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大数据技术在金融领域的应用及发展趋势
一、大数据技术在金融领域的应用
1、大数据提升了风险模型的准确性
大数据技术为金融机构提供了规模化、多维度、实时更新信息的数据库，可以有效地提升风险模型的准确性。
例如，在用于信贷风险管理的大
数据风险模型中，可以采用巨大的交易记录、客户信息和市场数据进行准
确的风险识别。
这可以更好地了解客户行为，并且可以通过过去的历史数
据来预测未来的可能性。
2、大数据的应用提升了客户体验
大数据分析可以为金融机构提供更个性化的客户体验，这可以提升客
户满意度。
采用大数据分析，金融机构可以对客户的行为和偏好进行分析，并在此基础上提供最符合客户需求的产品和服务。
此外，通过大数据分析，金融机构还能够更多地了解自身的市场表现，有效提升业务发展的效率和
效果。
3、大数据技术改善金融犯罪侦查
大数据可以收集和汇总大量金融信息，利用机器学习和其他计算技术
来分析数据，从而提升金融犯罪的发现和侦查效率。
大数据分析可以帮助
金融机构识别金融交易的异常模式，检测高风险的金融行为，并且及时发
现财务欺诈行为。
二、大数据技术在金融领域的发展趋势。
大数据对金融行业的影响与应用前景随着互联网和移动互联网的发展，数据成为了各行各业非常重要的资源。
对于金融行业来说，数据也是非常重要的资源，而随着信息技术的快速发展，大数据也成为了金融行业研究和决策的重要手段。
一、大数据对金融行业的影响1.提升风险管理水平对于金融行业来说，风险控制是非常重要的一项工作。
大数据能够通过对海量的数据进行挖掘和分析，快速识别和预测风险，提高风险管理水平。
例如，利用大数据分析来提取客户信息、交易历史等数据对金融机构的风险评估、存款增长、贷款风险等问题进行精准决策和预警。
这样就能有效避免不良贷款和投资失利等风险。
2.提高金融机构的运营效率传统金融机构的业务流程繁琐、服务效率低下，大数据则能够通过分析海量数据，从中提取有用信息，发现问题并及时优化业务流程，从而提高业务运营效率。
例如，金融机构可以利用大数据分析客户的交易行为，从中找出客户最喜欢的产品，并快速推广和营销，提高客户黏性和满意度。
3.改变金融服务方式，提升服务质量大数据还能够通过提供智能化、预测性的金融服务，为客户提供更优质的服务体验。
例如，通过大数据技术可以对用户进行个性化的商品推广、投资组合定制等服务，快速满足不同客户群的需求，提高服务质量。
二、大数据在金融行业的应用前景1.支付行业支付行业一直是金融行业中重点发展的领域之一，随着移动支付的不断发展，支付领域对大数据的需求也越来越高。
可以利用大数据技术分析消费者的购买行为和情况，从中挖掘出用户需求，提高支付体验和安全等方面的优化。
2.信贷行业信贷行业是银行业务的重要组成部分之一，大数据技术可以利用客户的贷款历史、个人信息、消费习惯等数据，从而帮助银行判断客户的还款能力和信用等级，提高信贷业务的风险控制能力。
3.资产管理随着金融市场的不断发展，资产管理的重要性也日益凸显。
大数据技术可以通过对不同金融产品的表现、市场波动、客户需求等方面的分析，为资产管理提供科学决策支持，从而托管和管理更多的资产，提高反应速度、减少损失。
大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系，保证数据的真实性、完整性及准确性； (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段，提高数据质量； (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范，保证数据在不同系统、部门之间的一致性； (14)9.1.4 强化数据治理，对数据质量进行持续监控和评估。
大数据在金融行业的应用与价值随着信息技术的日益发展，大数据已经成为一个重要的发展方向，不仅在互联网、制造业等领域广泛应用，也在金融行业发挥着越来越重要的作用。
本文将从大数据在金融行业的应用、价值以及未来发展趋势三个方面进行探讨。
一、大数据在金融行业的应用1.1 基于大数据的风控金融行业是一个充满风险的领域，而大数据分析可以借助技术手段打破传统的人为信用体系，实现更精准的风控预警。
金融机构可以通过数据分析技术进行跨维度的风险评估，包括消费行为数据、人口数据、交易数据等，使得风控精度大幅提升。
例如，通过获取消费数据和行为数据，银行可以分析客户的信用风险，判断客户的收入、还款情况以及偏好等，从而为客户提供更准确的授信额度，减少风险损失。
同时，对于不良信用记录的客户，则可以进行更为细致的监控和管理，加以遏制不良信用行为的扩散情况。
1.2 大数据在投资管理中的应用大数据技术可以更加准确地帮助资产管理人员识别风险、确定收益，并为其提供更精确的决策工具。
