大数据技术如何在金融中应用（大数据分析在金融行业的应用与趋势）

长期以来，获取新客户、风险控制、留住客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而金融大数据分析，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。

大数据在金融行业的具体运用

金融行业犹如国民经济的血脉，渗入市场的各个环节，与宏观经济和微观经济生活都密切相关，而中国拥有14亿的庞大人口，社会生活多元化，需求多元化。在此复杂多变的背景下，金融机构要想实现正确的商业判断，难度很大，但借助金融大数据分析软件，可以实现更全面更精准的决策。例如，在个人信用风险控制方面，金融机构除了可以从人民银行征信中心调取数据外，还可以利用网络、电商等不同来源的“大数据”，来解决个人客户信用评价的全面性与客观性不足的问题。

目前，金融行业越来越重视大数据的应用，但面临一些疑惑：分析处理什么数据？数据怎么分析处理？数据用在哪些产品或活动中？基于大数据做出的分析判断如何落地推动业务发展？

从现状来看，大数据目前最主要应用在于帮助金融机构实现“精准营销”、“客户价值管理”和“风险控制”。

首先，实现精准营销。传统上，营销无外乎是寻找目标客群、细分目标客群、触达客群个体。但采用利用大数据机器学习的分析手法，金融机构可以判断他们的习惯偏好以及短期需求，形成画像描述，从而找到精准的目标客群。在第三方大数据支持下，金融机构可以在互联网使用者中发掘需求。一般在3-5次业务数据循环后，营销的效果会达到最优。比如，某银行的现金贷款营销中，经过5次大数据优化，客户响应率、响应客户的资质合格率均有大幅度提升。

其次，高效的客户价值管理。目前，尽管大型金融机构沉淀了大量客户及客户信息，但从大数据角度看，由于对客户信息缺乏挖掘、分析，导致对存量客户的了解不能加深，金融机构在进行客户管理时的效率提升会遇到困难。

以客户激活为例，某行有4亿的存量客户，其中30%以上客户为静止客户，但在这1亿多静止客户中，银行对哪些是高净值客户，哪些需要加大力度挽留一直不得而知。如果对所有的静止客户进行激活，则成本会相对较高。

但借助大数据进行客户聚类和客户行为分析，为金融机构的客户激活、客户管理和产品设计提供更精准的依据，帮助金融机构整体提升存量客户的价值，或交叉销售更多的产品，或激活能够带来价值的客户。

最后，加强风险控制。通过客户标签的匹配，对客户进行行为分析，把客户进行聚类，标示客户的风险级别，这样金融机构在客户贷款时，就确立了精准的风险控制，进而减少了违约风险。

大数据在金融行业的未来趋势展望

不可否认互联网极大地丰富了人们行为数据的数量与种类，催生了大数据行业。国务院2015年8月下发了《促进大数据发展行动纲要》，明确表示：信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

展望未来，随着社交网络化、虚拟化，以及移动互联趋势的形成，互联网交易、互联网金融业务增长必将为金融行业带来深远的影响。我们认为，时代呼唤有金融、征信、互联网和大数据基因的企业出现。可以预见，金融交易与大数据将是一个不断融合的过程，最终将形成大数据与金融相结合的大数据金融模式。在此过程中，极星大数据分析平台，将与金融机构一道，开创金融大数据的广阔未来。

极星大数据分析平台，由深圳康拓普公司开发，是一款专为大型企业及专业机构海量数据，打造的大数据一体化解决方案。极星大数据分析平台能提供强大的海量数据的处理功能，如：数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据专业算法等，广泛适用于金融、电力、制造业、石化、燃气、交通等各行各业。

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