科技隨著工業革命發展到了人工智能為背景的革新，大數據、云計算、云存儲甚至是萬物互聯，改善各行業的業務并促進經濟的發展。目前，大數據的作用已經上升到一定程度，對于小型或大型公司而言，從所收集的數據中提取出有用的信息已是非常寶貴的。此外，大數據幫助那些在使有重要責任的組織能夠更好地完成工作。那么，金融業在科技的發展下如何更好的創新呢？
圖1：劉華鵬老師在平安銀行講授金融科技
在金融科技領域，大數據可用于預測客戶行為，也可用于為來自世界各地的替代銀行和金融機構制定保護性策略和政策。每天，在全世界范圍內，生成大約2.5個數據字節的數據。預計這一比率將在不久的將來進一步增長。那么，借助適當的工具和算法，所有這些數據都可以以多種非常有價值的方式使用。但是，如何在銀行和金融科技行業中使用大數據？
1、客戶細分
Fintech公司以客戶為中心而聞名，客戶細分是他們感興趣的領域之一。金融業專注于根據年齡、性別、在線行為、經濟狀況和地理坐標來劃分客戶。在這方面，金融科技公司可以根據年齡，性別和社會階層輕松分析消費習慣。他們還可以輕松定制他們的服務和替代銀行產品，以滿足每個客戶群的需求和需求。最有價值的客戶，即花費最多的客戶，也可以被識別出來。這將產生更高水平的客戶滿意度，因為人們通常尋求高度個性化的優惠和金融產品。
2、欺詐識別
在金融行業中使用大數據的另一個優勢是它打開的欺詐檢測前景。顯然，隨著網上銀行和互聯網交易的興起，該行業的公司及其客戶更容易成為欺詐的受害者。大數據幫助銀行和其他金融機構更好地了解每個客戶的消費習慣，以及他們通常的在線模式。在這種情況下，當企業檢測到異常活動時，可以容易地聯系帳戶的持有者并詢問或通知看似可疑的交易。
3、更好的合規能力
金融科技行業正在快速發展，從互聯網銀行服務開始，該行業的公司已經增加了他們的能力和提供的金融服務。機器學習和人工智能似乎為所有行業開辟了新的道路，替代金融部門似乎也從中受益匪淺。最終，這可以為B2B和B2C消費者提供更好，更個性化的服務。
毋庸置疑，金融大數據擁有著廣闊的發展前景。然而，金融大數據應用也面臨著數據資產管理水平不足、技術改造難度大、行業標準缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。大數據技術的應用提升了金融行業的資源配置效率，強化了風險管控能力，有效促進了金融業務的創新發展。金融大數據在銀行業、證券行業、保險行業、支付清算行業和互聯網金融行業都得到廣泛的應用。
大數據在銀行業中的應用
在傳統方法中，銀行對企業客戶的違約風險評估多是基于過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保以及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利于關聯企業分析及風險控制。知識圖譜在通過建立數據之間的關聯鏈接，將碎片化的數據有機地組織起來，讓數據更加容易被人和機器理解和處理。
大數據在證券業中的應用
有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情。隨著大數據廣泛應用、數據規模爆發式增長以及數據分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數據資源，構建更多元的量化因子，投研模型更加完善。線上的投資顧問服務，能夠基于客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理。
大數據在保險業中的應用
借助大數據手段，保險企業可以識別詐騙規律，顯著提升騙保識別的準確性與及時性。保險企業可以通過建設保險欺詐識別模型，大規模地識別近年來發生的所有賠付事件。通過篩選從數萬條賠付信息中挑出疑似詐騙索賠，通過分析解決現有的風險管理問題。
進入了AI人工智能時代，大數據金融成為大趨勢。金融的核心就是風控，風控以數據為導向。金融機構的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構正在加大在數據治理項目中的投入，結合大數據平臺建設項目，構建企業內統一的數據池，實現數據的“穿透式”管理。
劉華鵬，優秀黨員、新媒體智能營銷專家；北京中科匯聯（人工智能、股票代碼835529）合伙人/董事，北京才富通科技有限公司創始人/董事長；十五年互聯網領域從業經歷，實戰經驗豐富，專注于互聯網新媒體營銷和人工智能的結合；工程管理學士、數字城市碩士、企業管理博士，2018年度CCTV海峽春晚“中國十佳互聯網講師”，北大、清華、復旦、浙大等總裁班特邀講師；出版“互聯網+營銷”領域暢銷書6本，培訓600多家企業10萬余人，成功輔導50余家企業實現營銷業績倍增。
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