1. 概述

近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务的深度融合，释放了金融创新的活力和应用潜力，极大地促进了金融业的转型升级，帮助金融更好地服务于实体经济，有效地促进了金融业的整体发展。在这一发展过程中，大数据技术发展最成熟，应用最广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设奠定了金融大数据的应用基础，金融数据等跨领域数据集成应用，人工智能已成为金融大数据应用的新方向，金融数据集成、共享和开放已成为一种趋势，为金融业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

大数据涉及的行业太广泛了。除了金融，它还包括政治、教育、媒体、医疗、商业、工业、农业、互联网等方面。根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告，信息技术、金融保险、政府和批发贸易在大数据应用的综合价值潜力方面具有最高的潜力。具体来说，信息、金融保险、计算机和电子设备、公用事业是业内各公司数据量最大的。可以看出，信息产业（互联网和电信）和金融业是大数据应用的重点产业，无论是投资规模还是应用潜力。

大数据的特征可以概括为4V”。

数据量(Volume)，海量性可能是与大数据最相关的特征。(Variety)，大数据不仅包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频和语音信息为代表的非结构化数据。数据价值(Value)，大数据量巨大，但数据中的价值密度很低。例如，在几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索可能只有几秒钟。(Velocity)，大数据需要快速处理数据，时效性强，实时或准确实时处理。

金融业一直更加关注大数据技术的发展。与传统的商业分析方法相比，大数据可以使业务决策具有前瞻性，使企业战略的制定过程更加理性，实现生产资源的优化和分配，根据市场变化快速调整业务战略，改善用户体验和 ** 率，降低库存积压的风险，从而获得更高的价值和利润。

2. 大数据技术在金融业的典型应用

大数据技术广泛应用于金融业。以下将介绍大数据技术在银行、证券、保险等金融细分领域的应用。

2.1 银行大数据应用

许多国内银行已经开始尝试通过大数据驱动业务运营。例如，中信银行信用卡中心利用大数据技术实现实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行利用大数据开发小额贷款。一般来说，银行大数据应用程序可分为四个方面：

2.1.1 客户画像

客户肖像应用程序主要分为个人客户肖像和企业客户肖像。个人客户肖像包括人口统计特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户肖像包括企业生产、流通、运营、财务、销售、客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，有时很难根据银行本身拥有的数据得出理想的结果，甚至可能得出错误的结论。例如，如果信用卡客户平均每月刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客户服务电话，从未抱怨过。根据传统的数据分析，客户是一个满意度高、损失风险低的客户。但如果你看到客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，几次没有接通客户服务电话，客户多次在微博上抱怨，客户损失的风险不仅很高。因此，银行不仅要考虑银行自身业务收集的数据，还要考虑扩大对外部数据的了解。

（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立的社交网络信息数据库）。通过打开银行内部数据和外部社交数据，可以获得更完整的客户拼图，进行更准确的营销和管理；

（2）如果建设银行将其电子商务平台与信贷业务相结合，阿里金融将为阿里巴巴用户提供 ** ，用户只需要依靠过去的信用；

（3）企业客户产业链的上下游数据。如果银行掌握了企业产业链的上下游数据，可以更好地掌握企业的外部环境发展，预测企业的未来状况；

（4）其他有利于扩大银行对客户兴趣的数据，如网络广告业正在兴起DMP互联网用户行为数据的数据平台。

2.1.2 精准营销

银行可以在客户肖像的基础上有效地进行精准营销，包括：

（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态进行营销，如客户当时的位置、客户最近的消费等信息（客户使用信用卡购买孕妇用品，可以通过建模推测怀孕概率，推荐孕妇喜欢的业务）；或将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、居住等）视为营销机会；

（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐。例如，招商银行可以根据客户交易记录进行分析，有效识别中小企业客户，然后使用远程银行进行交叉销售；

（3）个性化推荐。银行可以根据客户的年龄、资产规模、财务偏好等个性化推荐服务或银行产品，准确定位客户群体，分析其潜在的金融服务需求，然后进行有针对性的营销推广；

（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括获取新客户、防止客户流失和赢回客户。例如，招商银行通过建立客户流失预警模型，保留了流失率等级前20%的客户销售高收益金融产品，将金卡和金葵花卡的客户流失率分别降低了15%和7个百分点。

2.1.3 风险管理和风险控制

在风险管理和控制方面，包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别

（1）中小企业贷款风险评估。银行可以结合大数据挖掘方法，通过生产、流通、销售、财务等相关信息分析贷款风险，量化企业信用额度，更有效地开展中小企业贷款。

（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生的行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时交易反欺诈分析（如从不经常出现的国家转独特用户或从不熟悉的位置进行在线交易）。IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效预防和管理金融犯罪，而摩根大通银行利用大数据技术跟踪窃取客户账户或侵入自动出纳员机(ATM)系统罪犯。

