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大数据在金融监管中的应用在当今数字化时代，金融行业正以前所未有的速度发展和变革，大数据技术的兴起为金融监管带来了新的机遇和挑战。
金融监管作为维护金融体系稳定、保护投资者利益和防范金融风险的重要手段，如何有效利用大数据提升监管效能，成为了金融领域的一个重要课题。
大数据的特点在于其规模巨大、种类繁多、处理速度快和价值密度低。
这些特点使得大数据在金融监管中能够发挥独特的作用。
首先，大数据的规模性能够涵盖海量的金融交易数据，包括银行、证券、保险等各个领域，从而提供全面的监管视角。
其次，多样化的数据类型，如结构化数据、非结构化数据（如文本、图像、音频等），能够帮助监管机构获取更丰富的信息，深入了解金融机构的运营和风险状况。
再者，快速的数据处理能力使得监管机构能够实时监测金融市场的动态，及时发现潜在的风险隐患。
在金融监管中，大数据的应用场景十分广泛。
风险监测与预警是其中的重要一环。
通过收集和分析金融机构的交易数据、客户信息、市场数据等，运用大数据技术构建风险模型，可以实时监测金融市场的风险水平，提前预警可能出现的风险事件。
例如，对银行的信贷数据进行分析，可以及时发现不良贷款率的上升趋势，预测可能出现的信用风险。
反洗钱监管也是大数据应用的重要领域。
洗钱活动往往隐藏在复杂的金融交易中，传统的监管手段难以有效识别。
利用大数据技术，对海量的交易数据进行关联分析，能够发现异常的资金流动模式和交易行为，提高反洗钱工作的效率和准确性。
例如，通过分析客户的交易频率、金额、交易对手等信息，识别出可疑的洗钱交易线索。
在消费者保护方面，大数据同样能够发挥作用。
监管机构可以通过分析消费者的投诉数据、金融产品使用数据等，了解消费者的需求和痛点，监督金融机构是否存在不当销售、欺诈等行为，保障消费者的合法权益。
此外，大数据还可以用于监测金融市场的系统性风险。
通过整合金融机构之间的关联数据，分析金融市场的网络结构和风险传染路径，评估系统性风险的水平和传播机制，为制定宏观审慎政策提供依据。
大数据技术在金融领域的应用案例分享随着科技的进步，大数据技术在各个领域中扮演越来越重要的角色，金融领域也不例外。
大数据技术的应用不仅能够大幅提高金融行业的效率，降低成本，还能够改善用户体验，提高精准度和安全性。
以下是一些大数据技术在金融领域应用的案例分享。
一、风险控制在金融行业，风险控制和评估一直是一个必需的过程。
大数据技术可以收集和分析海量的数据信息，包括用户的历史交易记录、信用历史以及其他风险指标等等。
通过分析这些数据，大数据技术可以实现快速风险识别，并通过聚类和预测技术的应用来提高风险评估准确率。
例如，在国内的消费金融领域，借助大数据技术，银行可快速根据客户实际情况和消费习惯评估风险，给客户推送专业理财产品和投资方案，进一步满足客户需要。
二、反欺诈在金融交易中，欺诈行为一直是致使金融机构损失的重要原因之一。
大数据技术的运用可以大幅提高金融机构防范欺诈的能力。
大数据技术可以通过数据挖掘，发现欺诈模式和模式之间的联系，并结合机器学习和深度学习训练对抗能力更强的欺诈检测模型。
例如，欧洲某金融机构通过大数据技术和机器学习模型识别出了一个涉及20个国家的欺诈集团，并成功捣毁了这个团伙。
三、客户画像传统的金融服务同质化严重，客户入网防范及用户转化率低等问题一直困扰着金融机构。
而大数据技术可以在个别化需求上为金融机构提供更加有效的解决方案。
通过大数据分析和机器学习算法，可以对客户数据进行快速处理和分析，实现用户画像的构建，在这种情景下，金融机构可以根据客户需求，提供更多样化的服务和产品，提升客户满意度。
例如，挖掘客户交易历史数据，提炼评估客户购买金融产品的倾向、消费类型与规律，从而深度了解客户需求，个性化化推荐金融产品。
四、智能投顾随着人工智能技术的进步，金融行业中的投资理财领域也变得越来越智能化。
通过使用大数据技术，金融机构可以将大量交易历史数据和市场数据利用机器学习算法来建立预测模型。
