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大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面的問題）

發(fā)布時間：2023-04-08 09:27:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 95

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)和人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領域有哪些應用
2、大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面？
3、大數(shù)據(jù)可以應用在哪些方面
4、大數(shù)據(jù)的應用領域有哪些

大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面的問題）

一、大數(shù)據(jù)和人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領域有哪些應用

大

數(shù)據(jù)從四個方面改變了金融機構傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)運作方式，從而實現(xiàn)了巨大的商業(yè)價值。這四個方面（“四個C”）包括：數(shù)據(jù)質量的兼容性

（Compatibility）、數(shù)據(jù)運用的關聯(lián)性（Connectedness）、數(shù)據(jù)分析的成本（Cost）以及數(shù)據(jù)價值的轉化

（Capitalization）。

　大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在金融行業(yè)的風險控制、運營管理、銷售支持和商業(yè)模式創(chuàng)新等領域得到了全面嘗試。在國內，金

融機構對大數(shù)據(jù)的應用還基本處于起步階段。數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調等關鍵環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)仍是阻礙金融機構將數(shù)據(jù)轉化為價值的主要瓶頸。

　數(shù)據(jù)技術與數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展是持續(xù)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的支撐。深度應用正在將傳統(tǒng)IT從“后端”不斷推向“前臺”，而存量架構與創(chuàng)新模塊的有效整合是傳統(tǒng)金融

機構在技術層面所面臨的主要挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展演進有其顯著的社會特征。作為其中的一員，金融機構在促進數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展上任重道遠。

為了駕馭大數(shù)據(jù)，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點（“TMT”）包括：團隊（Team）、機制（Mechanism）和思維（Thinking）。

1.價值導向與內嵌式變革—BCG對大數(shù)據(jù)的理解

“讓數(shù)據(jù)發(fā)聲！”—隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，這個聲音正在變得日益響亮。為了在喧囂背后探尋本質，我們的討論將從大數(shù)據(jù)的定義開始。

1.1成就大數(shù)據(jù)的“第四個V”

大數(shù)據(jù)是什么？在這個問題上，國內目前常用的是“3V”定義，即數(shù)量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。

　雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什么才是成就大數(shù)據(jù)的“關鍵節(jié)點”。人們熱議的焦點之一是“到底多大才算是大數(shù)據(jù)？”其實這個問題在“量”的層

面上并沒有絕對的標準，因為“量”的大小是相對于特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數(shù)據(jù)需要當時計算能力一流的計算機

處理幾個小時，而這個量現(xiàn)在只是一臺普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當“全量數(shù)據(jù)”取代了“樣本數(shù)據(jù)”時，人們就擁有了

大數(shù)據(jù)。

　另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數(shù)據(jù)都來源于何處。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)過去最關注的是ERP（Enterprise Resource

Planning）和CRM（Customer Relationship

Management）系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的共性在于，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數(shù)據(jù)，而且基本上都是結構化數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的深

入普及，特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長，人機互動所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了另一個重要的數(shù)據(jù)來源，比如人們在互聯(lián)網(wǎng)世界中留下的各種“數(shù)據(jù)足跡”。但所有這

些都還不是構成“大量數(shù)據(jù)”的主體。機器之間交互處理時沉淀下來的數(shù)據(jù)才是使數(shù)據(jù)量級實現(xiàn)跨越式增長的主要原因?！拔锫?lián)網(wǎng)”是當前人們將現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)化的

最時髦的代名詞。海量的數(shù)據(jù)就是以這樣的方式源源不斷地產(chǎn)生和積累。

“3V”的定義專注于對數(shù)據(jù)本身的特征進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)？

BCG認為，成就大數(shù)據(jù)的關鍵點在于“第四個V”，即價值（Value）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價值，而且能夠進一步推動商業(yè)模式的變革時，大數(shù)據(jù)才真正誕生。

1.2變革中的數(shù)據(jù)運作與數(shù)據(jù)推動的內嵌式變革

多元化格式的數(shù)據(jù)已呈海量爆發(fā)，人類分析、利用數(shù)據(jù)的能力也日益精進，我們已經(jīng)能夠從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造出不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的價值。那么，大數(shù)據(jù)帶來的“大價值”究竟是如何產(chǎn)生的？

