基于大數據技術的金融行業案例解析

摘要：隨著互聯網技術的快速發展，信息傳遞和交互的速度大大提升，網絡中的數據規模呈現爆炸式增長，大數據技術被廣泛應用于各行各業，金融行業也不例外。大數據技術在金融行業中的應用可分為四個方面：客戶管理、風險控制、投資決策和營銷管理。對于銀行而言，大數據可以為客戶提供更加個性化、智能化的服務；為風險控制提供更好的技術手段；為投資決策提供更準確的數據支持；為營銷管理提供更全面的客戶數據分析。銀行可以通過大數據分析和挖掘客戶的需求，了解客戶潛在的風險，制定相應措施來降低風險，從而獲得更高的收益。

關鍵詞：大數據技術；金融行業；案例解析

Analysis of Financial Industry Cases Based on Big Data Technology

ZHAO Fenglong

（Beijing Meijiehua Technology Co.， Ltd.， Beijing 100022， China）

Abstract： With the rapid development of internet technology， the speed of information transmission and interaction has greatly improved， and the scale of data in the network has shown explosive growth. Big data technology is widely applied in various industries， including the financial industry. The application of big data technology in the financial industry can be divided into four aspects： customer management， risk control， investment decision-making， and marketing management. For banks， big data can provide customers with more personalized and intelligent services; Provide better technical means for risk control; Provide more accurate data support for investment decisions; Provide more comprehensive customer data analysis for marketing management. Banks can analyze and mine customer needs through big data， understand their potential risks， and develop corresponding measures to reduce risks， thereby obtaining higher returns.

Key words： big data technology; financial industry; case analysis

1" "大數據技術的內涵

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要采用新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有以下四大特性。①規模性：大數據規模遠遠超過了傳統技術處理能力；②多樣性：數據來源多樣化，包括用戶產生的各種行為數據；③價值性：數據中蘊含著能夠幫助企業決策的信息，這也是大數據最大的價值所在；④快速性：大數據是在短時間內產生、收集、處理和存儲的，其分析過程需要極高的效率[1]。

大數據技術主要包括五個部分，分別是數據采集、數據存儲、數據處理、數據挖掘和數據可視化（具體見表1）。其中，數據挖掘是大數據應用最關鍵的環節，也是大數據價值實現的主要方式。數據挖掘技術主要包括幾種類型：關聯規則挖掘（RR）、聚類分析（CA）和異常檢測（AA）。金融行業在應用大數據技術時，要選擇適合自己特點的技術手段，同時也要注重技術方法與商業模式的有機結合。

2" "大數據技術對金融行業發展的影響

在大數據時代，金融行業需要利用數據來完善業務流程、增強產品的競爭力、實現精準營銷和降低風險。因此，金融行業必須將大數據作為發展戰略的重要組成部分，這是其發展的必然選擇。大數據技術的發展已經成為國家戰略，為金融行業提供了更廣闊的發展空間。同時，大數據技術的發展也推動了金融行業內部的變革，使其更適應當前經濟社會發展的需要。金融行業必須適應新形勢下的變化，緊跟時代步伐，積極應用大數據技術。大數據技術在金融行業中的應用可以通過以下方式實現。首先，基于大數據技術建立風控模型和產品；其次，在征信數據獲取上，利用大數據技術建立數據模型；最后，在營銷和管理上利用大數據技術分析客戶需求。總之，大數據技術對金融行業而言是一種有效手段，能夠提高其競爭力和盈利能力[2]。

3" "基于大數據技術的金融行業案例解析

3.1 風險控制

由于大數據在金融行業的廣泛應用，銀行可以根據客戶的信息數據，了解客戶的資產狀況、信用記錄和消費習慣等，并通過數據分析來預測客戶的信用風險和違約概率，進而制定相應的風險控制措施。例如，中國建設銀行通過對信用卡申請人進行大數據分析，可以發現信用卡申請人的消費記錄和其他個人信息。當信用卡申請人在使用信用卡過程中發生違約時，銀行可以通過大數據分析及時發現并解決問題。此外，中國建設銀行還開發了基于大數據分析的反欺詐系統，通過收集銀行在過去一年內的信用卡交易記錄、第三方支付數據、個人消費貸款記錄等數據來建立模型。這些模型可以有效地識別欺詐行為，從而防止因欺詐而遭受損失。在金融行業中，大數據技術可以幫助銀行更好地控制風險，提高經營效率。但是，目前國內大數據技術的發展水平還有待提高。數據的采集、處理、分析和挖掘需要更高的技術支持。同時，對大數據技術的運用也需要更多資金投入和技術創新。

