大数据与金融业的融合发展趋势分析

大数据与金融业的融合发展趋势分析随着科学技术的飞速发展，处理和利用海量数据已经成为了当
前的热点话题。

而在这其中，大数据技术的应用范围已经涉及到
了金融业的多个领域。

这里，我们就来谈一谈大数据与金融业的
融合发展趋势。

第一，大数据助力金融业的风险控制。

金融业最大的风险之一，便是风险控制。

金融机构需要处理的
数据量非常大，包括银行账户信息、客户的信用等级、资金转移、外汇汇率以及交易记录等。

大数据技术便可依靠其分布式计算和
存储的特点，加快了数据源的整合和精准度。

同时，大数据还可
以完成多维数据的统计分析，帮助金融机构识别潜在的金融风险，提前做好预防和控制措施。

第二，大数据模型优化了金融机构的授信
金融机构在给申请贷款的客户进行授信评估时，最重要的一个
因素是信用记录。

但在实际应用之中，存在以下的问题：第一、
金融机构掌握的客户信用信息并没有达到很高的精准度，因此做
出的信贷决策存在波动性；第二、没有结构化的数据来源导致分析操作的艰难性；第三，模型评估的时间周期过长等等。

在这样的情况下，大数据技术的应用便显得尤为重要。

通过对大量分布式数据的整合和精简，建立大规模的数据模型，训练出数值化客户的信用评估模型。

大数据的高效性和智能化帮助机构准确判断借款人的还款能力，并且刻画出客户风险潜在因素，提高精准度和决策速度。

第三，大数据技术推动了金融创新服务
大数据技术的应用也赋予了金融新的基础资源，成为了实现创新服务的利器。

作为金融创新的核心技术，大数据在替代传统金融背景下，运用机器学习、人工智能等技术手段，提出更为丰富和多样的金融产品、服务。

比如利用大数据，金融机构可以个性化推荐产品服务、制定个性化报价、预估客户价值、更好地实现风险管理等等。

第四，大数据技术推动金融业诈骗侦测
诈骗，是很多金融机构将面对的一个难题。

透过数据的视角，大数据技术能够构建一个动态的风险模型，并利用这一模型进行
诈骗事件的预警与侦测。

这一技术的优势在于其可以高效准确地识别和排除非法交易行为，从而避免了金融机构的金融损失，保护了消费者的权益。

总之，随着大数据、云计算、人工智能等新一代 IT 技术的蓬勃发展，能够提供真实、及时、个性化的大数据分析服务的金融机构必然具备更为竞争力的市场优势，而合理应用大数据技术，相信可以让金融业从中获得诸多的益处。