來源：中國安防行業網

大數據統計分析：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著海量數據存儲和處理技術的發展，數據的價值將進一步凸顯，銀行自身要用好數據，基于客戶賬戶數據進行客戶畫像，預測客戶潛在需求，推出有競爭力的產品，根據客戶消費數據，結合場景進行智能推薦，并進行風險預測和干預，提升盈利水平，作為金融數據服務提供方，要能在合規的前提下提供高質量的數據服務，打造場景化的金融生態體系。

云時代背景下，大數據(BigData)吸引了越來越多的關注，數據中蘊藏著豐富的價值，通過提升數據管理和處理能力，應對數據急速增長的挑戰，更多、更好地挖掘數據的內在關系并加以應用，成了金融業發展共同的目標。

大數據分析與應用在金融領域的應用與發展，給越來越多的公司帶來更多的收益和對未來規劃越來越可靠的數據支撐。像支付寶的天弘基金，像京東的京東金融，像螞蟻金服等等，都在依托大數據分析與應用推出越來越符合大眾化的金融產品。

一、大數據在金融行業的應用優勢

(一)數據量大。金融業是數據密集型行業，對數據強依賴。以銀行業為例，100萬元的創收平均會產生130GB的數據，數據成為金融機構的核心資產。在不斷增長的海量數據背景下，采用具有更有彈性的計算、存儲擴展能力的分布式計算技術成為必然選擇。

(二)數據質量高。與其他行業相比，金融數據邏輯性強，要求具有更高的實時性、安全性和穩定性。而且無論對于個人還是企業，金融數據都是核心敏感數據。金融行業核心實時交易系統數據要求強一致性，正常狀態下數據錯誤率為零，金融業開展大數據應用時，數據清洗環節將較為簡單。

(三)結構化數據占比高。當前，企業級數據結構化數據占比77%，而互聯網數據結構化數據僅占5%。結構化數據與非結構化數據相比，在分析工具成熟度方面具有明顯優勢。后期，隨著傳統金融機構不斷拓展互聯網業務、遠程業務辦理、無人營業網點、機器人大堂經理等現代金融科技的不斷豐富演進，金融行業的半結構化數據和非結構化數據占比將快速增長。

(四)應用場景廣泛、潛力大。大數據在金融行業有眾多應用場景，包括精準營銷、風險控制、客戶關系管理、反欺詐檢測、反洗錢檢測、決策支持、股票預測、宏觀經濟分析與預測等方面。通過大數據應用，金融機構可開展精準營銷，提升風控準確性、降低風控成本、增加用戶粘性、改善客戶體驗，增強服務敏捷性。

二、大數據在金融行業的應用場景

當金融業遇到大數據技術，能帶來哪些創新與變革，從幾個典型的應用場景中見到。

1.海量金融數據的存儲與管理

交易渠道的多樣化帶來明細類結構化數據的快速增長，"雙錄"等監管類要求使影像、圖片、電子憑證等非結構化數據也呈井噴之勢，傳統的數據庫、內容庫等技術因擴展性不高而應對乏力。

大數據的分布式架構特點為應用提供海量數據管理方面的核心能力，包括結構化數據或半結構化數據的存儲、查詢等，在一定程度上替代傳統關系型數據庫的功能;非結構化數據的存儲和管理，在一定程度上替代傳統文件系統的功能;結構化數據、半結構化數據或非結構化數據的統計、分析、挖掘能力，可基于此構建數據倉庫或數據集市，形成互聯網銀行業務拓展的數據支撐，完成多格式文件隨機存取管理、海量數據統計、分析等多種場景的應用實踐。

2.客戶畫像與精準營銷。

金融業面對的客戶群體數量眾多，需要快速識別目標客戶，推出有競爭力的金融產品并進行精準化營銷，依托大數據技術的客戶畫像正是實現該目標的利器，其核心是對客戶屬性的標簽化。

3.交易監控與實時風險識別。金融業競爭中，保證實時性也就保證了競爭的優勢地位，要做到交易快速響應，在用戶無感知的情況下，完成風險識別等操作，既確保交易的安全性，又不影響客戶體驗。

4.多維分析與商業智能、基于內容的業務知識智能檢索。

通過對于用戶輸入的關鍵字等內容與海量檢索對象進行相似度匹配，并依據相關性高低進行排序，返回用戶最可能需要的內容，并基于用戶反饋及時調整檢索結果，保證檢索的有效性。

5.歷史交易明細實時查詢。

隨著互聯網金融的發展，交易的頻度和復雜性也隨之快速增長，交易數據源源不斷產生，如何提供高質量的數據查詢服務，滿足客戶全天候、場景化且實時性的數據訪問需求，成了數據管理的核心命題。

業務交易數據產生于各自的交易系統(如核心系統)，并通過交易系統提供當日數據的查詢服務。通過運用大數據進行歷史數據存儲，歷史交易數據通過數據交換平臺獲取，通過批量方式每日執行數據導入，數據導入過程支持數據校驗和異常數據清洗，清洗處理后的交易數據采用實時數據庫作為存儲容器，保存業務系統歷史交易數據。對外提供了交易數據統一查詢服務，覆蓋交易系統中的當日交易數據和歷史交易數據，對終端用戶提供統一的數據訪問視圖。

基于以上這些典型應用場景，依托大數據技術可實現金融領域的風險實時管控、產品精準營銷、支持商業智能決策分析、海量知識快速檢索，更好地讓數據服務業務發展。