同时，利用各种数据分析手段，金融机构可以针对不同的客户，提供不同的投资策略和理财服务。
大数据在金融领域的应用与作用随着互联网特别是移动互联技术的普及，20世纪90年代以来发展起来的信息技术革命出现了新变化：在信息化时代以各种方式被产生、记录、存储、传播以及使用的数据开始成为信息技术革命的主角。
一场被形象地称之为“大数据革命”的信息技术变革悄然而至。
与历次技术革新所不同的是，从来没有哪一次技术变革能够像这场大数据革命一样，在短短的数年里从少数科学家的主张转变为全球领军公司的战略实践，从而上升为大国的国家竞争战略，并最终演变为一股对人类经济社会发展将产生深远影响的历史潮流。
金融业作为一个信息密集型传统行业，正成为应用大数据技术的先锋。
全球金融基础设施正在面临系统性的重构，传统金融机构的经营方式和风险管理也面临着转型的重大机遇和挑战。
本文将从三个方面系统论述大数据在金融领域的前沿应用及其对传统金融体系的影响。
一可视化分析技术的开发与应用（一）可视化分析技术概述大数据分析是大数据研究领域的核心内容之一。
大数据分析可以从两个维度展开，这两个维度均涉及理论分析和方法论问题。
一个维度是从机器或计算机的角度出发，利用机器的计算能力和人工智能，以高性能处理算法、分布式处理技术、智能搜索与挖掘算法等为主要研究内容，例如，基于谷歌公司的Hadoop和MapReduce框架的大数据处理方法以及各类面向大数据的机器学习和数据挖掘方法等；另一个维度则是从人作为分析主体和需求主体的角度出发，强调基于人机交互的、符合人的认知规律的分析方法，意图将人所具备的而机器并不擅长的认知能力融入分析过程中，这一研究分支以可视化分析（Visual Analytics）为主要代表。
当大数据以直观的可视化的图形形式展示在分析者面前时，分析者往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息并转化为可行动的知识（Actionable Knowledge），正所谓“一图胜千言”。
可视化分析是科学计算可视化、人机交互、认知科学、数据挖掘、信息论、决策理论等研究交叉融合所产生的新的研究领域。
30. 大数据在金融行业中的应用有哪些？30、大数据在金融行业中的应用有哪些？在当今数字化时代，大数据已成为金融行业创新和发展的重要驱动力。
它正在重塑金融机构的运营模式、风险管理策略以及客户服务方式。
接下来，让我们深入探讨一下大数据在金融行业中的具体应用。
一、风险管理信用风险评估是金融机构的关键任务之一。
以往，银行等金融机构主要依赖于客户的财务报表、信用记录等有限的信息来评估信用风险。
但如今，通过大数据分析，金融机构可以获取更广泛的数据来源，包括社交媒体数据、网络交易数据、移动支付数据等。
这些数据能够提供更全面、更实时的客户画像，帮助金融机构更准确地预测客户的还款能力和违约风险。
例如，通过分析客户在社交媒体上的言论和行为，可以了解其消费习惯、社交圈子以及个人信用观念。
如果一个客户经常在社交媒体上抱怨债务问题，或者其社交圈子中存在较多信用不良的人员，那么这可能暗示着该客户存在较高的信用风险。
市场风险预测也是大数据的重要应用领域。
金融市场波动频繁，传统的风险预测模型往往难以应对复杂多变的市场环境。
而大数据技术可以整合海量的市场数据，包括股票价格、汇率波动、商品期货数据等，并结合宏观经济数据、政策变化等因素，进行更精确的市场风险预测。
这有助于金融机构及时调整投资组合，降低市场风险带来的损失。
此外，操作风险的管理也因大数据而得到改善。
金融机构每天处理大量的交易和业务流程，其中可能存在各种人为失误、系统故障等操作风险。
通过对业务流程中产生的大量数据进行分析，可以及时发现潜在的操作风险点，并采取相应的防范措施。
二、精准营销大数据使金融机构能够实现更精准的客户细分和营销。
传统的客户细分方法通常基于年龄、收入、职业等有限的几个维度，而大数据可以综合考虑客户的消费行为、投资偏好、风险承受能力等众多因素，将客户细分为更小、更具相似性的群体。
