金融行业的大数据前景怎样？

谢谢。

您好，我是文化评论，金融学博士。

金融大数据是近几年才又火爆的概念。之所以说是又火爆是因为金融大数据的概念不是从今天开始的，从十年前就已经开始，从银行的核心系统升级改造时就已经注重了大数据的积累。

但是如今经过十多年的发展，金融大数据的分析和应用进入到了一个新的层次，也就是说经过十年的数据积累和科技能力的提升，目前的大数据分析进入到了一个应用阶段，也就是出成果的阶段，所以才又一次的火爆并进入人们的视野 。

你所说的金融行业的大数据前景怎样？大数据在金融行业例如银行业的发展前景大吗？

我可以告诉你：金融大数据像其它行业的大数据一样，肯定对未来的产业前景产生重要的影响，同时也会催生和细分出很多新的行业，如数据存储行业、数据分析行业以及新的其它行业，如人工智能医生、人工智能分析师，都是依托于大数据。

而银行也可以借助于大数据的分析和应用，对产业模式和人们的行为习惯进行改进和引导，从而导致金融服务方式和改变。

金融改变人们的生活，生活也会改变着金融，而大数据已经成为重要的手段和方式，让金融和生活互相了解、互相改进和互相适应。

这是一个颠覆的社会，只有你想不到，没有做不到，而这一切都必须以大数据分析为基础。

所以，结论就是：金融行业的大数据有很好的前景；而大数据在金融行业例如银行业的发展前景也会非常好。

金融如何用大数据获客？

所谓大数据，网上有各种各样的说法，有从技术上分析的，有从营销角度解答的。技术方面的东西我就不多说了，简单说一下营销方面的应用，总的来说就是一个如何获得精准数据进行精准营销并促成销售转化的问题。在一个庞大的数据库内，通过各种各样不同的标签的交叉，去定义出一个群体，这个群体具有什么特点，又会产生何种需求。　　

简单打个比方，大家在某宝购物的时候，只要你搜索了某样产品，接下来给你推送的广告，就是某样产品的店铺，这还是最简单的大数据应用。用于企业营销的话，大家也都希望如果我能找到近期想要买我企业这类产品的客户，我直接找到他，那该多好，也省得支出高额的广告费用，也不用担心买黑数据的法律风险。　

　 当然，有人想就会有人提供数据服务，具体内容不展开去讲，打个比方，大海里有许许多多的鱼，不同类型的鱼就代表着各类的客户，就拿金融企业为例，我们可以把金融企业的客户比喻为三文鱼，那么我想获得三文鱼，我有几种方法，第一，我拿一张超大的网，然后漫无目的地捕，当然可能捞到很多七七八八的鱼，但是都不是我想要的鱼，这种就是早期的盲打客户的那种营销方式，第二种，我放某种专门吸引三文鱼的声呐去吸引三文鱼，放在大海里的各个地方，然后三文鱼游过去了，它有可能被吸引过来，也有可能游走，这种是目前比较多的，投放一些线上的推广广告，走流量取胜。第三种，就是大数据的玩法，通过大数据分析这个海域，看看三文鱼会在哪个地方聚集，然后用渔网网下去，可能会捞到其他的，但是大部分还是三文鱼。

大数据怎样影响着金融业？

伴随着互联网的快速发展，互联网金融已经从一个新生事物变成了人人都已经习惯的生活必需品，互联网金融伴随着手机等移动智能终端走进了千家万户。但是，互联网金融离马云说的：“银行不去改变，我们就去改变银行”还有着相当大的距离，在相当长的一个历史阶段里面，互联网金融依然会扮演着银行有益补充的角色，而获客难题也成为了一直以来互联网金融发展的一个障碍，今天我们就来讨论一下，金融科技如何破解互联网金融的获客难题，如何真正实现大数据金融？

一.被获客难题困扰的互联网金融

长期以来，中国始终处在以银行为核心的金融体系当中，在这种银行中心化的体系内，由于银行独特运营特征，让资金的融通出现了供给与需求较为严重的错配现象，在银行的金融体系中只有两类群体可以较为容易的取得贷款，一类是拥有较高金额抵押物的群体，这种以不动产、有价证券为核心的抵押贷款模式在某种程度上保证了银行信贷的低风险。另一类是拥有极优资信评级的群体，这些一般情况下是国有企业，规模以上工业企业，以及拥有固定工作的群体，如公务员、教师、国企员工等等。

这样就导致了一个结果：对于大多数人来说，拥有固定抵押物或者极优资信评级的人往往没有借款的需求，但是真正需要借款作为资金周转的人,比如说中小企业主，中小商户主等却又没有借款的资质，这种供给与需求的不匹配为互联网金融的发展提供了土壤，一时间互联网金融机构快速发展起来，并在2015年达到了一个巅峰。

然而，由于中国的征信体系尚不健全，除了银行征信之外缺少真正广覆盖的征信系统，从而导致了有借钱需求的人的良莠不齐，在经济学上受到格雷欣法则的作用，大量低资质的借款人充斥在借款人群之中，导致了互联网金融机构的不良贷款比例居高不下，当不良率快速积累的时候，大量的互联网金融平台受不良信贷所累，最终平台倒闭，上演了一轮轮互联网金融的倒闭潮。如何能够获得优质客源，如何能够合理的评价客户的资质与能力，如何将风险控制在合理的范畴成为了互联网金融机构发展的重大难题。

