第三节　大数据金融的发展状况与趋势

一、大数据金融发展现状

在大数据时代，首先，金融市场各参与方有了更坚实的合作基础，证券信息自由流动，非对称程度大大降低。这将使资源配置突破时间、空间和行业的限制，成本大为降低，效率进一步提高，甚至在一些社交网络上就可以形成交易市场。其次，信用评价和征信体系更加有效，大数据所具有的预测能力将使风险管理和决策的模式由静态变为实时动态，个人的网络行为及动机也将被纳入风险定价和金融决策。再次，信息非对称的减少及参与个体的信用能够被有效纳入定价模型，使金融市场的定价能力、范围和效率大大增强，价格信号的作用更及时有效。最后，服务的综合化、一体化程度将加深，使金融服务的边界扩大；服务的精细化程度将无限延伸，个性化程度将大大增加，大量贴身服务模式出现。因此，大数据时代的金融以无所不在的信息为中介，自然地融入我们的经济、生活和工作中。

随着移动互联网和信息技术的迅速发展，金融行业的数据收集能力得到很大提高，大量连续、动态变化的数据存储成为可能。与其他行业相比，大数据决策模式对金融业更具针对性，而且金融业具备实施大数据的基本条件，所以大数据对金融业来说更具潜在应用价值。麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。伴随着大数据的应用、技术革新和商业模式的创新，金融交易形式日趋电子化和数字化，具体表现为支付电子化、渠道网络化、信用数字化，运营效率得到极大提升，银行、券商、保险等传统金融行业将迎来巨大转变。此外，百度、阿里巴巴、腾讯、京东等互联网企业也在凭借其强大的数据积累和客户基础，进军金融业，开拓新的业务模式。

传统金融体系经过多年的技术改造，已经具备了一定的数据处理能力，大数据金融的雏形开始显现。中国的金融机构在这个领域也取得了不小的成就，主要概括总结为七个层次的能力，主要包括集成、存储、计算、整合、智慧、消费和洞察。其中前四个层次主要考验金融体系IT基础设施的支持能力，后三个层次考虑的是金融业务范畴上的思维方式改变和服务模式转型升级，如图3-2所示。

与金融行业紧密相关的是后三个层次：智慧层是基于金融数据基础层的信息，利用人工智能和数据挖掘技术，实现信息的分解和提炼，找出对融资客户、对金融产品、对业务流程等一系列目标对象有价值的信息点，用于支持后续的营销、管理、优化等场景。主要包括实时决策、机器学习、数据沙箱等。而面对客户的消费层，主要提升的是信息交互与共享能力，也就是金融信息消费，更加注重自动化的处理，将金融数据直接提供给各类业务系统，用于实现无须人工干预的自动化业务决策和处理。最上面的洞察层，则是将相关的一系列金融数据的概貌以各种形式展现出来，用于支持各类企业管理和市场决策需求。

二、大数据金融应用的重点

未来大数据金融应用的重点在于客户洞察、市场洞察及运营洞察三个方面，如图3-3所示。首先，是客户洞察方面，金融机构一方面可以捕捉和分析金融客户相关海量服务信息数据，以提高金融服务质量；另一方面可以利用各种服务交付渠道的海量客户数据，开发出新的预测分析模型，深刻解析客户的消费行为模式，进而有针对性地提高潜在客户的转化率。其次，在市场洞察方面，大数据可以帮助金融企业分析历史数据，寻找其中的金融创新机会。最后，在运营洞察方面，大数据可协助金融企业提高风险透明度，加强风险的控制和管理力度；同时也能帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值，降低业务成本并发掘新的套利机会。

具体而言，大数据应用能够带来市场营销、客户体验、风险、欺诈和运营五个方面的价值体现。

大数据的商业价值是在方方面面的，但大数据的应用价值或是商业价值在哪些方面呢？具体而言，是在一个企业的价值链里面，有销售端、制造端、生产端、采购端等。从它的市场营销、客户体验，到内部运营的风险把控和欺诈，可以利用大数据帮助我们了解任何一家类型的企业。刚才说的营销，可以进行精准营销、事件营销、去做好交叉销售。如何做好客户体验，做好呼叫中心的流程，这些都可以基于数据去做。支付宝在风险把控方面做得很好，这是通过大数据提供的欺诈和风险的防范。