　無論是在金融企業(yè)還是非金融企業(yè)中，數(shù)據(jù)應用及業(yè)務創(chuàng)新的生命周期都包含五個階段：業(yè)務定義需求；IT部門獲取并整合數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學家構建并完善算法與

模型；IT發(fā)布新洞察；業(yè)務應用并衡量洞察的實際成效。在今天的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是“數(shù)據(jù)科學家”在生命周期中所扮演的角

色。大數(shù)據(jù)將允許其運用各種新的算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯(lián)洞察，更好地滿足業(yè)務需求。

　因此，BCG認為，大數(shù)據(jù)改變的并不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎和技術環(huán)境下，這樣的周期可能要經(jīng)歷一年乃至更長的時

間。但是有了現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數(shù)據(jù)運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業(yè)機構

就有條件關注過去由于種種原因而被忽略的大量“小機會”，并將這些“小機會”累積形成“大價值”。

具體而言，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用相比，大數(shù)據(jù)在四個方面（“4C”）改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的運作模式，為機構帶來了新的價值。

1.2.1數(shù)據(jù)質量的兼容性（Compatibility）：大數(shù)據(jù)通過“量”提升了數(shù)據(jù)分析對“質”的寬容度

　在“小數(shù)據(jù)”時代，數(shù)據(jù)的獲取門檻相對較高，這就導致“樣本思維”占據(jù)統(tǒng)治地位。人們大多是通過抽樣和截取的方式來捕獲數(shù)據(jù)。同時，人們分析數(shù)據(jù)的手段

和能力也相對有限。為了保證分析結果的準確性，人們通常會有意識地收集可量化的、清潔的、準確的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的“質”提出了很高的要求。而在大數(shù)據(jù)時代，

“全量思維”得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過程的數(shù)據(jù)。但在海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)的清洗與驗證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了

數(shù)據(jù)應用的新視角與新方法。類似于分布式技術的新算法使數(shù)據(jù)的“量”可以彌補“質”的不足，從而大大提升了數(shù)據(jù)分析對于數(shù)據(jù)質量的兼容能力。

1.2.2數(shù)據(jù)運用的關聯(lián)性（Connectedness）：大數(shù)據(jù)使技術與算法從“靜態(tài)”走向“持續(xù)”

　在大數(shù)據(jù)時代，對“全量”的追求使“實時”變得異常重要，而這一點也不僅僅只體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集階段。在云計算、流處理和內存分析等技術的支撐下，一系列新

的算法使實時分析成為可能。人們還可以通過使用持續(xù)的增量數(shù)據(jù)來優(yōu)化分析結果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來對“因果關系”的追求開始松動，而

“相關關系”正在逐步獲得一席之地。

1.2.3數(shù)據(jù)分析的成本（Cost）：大數(shù)據(jù)降低了數(shù)據(jù)分析的成本門檻

　大數(shù)據(jù)改變了數(shù)據(jù)處理資源稀缺的局面。過去，數(shù)據(jù)挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業(yè)希望能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出“大機會”，或是將有限的數(shù)據(jù)處理資源投

入到有可能產(chǎn)生大機會的“大客戶、大項目”中去，以此獲得健康的投入產(chǎn)出比。而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)處理的成本不斷下降，數(shù)據(jù)中大量存在的“小機會”得見天

日。每個機會本身帶來的商業(yè)價值可能并不可觀，但是累積起來就會實現(xiàn)質的飛躍。所以，大數(shù)據(jù)往往并非意味著“大機會”，而是“大量機會”。

1.2.4數(shù)據(jù)價值的轉化（Capitalization）：大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到價值的高效轉化

　在《互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)系統(tǒng)2020：新動力、新格局、新戰(zhàn)略》報告中，我們探討了傳統(tǒng)金融機構在大變革時代所需采取的新戰(zhàn)略思考框架，即適應型戰(zhàn)略。采取

適應型戰(zhàn)略有助于企業(yè)構筑以下五大優(yōu)勢：試錯優(yōu)勢、觸角優(yōu)勢、組織優(yōu)勢、系統(tǒng)優(yōu)勢和社會優(yōu)勢，而大數(shù)據(jù)將為金融機構建立這些優(yōu)勢提供新的工具和動力。從數(shù)

據(jù)到價值的轉化與機構的整體轉型相輔相成，“內嵌式變革”由此而生。

　例如，金融機構傳統(tǒng)做法中按部就班的長周期模式（從規(guī)劃、立項、收集數(shù)據(jù)到分析、試點、落地、總結）不再適用?？焖僭囧e、寬進嚴出成為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值

