大数据怎样影响着金融业？

伴随着互联网的快速发展，互联网金融已经从一个新生事物变成了人人都已经习惯的生活必需品，互联网金融伴随着手机等移动智能终端走进了千家万户。但是，互联网金融离马云说的：“银行不去改变，我们就去改变银行”还有着相当大的距离，在相当长的一个历史阶段里面，互联网金融依然会扮演着银行有益补充的角色，而获客难题也成为了一直以来互联网金融发展的一个障碍，今天我们就来讨论一下，金融科技如何破解互联网金融的获客难题，如何真正实现大数据金融？

一.被获客难题困扰的互联网金融

长期以来，中国始终处在以银行为核心的金融体系当中，在这种银行中心化的体系内，由于银行独特运营特征，让资金的融通出现了供给与需求较为严重的错配现象，在银行的金融体系中只有两类群体可以较为容易的取得贷款，一类是拥有较高金额抵押物的群体，这种以不动产、有价证券为核心的抵押贷款模式在某种程度上保证了银行信贷的低风险。另一类是拥有极优资信评级的群体，这些一般情况下是国有企业，规模以上工业企业，以及拥有固定工作的群体，如公务员、教师、国企员工等等。

大数据促进金融业创新的维度主要有以下四个方面。

（一）可扩展性开放架构支撑金融业发展

金融企业的IT设施更易于数据的集中、扩展是大数据技术的必然要求，而且还要求要管理过程当中具备更加优质的可靠、可控和安全性。近年来，随着 x86 架构 CPU 处理器制程、内部计算架构设计推陈出新，性能已逐渐赶上 RISC 服务器，同时，在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为金融行业应对大数据的优选方案。

如今，大数据对金融行业的帮助也随着自身的不断加强而变得更强。精准营销：在金融行业中大数据可针对客户的行为数据评测出用户的偏好和兴趣以及结合市场推广运作情况，从中分析客户的个性特征、风险偏好，了解客户的金融往来习惯及使用行为，进一步分析及预测客户潜在的需求，从而优化企业的服务。大数据风控：用已经发生的行为模式和逻辑来预测未来。通过分析历史事件，找到其内在规律，建成模型，然后用新的数据去验证和进化这个模型。运营推广：金融企业可以通过大数据监控不同市场推广渠道的质量，进而对合作渠道进行调整和优化。借助大数据台，全方位统计和预测企业经营和管理绩效。基于产品和客户交互数据进行建模，借助大数据平台快速分析和预测再次发生或者新的市场风险、操作风险等。舆情分析：通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及企业产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，金融企业也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。探码DYSON大数据利用网页应用服务器和开放平台服务器进行大数据存储、管理以及挖掘服务，平台服务器居中调节，实现大数据的智能化分析，准确挖掘出所需数据。在保证了实时大数据高速处理、稳定可靠的基础上，为金融领域带来更好的保障：

• 利用客户数据发现新的交叉销售和上涨机会。

• 简化分析过程，消除对手动步骤，专业资源和整体复杂性的需求。

• 通过无缝的大数据集成，加强风险管理系统，提供更广泛和更深入的数据分析和报告。

• 确保遵守法规，并迅速发现欺诈行为，以防止滥用和遏制洗钱。

• 分析复杂的市场风险模型的行为，探索复杂的金融工具，并确定未来投资的预测。

确切的说大数据影响着我们所涉及的所有行业和领域，它是建立在相对科学的统计学的基础上，本身它一直都在发生着作用，只是过去的实现手段相对落后，所以产生的影响也相对较小，而现在利用发达的科技手段对相关领域的信息收集、细分更加准确、及时，为我们的相关活动提供更加精准的判断决策的依据，而我们的各种活动会更加依赖于它，金融领域也毫无例外。