1.2.4　金融

在国外，大数据在金融行业中的应用开展较早。例如，美国银行运用客户点击数据集为客户提供特色服务，包括有竞争性的信用额度等；花旗银行运用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品。中国金融行业大数据应用主要在近几年运用较为广泛，很多金融机构建立了大数据平台，采集和处理金融行业的交易数据，主要应用于金融行业的营销、服务、运营和风控4个方面，如图1.8所示。

1．营销

1）精准营销

精准营销是指根据客户的消费偏好和消费能力确定目标客户，推荐个性化产品。例如，银行对客户刷卡、存款取款、银行转账、微信评论等行为数据进行整理和分析，定期向客户推送广告，包括客户可能感兴趣的产品和优惠信息；信用卡中心可以利用大数据追踪热点消息，针对特定人群提供产品，如热映电影、娱乐活动、美食饮品等；证券公司可以通过大数据分析为特定企业提供融资融券产品；保险公司可以根据大数据定制有针对性的保险产品。精准营销流程如图1.9所示。

2）社交化营销

社交化营销是指利用社交平台的数据资源，结合大数据分析进行营销。金融行业可以开展成本较低的社交化营销，通过开放的互联网平台对大量的客户需求数据进行分析，进行产品和渠道推广。然后依据互联网社交平台反馈的用户数据评价营销方案的可行性，利用口碑营销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

2．服务

1）优化客户服务

银行可以根据大数据分析，在节假日问候客户，为客户提供定制服务，预知网点客户的未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验；私人银行还可以通过大数据分析，代理客户参与金融市场投资，获取超额利润，优化客户服务。证券公司可以通过大数据分析，快速推出相应的行业报告和市场趋势报告，以利于投资者及时了解热点，优化客户服务；保险公司可以根据大数据预测提前为客户提供有效服务，改善客户体验，同时增加商业机会。

2）需求分析和产品创新

银行可以从职业、年龄、收入、居住地、习惯爱好、资产、信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入维度来确定客户的需求并定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。保险行业可以依据外部数据导入，根据热点词汇来判断市场对保险产品的需要。证券公司也可以依据外部数据判读投资者喜好，定制投资产品，进行产品创新。

3．运营

1）提升运营效率

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时，大数据为管理层提供全方面的报表，揭示内部运营管理情况，有利于内部效率提升；可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用；可以通过展现风险视图来控制信用风险，同时加快信用审批速度；可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。证券行业也可以利用大数据提供行业报告，快速帮助投资人。

2）决策支持

大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

4．风控（风险控制）

1）信用风险评估

银行可以利用大数据增加信用风险输入维度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的信用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先地位。创建基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

2）欺诈风险管理

信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，从而采取措施，降低信用欺诈风险。保险公司可以利用大数据及时发现恶意投保和索赔事件，降低欺诈带来的经济损失。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS、ATM等渠道的欺诈事件。大数据提供了多维度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别是在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

金融行业的数据丰富，通过对客户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据的采集和整理，结合外部数据分析，可以有效帮助金融行业进行精准营销，提高运营效率，优化客户服务，进行产品创新，提高信用风险和欺诈风险管理水平，为决策提供有效支持。但在大数据时代，金融行业也面临着诸如自身技术、信息安全、金融监管等方面的挑战，相信随着大数据技术的发展，这些问题会逐步得到解决。

3）定价风险管理

定价风险是指金融机构由于对市场信息掌握不足，导致对金融资产的定价出现偏差的风险。应用大数据技术，金融机构在未来可以结合多维度的企业行为数据及海量的金融资产市场数据，对企业股权资产、信贷资产、保险资产形成更准确的评估及定价。例如，基金经理可以基于历史行情数据、社交媒体数据、宏观经济数据等海量的多维数据建立模型，预测金融资产未来的价格，从而获得超额收益。保险公司可以基于环境、金融、征信、行为习惯等多方面的非结构化数据，建立风险定价模型，预测赔付风险，提供差异化定价方案，从而提高风险定价能力，降低赔付成本，增加业务利润。然而，大数据的大量性、低价值密度性的特点以及虚假数据也为资产定价带来了挑战。