3.2 投資決策

在金融投資決策中，大數據技術的應用可以幫助金融機構及時獲取有效信息，合理判斷投資方向，做出合理的投資決策。金融機構可以通過大數據技術，對不同的產品、不同的行業進行全面分析，獲得更加準確的數據，并對各類金融產品進行評估和分析。例如，在股票市場中，大數據可以幫助投資者及時獲取信息和數據，并對股票的走勢進行預測。在外匯市場中，大數據可以幫助投資者在不同時間段內了解外匯市場的波動情況，并為投資者提供正確的投資建議。另外，大數據技術還可以幫助金融機構合理評估項目風險，防止不必要的損失。目前，很多金融機構已經開始嘗試大數據技術在投資決策中的應用。例如，招商銀行已經將大數據技術應用于投資決策過程中。招商銀行通過對海量交易記錄和宏觀經濟數據進行分析、整合和處理，建立了一套較為完善的宏觀經濟預警指標體系和風險預警模型，實現了對市場風險的實時監控和預測。同時還建立了針對宏觀經濟運行狀態與信貸資產質量之間關系的實時監測預警機制和信用風險管理體系，從而有效地進行信貸資產風險控制。

3.3 營銷管理

基于大數據技術的金融行業營銷管理主要通過客戶關系管理、市場細分、產品設計和客戶服務等方式實現。目前，銀行主要采用以客戶為中心的營銷模式。通過大數據分析，銀行可以了解客戶需求，從而推出相應產品。例如，中國農業銀行信用卡中心運用大數據技術建立了消費者信用評價體系，并以此作為開展業務的基礎。該系統由信用卡管理平臺、金融服務平臺和大數據分析平臺組成。通過建立信用評價模型，并結合消費行為、征信記錄等數據，對客戶進行信用評價和風險識別，從而為客戶提供個性化的服務，并根據用戶的信用水平提供不同的金融服務方案。在此基礎上，銀行可以進行更有效的營銷。銀行在對客戶進行分析時可以將不同地區、不同年齡、不同收入水平、不同行業、不同性別等類型的客戶分為不同的客戶群體，根據客戶的需求進行分類營銷。這樣不僅可以提高銀行服務質量，還可以提高銀行的盈利能力。目前，中國農業銀行信用卡中心已將大數據技術應用于信用卡產品開發和市場推廣方面[3]。

3.4 資產配置

資產配置是指在不同的風險偏好下，根據對風險收益的不同要求，選擇適當的資產組合。在傳統的資產配置中，客戶主要通過經驗和感覺來判斷自己的風險偏好和投資需求。這種經驗和感覺往往會受到市場變化、金融產品結構變化等因素的影響，這使得客戶在面對復雜多變的市場時難以做出準確判斷。基于大數據技術的資產配置是通過分析客戶投資行為和財務狀況，建立一套以客戶為中心的智能資產配置系統。通過大數據分析，為客戶提供定制化、個性化的資產配置方案，根據不同類型客戶的投資需求，如穩健型、成長型、平衡型等，為客戶匹配適當風險等級和收益希望值，并根據不同類型客戶在不同經濟周期中不同風險偏好和預期收益水平，給出相應建議。資產配置系統可以為客戶提供一種簡單明了、客觀中立、符合投資習慣的投資方案。同時，資產配置系統可以根據歷史數據對投資組合進行優化調整，幫助客戶獲得更好的收益。

3.5 風險定價

金融機構要想實現高收益，就要承擔更大的風險。風險定價是銀行獲取高收益的重要手段之一，也是金融機構運營的重要目標之一。傳統的風險定價方法主要包括基于經驗判斷和基于歷史數據分析兩種，而在大數據時代，通過大數據技術分析和挖掘客戶行為數據，可以更準確地評估客戶的風險水平。例如，某銀行在分析了大量客戶數據后，發現了一些客戶的特征與該銀行的風險情況類似，這些特征被稱為“自選擇特征”。因此，該銀行制定了相應的策略：對于風險較高的客戶，銀行可以提供更高利率信貸產品；而對于風險較低的客戶，則可以提供較低利率信貸產品。這樣不僅可以實現風險與收益匹配，而且還可以增加客戶黏性[4]。

