大數據時代金融數據的服務創新

段波（貴州大方農村商業銀行股份有限公司）

金融市場下大數據的特殊性分析

（一）價值較大、有誤數據少

當前的金融市場與國家經濟大環境休戚相關。金融的大數據時代要求其質量高，并涉及企業的經營管理模式、負債信息和金融企業的資產詳細數據。但目前為止僅有一部分的金融機構的信息化技術日益提高后所建立的，更多的金融機構還是在逐步由手工的經營管理轉變為信息化的經營管理模式。記賬數據通常有手工敲入信息化系統之中，因此非關鍵經營數據有誤、規范性不足的問題時常出現，如客戶的地址、證件號等信息不準確。

（二）金融數據量大

在互聯網全面普及之前，金融市場的數據結構和記錄技術都相對簡單。在信息化時代來臨之后，金融行業在其基礎上有了進一步的創新模式（電子銀行、網銀等），金融行業金融行業完成了高速增長的首要任務，每年數據都在高速上升。由于金融行業當前屬于比較封閉的閉環狀態，所以數據上更多的都是結構化信息。

（三）金融關系復雜，處理困難

金融業有其獨特之處，各個內部操作系統的數據是緊密耦合的，并且具有相對復雜的聯系，特別是信息化建設時代下的企業初步綜合發展，更要注意不符合社會信息技術和服務的發展目標。由于跟蹤數據之間的關系十分困難，因此給數據的實際使用造成了一定程度上的不便。

在互聯網迅速普及同時大數據金融技術理論迅速發展的環境下，歷經數十年高速發展的金融機構正面臨著機遇與挑戰。幸運的是，在中國大數據技術變得越來越成熟，在企業內部的逐步積累中，眾多有價值的數據資源沒有技術阻礙；與此同時，以互聯網為主導的服務模式其創新策略促進了金融業服務途徑的深度和廣度延伸具有很大的參考價值，值得注意的是關鍵性挑戰是怎樣高效標準地運用技術來闡明數據之間的關系，提高資源的質量并彰顯其價值，并將價值傳遞出去，以實現二次增值。因此，本文通過指導思想為價值鏈的理論，提出金融時代下大數據對該行業數據資源的增值作用，以及確立新一代的價值傳遞工具具有重要研究意義。

金融大數據的價值鏈模型分析

（一）當前金融企業的大數據價值鏈網絡

在任何方面與企業緊密聯系的各項因素依托產業價值鏈交織在一起，形成專屬的價值網絡。這里提到的各種利益聯系者包括：金融企業的雇員，金融企業中的股東和金融企業中的客戶，也就是需要服務的對象以及其相關的金融行業定向監管機構。所有利益的相關者處在金融企業特有的價值網絡中不同地位，通過可以獲得資質和產生收益的途徑進行合并，每個參與者都獲得了相關的服務并為社會貢獻了特有的價值。

（二）價值鏈模型的確立

數據資源是金融行業的主要生產因素。金融公司依托增值數據增強其核心競爭力，并憑此獲取不易移動，不易仿制，稀少和高含量的補充型資源，這些資源是價值鏈和價值網絡以外的公司很難讀取的。數據的古老價值鏈及其增值空間、策略受到各項因素的限制。由于大數據的專業技術以及多媒體的飛速發展，目前處于深度使用階段，無論發掘和提高資源價值提供了一定的技術保障，有利于數據的質量和效率的雙層次提高，改善了用戶的真實體驗感。依托價值鏈的理論理論研究，其內部各個延伸都可以產生相關的價值，從而增強企業的能力及各項數據。數據價值鏈的組建一般由兩部分構成：其一，價值的定向傳輸與專項收取平臺。其二，數據內部增值與固定生產平臺。上述所提到的兩可針對金融大數據超市和金融大數據平臺而具體分析。值得注意的是，內部的三個關鍵要素，即數據的輸入終端，值輸入終端和數據流中心。

（三）金融大數據價值的讀取

僅僅向利益的關聯著供應高質量的服務，就可以反映出資源輸出的終端特有的價格。因此，有必要使用一種載體，可以使用戶獲得特有的數據價值服務，然后提高金融大數據價值鏈自有的資本實質。依托建設合理的金融大數據超市進而實現交付價值，并完成客戶要求的目標。

金融大數據超市專有服務系統和技術結構分析

金融市場中的大數據是資源價值鏈的定向端口，是價格互傳和增強其內在實質的平臺，可以有效地將專業數據輸出給各位客戶，以確保數據的專項價值性及定向性。所以為確保金融市場下的大數據可以起到更好的作用，有必要著重分析其平臺的服務系統和技術結構。

