㈠ 金融良性發展 大數據驅動將成趨勢
大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。業內人士建議，通過大數據挖掘金融價值，使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
再復雜的其本質也簡單，金融大數據的運用與發展就是其一。
近來網貸平台頻暴雷，根本原因除了外部監管趨嚴、市場利空、經營不善以外，不外乎資金錯配、假標盛行、借款人惡意欠債等，這些原因用簡單的辦法就可以得到解決：其中大多可以通過大數據徵信來解決信息不對稱。而大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場。
大數據在金融領域應用：精準營銷和大數據風控
據蘇寧金融研究院高級研究員薛洪言介紹，大數據在金融領域的應用，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。
薛洪言表示，精準營銷是基於行為數據去預測用戶的偏好和興趣，繼而推薦合適的金融產品。對於大數據風控，其邏輯便在於「未來是過去的重復」，即用已經發生的行為模式和邏輯來預測未來。這意味著，隨著隨機事件的大量發生，是可以發現其內在規律的。而大數據里包含的海量數據，為我們發覺隱藏在隨機事件後面的規律提供了條件。而大數據風控的兩個應用，信用風險和欺詐風險，背後都是這個邏輯，通過分析歷史事件，找到內在規律，建成模型，然後用新的數據去驗證和進化這個模型。
貴陽大數據交易所執行總裁王叄壽告訴中國經濟時報記者，截至2017年底，中國網民規模達到7.72億，手機網民規模達到7.53億。隨著我國加快IPv6、5G的商用部署，數據總量將呈現爆發式增長。從某種角度而言，數據詳實記錄了發展中的世界，而大數據使未來復現成為可能。大數據是無限循環、無限復制的綠色資源，應用次數越多，其價值越大，將會顛覆未來很多產業的競爭模式。對於當前而言，大數據是國家基礎性戰略資源、創新生產要素、是21世紀的「鑽石礦」；對於未來而言，大數據是「活化石」。
大數據應用水平正成金融企業競爭力的核心要素
至於金融大數據的未來，有分析稱，數據驅動金融將是一種趨勢，誰掌握了大數據，金融營銷、金融風控就會勝出。
中國支付清算協會業務協調部丁華明認為，一個關鍵的因素是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心是風控，風控以數據為導向。金融機構的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構正在加大在數據治理項目中的投入，結合大數據平台建設項目，構建企業內統一的數據池，實現數據的「穿透式」管理。在大數據時代，數據治理是金融機構需要深入思考的命題，有效的數據資產管控，可以使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
普華永道的研究報告顯示，83%的中國金融機構希望投資大數據。金融行業對大數據的需求屬於業務驅動型。其迫切希望應用大數據技術使營銷更精準、風險識別更准確、經營決策更具針對性、產品更具吸引力，從而降低企業成本，提高企業利潤。隨著更多金融機構基於大數據獲得豐厚的回報，將進一步打消其顧慮，加速大數據的普及。
上述報告還稱，各級政府正推動金融行業數據整合、共享和開放。國務院《促進大數據發展行動綱要》提出，到2018年，中央政府層面實現金稅、金關、金財、金審、金盾、金宏、金保、金土、金農、金水、金質等信息系統通過統一平台進行數據共享和交換。國家還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供更豐富的數據來源。數據越關聯越有價值、越開放越有價值。大數據的發展需要所有組織和個人的共同協作，將個人私有、企業自有、政府自有的數據進行整合，把私有大數據變為公共大數據。金融數據安全問題也越來越受到重視。大數據的應用為數據安全帶來新的風險。數據具有高價值、無限復制、可流動等特性，這些特性為數據安全管理帶來了新的挑戰。
對金融機構來說，網路惡意攻擊成倍增長，組織數據被竊的事件層出不窮。這對金融機構的數據安全管理能力提出了更高的要求。大數據使得金融機構內海量的高價值數據得到集中，並使數據實現高速存取。但是，如果出現信息泄露，可能一次性泄露組織內近乎全部的數據資產。數據泄露後還可能急速擴散，甚至出現更加嚴重的數據篡改和智能欺詐的情況。
2018年是金融行業監管大年，「防風險」依然是行業發展主旋律。「近年來大數據風控越來越受重視，越被市場認可，我們越要做好風險防控工作，合規發展。」百融金服副總裁陳雷指出，不僅金融業務要合規經營，大數據風控行業也要合規發展。
以當下正經歷暴雷潮的網貸行業為例，陳雷認為，以P2P為代表的互聯網金融原來只要「有膽量」就能發展起來的時代已經過去了，現在是需要擁抱科技的時代，要通過大數據挖掘金融價值。