2.1.4 运营优化

（1）市场和渠道分析和优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道的质量，特别是网络渠道推广，从而调整和优化合作渠道。同时，还可以分析哪些渠道更适合推广哪些银行产品或服务，从而优化渠道推广策略。

（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，分析客户的个性特征和风险偏好，更深入地了解客户习惯，智能分析和预测客户需求，进行产品创新和服务优化。例如，工业银行目前对大数据进行了初步分析，根据客户还款金额的差异，通过对还款数据的挖掘来区分高质量客户，提供差异化的金融产品和服务模式。

（3）舆论分析：银行可以通过爬虫技术在社区、论坛和微博上获取银行和银行产品和服务的相关信息，通过自然语言处理技术进行积极和消极判断，特别是及时掌握银行和银行产品和服务的消极信息，及时发现和处理问题；可以总结和继续加强积极信息。同时，银行还可以掌握同行业银行的积极和消极信息，及时了解同行的良好方面，作为自身业务优化的参考。

2.2 保险业大数据应用

过去，由于保险行业的代理人的特点，所以在传统的个人代理渠道，代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素，而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、移动互联网以及大数据的发展，网络营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现，越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业中的作用。总的来说，保险行业的大数据应用可以分为三大方面：客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。

2.2.1 客户细分和精细营销

（1）客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。风险偏好者、风险中立者和风险厌恶者对保险需求有不同的态度。一般来说，风险厌恶者有更大的保险需求。在客户细分中，除了风险偏好数据外，还应使用机器学习算法对客户进行分类，并为分类后的客户提供不同的产品和服务策略。

（2）潜在客户挖掘和失去用户预测。保险公司可以通过大数据整合客户的在线和离线行为，通过数据挖掘手段对潜在客户进行分类，细化销售重点。通过大数据挖掘，综合考虑客户信息、风险信息、以往事故、销售人员信息等，筛选影响客户保险或更新的关键因素，通过这些因素和模型，估计客户保险概率或更新概率，发现高风险客户损失，及时预警，制定保留策略，提高政策更新率。

（3）客户相关销售。保险公司可以根据相关规则找出最佳保险销售组合，利用时间规则找出客户生命周期中购买保险的时间顺序，抓住保险客户增加保险金额的机会，建立现有保险客户的再销售清单和规则，促进保险单的销售。除了这些做法外，保险业还可以通过大数据直接锁定客户的需求。以淘宝运费退货保险为例。据统计，淘宝用户运费保险索赔率在50%以上，产品对保险公司的利润仅为5%左右，但许多保险公司愿意提供此类保险。因为在客户购买运费保险后，保险公司可以获得客户的基本个人信息，包括手机号码和银行账户信息，并了解客户购买的产品信息，从而实现准确的推送。假设客户购买并退货婴儿奶粉，我们可以估计客户家里有孩子，可以推荐儿童疾病保险、教育保险等利润率较高的产品。

(4)客户精准营销。在网络营销领域，保险公司可以通过收集互联网用户的各种数据，如区域分布等属性数据，搜索关键词等即时数据、购物行为、浏览行为等行为数据，以及兴趣爱好、人脉等社交数据，实现广告推送中的区域定位、需求定位、偏好定位、关系定位等定向方式。

2.2.2 欺诈分析

基于内外交易和历史数据，实时或准确地预测和分析欺诈等非法行为，包括医疗保险欺诈和滥用分析、汽车保险欺诈分析等。

（1）医疗保险欺诈和滥用分析。医疗保险欺诈和滥用通常可以分为两种类型，一种是非法骗取保险金，即保险欺诈；另一种是在保险限额内重复医疗、浮动索赔金额等，即滥用医疗保险。保险公司可以利用过去的数据，找到影响保险欺诈最重要的因素和这些因素的价值范围，建立预测模型，并根据滥用欺诈的可能性快速分类索赔案件。

（2）汽车保险欺诈分析。保险公司足以利用过去的欺诈事件建立预测模型，对索赔申请进行分级处理，可以在很大程度上解决汽车保险欺诈问题，包括汽车保险索赔申请欺诈检测、销售人员和汽车修理厂勾结欺诈检测等。

2.2.3 精细操作

（1）产品优化，保单个性化。过去，保险公司在没有精细数据分析和挖掘的情况下，将许多人置于相同的风险水平，客户的保单并没有完全解决客户的各种风险问题。然而，保险公司可以通过自己的数据和客户在社交网络上的数据来解决现有的风险控制问题，为客户制定个性化的政策，获得更准确、更高的利润率，为每个客户提供个性化的解决方案。