比如，对于有定期储蓄习惯且风险承受能力较低的客户，可以向他们推荐稳健型的理财产品；对于喜欢频繁进行股票交易且风险承受能力较高的客户，可以推荐更具进取性的投资产品。
大数据分析在金融行业有哪些创新应用在当今数字化的时代，大数据分析已成为金融行业创新和发展的关键驱动力。
它不仅改变了金融机构的运营方式，还为客户提供了更个性化、更高效的服务。
以下就让我们一起来看看大数据分析在金融行业中的一些创新应用。
首先，大数据分析在风险管理领域发挥着重要作用。
金融机构面临着各种各样的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
通过对大量的交易数据、客户信息和市场动态进行分析，金融机构能够更准确地评估风险。
例如，在信用评估方面，传统的信用评分模型主要依赖于有限的几个变量，如收入、负债等。
而大数据分析可以纳入更多的非传统数据，如社交媒体活动、消费习惯、网络浏览行为等，从而更全面地了解客户的信用状况。
这使得金融机构能够更精准地预测违约风险，降低不良贷款率。
其次，大数据分析助力金融机构实现精准营销。
在竞争激烈的金融市场中，吸引和留住客户至关重要。
大数据分析可以帮助金融机构深入了解客户的需求和偏好，从而制定个性化的营销策略。
通过对客户的交易历史、资产配置、风险偏好等数据的分析，金融机构可以为客户提供符合其需求的金融产品和服务推荐。
比如，对于有投资需求的客户，根据其风险承受能力和投资目标，为其推荐合适的投资组合；对于有贷款需求的客户，根据其信用状况和还款能力，提供个性化的贷款方案。
这种精准营销不仅提高了客户的满意度，还增加了金融机构的业务量和收益。
再者，大数据分析在反欺诈方面表现出色。
金融欺诈是金融行业面临的一个严重问题，给金融机构和客户都带来了巨大的损失。
利用大数据分析技术，金融机构可以实时监测交易活动，识别异常模式和潜在的欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、客户行为数据和外部数据（如公共信用记录、黑名单等），建立复杂的欺诈检测模型。
这些模型能够快速识别出异常的交易行为，如突然的大额交易、频繁的异地交易、与客户通常行为模式不符的交易等，并及时发出警报，让金融机构能够采取相应的措施来阻止欺诈行为的发生。
大数据分析在金融领域中的应用随着互联网技术和计算机技术的快速发展，数据量的增长呈现指数级增长的趋势。
传统的数据收集与分析方法难以胜任如此巨大的数据量，因此随之涌现的大数据技术成为了数据分析的主流。
大数据技术的发展，使得金融业能够更好地利用数据，从而更好地实现商业目标。
这篇文章将讨论大数据分析在金融领域中的应用。
一、信用评估对于银行等金融机构而言，信用评估是非常重要的一个环节。
传统的信用评估主要依靠财务数据和贷款历史等信息。
但是，这些信息仅仅是银行客户的一部分信息，还不足以对客户进行全方位的评估。
因此，大数据技术在信用评估中的应用显得尤为重要。
大数据技术可以帮助银行搜集客户的各种信息，包括客户的社交媒体账号、购物记录、工作经历等等，并通过数据挖掘、机器学习等技术对这些信息进行分析和挖掘，从而更全面、更准确地评估客户的信用。
二、股票预测股票市场的波动是由众多因素共同作用的结果，包括政治、经济、公司业绩等。
传统的股票预测主要依靠专业分析师的分析判断。
但是，分析师毕竟有限，而大数据技术可以从海量的信息中获取可能对股票市场产生影响的因素。
大数据技术可以帮助投资者搜集公司的财务数据、舆情信息、互联网数据等，通过机器学习、数据挖掘等技术来分析这些数据，以便投资者更加准确地预测股票的行情。
三、风险控制金融机构需要进行风险控制来避免损失。
传统的风险控制主要依靠统计和经验，但是这种方法的局限性较大，很难发现潜在的风险。
大数据技术可以帮助金融机构通过分析客户的数据、市场数据和其他相关数据，发现可能存在的风险，并制定相应的策略来控制风险。
例如，一个银行可以通过监测客户的交易记录来发现异常交易，及时采取措施降低风险。
四、反欺诈金融欺诈是金融行业面临的一个大问题。
