云計算與大數據技術對金融產業的變革探索

張璐

摘要：云計算時代還沒有退卻熱浪，大數據時代又悄然來臨。本文在對大數據與云計算相對比分析的研究基礎上，探索與研究了其對金融產業的影響。通過分析大數據環境下的金融產業發展現狀，結合相關應用實例，闡述了金融產業面臨的機遇與挑戰。

關鍵詞：大數據;云計算;金融產業;探索

一、相關概念

1.大數據概念

提及大數據，想必大家腦海里想的都是一個范圍很廣，摸不到邊的范疇內的數據總和。也許這樣說我們還不能完全理解大數據的真正含義，讓我們以科學家的解釋為依據，“大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量”。說得更直白一些，就是融合了種類繁多的、體積量極大地數據的合集，就像一滴滴水匯聚成的海洋一樣。大數據正是像廣袤無邊的海洋一樣，涵納了無數的小數據。大數據因其數據龐大，信息量極多，如果按照傳統數據匯總方式是根本沒有辦法完成的，因為數據抓取會出現一些數據遺漏，數據收集不全等問題。

2.云計算概念

云計算就是可以為人們提供資源的網絡鏈，云中的資源可供大家分享與獲取，而且內容量也是無限的。云資源可以隨時為大家提供相關資源，而且大數據需要一個可以隨時隨地為其提供資源的平臺以方便其進行存儲與資源的海量計算，云計算也就顯得尤為重要了。

二、云計算與大數據的結合

大數據與云計算兩者之間實則也有很多方面的差異。云計算是可以通過互聯網更好地對其存儲的相關資源、數據以及信息進行科學的計算。在一定程度上，對企業的IT部門來說，工作壓力減輕了很多，同時也提高了其對數據處理的精準性、時效性。

與此不同的是大數據有其特有的特點，首先，其承載的數據就是體積很大的，超過于常規的數據，是一個數據合集，在收集數據以及進行數據分析時是更加準確的;其次，大數據包含的是種類繁多的數據，多種多樣的格式多種多樣的信息源，已經不是傳統模式下一些簡單的數字了;最關鍵的一點是，大數據在進行數據計算與核對時，處理速度是非常快的，而且因其龐大的數據系統作為支撐，在進行數據處理時的高效與安全性，也正是為金融行業的發展提供了保障。作為一個每天需要與各種數據打交道的金融行業來說，有了大數據與云計算的技術支持，金融業會迎來自己的一個可觀的前景。從龐大的數據里面對一些細小的細節進行抓取進而從中得出一些結論，以此為依據對客戶的喜好以及慣有的操作進行備注，使得金融行業在行業準則上更加人性化、親民化。

將大數據與云計算合為一體，效果將會大放異彩。云計算為大數據提供隨時可用的多種多樣的精準的數據，而大數據又憑借自己本身速度快、時效性高已經安全可靠地特點對其從云計算收集到的數據進行飛快地整合，得出結果，為整個金融行業的發展提供了強有力的技術上的支持，但與此同時也讓金融行業開始面臨一些挑戰。

三、基于云計算與大數據基礎下探究金融產業的變革

1.大數據與云計算應用在金融行業的意義

（1）金融行業，每天與數字打交道，所以金融行業對數據一向都是非常重視的。隨著社會發展的大方向，從現在已經開始利用大數據進行數據分析與總結的金融行業業內人士口中得知，就是在云計算與大數據合二為一的運作基礎上，其數據分析有時可以為行業提供向導性作用。

（2）通過利用云計算與大數據進行數據分析與總結，金融行業可以實時得到最新消息，而且可以在最短時間內掌握當前市場的推廣運作狀況。對于金融行業來說，云計算與大數據就像一張大網，網中的都是金融行業的客戶，網上的每一個點都代表著一個個重要的信息，企業的戰略性決定都需要一定的數據分析作為理論基礎，而云計算與大數據就剛好為其提供準確的數據信息 。這樣有利于金融行業對其企業內管理制度以及資源分配提供一個科學的參考，方便資源整合，提高工作效率。

（3）在大數據與云計算的技術支持基礎上，金融行業可以更好地收集到用戶的使用習慣、用戶喜好、最新數據走向以及客戶的金融往來歷史信息，賬戶信息是否準確，賬戶資金周轉是否運轉良好等。金融行業領域中占據大半江山的也就是銀行，對于銀行來說，如果與大數據與云計算相結合，就會更加便捷地收集到各個分行的運作情況。對于總行來說，可以直接通過大數據的數據分析，拿到每個分行的資金運轉情況，以及每個銀行的固定客戶群等重要信息。方便對現有資源進行整合，然后按照客戶喜好進行相對應的調整，探索與研究出一系列更加能夠吸引客戶的理財活動或者是存款業務。