（一）金融大數據超市的服務系統

金融大數據超市也就是對于數據末端的相關延展，其重要的功能是作為數據價值的傳遞性載體。它不簡單的是中間的媒介，而且是也可以成為相關受益人進行展示的專項地點。繼續以客戶的需求為工作中心，通過創新的理念保證服務品質，保證其可以高效交付并提高價值。

1.服務目標

金融市場中的大數據平臺其受益者以歸屬關系可以簡單歸為兩類，即內部人員和外部人員。對于這里的內部人員包括公司中的各高層如決策層、董事層等，外部人員則通常指監管組織、對外客戶如同事等。內部人員需要針對行業內的瞬息萬變進行相關決策，制定有效、科學的工作方案，協調公司的內部與時俱進，在大數據的背景下完善內部控制的相關內容。外部監管機構則會根據單個公司的發展情況進行評估，對其有利的細節進行規范，對公司的無效操作進行指正，為公司的后續發展提供基礎保障。

2.服務內容

以更好的服務客戶為基礎，提供幫助客戶決策的具體途徑。大數據的模式下如何更好提供實時所需資源，保證客戶的各項需求可以得到滿足，金融行業的受益者需要考慮在風險、決策等多方面的問題。通過提供更加便捷于客戶的體系進行服務的測評工作，并收集CPC終端、移動終端和紙質材料的受益面，不斷完善其內容。

3.服務模式

由于客戶的需求不同，根據不同的客戶群體，制定更加合理的服務模式，以便客戶的工作需要。通常憑借創新型的服務體系為受益者帶去相應的數據資源，主要通過個性化定制服務和數據被動式接收服務兩種模式。

（二）金融大數據超市的結構分析

金融市場中的大數據如何有效的進行分析確立，其最關鍵的是為客戶提供相關更加高效的、更加便捷的定向專人服務。在整個價值鏈中的分析里，大數據不僅僅是一種依據，還要作為展示活動形式、配合整體流程的職能，所以其不簡單的是本身價值，還需考慮附屬功能的價值。由此可見，金融市場下的大數據規范結構的中心部分主要有兩點，其一是可以提供自助服務系統，其二是展示更多可以提供的產品服務。通過嚴苛的標準運營方式，為建立科學有效的服務系統而奠定基礎，逐步形成新型的創新模式。在這里的產品服務可以簡單分為三種情況考慮，以APP形式對相關數據的調取、產品信息數據直接的公開發布和產的訂單類信息傳遞。金融市場下的大數據系統不單單可以完成數據的單面價值擴展，還可以主觀上更好的反映出客戶的真實需求，依托智能化的方式對其進行數據分析，制定出適合客戶的定向方案，不停地根據客戶的要求及時修改，掌握客戶的內心動態，幫助客戶更好的進行選擇。

結語

數據資源是金融行業的重點注意要素，數據價值鏈是整個國家金融行業的先行產業。依托管控相關的資源提供定量的價值服務。基于價值網絡關系的增值因素，數據價值鏈相關概念是如何產生相關的價值以及怎樣獲取創造后的價值，通過創建相關的網絡連帶性關系，并將系統中的受益方分為幾類。把工作重心放在服務各受益客戶，制定金融行業的數據價值鏈模型進一步確立資源的流動方式以及途徑，最終從價值鏈的角度完成金融數據的超市模型。

金融的大數據市場是依托在企業內部的數據進行分析構建從而為客戶提供其需要的相關性服務。在這里其不僅僅可以時刻通過大數據進行分析客戶的思想，以個性化方式特定數據的產物，并協助其公司的高層更好的完成企業內部控制，更好的服務其客戶進行相關的操作，讓客戶可以有更好的體驗感，并協助產業部門、創新小組對其業務進行研究分析，開展符合客戶的支持服務。為了保證大數據模式下金融行業的科學經營方式，通過為其客戶創造優秀的價值增值服務，具體情況具體分析并完善了涵蓋服務目標，服務內涵，服務方式，運營途徑等自助查詢體系，并通過其服務效率和質量雙重指標進行測評。與此同時，作為資源數據值的顯示載體，可以通過與客戶之間的交流互動，為企業的內外進行主觀上及客觀上的數據分析及研究，為決策人的相關數據進行測評，還可以定向式開展和客戶個人化服務，并最終完成依托金融背景下大數據超市的自助服務功能。