浅谈大数据和金融数据日益密切的发展趋势

杨倩旖 方颀卓

[摘 要]大数据系统能够分析出客户的个性特征，而金融数据则可以判定出客户的风险偏好，因此两者的密切结合能够为企业的产品创新和服务优化提供动力。文章从阐述新时期大数据和金融数据的应用模式入手，对于大数据和金融数据未来发展趋势进行了分析。

[关键词]大数据；金融数据；金融风险

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.28.066

金融机构和企业可以通过对于大数据与金融数据进行来及时地掌握金融市场和金融产品、金融服务的发展情况与接受程度，这便于金融机构与企业及时地发现并处理潜在的问题。而对于正面的数据与信息，企业可以通过总结并继续强化来获得更加良好的效果。故在这一前提下对于大数据和金融数据日益密切的发展趋势进行分析就有着很高的必要性了。

1 新时期大数据和金融数据的应用

1.1 增加企业信息资产

新时期大数据和金融数据的应用能够显著地增加企业的信息资产。众所周知“大数据”作为全新的数据模式能够为企业带来更加强大的决策力和洞察力，能够帮助企业在海量的互联网信息中发现对于自身有价值的信息，从而能够为企业提供更高的增长率。另外，大数据技术的应用不仅仅能够帮助企业掌握庞大的数据信息，并且在这一过程中还能够对于这些具有重要意义的数据进行专业化处理，从而能够将金融数据作为企業的一种产业来变为企业盈利的关键。与此同时，企业在大数据化的过程中也能够显著地提高自身对于数据的加工能力，从而能够通过数据的加工来实现数据的增值。

1.2 发挥经济监测作用

新时期大数据和金融数据能够进一步发挥出经济监测的作用。对于企业而言自身的数据和行业的金融数据可以用来推测出企业所在行业的景气程度，在这一过程中企业可以应用互联网中海量的搜索数据来刻画出企业自身所在的行业位置，并且对于自身是否能够处于一个景气的行业内进行判定，最终能够在此基础上更加及时、有效地分析中小企业运行状况，提高经济监测的全面性和及时性。另外，在全新的数据资产驱动下，不同的行业也开始朝着传统金融行业腹地渗透和冲击，这对于企业更加便利地产生、交互、分享信息带来了极大的便利。

1.3 全面分析客户信息

新时期大数据和金融数据可以更加全面地分析客户的信息。通常来说，在我国现阶段的金融市场中大数据在金融行业应用广泛并深入影响投资结构。根据近年来的投资结构分析，我们还可以发现银行依旧会是金融类企业中的重要部分，而与之相对的证券和保险分列第二位和第三位。另外，企业通过使用大数据库就能够获得更多的客户，并且获得更广阔的经营范围，并为企业的未来发展提供坚实的数据基础。此外，随着互联网已经成为新的大数据金矿，在这一过程中企业想要寻找出海量数据中的价值就需要在线和全面地连接各种平台。目前以云服务为重点的金融业务痛点，也能够通过大数据与金融数据的整合来获得一定程度的解决。

1.4 为企业营销提供依据

新时期大数据和金融数据能够为企业的营销提供依据。一般而言大数据与金融数据的结合能够让企业通过建模来推测客户的消费欲望与消费概率，并且以此为基础来并推荐客户喜欢的业务类型。另外，大数据库的存在能够将改变客户生活状态的事情视为营销机会，在这一过程中为交叉的数据处理带来了更多的营销机会，从而能够做到企业内部不同业务或产品的交叉推荐。举例来说，金融机构能够根据客户交易记录分析来更加有效地识别小微企业客户，并且使用远程银行来实施交叉销售。此外，个性化的服务、产品推荐也能够根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在的金融服务需求，进而有针对性地营销推广。

2 大数据和金融数据未来发展趋势分析

2.1 使用金融数据描绘客户信息

大数据和金融数据的结合能够更加便利地对客户信息进行描绘。企业在使用金融数据描绘客户信息的过程中应当将目光放在与客户有关的生产、流通、运营、财务、销售在内的上下游数据上。举例来说，某金融机构的信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉。那么如果按照传统的数据分析则可以得出客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但是对于该客户的微博进行分析，就可以发现该客户的工资卡和信用卡不在同一家银行，且存在着还款不方便的情况，因此实际上潜在的客户流失风险较高。故合理地使用金融数据描绘客户信息就能够对于该类型的问题进行合理的规避。

2.2 多项数据协同分析

大数据和金融数据的协同分析能够带来更好的效果。企业在多项数据协同分析的过程中应当通过企业自身内部数据和外部社会化的数据结合来获得更加完整的数据链，然后以此为基础才能够进行更为精准的营销和管理。另外，企业在多项数据协同分析的过程中还应当更加全面地掌握企业内部与外部的环境发展情况，然后以此为基础来预测企业未来的状况。举例来说，当前我国的网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据，以这些数据为基础来制定精准的营销策略，就能够为企业开展有针对性的营销工作起到良好的助益。

2.3 客户生命周期管理

大数据和金融数据在客户生命周期管理上能够起到良好的效果。企业在客户生命周期管理的过程中首先应当清晰地认识到客户的生命周期管理包括新客户获取和客户防流失以及客户赢回等环节。在这一过程中企业通过分析客户大数据与金融数据就能够构建出客户流失预警模型，并且可以对于流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，从而能够使得企业的客户运营进一步地优化。另外，企业在客户生命周期管理的过程中还可以通过大数据来密切地监控不同市场推广渠道，然后以此为基础来进行合作渠道的调整和优化，并且进一步地分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，最终能够切实地确保渠道得到推广与优化。

2.4 金融风险管控工作

大数据和金融数据在金融风险管控上可以发挥出色的效果。企业在金融风险管控时应当做好自身的生产、流通、销售、财务等相关数据的统计，然后通过结合大数据来挖掘出潜在的风险特征，就能够进一步地量化出企业的信用风险，最终可以有效地开展相关的风险管控工作。另外，企业在金融风险管控时还可以通过大数据来避免受到实时欺诈、违规交易和反洗钱的困扰，在这一过程中企业通过大数据与金融数据的分析，就能够对于交易对象的交易历史和历史行为模式、正在进行的金融行为进行分析，并且结合智能规则引擎就能够采取实时的交易反欺诈措施，降低企业的金融风险。

3 结束语

金融数据与大数据的结合，一方面给企业带来了更多的发展机遇；另一方面也给企业未来的发展带来了更多的挑战。故企业只有做好大数据时代我国金融数据的服务创新工作，才能够在激烈的市场竞争中占据优势与先机。

参考文献：

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