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解读:金融行业应用大数据的6条准则

木马童年 2020-2-12 01:50 106 0

大数据革命依然正在改变各行各业,比如教育、传媒、体育、电视、健康医疗、交通等等,金融服务行业也是其中之一,正在极大地被大数据技术所改变。下面的驱动因素刺激了,需要金融公司收集、存储和分析海量数据的需求 ...

解读:金融行业应用大数据的6条准则

大数据革命依然正在改变各行各业,比如教育、传媒、体育、电视、健康医疗、交通等等,金融服务行业也是其中之一,正在极大地被大数据技术所改变。下面的驱动因素刺激了,需要金融公司收集、存储和分析海量数据的需求:

1.提供金融产品和服务中变化。客户不再需要亲自访问他们当地的银行进行存款,做出投资决定或完成银行交易。股票的买家和卖家在网上执行而不再依靠经纪人。个人使用在线工具与一个税务会计师一起准备报税。随着行业越来越多地搬到了网上,消费者可以更快,更方便,更实惠地自行处理银行和金融交易。

2.这些趋势的结果是,金融服务和产品变得商品化。客户往往会选择最方便和廉价的在线服务,而不是与本地服务供应商建立关系。人脉关系作为客户忠诚度的要求已经有了很大的改变。然而,由客户做出的每一个动作都可以被一些机构捕获并通过它来寻求了解其客户的行为和偏好,他们会通过在人的相互作用的传统的方法进行,然而现在,这种过程已经变得数字化了。

3.活动数量增加。通过在线机制执行金融交易的方便性和可负担性,使得活动不断增加并且新的市场得以拓展。个人可以用更多类型的帐户进行更多更频繁的交易,因为他们可以在自己舒适的家通过在线工具进行,或者利用移动设备进行。访问和易用性的增加转化为活动的数量,而这又转化为快速增长的数据量。

4.能够收集和分析这些信息,以便准确地评估风险和确定市场趋势,这对银行、投资公司等金融服务机构是非常重要的。当银行和经纪公司争先恐后地理解大量资金的杠杆作用和他们的模拟和优化流动性管理能力时,这在2007-2008年市场低迷期变得更加明显。除了收集每月超过十亿的交易公开数据,单一银行可以捕捉每个月超过二十亿的内部交易数据。这些巨大的交易量也使它几乎不可能创造出可以考虑使用详细数据的多年数据集模型。金融企业管理数以万计到成千上万的PB级的数据,但如今使用的大多数系统构建模型只使用100GB级别的样本。依托数据样本,需要聚合和假设,这导致项目的不准确,有限的能见度转变为暴露的实际风险,以及造假的实例,并在市场上表现较差。

5.新的数据源。在线活动的增加的速度,导致了新的数据源的可用性,这些新的数据源是很难去消费的,比如非结构化社交媒体数据。如果和个人的金融交易和历史加以配合,这些信息可以帮助作画个人、家庭、组织和市场的整体情况。处理这些结构化和非结构化数据源将需要利用大户数据技术,因为使用传统的关系数据库和数据仓库技术已不再可能。

6.增加了合规性。由于更严格的遵从法律的结果,金融服务行业已存储的历史数据越来越多。需要新的技术工具和战略来解决这些需求。

当涉及数据使用时,并不是所有行业都是一样的。有些行业,像建筑业,受限于他们能够捕捉到的数据量,并且在从数据中获取价值时感到无能为力。其他的,像金融业,既产生了大量的数据,并且可以把它加以利用。下图来源与美国经济分析部门,很显然,在使用和从大数据中获取价值的能力方面,金融业的位列最高。

对确定项目的成功,为大数据不熟项目确定适当水平的参与者是一个重要的考虑因素。例如,部门级的大数据项目通常比其常规大型项目更成功。循序渐进的方式比较好。

针对金融大数据的应用,下面是一个简短的指引清单:

1.制定的估值方法,提供数据服务,并扩展其在合规性和对道德以及有效的数据资产管理内部控制的作用。

2.从各种各样的系统中集合不同的数据,以满足跨地区关于语言、规定、货币、时区的多样性。

3.在现实之中,使用大数据来提供更专业的决策支持,并决定当数据可以最有效地与内部和外部利益相关方共享,并将新产品或服务货币化。

4.为了抵消持平或下降的收入来源,金融服务公司需要开发新的大型数据中心的产品,同时也针对新客户的现有产品。

5.使用大数据及其相关工具不仅能够实时识别风险,提高司法会计鉴定能力,同时也能够考虑在新产品和新市场长期投资的风险和回报。

6.通过对现有流程和系统的评估取得敏捷性。金融业企业必须确定哪些现有的做法将不支持他们想要取得的的进度。为了在今天的竞争格局得到显著的优势,他们应该采取能够支持创新实践的技术。

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