论银行业、证券业、保险业与大数据的运用

论银行业、证券业、保险业与大数据的运用

陈瑞锐杜梦媛

（重庆工商大学）

摘要：随着大数据技术在金融业的广泛应用，对金融机构的盈利模式、服务模式、发展模式等产生了巨大的影响。在这一形势下，银行、证券和保险等各类金融机构必须加快信息化建设，从技术层面入手，结合自身经营特点制定大数据战略，，积极推动金融大数据的应用，使其转变为金融机构的市场竞争力。本文对银行业、证券业、保险业这三大主要的金融机构的大数据的机遇与挑战进行分析，并提出金融大数据的应对措施，期望对推动我国金融业健康持续发展有所帮助。

关键词：银行业；证券业；保险业；金融大数据

绪论

未来的时代是大数据科技时代。大数据作为高科技时代应运而生的产物，使信息沟通畅通无阻，使人与人之间的交流更为方便密切，纵观当今社会，大数据已经渗透到各行各业，如制造业、农业、金融业等等。大数据作为海量信息的集合，是信息化时代的必然产物，亦是推动世界快速发展的动力之源。随着大数据的快速推广和应用，迫使越来越多的金融企业义无反顾的投身于大数据实践当中。大数据带给金融行业的不仅有理性化的战略制定，前瞻性的决策，更有资源的优化分配。

大数据的含义和作用

大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。提到大数据不得不提云计算，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据发展的趋势

数据的资源化

资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

银行业与大数据

银行业的数据优势：银行拥有的数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。

银行业大数据的应用：

风险管控

银行业可以借助大数据的技术对客户的风险进行更为精准的评估从而为其匹配与风险程度相匹配的银行金融产品，从而在实现效益最大化的同时也做到对风险的管理控制，有利于缩小银行的不良资产和坏账率。

运营方式的优化

通过对大数据技术的应用可以对银行市场和渠道进行分析优化，借助大数据的分析，银行可以有效监控不同市场的推广渠道，尤其是网络渠道推广的质量，以此调整和优化合作渠道。也可以分析出不同类别的产品和服务所适合的推广渠道的类型，从而实现渠道推广优化。

保险业与大数据

现状：从保险的数据现状来看，虽然多数公司都经历了近二十年的发展，也有很多数据积累，但是由于业务重心的问题，数据质量并不高，还无法直接使用。

大数据在保险业的应用

寻找潜在客户群体

保险业可以通过大数据技术找到以前无法识别的客户群体，从而带来增量市场。通过大数据技术和与第三方信息平台的合作，为新的客户群体进行甄别分级，重新设计产品，制定合理价格，就可以吸纳一个庞大的客户群体，带来行业的发展。

提高保险业的运用效率

保险业通过对大数据的应用可以在核实保险和理赔这两方面实现部分自动化和全部自动化，从而提升运营效率，降低运营成本。

可以更好的避免保险欺诈行为

保险欺诈俗称骗保行为，即非法骗取保证金的行为，大数据可以尽可能的还原某人某时在某地发生行为的场景。保险公司从而通过大数据的分析快速解析理赔案件，预防欺诈行为的发生

证券业与大数据的应用

证券业大数据现状：当前大型机构有资源和余力，多数采用探索性、试验式的方法，逐步推进大数据和AI应用实践。总结而言，这些应用科技划分为六大方向：数据基础设施类、机器学习工具类、用户画像类、智能客服类、智能投研类、智能风控与运营类。

客户识别：证券业可以通过大数据技术对客户进行甄别，典型应用如移动行为分析、精准营销、智能投顾、投资者适当性管理、用户标签、反洗钱、识别等

结束语

银行、证券、保险行业应当顺应时代的发展，抓住金融大数据的机遇，重视金融数据的存储分析与使用，充分运用大数据技术，从海量的数据中识别和获取有价值的信息。在大数据技术的应用推动下，可以大力推动业务能力，使得行业发展又迎来新的机遇，具有前所未有的发展潜力，同时也是引领我国迈进新型社会形态的后发优势。

参考文献

[1]陈利强，梁如见，张新宇.《金融大数据—战略规划及实践指南》.电子工业出版社，2015年

[2]陈云.《金融大数据》.上海科学技术出版社，2015年