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信息爆炸時代下大數據對金融數據的運用

2018-01-31 23:54:34姬亞男
時代金融 2018年2期
關鍵詞:風險管理大數據

【摘要】隨著信息時代的到來,傳統的數據處理模式已經無法滿足金融業的發展要求,大數據技術以其獨有的優勢,被廣泛應用在金融數據處理當中,大數據為金融工作者創造了便利條件。接下來筆者將詳細分析信息爆炸時代下大數據對金融數據的應用。

【關鍵詞】大數據 金融數據 風險管理

一、引言

在信息化時代背景下,大數據作為互聯網技術的重要組成部分,它的應用,促進了金融業的發展。金融對我國的經濟發展具有重要作用,金融數據是金融業發展的關鍵因素,而大數據的合理運用又可以提升金融數據處理速度,因此研究信息爆炸時代下大數據對金融數據的運用具有一定的現實意義。

二、什么是大數據技術

大數據是在信息爆炸時代背景下提出的一個新興概念,人們經常用它來形容、定義信息爆炸時代中的大量數據。通過大數據技術,可以從大量、豐富的數據中迅速找到對使用者有價值的信息,對這些數據實施有效“提純”,加強信息的利用率。按照大數據處理金融數據的周期,可以將它分為下面幾個部分:大數據采集和預處理、大數據存儲和管理、計算模式和系統、大數據分析和挖掘、大數據的可視化計算、大數據隱私和安全等。大數據在金融數據中的應用,確保了數據處理質量,提升了數據處理效率。

三、大數據在金融數據中的應用

(一)大數據在信用評估方面的運用

大數據技術的興起對與互聯網有關的個人和企業的身份認證、信用評估等具有極大影響,它不僅可以有效分析客戶的靜態數據,還能夠對他們的動態數據進行挖掘,合理對客戶的信用進行評分并構建增信模型。例如某金融企業,在供應鏈上的各大模塊,包括訂單、庫存、結算、下線等產生的相關數據進行合理分析,以此構建信用等級,并按照相應信用等級、發展情況預測等予以他們相應的信用額度,為企業發展提供信貸服務。如阿里小貸與上海某金融研究院一起推出的財務信用系統,就是一個典型的例子[1]。

對于個人來說,除了注冊過程中留下的靜態金融數據信息之外,他們在網絡上的投資、支付以及購物等相關數據形成了各種各樣的信息流,將靜態數據和動態數據實施有效結合,就可以有效掌握他們的交易行為,利用交叉檢驗,通過大數據對這些數據的處理,可以了解他們的實際身份,從而建立信用評分模型,并對他們進行合理劃分,為他們不同的需求提供相應產品及服務。例如阿里巴巴利用大數據技術對淘寶用戶的數據進行處理,通過信用分析,對一些客戶提供信用貸款服務。

(二)大數據在金融營銷中的運用

大數據在金融數據中的應用,改變了以往的金融營銷模式。金融企業可以對與用戶有關的數據實施充分挖掘,比如用戶的交易數據、支付數據、行為等,并通過這些數據對用戶合理劃分,按照他們的相關要求,提供相應的產品或服務,確保金融營銷更加精準化。經調查顯示,一般對用戶的環境信息、用戶的生活經歷及購物信息等對變量模型進行構造,并利用大數據對這些相關數據進行分析,這樣做的目的是對客戶進行合理分類,便于管理人員對其管理。在客戶的合理劃分之后,可以投放與他們需求有關的廣告,并為他們介紹相關產品,提高營銷的精準性。如支付寶利用大數據技術對客戶的行為進行全面分析,將他們分成不同種群,針對不同種群提供不同產品及服務,進行精準性營銷。再比如,亞馬遜利用大數據對客戶的瀏覽、購買等行為信息進行充分分析,了解這些客戶的潛在需求,在營銷方面也取得了比較好的效果。

(三)大數據在數據處理方面的運用

應用我國傳統的數據處理方式進行金融數據整理、分析時,需要花費大量的人力、物力和財力,并且這種數據處理方式具有明顯的滯后性,成本高,效率低,在浪費企業資源的同時,也降低了數據處理的真實性和可靠性,數據獲取渠道也比較少。在這種情形下,多數金融企業利用了互聯網平臺對數據進行迅速獲取,拓寬了數據獲取渠道。但是由于網絡平臺上數據種類十分豐富,而且數量較多,因此降低了數據價值密度,傳統的數據處理技術對數據的“提純”效果比較低,而且費錢、費時、費力。因此在處理金融數據時,企業可以充分應用大數據技術,利用云計算方法,提升數據處理能力。此外,也要充分運用數據庫、搜索引擎等,可以大幅度的提升數據檢索能力,改變傳統數據處理模式,構建快速、高效的數據處理平臺,提高數據處理效率,確保數據處理質量[2]。

(四)大數據在風險管理方面的應用

金融數據在金融企業中具有重要地位,這些金融數據包括客戶的信用信息、負債信息、業績報告等,這些金融數據和信貸風險具有很大的關系,并且數據來源不同,數據種類較多、且繁瑣,數據量過于龐大,如果用以往的金融數據處理方式對這些數據實施處理,會降低金融數據處理效果,為風險分析、風險預測不能提供有價值的數據信息。在這種情況下,大數據以其獨特的優勢被應用在金融企業風險管理當中。大數據技術能夠對金融風險進行有效把控,通過對金融數據全面、及時有效的收集,進而對風險進行分析及預測,研究數據間的關聯性,對數據蘊藏的風險進行全面挖掘,為金融業的風險管理提供科學依據及正確導向,提高企業對風險的認識能力,金融企業便可以對一些潛在性風險采取相關策略,提升金融風險的管控效率,以此降低金融企業不必要的經濟損失。

四、結論

發展金融業是推動我國經濟建設的有效途徑,現階段,社會已經過渡到信息爆炸時代,在金融數據中應用大數據技術,是金融業轉型的有效手段。但是過去的數據處理技術無法滿足金融數據處理的需要,因此相關人員應該提高對大數據技術的重視,在處理金融數據時加強對其的應用,以促使金融企業長期穩定的發展。

參考文獻

[1]陸岷峰,虞鵬飛.互聯網金融背景下商業銀行“大數據”戰略研究——基于互聯網金融在商業銀行轉型升級中的運用[J].經濟與管理,2015,2903:31-38.

[2]李連夢.基于大數據的商業銀行智慧型風險管理研究[D].天津商業大學,2016,8:20.

作者簡介:姬亞男(1982-),女,北京,漢,中級經濟師,在讀研究生,本科,英語,研究生企業管理。endprint

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