2021年高級經濟師《金融》論文:金融業發展中大數據技術的應用
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關鍵詞：大數據; 金融業; 融合發展; 金融科技。
一、研究背景
1.國外研究現狀
國外對于大數據技術與金融的相關研究較為豐富多樣, 包括金融創新性研究、技術挖掘等方面的深度剖析;同時也對大數據背景下P2P模式發展做了相關分析。Bryan R.Routledge以金融大數據與公司成長為切入點, 重點研究投標數據對外部融資成本的影響以及大數據與企業規模的相關聯程度。Juliane Begenau等學者研究大數據技術的誕生對公司投資成本方面產生的影響。Chia-Lin Chang、Michael McAleer等對大數據、金融、計算科學等七大學科的相關領域問題進行研究探討。Donald Lien;對大數據時代中的商業金融以及金融企業的管理問題進行重點研究分析。
2. 國內研究現狀
我國正經歷著由IT時代向DT時代轉型的過程, 金融行業內的數據呈現指數級增長的形態。近年來, 我國的金融科技發展極其迅速, 取得了非常不錯的成果。銀行、證券、期貨、保險、基金等傳統金融機構將新技術、新環境作為轉型升級的武器, 逐步實現金融產品優化、精準營銷、智能運營。除此之外, 以互聯網平臺起家的公司如百度、阿里、京東等也將業務拓展到金融市場。越來越多的學者將研究重點放在了大數據背景下金融行業創新發展的挑戰與發展策略上。從信用評估、金融企業轉型、普惠金融、互聯網金融平臺建設等多個角度對金融科技的發展提出相關對策。米青滿從大數據互聯網金融的發展現狀入手首先提出互聯網金融的發展模式, 并進一步結合傳統銀行業的特點從銀行信息技術特點、創新服務等方面對銀行業的轉型提出相關發展策略。學者張進偉等人重點研究大數據背景下互聯網金融的發展現狀、發展特點以及對行業的影響。
3.金融大數據發展問題
隨著大數據等技術的普及與覆蓋, 各行業在轉型發展不斷前進的同時也面臨著更加嚴峻的問題。金融與大數據的結合將主要在金融業務監管、管理經營以及投資等方面發揮作用。作為較早建設數據平臺的金融行業壓力尤其沉重。首先是金融行業形態較為復雜, 建立的大數據平臺主要以P2P、保險、銀行、征信等企業為主, 不同金融機構的業務的發展對數據平臺的依賴程度非常高, 因此就必要解決龐大的金融機構對于大數據技術的業務需求。其次, 金融行業數據平臺上的數據復雜多樣, 包括結構化、非結構化數據、圖片等多種格式。面對各類數據的接入需求以及安全保密級別管理控制方式進行數據平臺的設計與維護是金融大數據結合的第二個難點。金融行業的有序發展業依賴于技術的安全性, 從數據平臺的搭建、數據保密、數據輸入輸出以及平臺業務進展方面都必須要保證安全, 堅決防止數據泄露等問題的發生。
二、大數據技術與金融業
1.大數據技術與金融業風控
金融行業的風險性與其他行業相比是極大的, 依據行業領域的特性來看正是風控能力決定了金融機構的市場競爭力。金融機構主要依據信用評分模型預測風險水平從而確定利率。因而征信的發展水平對金融業的發展非常重要。我國的傳統信用評分模型無法對缺乏征信記錄的人進行評估, 在一定程度上阻礙了信貸的發展進程。不僅如此, 傳統的評分模型也存在著標準過于局限的問題。大數據技術的誕生結合數據采集、機器學習、數據建模等方式對信貸評估、反欺詐等環節進行控制與管理。而由于移動設備的廣泛使用, 產生了大量的行為數據。正是由于大數據具有海量的特性, 可以捕捉到多種多樣的數據, 保證了數據的多樣性與全面性。在經過數據采集之后利用機器學習進行數據挖掘, 基于數據的關聯程度確定測量指標。從個人交易信息、社交信息、法律信息、償還能力等方面入手構建新型信用評估模型。這是靜態多維數據信息進行持續動態調整及轉換的過程。此舉將全面、精準反映出借貸人的征信情況, 以此形成征信評估平臺的標準化、規范化。在大數據、云計算等新技術的推動之下, 金融行業的“云數據”平臺的建立將大幅度降低金融機構的運轉投入成本。在此基礎上對金融區塊鏈技術將不斷對數據的安全問題進行嚴格控制, 以數據驅動為重點的創新應用模式將為金融行業帶來更廣闊的發展空間。
2.大數據技術與中小企業融資