的關鍵：以低成本的方式大量嘗試大數(shù)據(jù)中蘊藏的海量機會，一旦發(fā)現(xiàn)某些有價值的規(guī)律，馬上進行商業(yè)化推廣，否則果斷退出。此外，大數(shù)據(jù)為金融機構打造“觸

角優(yōu)勢”提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業(yè)環(huán)境，更加順暢地搭建反饋閉環(huán)。此外，數(shù)據(jù)的聚合與共享為金融機構搭建生態(tài)系統(tǒng)提供了新的場景與動

力。

2.應用場景與基礎設施—縱覽海內外金融機構的大數(shù)據(jù)發(fā)展實踐

　金融行業(yè)在發(fā)展大數(shù)據(jù)能力方面具有天然優(yōu)勢：受行業(yè)特性影響，金融機構在開展業(yè)務的過程中積累了海量的高價值數(shù)據(jù)，其中包括客戶身份、資產(chǎn)負債情況、資

金收付交易等數(shù)據(jù)。以銀行業(yè)為例，其數(shù)據(jù)強度高踞各行業(yè)之首—銀行業(yè)每創(chuàng)收100萬美元，平均就會產(chǎn)生820GB的數(shù)據(jù)。

2.1大數(shù)據(jù)的金融應用場景正在逐步拓展

大數(shù)據(jù)發(fā)出的聲音已經(jīng)在金融行業(yè)全面響起。作為行業(yè)中的“巨無霸”，銀行業(yè)與保險業(yè)對大數(shù)據(jù)的應用尤其可圈可點。

2.1.1海外實踐：全面嘗試

2.1.1.1銀行是金融行業(yè)中發(fā)展大數(shù)據(jù)能力的“領軍者”

　在發(fā)展大數(shù)據(jù)能力方面，銀行業(yè)堪稱是“領軍者”?？v觀銀行業(yè)的六個主要業(yè)務板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產(chǎn)管理、財富管理），每個

業(yè)務板塊都可以借助大數(shù)據(jù)來更深入地了解客戶，并為其制定更具針對性的價值主張，同時提升風險管理能力。其中，大數(shù)據(jù)在零售銀行和交易銀行業(yè)務板塊中的應

用潛力尤為可觀。

　BCG通過研究發(fā)現(xiàn)，海外銀行在大數(shù)據(jù)能力的發(fā)展方面基本處于三個階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數(shù)據(jù)、理解大數(shù)據(jù)、制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及實施路徑的

起點階段。還有三分之一的銀行向前發(fā)展到了嘗試階段，也就是按照規(guī)劃出的路徑和方案，通過試點項目進行測驗，甄選出許多有價值的小機會，并且不停地進行試

錯和調整。而另外三分之一左右的銀行則已經(jīng)跨越了嘗試階段?；诙嗄甑脑囧e經(jīng)驗，他們已經(jīng)識別出幾個較大的機會，并且已經(jīng)成功地將這些機會轉化為可持續(xù)的

商業(yè)價值。而且這些銀行已經(jīng)將匹配大數(shù)據(jù)的工作方式嵌入到組織當中。他們正在成熟運用先進的分析手段，并且不斷獲得新的商業(yè)洞察。

　銀行業(yè)應用舉例1：將大數(shù)據(jù)技術應用到信貸風險控制領域。在美國，一家互聯(lián)網(wǎng)信用評估機構已成為多家銀行在個人信貸風險評估方面的好幫手。該機構通過分

析客戶在各個社交平臺（如Facebook和Twitter）留下的數(shù)據(jù)，對銀行的信貸申請客戶進行風險評估，并將結果賣給銀行。銀行將這家機構的評估結

果與內部評估相結合，從而形成更完善更準確的違約評估。這樣的做法既幫助銀行降低了風險成本，同時也為銀行帶來了風險定價方面的競爭優(yōu)勢。

　相較于零售銀行業(yè)務，公司銀行業(yè)務對大數(shù)據(jù)的應用似乎缺乏亮點。但實際上，大數(shù)據(jù)在公司銀行業(yè)務的風險領域正在發(fā)揮著前所未有的作用。在傳統(tǒng)方法中，銀

行對企業(yè)客戶的違約風險評估多是基于過往的營業(yè)數(shù)據(jù)和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因為影響企業(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)自身的經(jīng)