比如，在量化交易领域，传统的技术分析已经无法满足分析需求，因此，大数据分析技术的发展，使得资产管理人员通过透彻的数据分析和量化模型制定更为精准的投资策略和风险规避策略。
大数据技术的应用还包括机器学习，通过对大量的数据进行学习，可以进一步识别出市场趋势、价格走势等，从而提高资产管理人员的投资水平和收益率。
二、大数据在金融行业的价值2.1 提升业务效率降低成本金融行业需要大量的数据处理以及分析工作，如记账、审计、信贷评估等。
通过大数据技术的应用，金融机构可以实现自动化地完成这些任务，将人力成本大幅降低。
大数据还可以更加精准地识别欺诈行为，避免资源流失，从而提高金融行业的整体效率。
2.2 增强个性化服务大数据分析可以帮助银行更好地了解客户，制定更加个性化的服务和产品，提升客户满意度。
据美国花旗银行案例统计：花旗银行应用大数据技术后，将客户停留时间降低了75%，客户流失率降低了33%，这些数据反映出的就是大数据技术在增强个性化服务方面的优势。
大数据技术在金融领域的应用与前景随着时代的变迁和科技的进步，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
尤其是在金融领域，大数据技术的应用越来越广泛，其优势也越来越凸显。
本篇文章将会探讨大数据技术在金融领域的应用与前景。
一、大数据技术在金融领域的应用1. 个人信用评估当前，个人信用评估已经成为了许多金融机构必不可少的一项业务。
而大数据技术的出现为此带来了全新的解决方案。
在大数据技术的帮助下，金融机构可以更加全面、准确地评估个人的信用情况。
以芝麻信用为例，它是阿里巴巴旗下的一个个人信用评估平台。
该平台利用大数据技术，收集个人在各个领域的信用数据，如消费信用、社交网络等，从而评估出一个人的信用评分。
这样一来，不仅能够实现更加客观、准确的信用评估，也能够更好地为金融机构提供个性化的信贷服务。
2. 投资决策在金融领域中，投资决策一直是一个极其关键的环节。
而大数据技术可以从多个维度来帮助投资者做出更加科学、准确的投资决策。
比如，通过对金融市场的大量数据分析，可以实现股票走势的预测。
此外，如果能够将大数据技术与人工智能相结合，则可以更加全面地对各个行业的发展趋势、各公司的财务状况等进行分析，进而做出更加准确的投资决策。
3. 风险控制金融业的风险控制一直是一项难度较大的工作。
但是，大数据技术的应用可以极大地降低风险控制的难度。
比如，在金融交易中，可以通过大数据技术对客户的历史交易数据进行分析，从而识别出潜在的风险客户。
同时，在不同行业领域的大数据分析中，也可以识别出潜在的风险因素，帮助金融机构更好地控制风险。
二、大数据技术在金融领域的前景1. 数据量和数据质量将继续增长随着科技的进步和互联网的普及，数据量和数据质量必然会不断增长。
而这种增长，将为金融行业提供更为可靠、全面、准确的数据来源，进而促进金融业的发展。
2. 数据安全性问题将持续受到重视金融行业的数据安全性问题一直备受关注。
而随着大数据技术的应用范围进一步扩大，数据安全性问题也将变得更加突出。
大数据在金融行业中的作用和发展前景在当今的信息时代，数据逐渐成为了企业发展的重要资产。
而在金融领域，大数据的出现更是给这个行业注入了新的生命力。
在新一轮科技革命的驱动下，大数据正在悄然改变金融行业的格局，带来了诸多机遇和挑战。
本文将从金融行业角度，探讨大数据的作用和未来发展前景。
一、大数据在金融行业的作用1.1 风险管理金融行业的核心风险管理是对资产负债表风险的有效控制。
通过大数据技术的运用，金融机构可以更准确地评估风险，提高风险预警与防范，以及提高对资产负债表的监管控制力度。
在金融风险评估中，大数据可以作为有效的风险分析工具，运用数学模型、机器学习算法等技术，将各种海量的数据进行筛选、匹配、整合，得出一系列预测分析或指示性建议，为风险管理提供有力的支持。
1.2 个性化服务大数据技术的应用还可以实现金融产品和服务的个性化定制，提高客户体验和满意度。
银行等金融机构通过分析客户的交易、存款、贷款等数据，了解客户需求、偏好和生活习惯，提供符合客户个性化需求的金融服务。
同时，大数据技术在金融机构的客户关系管理中也扮演着至关重要的角色。
借助大数据技术，金融机构可以实现对客户的进一步分类，进行精准营销和推广，提升客户满意度和忠诚度。
1.3 金融市场监控在证券、期货等金融市场中，大数据技术可以辅助监管部门实现市场风险监测和监控。
通过分析海量数据，识别出异常交易行为，发现市场投机行为、操纵市场的行为等，保障市场的稳定、公平和透明。
二、大数据在金融行业的发展前景金融行业在大数据的驱动下，经历了转型升级，坚持创新发展，对数据的应用达到了令人瞩目的高峰。
随着金融领域数据规模和类型的不断扩大，大数据的应用领域和深度也在不断拓展，具有如下发展前景：2.1 数据价值挖掘在金融行业大数据应用中，数据挖掘是一个重要的环节。
而现代技术手段的应用，能够充分利用数据资产，挖掘数据价值，进行高质量的数据分析和数据建模。
