金融大数据

什么是金融大数据？

金融领域的大数据指的是庞大、多样（结构化和非结构化）和复杂的数据集，这些数据集可用于为全球金融服务和银行公司提供解决方案，以应对长期存在的业务挑战。这个词不再仅仅局限于技术领域，现在被认为是商业上的必需品。金融服务公司越来越多地利用它来改变他们的流程、组织和整个行业。

大数据如何变革金融？

技术的指数级增长和不断增加的数据生成正在从根本上改变行业和个体企业的运营方式。从本质上讲，金融服务部门被认为是数据最密集的部门之一，代表着以有用的方式处理、分析和利用数据的独特机会。

传统上，数字运算是由人类完成的，决策是基于从计算出来的风险和趋势中得出的推断。然而，在最近的时代，这样的功能被计算机所取代。因此，金融领域的大数据技术市场潜力巨大，是最有前途的市场之一。

1. 实时股票市场洞察

大数据正在彻底改变全球股票市场的运作方式，以及投资者如何做出投资决策。机器学习——使用计算机算法在大量数据中寻找模式的做法——正在使计算机能够在输入数据时做出准确的预测和类似人类的决策，以快速和频繁的方式执行交易。

业务原型实时监控股票趋势。它包含了可能的最佳价格，允许分析师做出明智的决定，减少由于行为影响和偏见造成的人为错误。结合大数据，算法交易为交易者提供了高度优化的见解，以最大限度地提高他们的投资组合回报。

2. 金融模型中的大数据分析

大数据分析提供了一个令人兴奋的机会来改进预测建模，以更好地估计投资回报率和结果。对大数据的访问和改进的算法理解导致更精确的预测和有效减轻金融交易固有风险的能力。

3. 客户分析

如今，客户是业务的核心，数据洞察、运营、技术和系统都围绕着客户。因此，银行和金融市场公司正在实施的大数据计划侧重于客户分析，以为客户提供更好的服务。

公司正在努力了解客户的需求和偏好，以预测未来的行为，产生销售线索，利用新的渠道和技术，增强他们的产品，提高客户满意度。

因此，通过有效地与客户建立有意义的关系并提高预测客户偏好的能力，金融市场组织可以提供以客户为中心的新产品和服务，从而快速抓住市场机会。

例如，华侨银行（OCBC）分析了大量的历史客户数据，以确定个人客户的偏好，从而设计了基于事件的营销策略。该策略侧重于通过多种渠道进行大量协调、个性化的营销传播，包括电子邮件、短信、自动取款机、呼叫中心等。

4. 风险管理和欺诈检测

金融机构使用大数据来降低操作风险和打击欺诈，同时显著缓解信息不对称问题，实现监管和合规目标。

银行可以访问实时数据，这可能有助于识别欺诈活动。例如，如果同一张信用卡在不同城市的短时间间隔内进行两次交易，银行可以立即通知持卡人安全威胁，甚至阻止此类交易。

此外，以保险为例，保险公司在处理索赔时可以访问索赔细节之外的社交媒体、过去的索赔、犯罪记录、电话对话等数据。如果它发现任何可疑之处，它可以标记索赔以进行进一步调查。

为了有效地解决欺诈问题，阿里巴巴建立了基于实时大数据处理的欺诈风险监控和管理系统。它通过机器学习实时分析大量用户行为数据，识别不良交易，捕捉欺诈信号。

银行业和金融业面临的大数据挑战

1. 满足法规遵从性

金融机构必须满足交易账簿基本审查（FRTB）严格的监管要求——由巴塞尔银行监管委员会（BCBS）制定——管理关键数据的获取，并要求加速报告。

2. 数据隐私

数据隐私是与云计算技术实施相关的另一个主要问题。公司担心将专有信息放到云端，尽管有些公司已经创建了私有云网络，但这样的项目可能成本高昂。

3. 数据仓库

无法跨部门和组织的竖井连接数据现在被认为是一个主要的商业智能挑战，导致复杂的分析和阻碍大数据计划。