營狀況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展狀況，正所謂“覆巢之下，焉有完卵”。但要進行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數(shù)據(jù)處理資源稀缺的環(huán)境下無法得到

廣泛應用，而大數(shù)據(jù)手段則大幅減少了此類分析對資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數(shù)據(jù)來為企業(yè)客戶提供全面深入的信用風險分析。該行首先識別出影

響行業(yè)發(fā)展的主要因素，然后對這些因素一一進行模擬，以測試各種事件對其客戶業(yè)務發(fā)展的潛在影響，并綜合評判每個企業(yè)客戶的違約風險。這樣的做法不僅成本

低，而且對風險評估的速度快，同時顯著提升了評估的準確性。

　銀行業(yè)應用舉例2：用大數(shù)據(jù)為客戶制定差異化產(chǎn)品和營銷方案。在零售銀行業(yè)務中，通過數(shù)據(jù)分析來判斷客戶行為并匹配營銷手段并不是一件新鮮事。但大數(shù)據(jù)

為精準營銷提供了廣闊的創(chuàng)新空間。例如，海外銀行開始圍繞客戶的“人生大事”進行交叉銷售。這些銀行對客戶的交易數(shù)據(jù)進行分析，由此推算出客戶經(jīng)歷“人生

大事”的大致節(jié)點。人生中的這些重要時刻往往能夠激發(fā)客戶對高價值金融產(chǎn)品的購買意愿。一家澳大利亞銀行通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，家中即將有嬰兒誕生的客戶對

壽險產(chǎn)品的潛在需求最大。通過對客戶的銀行卡交易數(shù)據(jù)進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，準媽媽會開始購買某些藥品，而嬰兒相關

產(chǎn)品的消費會不斷出現(xiàn)。該行面向這一人群推出定制化的營銷活動，獲得了客戶的積極響應，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。

　客戶細分早已在銀行業(yè)得到廣泛應用，但細分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業(yè)等等。自從開始嘗試大數(shù)據(jù)手段之后，銀行的客戶細分維度出現(xiàn)了突

破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平臺上直接抓取數(shù)據(jù)來分析客戶的業(yè)余愛好。該行把客戶細分為常旅客、足球愛好者、高

爾夫愛好者等類別。通過分析，該行發(fā)現(xiàn)高爾夫球愛好者對銀行的利潤度貢獻最高，而足球愛好者對銀行的忠誠度最高。此外，通過分析，該行還發(fā)現(xiàn)了另外一個小

客群：“敗家族”，即財富水平不高、但消費行為奢侈的人群。這個客群由于人數(shù)不多，而且當前的財富水平尚未超越貴賓客戶的門檻，因此往往被銀行所忽略。但

分析顯示這一人群能夠為銀行帶來可觀的利潤，而且頗具成長潛力，因此該行決定將這些客戶升級為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價值。

　在對公業(yè)務中，銀行同樣可以借助大數(shù)據(jù)形成更有價值的客戶細分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項目中，項目組利用大數(shù)據(jù)分析技術將所有公司客戶

按照行業(yè)和企業(yè)規(guī)模進行細分，一共建立了上百個細分客戶群。不難想象，如果沒有大數(shù)據(jù)的支持，這樣深入的細分是很難實現(xiàn)的。然后，項目組在每個細分群中找

出標桿企業(yè)，分析其銀行產(chǎn)品組合，并將該細分群中其他客戶的銀行產(chǎn)品組合與標桿企業(yè)進行比對，從而識別出差距和潛在的營銷機會。項目組將這些分析結果與該

行的對公客戶經(jīng)理進行分享，幫助他們利用這些發(fā)現(xiàn)來制定更具針對性的銷售計劃和話術，并取得了良好的效果?？蛻魧@種新的銷售方式也十分歡迎，因為他們可

以從中了解到同行的財務狀況和金融安排，有助于對自身的行業(yè)地位與發(fā)展空間進行判斷。

　銀行業(yè)應用舉例3：用大數(shù)據(jù)為優(yōu)化銀行運營提供決策基礎。大數(shù)據(jù)不僅能在前臺與中臺大顯身手，也能惠及后臺運營領域。在互聯(lián)網(wǎng)金融風生水起的當

下，“O2O”（OnlineToOffline）成為了銀行的熱點話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不愿“觸網(wǎng)”？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過