对于金融机构而言，数据挖掘技术不仅可以提高内部管理效率，增强风险控制能力，还可以结合市场需求进行研究和应用，提高客户服务水平和产品质量。
大数据技术在金融行业的应用案例随着互联网和信息化技术的发展，金融行业正朝着数字化、智能化的方向迅速发展。
而大数据技术作为信息化领域的重要技术手段，其应用在金融行业也日益成熟。
本文将就大数据技术在金融行业的应用案例进行分析，以期为读者深入了解大数据技术在金融领域的价值和意义。
一、大数据技术在金融行业的基本应用1.金融风控金融风控是银行、证券、保险等金融机构的重要业务之一。
传统的风控手段主要依赖于客户的信用报告、企业的财务报表等静态数据，容易造成信息滞后，难以对风险做出及时的反应。
而大数据技术可以实现对实时数据的收集、存储和分析，从而可以更准确地对客户的信用风险进行评估。
同时，利用大数据技术，金融机构可以对用户的行为数据进行分析，发现异常风险行为，及时进行预警和调整，提高风险控制的效率和精度。
2.个性化营销金融机构需要根据客户的不同需求和风险偏好，制定个性化的产品和营销策略。
大数据技术可以帮助金融机构根据客户过往的交易记录、消费行为等数据，建立客户画像，定制个性化的服务和产品。
同时，利用大数据技术，金融机构可以实现对大量客户数据的分析和挖掘，发现客户的潜在需求和行为规律，为个性化营销提供数据支持。
3.金融产品创新大数据技术可以帮助金融机构对市场进行更为精细的分析，发现市场的需求和趋势，为金融产品的创新提供数据支持。
通过大数据技术，金融机构可以对用户的行为数据和交易数据进行分析，了解用户对不同金融产品的偏好和需求，从而开发更符合市场需求的金融产品。
同时，大数据技术还可以帮助金融机构进行风险评估和组合管理，降低金融产品的风险和成本。
4.客户服务金融行业作为服务行业，客户服务是其重要的核心竞争力之一。
利用大数据技术，金融机构可以实现对客户数据的全面管理和分析，了解客户的服务需求和投诉意见，提高客户服务的质量和效率。
同时，大数据技术还可以帮助金融机构实现对客户的实时响应和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
大数据技术在金融领域的应用与发展研究报告第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 研究方法与框架 (2)第二章大数据技术概述 (3)2.1 大数据技术的基本概念 (3)2.2 大数据技术的核心组成部分 (3)2.3 大数据技术在金融领域的关键应用 (3)第三章金融行业大数据发展现状 (4)3.1 国际金融行业大数据发展概况 (4)3.2 我国金融行业大数据发展现状 (5)3.3 我国金融行业大数据发展挑战 (5)第四章大数据技术在金融风险控制中的应用 (6)4.1 信用风险评估 (6)4.2 反欺诈检测 (6)4.3 市场风险监测 (7)第五章大数据技术在金融产品创新中的应用 (7)5.1 个性化金融产品推荐 (7)5.2 金融产品定价优化 (7)5.3 金融产品创新策略 (8)第六章大数据技术在金融营销中的应用 (8)6.1 客户画像构建 (8)6.2 客户需求预测 (9)6.3 金融营销策略优化 (9)第七章大数据技术在金融监管中的应用 (9)7.1 金融监管数据挖掘 (10)7.2 金融风险预警 (10)7.3 金融监管科技 (10)第八章大数据技术在金融行业竞争格局中的作用 (11)8.1 传统金融机构与金融科技企业竞争格局 (11)8.2 金融行业跨界合作与融合 (11)8.3 金融行业竞争趋势分析 (12)第九章我国大数据金融政策与发展策略 (12)9.1 我国大数据金融政策现状 (12)9.1.1 政策引导与支持 (12)9.1.2 政策实施与效果 (12)9.2 我国大数据金融政策发展趋势 (12)9.2.1 政策力度加大 (12)9.2.2 政策引导与市场相结合 (13)9.2.3 政策与国际接轨 (13)9.3 我国大数据金融发展策略 (13)9.3.1 加强基础设施建设 (13)9.3.2 培育人才队伍 (13)9.3.3 深化金融科技创新 (13)9.3.4 加强风险防控 (13)9.3.5 推动金融监管创新 (13)第十章展望与结论 (14)10.1 大数据金融未来发展前景 (14)10.2 大数据金融行业挑战与机遇 (14)10.3 研究结论与展望 (14)第一章引言1.1 研究背景互联网、物联网、云计算、人工智能等技术的飞速发展，大数据作为一种全新的信息资源，已经逐渐渗透到社会经济的各个领域。
大数据全洞察报告——金融大数据行业应用及发展在中国经济走向新常态的转型中，在中国经济成为全球第二大经济体的发展中，在中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。
大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。
