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(jì)算、云存儲(chǔ)甚至是萬(wàn)物互聯(lián)，改善各行業(yè)的業(yè)務(wù)并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)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(duì)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(zé)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(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可用于預(yù)測(cè)客戶行為，也可用于為來(lái)自世界各地的替代銀行和金融機(jī)構(gòu)制定保護(hù)性策略和政策。每天，在全世界范圍內(nèi)，生成大約2.5個(gè)數(shù)據(jù)字節(jié)的數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)這一比率將在不久的將來(lái)進(jìn)一步增長(zhǎng)。那么，借助適當(dāng)?shù)墓ぞ吆退惴?，所有這些數(shù)據(jù)都可以以多種非常有價(jià)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(xì)分

Fintech公司以客戶為中心而聞名，客戶細(xì)分是他們感興趣的領(lǐng)域之一。金融業(yè)專注于根據(jù)年齡、性別、在線行為、經(jīng)濟(jì)狀況和地理坐標(biāo)來(lái)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(huì)階層輕松分析消費(fèi)習(xí)慣。他們還可以輕松定制他們的服務(wù)和替代銀行產(chǎn)品，以滿足每個(gè)客戶群的需求和需求。最有價(jià)值的客戶，即花費(fèi)最多的客戶，也可以被識(shí)別出來(lái)。這將產(chǎn)生更高水平的客戶滿意度，因?yàn)槿藗兺ǔで蟾叨葌€(gè)性化的優(yōu)惠和金融產(chǎn)品。

2、欺詐識(shí)別

在金融行業(yè)中使用大數(shù)據(jù)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是它打開(kāi)的欺詐檢測(cè)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(jī)構(gòu)更好地了解每個(gè)客戶的消費(fèi)習(xí)慣，以及他們通常的在線模式。在這種情況下，當(dāng)企業(yè)檢測(cè)到異常活動(dòng)時(shí)，可以容易地聯(lián)系帳戶的持有者并詢問(wèn)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(wù)開(kāi)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(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能似乎為所有行業(yè)開(kāi)辟了新的道路，替代金融部門(mén)似乎也從中受益匪淺。最終，這可以為B2B和B2C消費(fèi)者提供更好，更個(gè)性化的服務(wù)。

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(yīng)用也面臨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理水平不足、技術(shù)改造難度大、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)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(shù)的應(yīng)用提升了金融行業(yè)的資源配置效率，強(qiáng)化了風(fēng)險(xiǎn)管控能力，有效促進(jìn)了金融業(yè)務(wù)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(xiǎn)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(yīng)用。

1. 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用

在傳統(tǒng)方法中，銀行對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多是基于過(guò)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(shù)，銀行可以根據(jù)企業(yè)之間的投資、控股、借貸、擔(dān)保以及股東和法人之間的關(guān)系，形成企業(yè)之間的關(guān)系圖譜，利于關(guān)聯(lián)企業(yè)分析及風(fēng)險(xiǎn)控制。知識(shí)圖譜在通過(guò)建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)鏈接，將碎片化的數(shù)據(jù)有機(jī)地組織起來(lái)，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機(jī)器理解和處理。

1. 大數(shù)據(jù)在證券業(yè)中的應(yīng)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(zhǔn)地了解市場(chǎng)行情。隨著大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用、數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)式增長(zhǎng)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(wèn)服務(wù)，能夠基于客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好、交易行為等個(gè)性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門(mén)檻、低費(fèi)率的個(gè)性化財(cái)富管理。

1. 大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用

借助大數(shù)據(jù)手段，保險(xiǎn)企業(yè)可以識(shí)別詐騙規(guī)律，顯著提升騙保識(shí)別的準(zhǔn)確性與及時(shí)性。保險(xiǎn)企業(yè)可以通過(guò)建設(shè)保險(xiǎn)欺詐識(shí)別模型，大規(guī)模地識(shí)別近年來(lái)發(fā)生的所有賠付事件。通過(guò)篩選從數(shù)萬(wàn)條賠付信息中挑出疑似詐騙索賠，通過(guò)分析解決現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題。

進(jìn)入了AI人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)金融成為大趨勢(shì)。金融的核心就是風(fēng)控，風(fēng)控以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向。金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)控水平直接影響壞賬率、營(yíng)收和利潤(rùn)。目前，金融機(jī)構(gòu)正在加大在數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中的投入，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池，實(shí)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(yíng)銷(xiāo)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(zhǎng)；十五年互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域從業(yè)經(jīng)歷，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富，專注于互聯(lián)網(wǎng)新媒體營(yíng)銷(xiāo)和人工智能的結(jié)合；工程管理學(xué)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(guó)十佳互聯(lián)網(wǎng)講師”，北大、清華、復(fù)旦、浙大等總裁班特邀講師；出版“互聯(lián)網(wǎng)+營(yíng)銷(xiāo)”領(lǐng)域暢銷(xiāo)書(shū)6本，培訓(xùn)600多家企業(yè)10萬(wàn)余人，成功輔導(dǎo)50余家企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)業(yè)績(jī)倍增。