3.6 客戶行為分析

大數據技術不僅能幫助銀行準確預測客戶的需求，還能根據對客戶的行為分析結果來提供個性化服務，從而增加客戶滿意度和忠誠度。在大數據時代，銀行可以通過數據挖掘技術分析客戶行為，挖掘客戶需求，優化金融服務方案，從而增加營業收入。以某銀行為例。該銀行通過對客戶在不同場景下的行為進行分析，為每個客戶提供不同的服務。例如，在智能客服場景下，該銀行通過大數據技術對客戶在與銀行的交互過程中的行為進行分析。該銀行發現了一些常見的問題，例如，客戶無法查詢賬戶余額；無法及時發送通知短信；與客服人員溝通不暢。針對這些問題，該銀行對客服進行培訓和優化，提高了客服人員的服務質量和工作效率。此外，該銀行還通過大數據分析發現了客戶在不同場景下的需求。該銀行通過分析發現，客戶經常在購物時使用信用卡付款，但隨著年齡的增長，他們更多地使用借記卡付款。因此，該銀行對信用卡產品進行了升級和優化，增加了信用卡支付的優惠活動，吸引客戶使用信用卡進行支付。同時，銀行還推出了針對不同年齡段客戶的信用卡福利計劃，如針對年輕客戶推出購物返現活動，針對中年客戶推出積分換禮品活動，針對老年客戶推出生活服務折扣活動等，以滿足不同客戶群體的消費需求。

3.7 投資組合管理

（1）案例1：某銀行希望通過大數據技術來提高投資組合管理的效率。在傳統的投資組合管理中，銀行需要花費大量時間來計算每個投資的風險和回報，然后再對其進行調整。現在，銀行通過使用大數據技術對宏觀經濟和市場環境的分析，銀行可以預測股市的變化趨勢并提前調整投資組合，從而降低風險，提高收益。該銀行還使用大數據技術來分析不同行業的股票價格變化情況，并根據行業估值水平的變化趨勢提前調整投資組合。該銀行將大數據技術應用于投資組合管理后，取得了良好的效果。與傳統的方法相比，該銀行在該項目中節省了大量時間和資金。

（2）案例解析2：某銀行通過對客戶數據的分析，發現一家公司的高管存在挪用公款的風險。經過分析，銀行發現，該公司將資金用于購買債券以規避稅收。然而，這些資金實際上被用作了貸款。銀行立即通知該公司停止借貸，并將其賬戶余額減少為零。之后，該公司試圖通過向其他貸款平臺借貸來償還債務，但最終都失敗了。對此，銀行使用大數據技術分析了這家公司的財務報表，發現它在過去三年中共向外借了10億元。然而，企業并沒有把這筆錢用于購買債券和股票等投資項目，而是用來償還貸款并支付利息。此外，銀行還發現該公司有大量的貸款和擔保。基于這些數據，銀行可以有效地識別出這類貸款和擔保的風險。通過使用大數據技術分析這些數據，銀行可以及時調整其投資組合以降低風險并確保收益最大化[5]。

4" "結束語

綜上所述，大數據技術在金融行業中的應用，將會給金融行業帶來許多新的機遇，同時也會帶來許多挑戰。對金融機構而言，要將大數據技術和傳統金融行業進行結合，發揮大數據技術的優勢，利用大數據分析和挖掘客戶潛在的需求，幫助金融機構制定更加科學有效的營銷策略；利用大數據分析和挖掘客戶的信用等級和風險等級，幫助金融機構選擇合適的信貸產品和貸款對象；利用大數據分析和挖掘客戶的消費習慣，幫助金融機構進行精準營銷。同時，要加強對大數據技術在金融行業中應用情況的研究和探討，為金融業未來的發展提供支撐。■

參考文獻

[1] 熊赟．大數據技術在金融行業的應用與風險控制[N]．財會信報，2023-07-13（6）.

[2] 張峻瑋．大數據在金融市場的應用與發展探析[J]．公關世界，2023（9）：134-135.

[3] 廖四維．基于大數據技術的財務監督信息共享平臺設計[J]．中國新技術新產品，2023（9）：128-130.

[4] 陳瓊．互聯網金融營銷中大數據技術的應用[J]．今日財富，2023（5）：23-25.

[5] 胡靜．金融領域中大數據技術的運用[J]．老字號品牌營銷，2023（3）：86-88.

作者簡介：趙鳳龍（1988-），男，漢族，北京人，本科，研究方向為大數據技術創新實踐應用。