它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。
”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
大数据时代的三个重要趋势是：数据成为资产、行业垂直整合、泛互联网化(即技术与行业的跨界穿越与颠覆式发展)。
大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。
金融大数据应用分析未来将迎来一个大数据浪潮。
随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，全球数据量以几何级数增加。
现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。
2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。
IBM预测，2020年，全球数据总量会达到35ZB，是2000年之前总和的50倍、目前数据总量的8倍。
1.大数据在金融监管机构中的应用我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断增长。
大数据在金融行业的应用与创新近年来，随着科技的不断进步和信息技术的快速发展，大数据已成为各行各业的热门话题。
在金融行业，大数据的应用和创新也正日益受到重视。
本文将探讨大数据在金融行业的应用领域以及带来的创新。
一、风险管理金融行业一直以来都面临着各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
而大数据的应用为金融机构提供了更准确、更全面的风险管理手段。
通过分析大量的数据，金融机构可以更好地预测和评估风险，及时采取相应的措施来降低风险。
例如，通过分析客户的交易数据和信用记录，金融机构可以更好地评估客户的信用风险，从而更准确地决定是否给予贷款。
二、智能投资大数据的应用也为金融行业带来了智能投资的创新。
传统的投资决策往往基于个人经验和直觉，而大数据的应用可以通过分析海量的数据，发现隐藏的规律和趋势，从而提供更准确的投资建议。
例如，通过分析市场数据和企业财务数据，智能投资系统可以帮助投资者找到潜在的投资机会，并提供相应的投资策略。
三、个性化金融服务大数据的应用还为金融行业带来了个性化金融服务的创新。
传统的金融服务往往是一种标准化的模式，无法满足不同客户的个性化需求。
而大数据的应用可以通过分析客户的消费行为、偏好和需求，提供个性化的金融产品和服务。
例如，通过分析客户的购物记录和社交媒体数据，金融机构可以为客户提供更适合他们的信用卡、贷款和投资产品。
四、反欺诈和安全防范金融行业一直是诈骗和欺诈活动的重要目标。
而大数据的应用可以通过分析大量的数据，发现异常模式和行为，从而帮助金融机构及时发现和防止欺诈行为。
例如，通过分析客户的交易数据和行为模式，金融机构可以发现异常的交易行为，并及时采取措施，防止客户的账户被盗用。
五、金融科技创新大数据的应用也推动了金融科技的创新。
金融科技（FinTech）是指通过科技手段来改进和创新传统金融服务的领域。
大数据的应用为金融科技提供了强大的支持和基础。
例如，通过分析大量的金融数据，金融科技公司可以开发出更高效、更便捷的支付系统和借贷平台。
金融大数据行业应用及发展在中国经济走向新常态的转型中，在中国经济成为全球第二大经济体的发展中，在中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。
大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。
它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台”。
国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
大数据时代的三个重要趋势是：数据成为资产、行业垂直整合、泛互联网化（即技术与行业的跨界穿越与颠覆式发展）。
大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。
一、金融大数据应用分析未来将迎来一个大数据浪潮。
随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，全球数据量以几何级数增加。
现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。
2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。
IBM预测，2020年，全球数据总量会达到35ZB，是2000年之前总和的50倍、目前数据总量的8倍。