（4）現在各行各業都開始擁有了自己的線上運營軟件，旗下也都有自己的對應的微信公眾號等。APP以及微信公眾號都是屬于大數據與云計算的一部分，運營者可以在后臺直觀的看到用戶的點擊量以及用戶的喜好。而且用戶的相關信息也會直觀的顯示在后臺的數據庫內，而且會為客戶保密，不會導致私人信息泄露等不安全的事件發生。銀行可以通過抓取的信息進行科學合理化的整合，為客戶指定一套科學合理的方案，以滿足客戶的需求，達到個性化、定制化的專業服務。與此同時可以通過客戶瀏覽頁面的先后順序以及著重點對自己的APP或是微信公眾號進行升級與改革，為客戶提供不同需求的咨詢服務和線上/下服務。

2.大數據與云計算在金融行業的應用

（1）大數據與云計算征信

銀行業的一大工作內容就是征信，而傳統意義上的工作方法就是通過小的數據庫進行小范圍的搜索，然后開展小范圍的金融核算，對極少部分進行信用評估、進行資產預估、風險預估等，數據的種類單一，而且渠道狹小。范圍是固定的，每次都是在小范圍內進行數據更新，其實總體來說意義不大，因為小范圍內無論如何再怎樣進行數據更新也是徒勞的。但是在云計算與大數據的技術支持下 ，網絡征信就顯得更有優勢。因為數據范圍廣，時效性強、安全可靠性高，所以會帶給金融行業更多機會。

（2）風險預估

對金融行業來說，除了每天面對著的數字以外還有永遠都是未知數的風險。因為涉及收入就會有支出，所以就像收益一樣，對立面就是虧損的風險。常規的風險預估也都是在總結了之前的經驗以后分析出來的結果，受數據范圍小的局限性，常常會有一些數據偏差，也就無形中加大了風險性。然后在大數據與云計算的技術支持上，綜合全面的數據信息，得出來的結論是更加精準而且是風險值最低的一個總結，對于金融來說無疑是一個必選的方式。

（3）精準營銷

精準營銷就是在對的時間、對的地點遇到了對的人，做了對的事，得到了對的結果。金融行業可以利用大數據與云計算進行分析，得到最精準的數據信息，對客戶的喜好進行挖掘。對于金融業來說，要做到比客戶還要了解客戶，比了解自己還要了解客戶，這樣才可以為客戶制定個性化服務，在客戶遇到問題需要解答的時候才可以為期提供精準回答與服務。通過大數據與云計算的數據分析，金融行業的工作人員可以更好地了解客戶更喜歡什么樣的產品，什么樣的才是最適合的產品，用什么樣的營銷方式才是效果最好的等等。可以有效提升運營效果，以此做到精準營銷。

3.金融行業面臨的挑戰與機遇

（1）數據安全問題

安全與隱私問題一直都是大家面對的最棘手的問題，同樣在大數據發展中也會面臨這樣的問題。因為大數據是基于各個細小的數據進行的數據整合，所以一旦這其中有一個小的數據出了問題，整個大數據的系統就會跟著犯錯。那么金融行業也就會跟著面臨高風險。所以就要求金融行業的工作人員要在自己工作系統內部留存檔案，因為一旦發現紕漏，利用手中正常的數據還是可以進行彌補的，就不至于造成嚴重損失。但是，最佳的解決方案就是，對于小數據操作的工作人員需要嚴格要求自己，金融行業可以定期為其進行上崗培訓，強化其職業水平。減少風險，為大數據提供精準數據依據。

（2）企業結構轉型

大數據與云計算的技術推動下，金融行業需要根據實際發展需求進行結構整改，以此來適應時代發展潮流。同時，金融行業在資金上是一個預算充足而且最有機會也有能力采用大數據與云計算技術的一個領域。為了更好地與時代接軌，金融行業需要發覺自身不足之處并對其進行完善，強化企業管理制度，降低運營資金的投入，引進高科技設備，廣納賢才，為企業發展打好堅實的基礎。

結束語

在大數據與云計算的技術支持下，結合金融行業自身進行的結構改革，一定會與其碰撞出新的火花，并創造出可觀的業績。同時這個變革也順應了國家的規劃，符合強化網絡強國戰略，大數據戰略的要求。大數據、云計算與金融行業的交融推動我國經濟結構調整，并且可以推動經濟發展。希望本文可以對金融行業在進行企業改革以及融合大數據與云計算時提供一些幫助與建議。

參考文獻：

[1]陳利強，梁如見，張新宇，著.《金融大數據-戰略規劃與實踐指南》.電子工業出版社，2015.

[2]陳云，著.《金融大數據》.上海科學技術出版社，2015.

[3]胡小菁，范并思.云計算給企業管理帶來挑戰[J].當代企業，2012（04）：7-12.