传统的反欺诈方法主要依靠手工判断，比较繁琐、容易出错。
大数据技术可以通过分析客户的多种信息来检测金融欺诈，例如卡号、签名、地址、电话和生物识别等。
一旦发现异常，相应的机构可以采取措施防范欺诈事件。
大数据技术在金融领域中的应用随着互联网的普及和科技的发展，数字化、信息化、智能化等一系列概念不断涌现，引领着社会的发展和进步。
其中，大数据技术作为信息化发展的重要组成部分，在目前的应用市场中越来越受到关注，尤其是在金融领域。
大数据技术的应用，将重塑金融发展模式，带来更好的金融体验和更高的效率。
一、大数据技术在金融领域中的应用1、风险控制方面对于金融机构来说，风险控制是至关重要的，而大数据技术正是为金融机构提供风险控制方面的帮助。
大数据技术可以通过收集、整理、分析和挖掘大量数据，实现对客户的行为、信用、财务和其他信息的深度剖析，从而更加准确地评估风险，并采取相应措施防范金融风险。
2、精准营销方面对于金融机构而言，精准营销是至关重要的。
大数据技术可以分析客户的行为、兴趣、购买力和消费习惯等，帮助金融机构更好地了解客户需求，提供更加精准的产品和服务，提高管理效率。
3、金融创新方面大数据技术不仅可以为传统金融机构提供支持，同时也推动了金融创新。
例如，基于大数据技术的互联网金融，通过在线交易、数据分析等方式，更加便捷地满足客户的需求，挖掘市场的潜力。
二、大数据技术在金融领域中的优势1、高效和精确大数据技术可以处理海量的数据，实时分析和处理大量的数据，从而在短时间内提供更加准确和有用的数据，对金融机构来说大大提高了效率和准确性。
2、深度分析大数据技术不仅可以从数据中挖掘并分析客户的需求和购买行为，还能够将数据转化为对商业决策的重要依据，为金融机构提供的决策建议。
3、降低成本通过大数据技术的应用，金融机构可以更加高效地管理数据，并降低因处理数据而带来的成本。
同时，客户的数据可以被处理和管理，从而进一步降低运行成本。
三、未来展望在未来，大数据技术将成为金融领域发展的关键。
随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据技术将更加智能化和自主化，为金融机构提供更加优质、精准、高效的服务。
相信在不久的将来，利用大数据技术的金融机构将更加致力于提升服务质量，也将在金融领域中取得更好的发展。
大数据技术在金融领域中的应用在当今互联网时代，数据已成为了一种重要的资产。
以往人们对于数据的收集、存储和使用都非常有限，而如今，随着技术的不断发展，数据对于企业和金融机构来说已变得非常重要，并且大数据技术在金融领域中得到了广泛的应用。
1. 金融企业如何利用大数据技术大数据技术在金融企业的应用主要体现在三个方面：风险管理、客户服务和市场分析。
首先，大数据技术在金融企业的风险管理方面发挥了非常重要的作用。
金融行业的风险管理一直是一个非常繁琐的过程，需要处理大量的数据。
通过大数据技术，金融企业可以更好地预测市场风险、监控交易行为和识别潜在的欺诈行为。
其次，客户服务也是金融企业使用大数据技术的重要方面。
通过使用大数据技术，金融机构可以更好地理解客户需求，提供更加个性化和定制化的服务。
例如，银行可以基于客户的历史交易情况和信用评估数据来为客户推荐合适的信用卡或贷款产品。
最后，市场分析也是金融企业使用大数据技术的重要领域。
通过大数据技术，金融企业可以监测市场变化，预测市场趋势，为金融企业提供重要的市场分析和决策支持。
2. 大数据技术在金融领域中的具体应用在金融领域中，大数据技术可以通过以下几种方式进行应用：2.1. 信用评分信用评分一直是金融行业的一个重要问题。
通过大数据技术，金融机构可以收集和分析客户的历史交易数据、信用记录等信息，来构建客户的信用评分模型。
这样，金融机构就可以更好地实现信用风险控制和风险分散。
2.2. 欺诈检测欺诈检测也是金融行业中非常重要的一个问题。
通过大数据技术，金融机构可以实时监控客户的交易行为，并通过机器学习和数据挖掘技术来检测潜在的欺诈行为。
