金融领域的大数据

金融领域的大数据是什么?

金融领域的大数据是指大型、多样化(结构化和非结构化)和复杂的数据集，可用于为全球金融服务和银行公司提供解决方案，以应对长期存在的业务挑战。这个术语不再仅仅局限于技术领域，现在也被认为是商业上的必要条件。金融服务公司越来越多地利用它来改造他们的流程、组织和整个行业。

大数据如何变革金融

技术的指数级增长和数据生成的增加正在从根本上改变行业和个体企业的运营方式。从本质上讲，金融服务部门被认为是数据密集程度最高的部门之一，代表了以有用的方式处理、分析和利用数据的独特机会。

传统上，数据处理是由人类完成的，决策是基于计算出的风险和趋势做出的推论。然而，在最近的时代，这样的功能被计算机所取代。因此，金融领域的大数据技术市场具有巨大的潜力，是最有前途的市场之一。

1.实时股市洞察

大数据正在彻底改变全球股市的运作方式，以及投资者做出投资决策的方式。机器学习——使用计算机算法在大量数据中寻找模式的实践——使计算机能够在输入数据时做出准确的预测和类似人类的决策，以快速和频率执行交易。

业务原型实时监视股票趋势。它包含了最好的价格，允许分析师做出明智的决策，并减少由于行为影响和偏见造成的手动错误。结合大数据，算法交易从而为交易员提供高度优化的洞察力，以最大化他们的投资组合回报。

2.金融模型中的大数据分析

大数据分析提供了一个令人兴奋的机会来改进预测建模，以更好地估计回报率以及投资的结果。大数据的使用和算法理解的提高带来了更精确的预测和有效降低金融交易固有风险的能力。

3.客户分析

如今，客户是数据洞察、运营、技术和系统所围绕的业务的核心。因此，银行和金融市场公司正在进行的大数据计划专注于客户分析，为客户提供更好的服务。

公司正试图了解客户的需求和偏好，以预测未来的行为，产生销售线索，利用新渠道和技术，增强他们的产品，并提高客户满意度。

因此，通过有效地培养与客户的有意义的关系，提高他们预测客户偏好的能力，金融市场组织可以提供新的以客户为中心的产品和服务，快速抓住市场机会。

例如，华侨银行公司(OCBC)分析了大量的历史客户数据，以确定单个客户的偏好，以设计一个基于事件的营销策略．该策略侧重于通过多种渠道进行大量协调、个性化的营销沟通，包括电子邮件、短信、自动取款机、呼叫中心等。

4.风险管理和欺诈检测

金融机构利用大数据来降低操作风险和战斗欺诈同时显著缓解信息不对称问题，实现监管和合规目标。

银行可以访问实时数据，这可能有助于识别欺诈活动。例如，如果在短时间内通过同一信用卡在不同城市进行两笔交易，银行可以立即通知持卡人安全威胁，甚至阻止这种交易。

此外，在保险的情况下，保险公司在处理索赔时，除了索赔细节之外，还可以访问来自社交媒体、过去的索赔、犯罪记录、电话交谈等的数据。如果发现任何可疑的东西，它可以标记索赔，以便进一步调查。

为有效打击欺诈行为，阿里巴巴构建了基于实时大数据处理的欺诈风险监测与管理系统。它通过机器学习实时分析大量用户行为数据，识别不良交易并捕获欺诈信号。

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银行和金融业面临的大数据挑战

1.满足法规遵从性

金融机构必须满足巴塞尔银行监管委员会(BCBS)制定的《交易账目基本审查》(FRTB)严格的监管要求，这些要求管理关键数据的获取，并要求加快报告速度。

2.数据隐私

数据隐私是与云计算技术实施相关的另一个主要问题。公司担心将专有信息放到云端，尽管一些公司已经创建了私有云网络，但这样的项目可能成本高昂。

3.数据仓库

无法跨部门和组织竖井连接数据现在被认为是一个主要的商业智能挑战，导致复杂的分析，并阻碍了大数据计划。

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