传统数据和大数据结合将使得数据分析更精准。如图3-5所示，根据传统客户数据可以推荐一种适合的产品。如果今天在网上搜索理财产品，当客户进入理财经理室之前，理财经理就可以知道客户的行为，能够更好地向客户进行推送，是不是这样根据大数据应用给到客户经理，让客户经理知道客户资产状况，就可以更精准地向客户进行推荐。

三、大数据金融的未来发展趋势

在大数据金融时代，“一切皆可数据化”，即企业或个人的各种融资行为都可以数据化，几乎所有的问题都能通过数据化的方法进行解决。随着大数据与金融的深入融合，金融的进一步发展需要创新逻辑和创新思维，更需要创新想象力。“开放”和“融合”是大数据金融时代的核心词汇，大数据是重塑金融竞争格局的一个重要支点。在大数据技术日新月异的时代背景下，金融企业有效利用大数据的能力有待进一步提升，这也是大数据金融发展的必然要求，它将带动整个金融行业的革新，给整个金融体系带来创新动能。未来，大数据与金融的融合主要体现在以下三个层次上：一是大数据技术的提升使得数据价值被进一步挖掘，即大数据的价值变现呈现出新特征；二是金融行业架构重塑；三是大数据技术的跨界应用，使得其突破金融行业边界。图3-6详细描述了这三个层次。

（一）数据价值深入挖掘

如果我们把“大数据1.0时代”定义为大数据的效率时代，以发现、存储、处理大数据为特征，数据挖掘主要以结构化数据为主，以自身数据为主，以报表应用为主。那么“大数据2.0时代”就是实现大数据价值变现的时代，可以理解为“数据＋平台＋场景”，其中数据包含金融企业自身数据和外部数据，平台包括移动APP分析平台和DMP（大数据营销平台），场景需要金融业共同开发，包含O2O场景和跨界营销场景。“大数据金融2.0时代”主要体现在以下几个方面。

1. 移动大数据成为基础数据

金融企业欲在“大数据金融2.0时代”取得领先优势，就必须重视移动大数据的价值。金融企业必须打破自身的数据闭环，像互联网企业一样坚持开放心态，除了收集和处理自身银行APP应用中的行为数据外，还需要利用具有价值的外部数据。

移动APP应用中的数据由于包含了用户位置信息、生活轨迹和个人喜好，成为金融行业大数据应用的基础数据。金融企业应主动寻求与拥有丰富移动大数据的互联网公司间的广泛合作，坚持平等协作精神，共同开发移动大数据金矿。金融企业在选择合作伙伴时，需要谨慎考虑与大数据巨头间的合作方式，建议同新兴的、独立的移动互联网大数据公司合作，掌握合作的主动权和大数据应用的控制权，实现大数据应用的双赢。

移动互联网行业中的TalkingData（腾云天下）拥有大量移动互联网数据，是独立的第三方数据提供方，目前已经为招商银行、兴业银行、平安银行、国信证券、海通证券等金融企业提供了完整的移动大数据解决方案，获得了较好的大数据变现效果，传统金融企业可以尝试与其建立互利合作关系。

2. 通过移动APP平台洞察客户行为

传统银行数据一般为结构化数据，可以利用银行现有的数据仓库软件进行存储，也可以借助数据挖掘软件进行分析。但现代银行移动APP产生的数据中，绝大多数为非结构化数据，表现为用户点击数据、日志数据等用户行为数据，不能在银行结构化数据库里面进行存储和处理，只能利用基于大数据技术的移动APP运营统计平台进行处理。

移动APP大数据运营统计分析平台是基于Hadoop技术的非结构化数据存储和处理平台，利用Hive数据挖掘技术，提供数据采集、数据清洗、数据归类和分析的功能。提供客户登录时间，留存时间，活跃程度，用户点击习惯，用户行为分析、事件定义，事件管理、预警分析等功能。移动APP运营统计分析平台是洞察客户的传感器，利用反馈数据分析客户行为，为优化移动APP提供有力支持。在移动互联网时代，银行要想提高对用户的认知、洞察客户、取得领先优势，移动APP运营统计分析平台将成为大数据金融的必备武器。

3. 数据管理平台（DMP）的出现

在“大数据2.0时代”，金融企业需要一个能够转化银行数据的平台，实现金融大数据价值的变现。DMP就是承担这个使命的平台，其主要负责收集金融行业自身的交易数据，经过数据分析加工后，为用户贴上标签，并结合外部数据，帮助金融企业实现大数据精准营销和客户挖掘。DMP平台至少包括用户标签、用户画像、精准营销渠道、自我算法优化、数据可视化、外部数据引入和广告监测等功能。