2.3. 量化投资量化投资是一种通过数学模型和算法来预测市场趋势的投资策略。
通过大数据技术，金融机构可以收集大量的市场数据，并通过算法来分析数据，以获取更加准确的市场预测。
2.4. 个性化营销通过大数据技术，金融机构可以更好地了解客户的需求和喜好，并为客户提供更加个性化的服务和产品，从而提高客户满意度和忠诚度。
大数据技术在金融领域的应用随着社会的发展，科技进步不断，大数据技术也被越来越广泛地运用到各个领域中。
其中，金融领域是一个特别重要的应用领域。
大数据技术在金融领域的应用不仅可以提高金融行业的效率和精确度，还能够提升金融企业的竞争力和风险控制能力。
1. 大数据技术在金融领域的应用金融领域一直是信息量特别大的行业之一，它涉及到了大量的数据。
而大数据技术的应用，可以更好地处理这些数据，适应金融领域的需求。
大数据技术在金融领域的应用主要包括以下方面：1) 风险控制利用大数据技术，可以更加精准地对风险进行控制和预测。
例如，通过对用户历史交易数据的分析，可以对用户的信用风险进行评估，进而为金融企业提供更加精确的授信方案。
2) 客户服务金融行业服务的客户量特别大，而大数据技术可以通过分析客户的行为习惯和偏好，为金融企业提供更加优质、个性化的客户服务，提高客户满意度。
3) 金融投资和基金管理利用大数据技术，可以对金融市场进行更精细的分析。
例如，对于基金管理公司，可以通过大数据技术来进行股票的筛选和投资，以获得更好的收益率。
2. 大数据技术应用的案例现在许多金融企业已经开始运用大数据技术，取得了不俗的效果。
1) 蚂蚁金服作为中国领先的互联网金融企业，蚂蚁金服是大数据技术运用的典范。
蚂蚁金服通过运用大数据技术，为用户提供了更简单、更快速、更便捷的金融服务，在支付、贷款、理财、保险等众多领域都占据了市场优势。
2) 大华银行大华银行是一个香港的银行，也是大数据技术的用户之一。
大华银行运用大数据技术，实现了对客户信用评估的自动化、在线化，可以在较短时间内完成客户评估，提高了工作效率和信用贷款的准确性。
3. 大数据技术应用的前景未来的发展趋势表明：金融企业在继续加大大数据技术的应用推广力度和资源投入的同时，也应该更加注重数据保护和用户隐私保护。
只有这样，才能进一步提高金融企业的客户满意度和竞争力。
总的来说，大数据技术在金融领域的应用是一个良好的发展趋势，它可以提高金融行业的效率、精确度，进而提高金融企业的竞争力和风险控制能力。
大数据在金融领域的应用及风险控制第1章大数据在金融领域的概述 (3)1.1 金融大数据的概念与特征 (3)1.1.1 金融大数据的概念 (3)1.1.2 金融大数据的特征 (3)1.2 大数据技术在金融领域的应用价值 (3)1.2.1 提高金融业务效率 (3)1.2.2 优化风险管理 (3)1.2.3 提升客户体验 (3)1.2.4 支持金融创新 (4)1.3 金融大数据的发展趋势 (4)1.3.1 数据来源多样化 (4)1.3.2 数据分析技术不断创新 (4)1.3.3 金融与科技融合加深 (4)1.3.4 数据安全与隐私保护日益重要 (4)第2章金融大数据的采集与处理 (4)2.1 金融大数据的来源与采集方式 (4)2.1.1 金融大数据的来源 (4)2.1.2 金融大数据的采集方式 (4)2.2 金融大数据的处理流程 (5)2.3 金融大数据的质量控制 (5)第3章大数据在风险管理中的应用 (6)3.1 大数据与风险管理的关联性 (6)3.2 大数据在信用评分中的应用 (6)3.3 大数据在市场风险监控中的应用 (6)第4章大数据在投资决策中的应用 (7)4.1 大数据与投资决策的关系 (7)4.1.1 引言 (7)4.1.2 大数据的定义及特点 (7)4.1.3 大数据在投资决策中的应用价值 (7)4.2 大数据在股票市场的应用案例 (8)4.2.1 引言 (8)4.2.2 股票市场情绪分析 (8)4.2.3 股票价格预测 (8)4.2.4 股票交易策略优化 (8)4.3 大数据在债券市场的应用案例 (8)4.3.1 引言 (8)4.3.2 债券发行风险评估 (8)4.3.3 债券价格波动分析 (8)4.3.4 债券投资组合优化 (8)第五章大数据在金融服务中的应用 (8)5.1 大数据与金融服务的结合 (9)5.1.1 背景及意义 (9)5.1.2 结合方式 (9)5.2 大数据在智能客服中的应用 (9)5.2.1 智能客服概述 (9)5.2.2 应用场景 (9)5.2.3 技术支持 (9)5.3 大数据在个性化推荐服务中的应用 (9)5.3.1 个性化推荐概述 (9)5.3.2 应用场景 (10)5.3.3 技术支持 (10)第6章大数据在金融监管中的应用 (10)6.1 大数据与金融监管的关系 (10)6.2 大数据在反洗钱中的应用 (10)6.3 大数据在金融风险预警中的应用 (11)第7章金融大数据的安全问题 (11)7.1 金融大数据面临的威胁与挑战 (11)7.1.1 威胁类型 (11)7.1.2 挑战因素 (12)7.2 金融大数据的安全防护措施 (12)7.2.1 技术层面 (12)7.2.2 管理层面 (12)7.3 金融大数据的隐私保护 (12)第8章金融大数据的法律法规 (13)8.1 金融大数据的法律法规框架 (13)8.1.1 法律法规概述 (13)8.1.2 法律法规体系 (13)8.2 金融大数据的合规要求 (13)8.2.1 数据来源合规 (14)8.2.2 数据处理合规 (14)8.2.3 数据传输合规 (14)8.3 金融大数据的法律风险防范 (14)8.3.1 法律风险识别 (14)8.3.2 法律风险防范措施 (14)第9章金融大数据的实践案例 (15)9.1 国内外金融大数据应用案例介绍 (15)9.1.1 国内金融大数据应用案例 (15)9.1.2 国际金融大数据应用案例 (15)9.2 金融大数据应用的挑战与应对策略 (15)9.2.1 挑战 (15)9.2.2 应对策略 (16)9.3 金融大数据应用的启示 (16)第十章金融大数据的未来展望 (16)10.1 金融大数据技术的发展趋势 (16)10.2 金融大数据应用的潜在领域 (16)10.3 金融大数据推动金融行业变革的前景 (17)第1章大数据在金融领域的概述1.1 金融大数据的概念与特征1.1.1 金融大数据的概念金融大数据是指在金融业务活动中产生的、具有潜在价值的大量数据集合。
栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@大数据在金融领域的应用及影响■ 广东财经大学金融学院 庄旭东摘要：近年来，随着互联网技术的迅猛发展，大数据技术逐渐向金融领域渗透，并释放出裂变式的创新活力和应用潜能。
大数据在金融领域的应用，给金融行业带来了不可忽视的积极影响，注入了新的活力，已成为金融发展的必然趋势。
本文将探讨、分析大数据在金融领域的应用及影响，通过对大数据在金融创新、金融风控和金融监管3个方面的应用展开研究，提出在大数据时代下金融领域与大数据融合发展的应对策略，更好地促进我国金融的变革与发展。
关键词：金融科技；大数据；金融监管作者简介： 庄旭东（1996-），男，广东汕头人，广东财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：金融科技、区域金融等。
收稿日期： 2018-11-21一、前言纵观金融业的发展史，几乎每次变革都是由科技创新推动的。
而随着大数据时代的到来，各类数据正呈几何级数增长，对大数据的研究与应用正在逐步渗透到人类社会的各个角落。
而作为数据最密集的行业之一，金融业无疑是这场数据风暴的重要参与角色。
大数据与金融业的融合，促使了金融大数据这一新兴概念的出现。
金融大数据包含了金融交易数据、客户数据、运营数据、监管数据以及各类衍生数据等，其背后蕴含的巨大利用价值不言而喻。
当前金融大数据已经成为金融发展的新动力，其广泛应用是现代金融发展的必然趋势，与此同时，也带来了更多的问题和挑战。
因此，研究大数据在金融领域中的应用及其带来的影响，对未来分析问题与应对挑战具有重要的现实意义。