隨著政府政策的大力支持以及市場環境的良好運轉, 中小企業的數量不斷增長。但是中小企業在社會融資方面受到了一定的限制, 因此在過去大多數的中小企業都面臨著缺乏資金運轉的問題。這是因為中小企業在業務、管理等方面與大型公司相比存在著一定的劣勢, 正是由于金融機構對中小企業較高的經營風險存在顧慮也就出現了中小企業融資困難的問題。而大數據技術可以有效解決此問題, 企業數據信息的透明化、全面化使金融機構可以對該企業的發展更加了解, 也就加強了對中小企業的信任程度, 金融機構可以有針對性地對企業資金支持方面提供較為合理的解決方案。
3.大數據技術與金融產品創新
隨著經濟的轉型發展, 購買金融產品的群體也在不斷變化, 尤其是近年來互聯網的飛速發展改變了相關產品的購買渠道及購買方式, 這一轉變使越來越多的年輕人接觸到了金融產品。金融產品成為年輕人日常理財的關鍵手段。傳統的理財產品偏好在此背景下必然會發生變化, 而大數據技術在此方面將發揮巨大的優勢。利用大數據技術采集客戶在社交媒體以及電商平臺等渠道的行為信息。針對用戶信息標簽進行客戶群體分類, 以“客群”作為金融產品設計與宣傳的劃分標準, 從客戶標簽分類提取出人口屬性、商業屬性、行為屬性、交易屬性等多個維度的數據信息進行分析實現客戶畫像, 針對分析結果對客戶進行定位。大數據技術的輔助支撐將進一步對用戶的消費能力、消費理念、購買需求、購買途徑等多方面進行精準化定位利用多種宣傳推廣方式逐步實現金融產品創新。可見, 大數據技術在客戶畫像實現產品創新設計、新型宣傳營銷等方面有著巨大的商業價值。
三、對策與建議
1.促進金融行業數據融合, 加強平臺間的交流與合作
數據制勝的時代迎來的將會是一場場的數據競爭戰。現階段各大金融機構所掌握的數據資源無論在數量上還是種類上都是參差不齊的狀態, 而機構之間考慮到自身的發展拒絕數據共享, 長此以往將會出現數據壟斷的問題, 所謂數據壟斷就是金融機構掌握了大量核心的數據資源卻拒絕與同行業或者其他行業進行數據共享交流, 因而導致各大金融機構之間的合作沖突, 也將對大數據征信模型的建立起到了相當大的阻礙作用。金融行業的數據不同于其他行業, 其數據平臺的建立依賴于各大機構之間的數據共享。因此, 要促進金融機構之間的數據共享, 不斷推出金融數據共享鼓勵機制, 在完善金融數據庫的同時, 也要對數據庫進行優化升級, 為企業之間的數據共享提供支持。一方面金融行業與本行業內以及其他行業都存在著一定的聯系, 大數據時代各行業之間必然要進行數據的共享合作, 通過與其他行業數據平臺的聯系, 可以對自身的發展不斷創新優化;另一方面可以借此機會不斷在其他領域尋找發展機會與空間。如此一來將逐步加快我國金融行業之間的整合以及各行業之間的交流合作, 通過金融大數據融合應用模型促進行業進入新的階段、加速應用的整合協同過程, 不斷填補行業應用中的空白。
2.完善相關法律, 加強金融大數據平臺的監管
隨著行業的競爭愈演愈烈, 數據的大規模爆發、多渠道采集獲取與應用, 隨之而來的就是數據信息的隱私安全問題, 無論是個人層面上的數據安全問題還是企業機構的數據安全問題都必須有嚴格的法律法規作為支撐。從隱私保護方面入手, 逐步完善隱私信息的界定以及處置手段、維權方式等。金融大數據平臺的監管是金融業持續穩定發展的重中之重。一方面, 金融機構的監管部門要保障平臺客戶的隱私信息, 明確客戶信息的使用界限;另一方面要加強行業內部的管理, 例如機構內部的保密機制及人事內控管理。加強對金融機構內部系統的安全維護, 應用數據加密、防火墻、數字時間戳、身份認證與識別等多種網絡安全管理控制機制確保金融信息系統的安全運行。
3.塑造優質人才梯隊, 吸引復合型人才
人才團隊對于任何一個行業而言都是至關重要的存在, 金融行業也不例外。由于我國在大數據等技術領域的研究還處在初期階段, 對相關技術創新、產業融合等方面都存在一定的局限性, 這就需要優質的人才隊伍。金融與大數據的結合對于人才的素質能力要求較高, 不僅需要掌握金融行業的發展動態、大數據等先進技術的概念及操作方式, 更需要懂得如何利用先進科學技術建設金融科技平臺。金融企業應重點培養先進、優質、現代化的復合型人才隊伍, 不斷吸引此類人才為金融大數據的創新融合發展提供基礎保障。
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