DMP平台的出现将加速金融行业大数据商业应用的进展，真正将大数据同金融行业的实际业务结合起来。未来，DMP将会成为金融行业大数据应用的主要平台，特别是引入移动互联网大数据和DSP（需求方平台）数据的DMP，将会成为金融行业大数据应用标准。

4. 数据标签是大数据金融的基本元素

数据标签的表述既简单又复杂，简单地讲，就是描述某类用户行为属性的集和，具有相关性和大概率性等特点。数据标签可以很宽也可以很细，完全取决于标签创建者的经验。因此数据标签的精准定义成为大数据金融应用的关键所在。

数据标签作为“大数据金融2.0时代”最基本的元素，正成为大数据金融的重要武器。很多大数据金融的应用都依赖于数据标签，数据标签的细化程度和覆盖范围体现了金融企业大数据应用的成熟度。数据标签可以分为用户属性、位置信息、游戏偏好、应用兴趣、消费偏好等类型。定义数据标签的方法可以从社会人特点和具体商业需求出发，定义出金融行业需要的客户群体信息。

大数据标签是用户画像、精准营销、风险监测等金融大数据应用的基础，金融行业大数据标签的定义是具有挑战性的话题，并将成为“大数据金融2.0时代”的热点话题。

5. CRM系统的重要性愈加显现

进入21世纪以来，金融行业正在经历“以账户为中心”的商业模式转向“以客户为中心”的商业模式。银行、证券、基金、保险等金融机构纷纷上线CRM系统（客户关系管理系统），将客户关系管理作为其主要业务之一，并希望通过对客户需求的挖掘来开发和推荐新产品。

在“大数据2.0时代”，CRM系统中除了包含用户的基本数据（如用户习惯特性、用户喜好特性、用户轨迹、用户消费趋势等信息）和信用数据外，还需要增加用户画像信息，这些都需要大数据平台DMP来提供。具有了用户画像信息的CRM将会大大增强金融行业的商业竞争优势。当金融行业客服人员或客户经理打电话同客户进行沟通时，用户画像将提供高价值的信息，洞察客户，拉近金融企业同客户的距离，了解客户需求，提高客户满意度和市场营销转化率。

进入大数据价值变现时代之后，面对激烈的竞争，金融行业应该积极拥抱移动互联网与大数据，积极建设DMP平台与CRM系统，持开放心态，同具有移动数据和相关技术的企业进行合作，利用已有的数据和外部数据取得先发优势。

（二）金融行业架构重塑

随着社会经济基础环境的改变，我国以银行为主的金融体系必然逐渐过渡到以整个社会大联网为平台的“大金融模式”。从目前国内金融行业发展的态势来看，已经初步体现出“大金融模式”的某些特点和趋势：一是以互联网平台集聚金融资源供求双方的信息，通过平台形成良性循环的各类金融功能和服务，进而构建一种全新的商业模式，如阿里巴巴、京东、招商银行、平安集团、建设银行等均将移动支付、清算结算、购物消费、征信、财富管理等金融行为网络化、一体化；二是互联网平台金融服务范围跨界化、金融产品种类多样化，如人人贷、阿里等互联网企业向传统金融领域的渗透，利用互联网平台销售跨银行、证券和保险类的金融产品等；三是互联网平台的聚集效应是“大金融模式”诞生的基础，如东方财富网日均客户浏览量接近1 000万，阿里控股天弘基金后，仅6个月就聚集了2 000万客户；而在传统金融服务模式下，最大基金的累计客户数量不到100万。因此，大数据金融在互联网时代的发展优势十分明显。

“大金融模式”必然会重塑现有的金融体系架构，这种重塑体现在以下几个方面。

1. 竞争格局的变化

新兴信息技术和国家大资管政策促使中国金融业出现了三个层次的竞争：一是金融业的潜在进入者与传统各类金融机构之间的竞争；二是银行、保险、证券和基金等传统金融机构之间的直接竞争开始加剧；三是全国大型金融机构与区域中小型金融机构之间的正面竞争日趋激烈，如图3-7所示。互联网和大数据技术打破了原有行业的进入壁垒，使得传统金融行业与互联网企业、新兴网络平台直接展开竞争。在大资管政策的推动下，混业经营已经成为一种发展趋势，银行、保险、证券、基金等金融机构间分业经营的局面将不复存在。互联网大数据技术将成为金融机构间展开混业竞争的关键。大数据和互联网打破了信息不对称的问题和物理区域壁垒，使得中小型、区域型金融机构与大型、全国型金融机构站在同一层次竞争，迫使中小金融机构向差异化转型发展，否则结局将被淘汰。以证券公司为例，区域优势成为很多区域性证券公司收取较高的经纪费率的理由，但在2013年3月，中国证券登记结算公司推出《证券账户非现场开户实施暂行办法》，允许用户通过网络进行开户，这将对区域性证券公司业务发展带来较大冲击。