在大数据时代下，只有针对金融领域与大数据的融合发展提出相应的策略，才能够更好地促进我国金融的变革与发展。
二、大数据在金融领域的应用及影响在当前高度信息化的时代，大数据相关的概念与技术应运而生，而金融领域与大数据技术的跨界组合快速兴起，成为学者相继探讨研究的新学科。
大数据在金融领域的应用有多个方面，本文仅从金融创新、金融风控、金融监管3个方面进行介绍。
（一）大数据与金融创新金融创新，是将现有的技术革新引入到金融领域，形成新的经济能力，而大数据就是金融创新最好栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@的技术支撑。
金融创新的形式有很多，而与大数据联系最密切的是金融业务创新，其所涉及的是金融机构的经营领域，重要性不言而喻。
金融业务创新主要包括金融工具创新、金融技术创新和金融服务创新。
1. 金融工具创新大数据技术能够很好地促进金融机构实现金融产品的创新。
其可以在网上抓取与客户相关的有价值的信息链，包括客户的交易动机、行为等数据，分析并挖掘出客户对金融产品收益性、流动性、安全性等方面的需求，进而通过对金融工具面值、收益、风险、流动性、可转换性、复合性等特征重新进行分解与组合，设计出与客户需求相匹配的金融产品。
同时，基于大数据技术对整个市场的交易数据进行分析挖掘，可以更好地掌握金融产品市场的动向，设计出更合理、满意度更高的产品，从而更好地实现金融工具的创新。
2. 金融技术创新大数据是引发金融科技创新的原动力。
在信息爆炸的时代背景下，金融行业也出现了庞大的数据源，而传统的技术已无法处理这些数据。
数据采集、传递、处理、挖掘等方面都在刺激着金融技术的全新变革。
大数据技术能够对庞大的数据进行提纯，真正地提高金融效率。
与此同时，大数据与金融的融合所带来的一切便利与优势，也在促进着其他新技术在金融领域的应用，形成了一个促进金融技术创新的良性循环。
3. 金融服务创新大数据的应用改变了传统的金融服务模式。
金融企业、机构可以采集用户的相关信息，并进行量化处理、模型构建。
其基于大数据多维度的分析结果，根据某些特征将用户进行合理的划分归类，从而针对用户的需求，向其提供精准、有效的金融服务。
除此之外，更重要的是大数据实现了金融服务的创新，大大提高了服务效率与水平。
在传统金融服务中，小微企业融资难、融资贵的问题一直得不到有效解决。
而在全国“小微快贷”的试点中，通过运用大数据技术，对小微企业及企业主进行多维全面的信息采集与分析，即可实现快捷自助的贷款放款。
这也打破了小微企业贷款中强调抵押品的传统思维，能够充分利用企业的非财务信息，为小微企业提供高效的金融服务，从而推动普惠金融的发展。
（二）大数据与金融风控随着金融行业的发展，传统的金融风控管理手段由于成本高、效果差已经远远不能满足需求。
而大数据与金融风控的融合，对金融风险管理起到很好的补充作用。
运用大数据技术，可以整理、分析出各信息的内在关系，挖掘出数据信息所映射的风险，从而提高风险的甄别能力和控制能力。
通过对各类信息进行量化，大数据技术可以实现对各类风险的识别分类，并进行实时监控。
而基于用户数据来预测客户的未来行为，可降低信息不对称所带来的风险，更好地实现对金融风险的控制管理。
信贷管理，是目前大数据在金融风控领域应用中较为成熟的方面。
贷款前，金融机构可以利用大数据技术对信贷用户的各类基础数据进行挖掘分析，描述其还贷能力与意愿，以此作为准入标准。
同时，大数据是授信额度的重要依据。
运用大数据技术逐步构建起客户的信用评级模型，金融机构可基于信用评级模型对申请人进行评分，得分更高的申请人能够获得更低的利率和更高的金额。
而在贷款中和贷款后的管理中，比起传统的金融风控，大数据的运用可以大大降低成本，高效地追踪和监测每一笔贷款。
通过获取贷款者的资金货物流转信息、经营财务风险信息等，在发生实质贷款损失时提前捕捉风险预警信号，及时地采取措施以实现金融风险的有效控制。
优化资产结构，也是大数据在金融风控领域应用中较为重要的方面。