大數(shù)據(jù)技術應用對這些問題進行了解答。項目組對16個既可以在網(wǎng)點也可以在網(wǎng)絡與移動渠道上完成的關鍵運營活動展開分析，建立了12個月的時間回溯深度，

把客戶群體和運營活動按照網(wǎng)點使用強度以及非網(wǎng)點渠道使用潛力進行細分。分析結果顯示，大約66%的交易活動對網(wǎng)點的使用強度較高，但同時對非網(wǎng)點渠道的

使用潛力也很高，因此可以從網(wǎng)點遷移到網(wǎng)絡或移動渠道。項目組在客戶細分中發(fā)現(xiàn)，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運營活動遷移方面潛力最大，可以優(yōu)先作

為渠道遷徙的對象。通過這樣的運營調整，大數(shù)據(jù)幫助銀行在引導客戶轉移、減輕網(wǎng)點壓力的同時保障了客戶體驗。

　BCG還曾利用專有的大數(shù)據(jù)分析工具NetworkMax，幫助一家澳大利亞銀行優(yōu)化網(wǎng)點布局。雖然銀行客戶的線上活動日漸增多，但金融業(yè)的鐵律在互聯(lián)

網(wǎng)時代依然適用，也就是說在客戶身邊設立實體網(wǎng)點仍然是金融機構的競爭優(yōu)勢。然而，網(wǎng)點的運營成本往往不菲，如何實現(xiàn)網(wǎng)點資源的價值最大化成為了每家銀行

面臨的問題。在該項目中，項目組結合銀行的內部數(shù)據(jù)（包括現(xiàn)有的網(wǎng)點分布和業(yè)績狀況等）和外部數(shù)據(jù)（如各個地區(qū)的人口數(shù)量、人口結構、收入水平等），對

350多個區(qū)域進行了評估，并按照主要產(chǎn)品系列為每個區(qū)域制定市場份額預測。項目組還通過對市場份額的驅動因素進行模擬，得出在現(xiàn)有網(wǎng)點數(shù)量不變的情況下

該行網(wǎng)點的理想布局圖。該行根據(jù)項目組的建議對網(wǎng)點布局進行了調整，并取得了良好的成效。這個案例可以為許多銀行帶來啟示：首先，銀行十分清楚自身的網(wǎng)點

布局，有關網(wǎng)點的經(jīng)營業(yè)績和地址的信息全量存在于銀行的數(shù)據(jù)庫中。其次，有關一個地區(qū)的人口數(shù)量、人口結構、收入水平等數(shù)據(jù)都是可以公開獲取的數(shù)據(jù)。通過

應用大數(shù)據(jù)技術來把這兩組數(shù)據(jù)結合在一起，就可以幫助銀行實現(xiàn)網(wǎng)點布局的優(yōu)化。BCG基于大數(shù)據(jù)技術而研發(fā)的Network

Max正是用來解決類似問題的工具。

　銀行業(yè)應用舉例4：創(chuàng)新商業(yè)模式，用大數(shù)據(jù)拓展中間收入。過去，坐擁海量數(shù)據(jù)的銀行考慮的是如何使用數(shù)據(jù)來服務其核心業(yè)務。而如今，很多銀行已經(jīng)走得更

遠。他們開始考慮如何把數(shù)據(jù)直接變成新產(chǎn)品并用來實現(xiàn)商業(yè)模式，進而直接創(chuàng)造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過分析支付數(shù)據(jù)來了解其零售客戶的“消費

路徑”，即客戶進行日常消費時的典型順序，包括客戶的購物地點、購買內容和購物順序，并對其中的關聯(lián)進行分析。該銀行將這些分析結果銷售給公司客戶（比如

零售業(yè)客戶），幫助客戶更準確地判斷合適的產(chǎn)品廣告投放地點以及適合在該地點進行推廣的產(chǎn)品。這些公司客戶過去往往需要花費大量金錢向市場調研公司購買此

類數(shù)據(jù)，但如今他們可以花少得多的錢向自己的銀行購買這些分析結果，而且銀行所提供的此類數(shù)據(jù)也要可靠得多。銀行通過這種方式獲得了傳統(tǒng)業(yè)務之外的收入。