（1）大数据在金融监管机构中的应用我国的金融行业正在处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年的发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断的增长。
金融机构在大数据应用方面具有天然的优势：首先，金融企业在平时的业务开展中积累了大量高价值的数据，例如客户的身份、资金收付交易、资产负债情况等，这些数据经过专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；其次，金融机构相比之下有较为充足的预算，可以吸引到了解大数据技术的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
但是，在许多具体金融业务层面，我国还是存在管的过严、管的过宽、管的过细的问题，甚至管了很多不该管的事情。
这种情况极大地阻碍了金融市场化改革的进程，制约了金融机构的自主发展，削弱了金融市场化配置社会资源的能力。
1）大数据助力金融机构的战略转型在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。
业务转型的关键在于创新，但现阶段我国金融机构的创新往往沦为监管套利，没有以挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务为主。
而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工作。
此外，大数据及智能技术的逐渐成熟将会重塑未来金融监管的方式。
以非法集资为例，在互联网时代不法分子利用网络的虚拟性、广泛传播性等特点，通过承诺高收益来吸引广大投资者。
近年来由于经济形势下行，非法集资案件频发，对金融秩序和居民的合法权益造成较大的影响。
利用大数据建立非法集资监测预警平台就为打击非法集资提供了有力工具，可以提高金融监管的效率和准确性。
非法集资预警平台的设计包括两个子平台：一是对正规金融产品登记的前台，通过对网站销售的金融产品的信息进行登记，做好数据收集工作。
产品登记、信息披露、资金托管是互联网金融三大监管措施，金融机构将产品的属地名称、属地编号、发行日期、机构编号、产品编号等信息在平台上进行登记、备案。
二是发现非法集资线索的后台，用来打击违法犯罪，守住底线。
前台提供信息给消费者，后台打击非法集资。
基本建设思路为：利用互联网搜集信息，运用大数据挖掘、云计算技术，通过两次比对、一次干预、最后确认的一系列步骤，实现对疑似非法集资的企业进行不同级别的处置应对。
2）大数据能够降低金融机构的管理和运行成本通过大数据的对信息的挖掘和分析，金融机构能够准确地定位内部的管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，最终实现降低管理运营成本。
大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销行情。
3）大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力金融机构可以摒弃原来过度依靠客户提供财务报表获取企业信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。
目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
（2）大数据在银行业中的应用从数据贡献度上看，银行是金融数据的重要贡献机构和使用机构。
截至2015年第四季度末，全国共开立人民币银行结算账户73.7亿户，环比增长3.15%；个人银行结算账户73.25亿户，占银行结算账户的99.4%，环比增长3.15%；单位银行账户4439.03万户，环比增长2.43%，其中基本存款账户增加89.55万户，一般存款账户增加10.91万户，专用存款账户增加5.10万户，临时存款账户减少0.07万户。
全国共发生银行卡交易3343.2亿笔，金额178.14万亿。
其中，涉及互联网金融的网上支付发生106.37亿笔，同比增长25.21%；移动支付56.33亿笔，同比增长244.74%（数据来源：九次方大数据研究院）。
中国银行业大数据应用主要集中在客户营销、产品创新、风险控制和运营优化四个领域。
比如光大银行研发的“阳光理财”资产配置平台（APP），分析客户需求并设计与之匹配的资产配置方案以支持营销；民生银行通过大数据分析定义营销举措并防止客户流失；招商银行利用大数据发展小微贷款。
总的来看，银行大数据的应用可以分为如下三个方面：图表 1 银行业大数据应用1）帮助银行控制信贷风险在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经营状况，还包括行业的整体发展状况，而大数据手段的介入使信贷风险评估更趋近于事实。