随着时代的发展，金融创新催生更多的金融模式，随之带来的是金融行业不良资产比栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@例的快速上升。
优化资产结构最重要的是对不良资产的管理与处置。
而大数据的运用，为应对不良资产问题，实现金融风险控制，提供了新的思路与途径。
金融机构可以通过选用逾期金额、逾期时长、逾期次数、额度使用率、学历、职业、年龄、收入等相关变量，构建不良资产催收策略模型，针对不同客户的不同行为特征采取不同的催收手段，以实现精准催收。
而且，金融机构可以利用大数据全面挖掘客户信息，解决客户失联、地址不真实、资产情况无法评估等在催收不良资产过程中遇到的主要问题。
除此之外，大数据还可以帮助金融机构实现精准定价和交易，提高不良资产的处置效率，有效解决不良资产的难题，更好地实现金融风控管理。
（三）大数据与金融监管金融是现代经济的核心，良好的金融监管是保证金融与经济稳定运行的关键因素。
随着互联网的发展，信息数据呈爆炸性增长，而大数据技术，能高效而全面地对金融行业的数据进行采集，无论是传统的金融机构，还是新兴的金融公司，都在其所涵盖的范围之内。
与传统的监管模式相比，“大数据+监管”的模式引入了可以从其他不同角度反映情况的多元化数据，如工商局、法院、人行等数据，实现大数据驱动下全景式的金融监管模式，为金融监管体系及时、科学的决策奠定基础。
同时，大数据技术利用具体的区域金融数据，根据一定的规则及权重关系自动抽象计算出各区域的各类金融指数，以此作为指导性宏观数据，为区域监管提供参考，并且通过对所计算出的金融指数的动态分析，使得金融监管决策具有时效性、准确性和动态性，更好地实现金融监管，从而促进金融行业的健康发展。
除此之外，大数据技术能对金融行业的发展特点和规律进行总结与提炼，从而建立起一套科学有效的金融监管体系，并在实际的动态金融监管下排查漏洞、补齐短板，提升金融监管的科学性、精准性和有效性，形成监管更加具体、披露更加规范的良好局面，更加明确金融监管的导向，健全完善金融监管制度。
同时，也有助于推动金融监管的相关立法，为金融行业的健康发展提供法律保障。
在大数据技术的辅助下实现数据的多方位对接，建立健全金融监管协调机制，发挥协调作用，提高监管效率，为更好地进行金融监管提供一个新的思路。
三、促进金融大数据发展应用的建议当今社会的进步已离不开大量的数据信息，现代经济的发展更离不开金融行业的支持。
因此，大数据在金融领域的应用是一个必然趋势，且其应用范围越来越广、程度越来越深。
与此同时，各种各样的挑战也逐渐显现出来。
为促进大数据在金融领域更好地应用与发展，现提出以下建议。
（一）加强培养专业的复合型人才，提升数据挖掘与分析运用能力无论是新型产品设计、用户特征刻画，还是融资监测管控、防范行业风险，都离不开大数据挖掘和分析技术，这是最基本的，也是最为迫切的。
而传统的金融行业科技人员转型慢且难，目前还没有形成一套全面、科学的相关人才培养机制。
因此，应该加强对相关人才的培训管理，使得金融科技人员善于利用大数据，并精通数据挖掘与分析，适应金融发展新需要，从而更好地应对大数据时代的挑战。
（二）打破各行业的信息数据壁垒，构建多元化的金融大数据平台在金融领域里，大数据的运用还存在局限，其原因在于专业细分导致的各金融机构数据的分散和隔离，而其他行业所形成的信息壁垒就更加严重了。
“数据孤岛”的现象普遍存在。
因此，为了克服跨机构、跨行业的数据流通障碍，充分且全面地利用金融大数据，构建一个多元化、横向联结的金融大数据平变革而导致的法律空白。
FTT金融科“跨界整全[J]. 人信息运用[J]. 时代金融，2018(2):57.《金融科技时代》版权声明本刊被《中国核心期刊（遴选数据库）》、中国学术期刊（光盘版）、《中文科技期刊数据库》（维普网）、中国知网（CNKI）系列数据库、万方数据数字化期刊群等相关数据库和媒体收录，并许可其以数字化方式复制、汇编、发行、信息网络传播本刊全文。
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