生130GB的数据,数据成为金融机构的核心资产。在不断增长的海量数据背景下,采用具有更有弹性的计算、存储扩展能力的分布式计算技术成为必然选择。
  (二)数据质量高。与其他行业相比,金融数据逻辑性强,要求具有更高的实时性、安全性和稳定性。而且无论对于个人还是企业,金融数据都是核心敏感数据。金融行业核心实时交易系统数据要求强一致性,正常状态下数据错误率为零,金融业开展大数据应用时,数据清洗环节将较为简单。
  (三)结构化数据占比高。当前,企业级数据结构化数据占比77%,而互联网数据结构化数据仅占5%。结构化数据与非结构化数据相比,在分析工具成熟度方面具有明显优势。后期,随着传统金融机构不断拓展互联网业务、远程业务办理、无人营业网点、机器人大堂经理等现代金融科技的不断丰富演进,金融行业的半结构化数据和非结构化数据占比将快速增长。
  (四)应用场景广泛、潜力大。大数据在金融行业有众多应用场景,包括精准营销、风险控制、客户关系管理、反欺诈检测、反洗钱检测、决策支持、股票预测、宏观经济分析与预测等方面。通过大数据应用,金融机构可开展精准营销,提升风控准确性、降低风控成本、增加用户粘性、改善客户体验,增强服务敏捷性。
  二、大数据在金融行业的应用场景
  当金融业遇到大数据技术,能带来哪些创新与变革,从几个典型的应用场景中见到。
  1.海量金融数据的存储与管理
  交易渠道的多样化带来明细类结构化数据的快速增长,"双录"等监管类要求使影像、图片、电子凭证等非结构化数据也呈井喷之势,传统的数据库、内容库等技术因扩展性不高而应对乏力。
  大数据的分布式架构特点为应用提供海量数据管理方面的核心能力,包括结构化数据或半结构化数据的存储、查询等,在一定程度上替代传统关系型数据库的功能;非结构化数据的存储和管理,在一定程度上替代传统文件系统的功能;结构化数据、半结构化数据或非结构化数据的统计、分析、挖掘能力,可基于此构建数据仓库或数据集市,形成互联网银行业务拓展的数据支撑,完成多格式文件随机存取管理、海量数据统计、分析等多种场景的应用实践。
  2.客户画像与精准营销。
  金融业面对的客户群体数量众多,需要快速识别目标客户,推出有竞争力的金融产品并进行精准化营销,依托大数据技术的客户画像正是实现该目标的利器,其核心是对客户属性的标签化。
  3.交易监控与实时风险识别。金融业竞争中,保证实时性也就保证了竞争的优势地位,要做到交易快速响应,在用户无感知的情况下,完成风险识别等操作,既确保交易的安全性,又不影响客户体验。
  4.多维分析与商业智能、基于内容的业务知识智能检索。
  通过对于用户输入的关键字等内容与海量检索对象进行相似度匹配,并依据相关性高低进行排序,返回用户最可能需要的内容,并基于用户反馈及时调整检索结果,保证检索的有效性。
  6.历史交易明细实时查询。
  随着互联网金融的发展,交易的频度和复杂性也随之快速增长,交易数据源源不断产生,如何提供高质量的数据查询服务,满足客户全天候、场景化且实时性的数据访问需求,成了数据管理的核心命题。
  业务交易数据产生于各自的交易系统(如核心系统),并通过交易系统提供当日数据的查询服务。通过运用大数据进行历史数据存储,历史交易数据通过数据交换平台获取,通过批量方式每日执行数据导入,数据导入过程支持数据校验和异常数据清洗,清洗处理后的交易数据采用实时数据库作为存储容器,保存业务系统历史交易数据。对外提供了交易数据统一查询服务,覆盖交易系统中的当日交易数据和历史交易数据,对终端用户提供统一的数据访问视图。
  基于以上这些典型应用场景,依托大数据技术可实现金融领域的风险实时管控、产品精准营销、支持商业智能决策分析、海量知识快速检索,更好地让数据服务业务发展。

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