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大数据一文了解大数据在金融领域的应用前景:未来将创造更多价值

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互联网应用的普及使得金融信息化程度迅速加深,电子银行、电子交易、电子支付系统、在线金融信息服务以及其他通过网络提供的金融产品迅速得以推广,金融业版图不断重构。从目前金融大数据投资结构上看,银行是金融类企业的重要组成部分,占总投资规模为41.1%,证券和保险分列第二和第三位,分别为35.1%和23.8%。

 

图表1:2017年中国金融行业大数据投资结构(单位:%)
  金融大数据在银行领域的运用

据中国银监会数据,2013年至2017年中国银行业人民币贷款与存款总额年均复合增长率分别为13.69%和11.97%,这体现出中国巨大的融资需求和中国的经济实力。银行业庞大的业务规模和包罗万象的业务范畴需要强大的信息技术支撑,这个过程中大数据就显的尤为重要。

目前,我国银行业金融机构超过3000家,年均IT投资额约为690亿元,这其中,大型国有商业银行是我国银行业IT投资的主体单位,5大行的IT投资占银行业整体投资额的60%以上。

 

图表2:中国银行IT投资结构(单位:%)
  金融大数据在保险领域的应用

农行大数据平台建设起步于2013年,保险领域的IT基础设施落后银行5年,2018年有望成为保险大数据怨念。与信贷领域不同,保险大数据的突破口在于核赔领域,而非定价/承保或者获客领域。在赔付端,金融大数据更有用武之地,未来,与AI融合升级为智能理赔。

 

图表3:金融大数据在保险领域的应用
  金融大数据在证券领域的应用

目前券商竞争越来越激烈,竞争焦点主要来自于对客户及其价值的获取。现在更多券商在采用大数据分析和数据挖掘等先进技术获取对客户洞察力,以此准确定位目标客户,优化客户营销和服务策略,使其成为价值客户。近年来,证券行业使用大数据分析来获取客户、经营客户和服务客户,其驱动力主要来自行业发展、数字化、客户需求几个方面。

 

图表4:金融大数据在证券领域的应用
  金融大数据的应用价值

1、提升决策效率

大数据分析可以帮助金融机构实现以事实为中心的经营方法。大数据可以帮助金融机构,以数据为基础,逐步从静态的现象分析和预测,过渡到针对场景提供动态化的决策建议,从而更精准地对市场变化做出反应。

2、强化数据资产管理能力

金融机构大量使用传统数据库,成本较高,而且对于非结构化数据的存储分析能力不足,通过大数据底层平台建设,可以再不分场景替换传统数据库,并实现文字、图片和视频等更加多元化数据的存储分析,有效提升金融机构数据资产管理能力。

3、实现精准营销服务

在互联网金融模式的冲击下,整个金融业的运作模式面临重构,行业竞争日益激烈,基于数据的精细化运营需求和产品创新需求日益迫切。大数据可以帮助金融机构更好的识别客户需求,打造良好客户体验,提升综合竞争力。

4、增强风控管理能力

大数据技术可以帮助金融机构将与客户有关的数据信息进行全量汇聚分析,识别可疑信息和为贵操作,强化对于风险的预判和防控能力,在使用更少的风控人员的条件下,带来更加高效可靠的风控管理。

  金融大数据的发展趋势

随着数据的开放,数据治理水平的增高,大数据和人工智能技术的融合,金融服务将更加深入地与实体经济进行融合,创造更多的价值。

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