张晓露 马先仙

摘要：随着国际形势的发展，云计算、人工智能成为引领世界前进的动力，而大数据在其中发挥的作用不容小觑。本文基于大数据的发展，深入探讨其在金融行业中的应用范围、应用模式、应用场景等。研究显示，在大数据时代，大数据技术扩宽了数据来源渠道，完善了数据分析方式，以多种模式应用在传统金融和新金融业态中，在金融资源配置、精准营销、风险管控和创新方面有重要的应用意义。但数据安全度低、技术人才缺乏、技术创新难度大、数据开放度不足、产业环境差等成为制约大数据产业发展的重大问题。本文建议加强人才培养，建立数据监管机构和共享平台，扩大资金支持和技术创新，完善大数据产业环境以保障大数据持续、稳定发展，更高效、安全地为金融行业提供服务。

关键词：大数据  金融  应用

一、引言

近年来，随着大数据的提出及我国对大数据产业的重视，大数据发展已取得一定成果，并且参与到数据密集行业的分析研究与决策中。据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》的数据显示，2017年我国大数据产业规模达到4700亿元，重要软硬件企业已陆续推出大数据相关产品[1]。这些产品通过多种渠道海量收集政府和行业商业类数据，利用特定数据分析技术，得出的结果对管理决策产业发展的辅助作用已越来越显现。

金融作为数据密集型行业，利用大数据进行分析研究是金融行业发展的未来趋势。在大数据与金融的相关研究中，韦雨声（2017）[2]以应用范围为研究对象，认为大数据已经融入银行、保险、证券和金融监管机构。万昊戈（2018）[3]认为大数据在风险评估、精准营销、优化运营等方面起着不可估量的作用。庄旭东（2019）[4]认为大数据可以实现金融风险管控，也可以应用在金融创新和监管方面。兰虹（2019）[5]、李薇（2019）[6]以互联网金融为研究对象，认为大数据技术使第三方支付、P2P等不断国际化和合规化，并从大数据的角度对互联网金融发展存在的问题提出解决办法。唐彬（2017）[7]认为数据安全是实施大数据战略的重要保障，建议建设安全制度，加强安全防护意识，全力提高数据安全。

随着我国金融的深入发展，有众多金融模式如供应链金融、消费金融、网络借贷等逐渐出现在大家的生活中。而现有研究文献仅针对传统金融或某种新金融模式展开研究，缺乏对金融行业系统、全面的应用研究;其次，多以海量数据为基础进行研究，缺乏技术层面的深入探索。所以，本文从应用范围、应用模式、应用场景等不同方面探索大数据在金融行业中的应用，从中挖掘潜在问题，并提出对策建议以更好的应用于金融行业。

二、大数据产业发展背景

大数据是指数据的容量、数据的获取速度或者数据的表示限制了使用传统关系方法对数据的分析处理能力，需要使用水平扩展的机制以提高处理效率[5]。根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大领域潜力最高。虽然金融行业，尤其是证券行业发展起步较晚，但不少银行及证券公司开始尝试通过大数据平台驱动业务运营，如英国对冲基金Derwent Capital Markets通过分析Twitter的数据内容指导投资决策并实现盈利等，大数据在金融行业的应用成果有目共睹。

大数据于2013年真正开始在我国发展。由于互联网和信息行业的发展及国际趋势，人们逐渐意识到数据的重要性并开始构建大数据平台。2016年，“大数据”上升为国家战略，全国各省市政府相继出台大数据研究及发展行动计划，并制定相关政策，推进大数据平台建设。2017年，大数据渗透到各行各业。

金融业作为数据密集型行业，利用大数据进行分析研究是大数据产业发展的趋势。目前，银行、保险、证券及互联网金融都积极利用大数据进行业务拓展，广州、武汉、南京、重庆等地已规划建设金融大数据云平台，河南建成信用大数据金融服务平台并开始上线运营。金融企业利用大数据，通过用户分析、风险信贷评估、交易欺诈识别等方法能实现精准营销、提高风险管控能力等，对金融业发展起着不可估量的作用。

三、大数据在金融行业的应用现状

在传统数据时代，金融行业的数据主要通过机构内部和政府相关部门渠道进行收集。由于无法对样本进行实时跟踪，仅利用静态数据进行分析研究与现实存在一定的偏差。随着大数据时代的来临，这一问题逐渐开始缓解。目前，金融行业除了利用传统收集渠道之外，还可以使用Linux、Docker等技术通过云计算、大数据基础设施或产品、App等收集互联网数据，可以实时洞察用户变化。海量、实时数据不仅可以全面反映金融行业内部发展，还可以完善具体分析方法，全面应用于传统金融与新金融模式中，增强风险管控，实现金融创新。

（一）应用广泛，传统与新金融齐头并进