更重要的是，銀行通過這樣的創(chuàng)新為客戶提供了增值服務，從而大大增強了客戶粘性。

二、大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面？

1、大數(shù)據(jù)正在改善我們的生活

大數(shù)據(jù)不單單只是應用于企業(yè)和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。比如說一個比較基礎的點，就是我們可以利用穿戴的裝備（如智能手表或者智能手環(huán)）生成最新的數(shù)據(jù)，這讓我們可以根據(jù)我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。

2、業(yè)務流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)還會更多的幫助業(yè)務流程的優(yōu)化。我們可以通過利用社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優(yōu)化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數(shù)據(jù)制定更加優(yōu)化的路線。

3、理解客戶、滿足客戶服務需求

大數(shù)據(jù)的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業(yè)非常喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數(shù)據(jù)模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數(shù)據(jù)的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產(chǎn)品會大賣，汽車保險行業(yè)會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫(yī)療和研發(fā)

大數(shù)據(jù)分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手表等可以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對于病情進行更好的治療。大數(shù)據(jù)技術目前已經(jīng)在醫(yī)院應用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對嬰兒的身體可能會出現(xiàn)不適癥狀做出預測。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)主要是應用金融交易。高頻交易（HFT）是大數(shù)據(jù)應用比較多的領域。其中大數(shù)據(jù)算法應用于交易決定?，F(xiàn)在很多股權的交易都是利用大數(shù)據(jù)算法進行，這些算法現(xiàn)在越來越多的考慮了社交媒體和網(wǎng)站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

6、改善我們的城市

大數(shù)據(jù)還被應用改善我們日常生活的城市。例如基于城市實時交通信息、利用社交網(wǎng)絡和天氣數(shù)據(jù)來優(yōu)化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數(shù)據(jù)的分析和試點。

7、改善安全和執(zhí)法

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應用到安全執(zhí)法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數(shù)據(jù)進行恐怖主義打擊，甚至監(jiān)控人們的日常生活。而企業(yè)則應用大數(shù)據(jù)技術進行防御網(wǎng)絡攻擊。警察應用大數(shù)據(jù)工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數(shù)據(jù)工具來檻車欺詐性交易。

三、大數(shù)據(jù)可以應用在哪些方面

可以應用在云計算方面。

大數(shù)據(jù)具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數(shù)據(jù)預測犯罪的發(fā)生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統(tǒng)計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國家都在積極推進醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機構有資金來做大數(shù)據(jù)分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據(jù)客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面的問題）

擴展資料：

大數(shù)據(jù)的用處：

1、與云計算的深度結合。大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎設備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。

自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎理論，實現(xiàn)科學技術上的突破。

參考資料：

百度百科--大數(shù)據(jù)

四、大數(shù)據(jù)的應用領域有哪些

近年來，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網(wǎng)上購物時，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電子商務門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網(wǎng)行為軌跡的相關數(shù)據(jù)都會被搜集記錄，并通過大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應用場景。

大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面的問題）

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過醫(yī)師的經(jīng)驗來進行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用，具體如下。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。如果未來基因技術發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點進行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。在醫(yī)生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告，參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數(shù)據(jù)對于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標都集合在數(shù)據(jù)庫和健康檔案中。通過大數(shù)據(jù)分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需要醫(yī)療機構加快大數(shù)據(jù)的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數(shù)據(jù)，以便通過大數(shù)據(jù)來預防和預測疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個領域的應用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)預測。

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用

隨著大數(shù)據(jù)技術的應用，越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數(shù)據(jù)平臺，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內部多源異構數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風控體系。內部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創(chuàng)新。

通過對大數(shù)據(jù)的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業(yè)業(yè)務核心競爭力。

(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對接銀行、保險、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應用

美國零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，這些購買者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價值，是零售業(yè)競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業(yè)市場。

企業(yè)想進人或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區(qū)域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習慣是什么?市場對產(chǎn)品的認知度怎么樣?當前的市場供需情況怎么樣等等，這些問題背后包含的海量信息構成了零售行業(yè)市場調研的大數(shù)據(jù)，對這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時代的來臨，為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預測結果存在偏差。企業(yè)在實施收益管理過程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場信息,這將會對制訂準確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對網(wǎng)上零售行業(yè)的評論數(shù)據(jù)進行收集，建立網(wǎng)評大數(shù)據(jù)庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現(xiàn)的新消費需求和企業(yè)產(chǎn)品質量問題，以此來改進和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

以上就是關于大數(shù)據(jù)金融應用在哪些方面相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。