（2）操作分析。基于内外运营、管理和互动数据分析，在大数据平台的帮助下，对企业运营管理绩效进行全面统计和预测。基于保险政策和客户互动数据的建模，借助大数据平台快速分析和预测新的市场风险和运营风险。

（3）选择代理人（保险销售人员）。根据代理人（保险销售人员）的绩效数据、性别、年龄、入职前工作年限、其他保险公司的经验和代理人的思维方向测试，找出销售业绩相对最佳的销售人员的特点，优先选择高潜力销售人员。

2.3 证券业大数据应用

在大数据时代，大多数证券公司已经意识到大数据的重要性。证券公司对大数据的研究和应用正处于起步阶段。与银行和保险业相比，证券业的大数据应用起步较晚。目前，国内外证券业的大数据应用大致有以下方向：

2.3.1 股价预测

2011英国对冲基金于200对冲基金Derwent Capital Markets该基金是第一个基于社交网络的对冲基金，通过分析建立了4000 万美元的对冲基金Twitter 数据内容感知市场情绪，引导投资。Twitter 对冲基金 Derwent Capital Markets 在第一个月的交易中确实盈利，其原因是1.85收益率%，使平均只有0.76%其他对冲基金相形见绌。

麻省理工学院的学者将根据情感词汇twitter内容被标记为积极或消极的情绪。结果表明，无论是希望的积极情绪，还是恐惧、担心的消极情绪面情绪，其占总twitter内容数的比例，都预示着道琼斯指数、标准普尔500指数、纳斯达克指数的下跌；美国佩斯大学的一位博士则采用了另外一种思路，他追踪了星巴克、可口可乐和耐克三家公司在社交媒体上的受欢迎程度，同时比较它们的股价。他们发现，Facebook上的粉丝数、Twitter 上的听众数和 Youtude 上的观看人数都和股价密切相关。另外，品牌的受欢迎程度，还能预测股价在10天、30天之后的上涨情况。但是，Twitter 情绪指标，仍然不可能预测出会冲击金融市场的突发事件。例如，在2008年10月13号，美国联邦储备委员会突然启动一项银行纾困计划，令道琼斯指数反弹，而3天前的Twitter相关情绪指数毫无征兆。而且，研究者自己也意识到，Twitter 用户与股市投资者并不完全重合，这样的样本代表性有待商榷，但仍无法阻止投资者对于新兴的社交网络倾注更多的热情。

2.3.2 客户关系管理

（1）客户细分。通过分析客户的账户状态（类型、生命周期、投资时间）、账户价值（资产峰值、资产均值、交易量、佣金贡献和成本等）、交易习惯（周转率、市场关注度、仓位、平均持股市值、平均持股时间、单笔交易均值和日均成交量等）、投资偏好（偏好品种、下单渠道和是否申购）以及投资收益（本期相对和绝对收益、今年相对和绝对收益和投资能力等），来进行客户聚类和细分，从而发现客户交易模式类型，找出最有价值和盈利潜力的客户群, 以及他们最需要的服务, 更好地配置资源和政策, 改进服务,抓住最有价值的客户。

（2）流失客户预测。券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模从而预测客户流失的概率。如2012年海通证券自主开发的“给予数据挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。通过对海通100多万样本客户、半年交易记录的海量信息分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率的模型。该项技术最大初衷是希望通过客户行为的量化分析，来测算客户将来可能流失的概率。

2.3.3 智能投资顾问

智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。

2.3.4 投资景气指数

2012年，国泰君安推出了“个人投资者投资景气指数”（简称3I指数），通过一个独特的视角传递个人投资者对市场的预期、当期的风险偏好等信息。国泰君安研究所对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总后得到的综合性投资景气指数。

3I指数通过对海量个人投资者真实投资交易信息的深入挖掘分析，了解交易个人投资者交易行为的变化、投资信心的状态与发展趋势、对市场的预期以及当前的风险偏好等信息。在样本选择上，选择资金100万元以下、投资年限5年以上的中小投资者，样本规模高达10万，覆盖全国不同地区，所以，这个指数较为有代表性。在参数方面，主要根据中小投资者持仓率的高低、是否追加资金、是否盈利这几个指标，来看投资者对市场是乐观还是悲观。“3I指数”每月发布一次，以100为中间值，100—120属于正常区间，120以上表示趋热，100以下则是趋冷。从实验数据看，从2007年至今，“3I指数”的涨跌波动与上证指数走势拟合度相当高。

3. 金融大数据应用面临的挑战及对策

大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。

数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。

总的来看，大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。金融行业的大数据应用依然有很多的问题需要克服，同时需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。