大數據時代金融業面臨的機遇和挑戰

摘 要：隨著大數據的浪潮洶涌而至，數據成為了影響競爭力的重要因素，也給金融業帶來了巨大的機遇和空前的挑戰。本文指出了金融業存在的改革機遇和嚴峻考驗，并相應提出了與之對應的對策，金融企業只有良好的運用大數據，實現自身的創新轉型才能的得到更卓越的發展。

關鍵詞：大數據；金融業；挑戰

一、大數據時代的到來

隨著互聯網的飛速發展，大數據正在通過一直在我們周圍的一切產生。大數據以驚人的速度，數量和品種來自于各行各業，每一個數字和社會媒體的交流都是其產生的的過程，大數據時代迎面而來。

大數據是一個廣義的概念，對于如此大型或復雜傳統的數據處理應用程序是不足夠的數據集。挑戰包括分析、捕獲、數據保存、搜索、共享、存儲、傳輸、可視化和信息的隱私性。這個詞通常是指簡單地使用預測分析或其他某些先進的方法，從數據中提取價值，很少到特定數據集的大小。大數據的準確性可能會導致更多自信的決策。更好的決策可以意味著更高的運作效率、降低成本和降低的風險。

算法交易已經成為計算機的能力越來越大數據的代名詞。自動化的過程能使電腦程序執行的速度和頻率不是我們能達到的。算法交易提供交易在最好的價格和及時的貿易安排、 執行并減少了手動錯誤行為因素。機構可以更有效地減少算法把大量的數據，利用大量的歷史數據到后臺測試策略，從而創造風險較小的投資。這可以幫助用戶找出有用的數據，以保持盡可能低值數據丟棄。既然可以使用結構化和非結構化數據創建算法，結合實時新聞，社交媒體和股票數據的一個算法引擎可以生成更好的貿易的決定。與決策過程中，會受到不同來源的信息，人類的情感和偏見，只靠財務模型、 數據執行算法交易。

二、機遇與挑戰并存的金融業

在大數據時代的市場中，能夠在當前的環境中抓住機遇，積極適應的金融機構能站在大數據這塊跳板上得到更好的發展，實現自身競爭力。但是機遇總是與挑戰共存，在享受著大數據給金融業提供的高效有利的條件時，也面臨它思維模式變革與許多其他挑戰的能力。經過多年的積累，傳統金融系統具有一定的數據能力，但在新興大數據技術的背景下，仍然需要進一步提高和增強。

總體來看，大數據的新興技術和金融服務將呈現出一種不可阻擋的發展趨勢，其將促進金融業實現自身的轉型與改革。可以運用大數據，獲取到我們之前不曾了解的問題，提升了洞察力和知識的寬度和廣度，識別趨勢并利用這些數據來提高生產效率，獲得競爭優勢，創造可觀的經濟價值。大型數據技術可以幫助減少信息不對稱的狀況和提高風險控制能力。金融機構可以的放棄原來過度依賴客戶提供信息而統計數據的原有模式，其是一種動態的全面的監測和分析，提高了信息獲取的效率也增加了其透明度。業務轉型的關鍵在我們的創造力，但目前國內金融機構的創新往往淪為一種套路模式，無法深入挖掘客戶的內在需求，提供更有價值的服務。大數據技術是精確高效分析現有數據、確定市場定位、明晰資源分配方向和促進業務創新的重要工具。大型數據技術可以降低金融機構的管理和經營成本。通過數據分析和應用，金融機構可以準確的了解自身的缺陷，從而制定符合自身特點的管理模式并將其應用于實踐從而降低經營管理成本。這一切都為金融業的良性發展起到了重大的推動作用和難得的機會。

盡管金融服務產業日益擁抱大數據，重大挑戰依然存在于發展當中。巨大的數據量需要更復雜的統計技巧來獲得準確的結果，這則體現出其自身的復雜性，這則要求金融企業在自身的基礎設備的建設要不斷提高。如果無法使企業在硬件和思路上都得以創新，固守原有的思路，那就可能失去未來發展的機會，失去企業存在的競爭力，會面臨著被數據時代所淘汰的命運。大數據條件下，信息量的大量急劇發展，相應的監管措施和條例卻無法與之良好配合適應，信息的安全性無法得到保證。大數據的來臨對相關高素質人員同樣是個考驗，專業的科研人員要不斷的實現自我創新，與時代的發展相結合，不斷學習新的技術、思想、專門的數據處理技術和數據分析方法。

大數據廣泛運用于各行各業，特別是金融服務。為了保持競爭優勢，許多金融機構都采用大數據分析。通過結構和非結構化的數據，復雜的算法可以執行交易使用多個數據源。可以通過自動化；人類的情感和偏見減到最小，然而交易與大數據分析有其自己特定的統計由于相對較新穎，字段的無法完全融入到目前為止產生的結果。然而，作為金融服務大數據和自動化的趨勢，統計技術的復雜程度將提高準確性。

三、面對挑戰采取的相應對策

大數據在金融領域的應用剛剛起步，面對這些挑戰，金融企業應當采取相應的有效的對策和措施。

加大金融創新力度，并建立大型數據實驗室，構建分析平臺，可以在金融企業設置大型技術創新實驗。學習更先進的數據處理技術和分析方法。同時培養高素質的專業人員，對數據進行管理和分析，實現數據和思維的統一。每次大的數據計劃，在實施前實驗室應進行之前相關的測試，通過測試后，對項目作出全面評估的數據支持。增強其項目和計劃的可行性和科學性。

加強大型數據的集成。這包括不僅內金融企業，但更重要的是，結合在數據庫中其他領域的相關信息。目前，來自不同行業和渠道都盡量與格式化，標準化數據融合，形成一個完整的客戶視圖數據標準。同時，對于大型的數據也帶來了大量的數據，但到傳統的數據倉庫技術流程再造。除此之外，提高數據獲取和分析能力，能使用大數據專業工具，建立數據邏輯模型，從大量的數據到決策性的信息。

最后但也最重要的一點，是要加強風險管理和控制，以保證較大的數據安全。大數據可以在很大程度上緩解信息不對稱問題，并提供更有效的手段對金融企業進行風險管理。但如果不加以適當管理規范，"大數據可能演變為"高風險"。大型數據應用程序已經改變了原有數據安全性的特點，不僅需要一種新的管理方法，還必須納入全面風險管理體系和統一的監測和控制制度。

金融企業應當抓住機遇，實現自身的改革轉型，打造大數據時代的互聯網金融。

作者簡介：雷晨寧（1994.03- ），性別：女，單位：河南大學經濟學院，研究方向：金融學