大数据时代金融数据的服务创新

段波（贵州大方农村商业银行股份有限公司）

金融市场下大数据的特殊性分析

（一）价值较大、有误数据少

当前的金融市场与国家经济大环境休戚相关。金融的大数据时代要求其质量高，并涉及企业的经营管理模式、负债信息和金融企业的资产详细数据。但目前为止仅有一部分的金融机构的信息化技术日益提高后所建立的，更多的金融机构还是在逐步由手工的经营管理转变为信息化的经营管理模式。记账数据通常有手工敲入信息化系统之中，因此非关键经营数据有误、规范性不足的问题时常出现，如客户的地址、证件号等信息不准确。

（二）金融数据量大

在互联网全面普及之前，金融市场的数据结构和记录技术都相对简单。在信息化时代来临之后，金融行业在其基础上有了进一步的创新模式（电子银行、网银等），金融行业金融行业完成了高速增长的首要任务，每年数据都在高速上升。由于金融行业当前属于比较封闭的闭环状态，所以数据上更多的都是结构化信息。

（三）金融关系复杂，处理困难

金融业有其独特之处，各个内部操作系统的数据是紧密耦合的，并且具有相对复杂的联系，特别是信息化建设时代下的企业初步综合发展，更要注意不符合社会信息技术和服务的发展目标。由于跟踪数据之间的关系十分困难，因此给数据的实际使用造成了一定程度上的不便。

在互联网迅速普及同时大数据金融技术理论迅速发展的环境下，历经数十年高速发展的金融机构正面临着机遇与挑战。幸运的是，在中国大数据技术变得越来越成熟，在企业内部的逐步积累中，众多有价值的数据资源没有技术阻碍；与此同时，以互联网为主导的服务模式其创新策略促进了金融业服务途径的深度和广度延伸具有很大的参考价值，值得注意的是关键性挑战是怎样高效标准地运用技术来阐明数据之间的关系，提高资源的质量并彰显其价值，并将价值传递出去，以实现二次增值。因此，本文通过指导思想为价值链的理论，提出金融时代下大数据对该行业数据资源的增值作用，以及确立新一代的价值传递工具具有重要研究意义。

金融大数据的价值链模型分析

（一）当前金融企业的大数据价值链网络

在任何方面与企业紧密联系的各项因素依托产业价值链交织在一起，形成专属的价值网络。这里提到的各种利益联系者包括：金融企业的雇员，金融企业中的股东和金融企业中的客户，也就是需要服务的对象以及其相关的金融行业定向监管机构。所有利益的相关者处在金融企业特有的价值网络中不同地位，通过可以获得资质和产生收益的途径进行合并，每个参与者都获得了相关的服务并为社会贡献了特有的价值。

（二）价值链模型的确立

数据资源是金融行业的主要生产因素。金融公司依托增值数据增强其核心竞争力，并凭此获取不易移动，不易仿制，稀少和高含量的补充型资源，这些资源是价值链和价值网络以外的公司很难读取的。数据的古老价值链及其增值空间、策略受到各项因素的限制。由于大数据的专业技术以及多媒体的飞速发展，目前处于深度使用阶段，无论发掘和提高资源价值提供了一定的技术保障，有利于数据的质量和效率的双层次提高，改善了用户的真实体验感。依托价值链的理论理论研究，其内部各个延伸都可以产生相关的价值，从而增强企业的能力及各项数据。数据价值链的组建一般由两部分构成：其一，价值的定向传输与专项收取平台。其二，数据内部增值与固定生产平台。上述所提到的两可针对金融大数据超市和金融大数据平台而具体分析。值得注意的是，内部的三个关键要素，即数据的输入终端，值输入终端和数据流中心。

（三）金融大数据价值的读取

仅仅向利益的关联着供应高质量的服务，就可以反映出资源输出的终端特有的价格。因此，有必要使用一种载体，可以使用户获得特有的数据价值服务，然后提高金融大数据价值链自有的资本实质。依托建设合理的金融大数据超市进而实现交付价值，并完成客户要求的目标。

金融大数据超市专有服务系统和技术结构分析

金融市场中的大数据是资源价值链的定向端口，是价格互传和增强其内在实质的平台，可以有效地将专业数据输出给各位客户，以确保数据的专项价值性及定向性。所以为确保金融市场下的大数据可以起到更好的作用，有必要着重分析其平台的服务系统和技术结构。