2. 产业格局的变化

上述金融业三个层次的竞争将重构现有产业格局，互联网平台化的产业格局（大平台＋众多小企业）将成为未来发展趋势。在大数据时代和混业竞争的背景下，由于金融业信息密集型的特点，实力强的大型金融企业将快速扩张，大平台将凸显“赢者通吃”的态势，尤其是在标准化产品和低净值客户领域将更加凸显其规模优势和成本优势。与此同时，其他实力较弱的金融企业只有寻求差异化经营模式，改造和转型线下传统营业厅，通过线上线下深度融合的方式重点针对高净值客户提供非标准化产品和服务，否则将难以抵御大金融机构的强势竞争。由于金融需求的多层次性，小型金融机构可在一些细分领域找到适合的市场生存空间。

金融机构通过快速地嫁接互联网，同时引进大数据技术，能够对网络平台产生的大数据进行深入分析，提供更个性化和精准化的服务，提高竞争优势。目前国内在这方面的趋势已经非常明显：一方面，互联网企业向传统金融的渗透来势汹汹，传统金融业不改变就会被改变；另一方面，传统金融业也开始拥抱大数据时代带来的机遇，如建设银行于2012年就推出“善融商务”，目前成交额已经达到100亿元；多家银行推出了“微信银行”服务。大数据时代将带来人类生产力的又一次大解放和生产效率的巨大提高，移动互联网络将成为实现中国梦的重要载体，这本质上需要相互联通、相互融合的“大金融体系”。

3. 监管体系的变化

大数据时代实时流转的信息交流超越了金融细分行业的界限，甚至超过了现有混业经营模式的界限。分业金融监管模式难以适应“大金融模式”的发展需求，金融监管机构必须重塑自身的监管职能，以适应新时代下金融监管的需要。我国金融市场经过20多年的飞速发展，货币市场、资本市场、保险市场均取得了很大进步，混业和协调发展趋势明显，但现有金融监管框架仍然是分业的。虽然市场上早就呼吁构建“新型金融监管体系”，但目前却并没有实质性措施落地，互联网金融和大数据时代迫切需要金融监管体系的早日整合。

我国现有分业金融监管体系阻碍了金融机构进行改革创新，如银行、证券、保险等行业相互割裂，难以适应大数据时代金融发展的要求。当前虽然移动互联带来了巨大的发展机遇，但传统金融企业难以把握这一历史性机遇，反而受到互联网企业的全面渗透，处于“不改变就被改变”的尴尬境地。相关各方应该抓住建立“金融监管协调部际联席会议制度”这一机会，创新金融监管体制和机制，鼓励金融领域中银行、证券、保险等各方的相互开放与合作，以促进金融监管体系的整合，积极加入互联网发展的浪潮中，支持其在“大金融体系”下的金融创新和做大做强。

（三）数据技术跨界应用

大数据时代模糊了行业间清晰的界限，不同行业可以实现信息的整合与共享，跨界经营越来越成为时代发展的趋势。一些互联网公司凭借数据资源优势和技术优势涉足金融业，打破了原有的竞争格局体系。

金融业的潜在进入者主要可以分为两类：一类是跨界企业，其中以阿里巴巴、京东商城、谷歌等互联网企业为主要代表，新兴技术快速进步极大地促进了产业边界的模糊化，跨国竞争逐渐成为常态。这类企业的共同点是在各自领域都拥有多年的业务积累，能够掌握大量的用户数据，凭借这些信息涉足金融领域能够更好地满足用户的需求，进而促进整个金融生态环境的提升；另一类是互联网企业，主要以支付宝、财付通等第三方支付企业，陆金所、人人贷、Lending Club等P2P网络借贷企业为代表，Kabbage小额网络信贷企业等。而传统的金融机构也通过自建电商平台、整合线下资源等，弥补自身在互联网平台搭建、数据来源方面的劣势。大数据无处不在，逐渐将我们生活中的不同行业连接起来，我们的生活将因此发生翻天覆地的变化。