㈡ 阿里小貸是基於大數據的金融服務平台模式么
是的，基於大數據。
延伸（來自公開）：
14年2月20日，阿里金融旗下阿里小貸首次向外界透露了其獨特的大數據授信審貸模型——水文模型。
水文模型的學術定義是將自然系統符號化，通過數學模型模擬水文現象。
而阿里小貸的水文模型，可以理解為建立龐大的資料庫，不僅包括貸款客戶自身長期的數據變化，還有參考同類企業的數據情況，以這些數據為依據，通過數學方法以及各種參數，判斷客戶未來的情況。
最終在阿里小貸業務決策中，水文模型將為公司決策層提供客觀的分析和建議，並對業務形成優化。
舉例來說，如果某個店鋪的旺季是夏天，每年夏天銷售都大幅增長，那麼每年夏天，這個店鋪對外投放額度也就會上升。通過阿里小貸的水文模型，可以按照歷史數據，判斷出這一店鋪在這一時期的資金需求。
同時，對比該店鋪其他時間的數據，判斷出該店鋪各個時段的資金需求，從而向店鋪給出恰當的貸款。
相反，如果不進行對比，只是以夏天銷售旺季的數據作為依據，那很可能為該店鋪提供過多資金。
在水文模型的幫助下，阿里小貸迅速發展，2014年2月，阿里小貸累計投放貸款超過1700億元，服務小微企業超過70萬家，不良率小於1%。其中，2013年新增貸款1000億元。
不過阿里的水文模型可能只是用於阿里這樣的互聯網金融公司，對傳統小額貸款公司來說，這一模型有一定壁壘。
阿里小貸主要是淘寶貸款和阿里貸款，提供的服務主要是淘寶(天貓)信用貸款、訂單貸款以及阿里信用貸款，和傳統小額貸款公司不同，阿里的客戶主要是淘寶、阿里巴巴上的店鋪，由於這些店鋪通過淘寶和阿里巴巴平台經營，所以阿里小貸可以輕易獲得客戶的歷史數據。
大數據的優勢，可能只有網路、騰訊這樣同一級別的互聯網巨頭可以媲美。目前網路小貸公司也已在2013年9月獲批，服務對象優先考慮網路推廣的客戶；騰訊旗下財付通的財付通小貸於2013年11月獲批，財付通小貸目標客戶是騰訊旗下電商企業。
網路和騰訊本身互聯網基因以及旗下小貸公司的目標客戶，決定了他們可以和阿里小貸一樣建立完善的資料庫，並建立大數據模型。這是傳統小額貸款公司所不具備的。
或許當互聯網小貸公司建立完備的大數據模型以後，一場小額貸款的互聯網VS實體公司的戰役將展開。
㈢ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。
㈣ 如何用大數據分析金融數據
有大數據分析工具的，免費的，你找一下大數據魔鏡。
㈤ 大數據怎樣影響著金融業
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，花旗、富國、UBS等先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行360度評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
㈥ 「大數據+金融」：智能化發展將擦出怎樣的火花
大數據在互聯網金融領域的應用還處於起步階段，目前主要體現在大數據徵信和大數據風控兩大領域。
大數據徵信作為大數據在互聯網金融領域的主要應用，是指利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險等。
大數據徵信解決了傳統徵信數據不全、更新不及時、接入門檻高等問題，憑借其多樣化的數據源及技術支撐，更能全面反映個人信用情況，從而推動更多的人能享受到優質金融服務。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大數據的整合模塊。
㈦ 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用
有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息的技術，強調快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。
㈧ 當傳統金融模式遇到了大數據後會有哪些轉變
大數據對金融最重要的影響，在於其能使一部分長尾需求得到滿足。
金融行業是很有互聯網機會的行業，更是很有大數據潛力的行業。
大數據時代，互聯網創新、平等、普惠的精神，將慢慢融入金融。這種二八定律會慢慢改變。
二八定律：在當前利率非完全市場化與小微企業抵押擔保品欠缺的情況下，採用傳統信貸技術從事小微金融，需付出的邊際成本與服務大企業相差不大，在信貸供給資源仍顯稀缺的情形之下，銀行具有提高授信門檻以迫使高風險客戶退出信貸市場的動機，銀行服務 80% 低端客戶所帶來的利潤微乎其微，還不如將這部分客戶趕出市場，全力支持 20% 的高端客戶。
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。