金融服务领域的大数据：即时分析

目前，还没有对大 数据 的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。

这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。

大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如： 金融服务 提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。

金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。

企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来释放更多的机会，例如：

业务运营与战略

在普华永道公司于2018年发布的一份报告中，美国只有38%的消费者表示他们与之互动的员工了解他们的需求; 美国以外的46%消费者也这么认为。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而增强客户体验，并提高运营效率。通过利用大数据，企业还可以建立自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至最低。将部门收集到的旧数据连接起来，并将其与新收集的数据集成，以获得最大的数据完整性，这将是一个很好的实践。

风险管理

信用评分平台是一项重要的服务，可以为全球数亿名客户提供服务。但现在必须将其提升到第二等级，以便对客户的财务状况提供全方位的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据产生的结果可用于建立数据模型，以识别捕捉股市欺诈者的模式，并提醒金融风险机构调查这些案例。积极主动的首席风险官将定期使用大数据，以确保企业符合他们严格的标准。

信息技术

近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了发现欺诈并防止其发生，金融企业必须具有更高级的安全级别。构建预测性分析将使IT工作人员能够在网络攻击入侵系统之前进行预测。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据即服务，其范围包括：为财务部门自动调节流程、为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动，以及在新服务发布前构建并行大数据模型以对其进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐参与者，他们有能力不断地支持跨部门的同事将暗数据转化为战略数据。

企业通常从大数据中探索分析其资产负债表。即使是声明健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上，这些是获得市场扩张、竞争优势和利润增长的公司。

如果企业能够授权大数据来回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上，大数据确定的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将进一步扩大到其他领域，其中包括：

(1)无可争议的答案：客户细分

分析可以提供基于年龄、收入和人口统计的不同消费者行为的见解。因此，金融服务公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者-金融服务提供商。

(2)无可置疑的答案：定价策略

除了其他好处之外，大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据他们审慎模式，在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现住房的价格过高，并建议客户评估不同的报价，重新引导他们找到一个更合适的贷款人。受益人：消费者-竞争监管机构。

(3)无可争议的答案：金融包容性

正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中所提到的，受访者表示，大数据对更多金融包容性有着积极影响。相当一部分消费者无法获得金融服务，如：信用评分、住房融资等。

但是，通过涉及大数据，这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人：消费者-金融服务提供商-政府机构。

(4)无可置疑的答案：数据治理

使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者需求，他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人：所有上述受益人。

大数据的指导原则无处不在，但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出，因为每家公司都有不同的数据量，这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。

当今的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争，他们在数据战略方面获胜的结构如下：

•管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试

•分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化

•成果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导力

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