科技随着工业革命发展到了人工智能为背景的革新，大数据、云计算、云存储甚至是万物互联，改善各行业的业务并促进经济的发展。目前，大数据的作用已经上升到一定程度，对于小型或大型公司而言，从所收集的数据中提取出有用的信息已是非常宝贵的。此外，大数据帮助那些在使有重要责任的组织能够更好地完成工作。那么，金融业在科技的发展下如何更好的创新呢？

图1：刘华鹏老师在平安银行讲授金融科技

在金融科技领域，大数据可用于预测客户行为，也可用于为来自世界各地的替代银行和金融机构制定保护性策略和政策。每天，在全世界范围内，生成大约2.5个数据字节的数据。预计这一比率将在不久的将来进一步增长。那么，借助适当的工具和算法，所有这些数据都可以以多种非常有价值的方式使用。但是，如何在银行和金融科技行业中使用大数据？

1、客户细分

Fintech公司以客户为中心而闻名，客户细分是他们感兴趣的领域之一。金融业专注于根据年龄、性别、在线行为、经济状况和地理坐标来划分客户。在这方面，金融科技公司可以根据年龄，性别和社会阶层轻松分析消费习惯。他们还可以轻松定制他们的服务和替代银行产品，以满足每个客户群的需求和需求。最有价值的客户，即花费最多的客户，也可以被识别出来。这将产生更高水平的客户满意度，因为人们通常寻求高度个性化的优惠和金融产品。

2、欺诈识别

在金融行业中使用大数据的另一个优势是它打开的欺诈检测前景。显然，随着网上银行和互联网交易的兴起，该行业的公司及其客户更容易成为欺诈的受害者。大数据帮助银行和其他金融机构更好地了解每个客户的消费习惯，以及他们通常的在线模式。在这种情况下，当企业检测到异常活动时，可以容易地联系帐户的持有者并询问或通知看似可疑的交易。

3、更好的合规能力

金融科技行业正在快速发展，从互联网银行服务开始，该行业的公司已经增加了他们的能力和提供的金融服务。机器学习和人工智能似乎为所有行业开辟了新的道路，替代金融部门似乎也从中受益匪浅。最终，这可以为B2B和B2C消费者提供更好，更个性化的服务。

毋庸置疑，金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用。

1. 大数据在银行业中的应用

在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保以及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于关联企业分析及风险控制。知识图谱在通过建立数据之间的关联链接，将碎片化的数据有机地组织起来，让数据更加容易被人和机器理解和处理。

1. 大数据在证券业中的应用

有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情。随着大数据广泛应用、数据规模爆发式增长以及数据分析及处理能力显著提升，量化投资将获取更广阔的数据资源，构建更多元的量化因子，投研模型更加完善。线上的投资顾问服务，能够基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理。

1. 大数据在保险业中的应用

借助大数据手段，保险企业可以识别诈骗规律，显著提升骗保识别的准确性与及时性。保险企业可以通过建设保险欺诈识别模型，大规模地识别近年来发生的所有赔付事件。通过筛选从数万条赔付信息中挑出疑似诈骗索赔，通过分析解决现有的风险管理问题。

进入了AI人工智能时代，大数据金融成为大趋势。金融的核心就是风控，风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。目前，金融机构正在加大在数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。

刘华鹏，优秀党员、新媒体智能营销专家；北京中科汇联（人工智能、股票代码835529）合伙人/董事，北京才富通科技有限公司创始人/董事长；十五年互联网领域从业经历，实战经验丰富，专注于互联网新媒体营销和人工智能的结合；工程管理学士、数字城市硕士、企业管理博士，2018年度CCTV海峡春晚“中国十佳互联网讲师”，北大、清华、复旦、浙大等总裁班特邀讲师；出版“互联网+营销”领域畅销书6本，培训600多家企业10万余人，成功辅导50余家企业实现营销业绩倍增。