（一）金融大数据超市的服务系统

金融大数据超市也就是对于数据末端的相关延展，其重要的功能是作为数据价值的传递性载体。它不简单的是中间的媒介，而且是也可以成为相关受益人进行展示的专项地点。继续以客户的需求为工作中心，通过创新的理念保证服务品质，保证其可以高效交付并提高价值。

1.服务目标

金融市场中的大数据平台其受益者以归属关系可以简单归为两类，即内部人员和外部人员。对于这里的内部人员包括公司中的各高层如决策层、董事层等，外部人员则通常指监管组织、对外客户如同事等。内部人员需要针对行业内的瞬息万变进行相关决策，制定有效、科学的工作方案，协调公司的内部与时俱进，在大数据的背景下完善内部控制的相关内容。外部监管机构则会根据单个公司的发展情况进行评估，对其有利的细节进行规范，对公司的无效操作进行指正，为公司的后续发展提供基础保障。

2.服务内容

以更好的服务客户为基础，提供帮助客户决策的具体途径。大数据的模式下如何更好提供实时所需资源，保证客户的各项需求可以得到满足，金融行业的受益者需要考虑在风险、决策等多方面的问题。通过提供更加便捷于客户的体系进行服务的测评工作，并收集CPC终端、移动终端和纸质材料的受益面，不断完善其内容。

3.服务模式

由于客户的需求不同，根据不同的客户群体，制定更加合理的服务模式，以便客户的工作需要。通常凭借创新型的服务体系为受益者带去相应的数据资源，主要通过个性化定制服务和数据被动式接收服务两种模式。

（二）金融大数据超市的结构分析

金融市场中的大数据如何有效的进行分析确立，其最关键的是为客户提供相关更加高效的、更加便捷的定向专人服务。在整个价值链中的分析里，大数据不仅仅是一种依据，还要作为展示活动形式、配合整体流程的职能，所以其不简单的是本身价值，还需考虑附属功能的价值。由此可见，金融市场下的大数据规范结构的中心部分主要有两点，其一是可以提供自助服务系统，其二是展示更多可以提供的产品服务。通过严苛的标准运营方式，为建立科学有效的服务系统而奠定基础，逐步形成新型的创新模式。在这里的产品服务可以简单分为三种情况考虑，以APP形式对相关数据的调取、产品信息数据直接的公开发布和产的订单类信息传递。金融市场下的大数据系统不单单可以完成数据的单面价值扩展，还可以主观上更好的反映出客户的真实需求，依托智能化的方式对其进行数据分析，制定出适合客户的定向方案，不停地根据客户的要求及时修改，掌握客户的内心动态，帮助客户更好的进行选择。

结语

数据资源是金融行业的重点注意要素，数据价值链是整个国家金融行业的先行产业。依托管控相关的资源提供定量的价值服务。基于价值网络关系的增值因素，数据价值链相关概念是如何产生相关的价值以及怎样获取创造后的价值，通过创建相关的网络连带性关系，并将系统中的受益方分为几类。把工作重心放在服务各受益客户，制定金融行业的数据价值链模型进一步确立资源的流动方式以及途径，最终从价值链的角度完成金融数据的超市模型。

金融的大数据市场是依托在企业内部的数据进行分析构建从而为客户提供其需要的相关性服务。在这里其不仅仅可以时刻通过大数据进行分析客户的思想，以个性化方式特定数据的产物，并协助其公司的高层更好的完成企业内部控制，更好的服务其客户进行相关的操作，让客户可以有更好的体验感，并协助产业部门、创新小组对其业务进行研究分析，开展符合客户的支持服务。为了保证大数据模式下金融行业的科学经营方式，通过为其客户创造优秀的价值增值服务，具体情况具体分析并完善了涵盖服务目标，服务内涵，服务方式，运营途径等自助查询体系，并通过其服务效率和质量双重指标进行测评。与此同时，作为资源数据值的显示载体，可以通过与客户之间的交流互动，为企业的内外进行主观上及客观上的数据分析及研究，为决策人的相关数据进行测评，还可以定向式开展和客户个人化服务，并最终完成依托金融背景下大数据超市的自助服务功能。