金融大數據智能發展現狀與未來趨勢

馬嘉皓

摘要：本文首先對金融大數據智能發展現狀與未來趨勢進行分析，然后結合實際情況，提出幾點金融大數據智能發展主要策略，希望可以對業內起到一定參考作用。

關鍵詞：金融;大數據;智能發展;未來趨勢

隨著社會經濟的快速發展，金融行業面臨市場競爭壓力逐漸增大，金融企業為實現進一步發展，需要積極應用現代信息技術，大數據技術、智能技術應用對于金融企業可持續發展與企業競爭力提高具有重要意義。

1 金融大數據智能發展現狀與未來趨勢

1.1 行業發展階段

自上個世紀中后期以來，金融業務和信息科技創新開始逐漸融合。著眼于金融角度，科學技術在融合過程中應發揮出驅動力量、支持力量，避免金融底層邏輯因科學技術融合而受到影響;著眼于科技角度，應明確金融是重要傳統行業，其關鍵在于應用價值，對此，科學技術需要密切聯系金融實際業務場景。在金融大數據智能發展中，可以將其劃分為三個主要階段：

（1）業務自動化階段。在此階段中，其重要評判依據是業務智能化水平，是利用AI技術讓產品革新、流程革新得以實現的舉措，與此同時，通過將生物識別等技術引入到智能柜臺建設以及手機銀行項目中，還可以完成客戶驗證工作，提升客戶體驗。

（2）大數據智能階段。金融企業對大數據的研究與應用相對較早，現階段，金融大數據智能發展的主要目標是將大數據研究和基礎AI、行業AI進行有效融合，進而提升客戶服務智能化水平。

（3）全渠道智能決策階段。在此階段中，主要是無縫對接客戶識別環節、行為預測環節及其他系統功能，依照客戶響應，可以對整體系統進行動態更新，進而讓智能化體驗目標得以實現。

1.2 典型應用場景

在銀行等金融機構中，使用大數據智能技術實現目標可以劃分為三個主要層次，第一層次目標是提升服務流程效率，讓企業運營成本得以降低;第二層次目標是提升風險控制水平，讓企業的風險效益得以增加;第三層次是利用產品對客戶起到驅動作用，讓企業客戶價值得以提升。依照此目標，在當前及未來發展中，金融大數據智能發展典型應用場景可以歸納為：

（1）在服務場景中，可以應用文字識別技術、人臉識別技術、圖像識別技術以及語音識別技術，可以使用網點智能機器人或智能客服系統[1];

（2）在互聯網信貸反欺詐以及信用卡反欺詐等場景中，可以應用深度學習技術、機器學習技術與復雜網絡技術，讓風險控制力度得以強化，利用圖像識別技術、文字識別技術、機器學習技術，并結合大數據數據庫，可以讓信貸審批過程和貸后管控過程中風險預警水平得以提升。

（3）將智能分析技術應用在客戶營銷工作與產品設計工作中，可以對銀行增值業務發展起到促進作用，可以讓專業解決方案得以構建，如“智能推薦”以及“智能投顧”都是典型智能產品。

1.3 智能“中臺”發展

智能“中臺”是金融大數據智能發展現狀主要表現，同時也是金融大數據智能未來重要發展趨勢。大數據和人工智能之間具有密切聯系，在大數據基礎上，通過對機器學習技術予以有效應用，對機器知識進行充分使用，可以讓人工智能應用體系得以構建。現階段，在金融企業大數據智能發展進程中，其關鍵要素可以歸納為算力、數據與模型，三個關鍵要素之間具有互相支撐作用，其中算力具有根基性，伴隨著計算能力的迅速提升，巨量數據計算、復雜算法應用目標可以得到有效實現;其中數據具有支持性，數據可以為算力匹配和算法應用提供依據;其中模型具有核心作用，只有讓數據信息、算力形成智能模型，才能讓大數據智能技術發揮出自身價值。與此同時，還應針對業務場景IT構建能力，轉化智能微業務場景推送能力，讓閉環業務場景得以構建，在場景中，主要包含接觸部分、采集部分、智能決策部分、反饋推送部分以及再接觸部分。

在金融領域中，隨著資產化管理需求強烈程度的逐漸提升，金融企業在金融大數據技術應用過程中，一方面，需要積極促進內部數據、外部數據的充分共享與利用;另一方面，需要積極構建數據挖掘模型，并完成模型管理工作、知識遷移工作。在大數據技術應用中，基礎資產占有重要地位，可以讓原始數據素材得以提供，在此過程中，需保證數據信息具有關聯性、合規性特點，與此同時，還應對衍生資產予以高度重視，對大數據高附加值予以提供，保證其具有向外輸出特殊潛力。

在現存難點得以突破后，在未來發展中，金融大數據智能技術將會在企業運營、風險防控以及企業營銷等方面進行技術突破，讓場景化數據價值鏈條得以構建，讓大數據智能中臺框架得以形成，進而打造“智能中臺”，其中主要包含產品畫像、客戶畫像以及決策引擎、數據挖掘模型等內容，在智能化發展中，數據挖掘模型占有核心地位，而在建模過程中，需要利用產品畫像、客戶畫像為其完成特征輸入提供工作。進而提升客戶認知水平、算法智能水平以及決策速率。

2 金融大數據智能發展主要策略

2.1 組建科學團隊

為保證金融大數據智能發展目標得以實現，金融企業應積極組建科學研究團隊，首先，金融企業可以組建業務分析和模型構建團隊，保證工作人員全面熟悉業務需求情況，并可以對應用場景予以準確把握;其次，金融企業可以組建數據科學團隊，保證工作人員可以完成數據開發工作、復雜網絡計算工作以及數據產品實現工作，讓工作人員可以高效研究新型算法;最后，金融企業可以組建大數據綜合團隊，保證團隊工作人員具有咨詢、開發能力，可以讓交付進度、交付質量得以把控。

2.2 營造社區文化

金融企業應積極營造社區文化，對企業發展創新起到促進作用。首先，應積極利用大數據，對社區、大數據實驗室予以創建，促進業務、科技融合，在此過程中，其中心為互聯網產品理念，其驅動力為業務創意碰撞，進而完成大數據項目孵化機制構建工作;其次，應積極提升自我創新孵化能力，積極聯系科學研究所與高等學校，共同打造人才儲備機制、科研合作機制，對大數據實施能力、服務能力提高起到促進作用[2]。

結束語：

綜上所述，業務自動化階段、大數據智能階段以及全渠道智能決策階段是行業發展主要環節，智能“中臺”發展是未來重要趨勢，通過組建科學團隊以及營造社區文化的主要策略，可以幫助金融企業有效應用金融大數據智能技術，進而促進企業發展。

參考文獻：

[1]田江.金融大數據智能發展現狀與未來趨勢[J].軟件和集成電路，2019（10）：47-51.

[2]李萬超，于永彤，王丹丹.大數據和人工智能在金融分析研究領域的應用：日本經驗及借鑒[J].吉林金融研究，2019（07）：22-24.