西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。
该行首先识别出影响行业发展的主要因素，然后对这些因素进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。
这样的做法不仅成本低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。
2）大数据能够提升银行的中间收入如今，坐拥海量数据的银行不再局限于使用数据服务其核心业务，把数据直接变成新产品并用来创造直接收入是新的中间收入拓展渠道。
澳大利亚一家大型银行通过支付数据的分析了解零售客户“消费路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。
该银行将这些分析结果销售给公司客户，帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。
银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。
3）使零售银行业务差异化产品设计更加丰富在零售银行业务中，大数据为判断客户行为并匹配营销手段提供了广阔的创新空间。
例如，海外银行围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。
这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生大事”的大致节点。
人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。
通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭，在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关产品的消费会不断出现。
该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，这种具有差异化的产品设计可以大幅提高交叉销售的成功率。
（3）大数据在证券业中的应用现代证券行业具有资本密集、信息密集、智力密集和技术密集的特点，大数据时代使得数据信息不仅在量上大大增加了，在数据的产生、传播、内容、速度、形式等方面都更加多样、复杂，越来越呈现出细节化、多维化、立体化的特点，对业务发展的影响也越来越大。
目前，国内外证券业的大数据应用主要有以下三个方向：图表 2 证券业大数据应用1）大数据可以提升证券业的个性化服务水平证券行业作为综合类金融服务产品的提供者，在大数据的背景下，将有能力快速搜集高质量的信息，以设计出更符合客户需求的产品组合，并且可以根据客户偏好的改变及时调整。
同时由于中介服务的竞争逐渐同质化，争夺的焦点将来必然落在价格上。
如果标准化同质服务不再能够给券商带来正常利润，那么券商必须转变经营思路，将通道业务转变成包含增值服务的金融服务。
大数据能够通过对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化率，开发出个性化的产品以满足不同客户的需求。
越来越多的证券公司开始采用数据驱动的方法，通过一系列信息的收集、存储、管理和分析，给客户提供更好的决策，充分体现了以客户为中心的服务理念。
2）大数据能够帮助证券公司避免客户的流失依据客户历史交易行为和流失情况创建大数据分析模型，预测客户流失的概率。
比如海通证券自主开发的“给予数据挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测，通过对海通100多万样本客户、半年交易记录的海量信息分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率等模型。
该项技术最大初衷是希望通过客户行为的量化分析，来测算客户将来可能流失的概率。
3）大数据在量化投资方面的应用量化投资策略在欧美发达国家的金融市场已经相对成熟，由于收益巨大，是大数据最早应用的领域。
证券业已经进入了一个大数据信息时代，证券的数据模型越来越复杂多样，数据的总量和种类都有着重大的突破。
大数据在处理证券数据时，通过对主力和散户的行为、轨迹分析，对主力资金和散户资金的去向追踪，对主力、散户和市场之间的关系理解，能够很好地增加投资胜率。
个人投资者将能够轻松使用大数据获得实证支持，降低交易风险，投资能力将大幅提升。
大数据也让科技公司第一次有机会能够挑战传统的金融分析师，利用对各种数据的量化、重组和整合，提供不同的交易策略，让投资者能够科学的分析全球投资市场。
（4）大数据在保险行业的应用目前，国内保险行业的大数据应用主要集中在以下四个领域：图表 3 保险业大数据应用1）帮助保险公司减少赔付赔付直接影响保险企业的利润，对于赔付的管理一直是险企的关注点。