二.用金融科技破解互联网金融难题

面对着获客的难题，很多互联网金融企业都在想着自己的办法，可谓是八仙过海各显神通，但是其中有一种思路得到了几乎所有机构的认同，这就是借助大数据的力量实现互联网金融的风险控制与客源筛选。真正将大数据应用到互联网金融实践中是如何做的那?瀚哥最近在研究恒昌公司的案例的时,发现了其中的玄机，今天我们就来看看，恒昌是如何应用大数据实现或互联网金融获客和风险控制的，大数据金融到底该怎么做？

近年来，随着移动互联网的快速发展，以智能手机为代表的互联网金融终端已经成为了几乎所有人的数字器官，记得有段子曾经说：我们每天和手机待在一起的时间远超过和老婆呆在一起的时间。所以，收集以手机为代表的智能终端的数据就成为了互联网金融企业构建大数据应用的底层基础。那么，我们就来看看基于手机这种数字器官的大数据金融到底该如何做？

一是数据收集。根据瀚哥的研究，恒昌的数据收集分为以下几个部分：首先，通过自有平台将平台上的个人贷款平台、账单催收平台的数据一点点地打通，实现自由数据的收集与归并。其次，通过用户授权，取得与智能手机相关的电信数据、信用卡交易数据、电商购物数据等等。第三，通过网络爬虫技术收集基于互联网公开的数据。通过数据的收集与整理实现了大数据使用的第一步，拥有数据。

二是数据的分类整理。在第一步收集的数据基础上，恒昌将整个数据体系进行了一个全方位的梳理，将客户的自然属性，比如说年龄、性别、社会交际、职业、地理定位甚至个人喜好与偏好进行处理。在这个处理之中，可以通过数据的初期处理,发现用户的特征和偏好，从而为业务的发展奠定基础。举例来说，通过数据处理发现，四十岁左右的中年人会比二十多岁的年轻人拥有更多的借款需求，每次借款的金额也较大，但是年轻人的消费动力更足，虽然每次的借款金额不多，但借款次数很多，这种多次小额借款的年轻人群体,因为其消费的特征，可以很容易地对其进行分析，是进行长期客户培养的重点人群，再加上随着其年龄的增加，其借款的实力和需求也会上升，从而为获客奠定基础。此外，通过人群初筛可以发现，高学历人群的借款需求反而较低，以大中专毕业生为主体的群体反而借款需求较高，从而有针对性的进行精准投放，用更少的钱就可以获得足够高的用户转化效果。

三是数据分析与画像。在数据初筛与分类整理的基础上，机构可以借助数据对客户进行数据画像，什么叫数据画像呢？就是原先客户到底是怎么样的？对于金融机构而言非常难以判断，仅凭客户填写的资料是非常不清晰的，但是通过大量的数据辅助，金融机构就可以根据一条条数据对于要借款的用户进行特征化处理，对用户进行标签化建设，通过标签体系将用户的特征完全描述出来，从而让用户的特征在金融机构面前变得清晰可见，利于下一步的业务推进和风险控制。

四是数据应用。经历了数据收集、数据分类整理、数据分析画像之后，根据大数据可以开始进行正式的数据应用与分析。在互联网金融领域已经完成的大数据应用主要有以下几个方面：

大数据反羊毛：近些年来，由于互联网金融的飞速发展，在网络上形成了一整套针对互联网金融的“薅羊毛”黑色产业链，这些羊毛党们往往手上搜集着几百张甚至上千张电话卡、身份证等关键信息，只要看到有做活动的互联网金融平台就一拥而上，借助平台吸引新用户的优惠，大发横财。针对这个人群，大数据就有了用武之地，通过大数据羊毛防火墙，恒昌会记录每个用户的投放渠道，针对投放的转化率、复投率等指标进行综合分析，再判断用户有没有反复更换数据卡，更换手机来注册用户，从而避免羊毛党对于平台的伤害。

大数据风险控制：通过对于每个人的大数据分析，借助大数据建模构建起了用户身份的关联属性，从而提升了对于风险的防控能力。举例来说，假设某天小A进入恒昌平台注册了账户，在注册的时候填了很多的信息，如银行卡账户、手机号、身份证号、工作信息等等，从而构建了小A的数据画像体系，几天后小B也进入系统之后，再构建了小B的数据画像，通过数据画像的分析发现A与B之间是同事关系，所以就通过同事链将两个人构建起了关系体系。通过这一个个关联体系构建起了借款人之间的人脉关系网，当一个人脉关系网中的人经常违约的话，系统将会自动降低对此关系网中人的信用评级，甚至直接拒绝贷款。

大数据反欺诈：现阶段，金融欺诈事件频发，很重要的原因就是现在一个个银行所存储的账户信息是相互孤立的，难以进行有效地分析，基于大数据分析的反欺诈，应用难点就在于如何把不同来源的结构化或非结构化的数据整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出身份造假、团体欺诈、代办包装等欺诈行为。知识图谱作为关系的整合、联通以及表达解析方式，可以很好地解决这些问题。举例来说，系统发现在数据库中经常出现一些比较奇葩的现象，比如说五个用户竟然在系统里面使用同一个邮箱或者电话号码进行账户注册。而建立在海量大数据基础上、便捷添加数据源的知识图谱就可以通过视图的方式直观清晰地显示出各种关系和关联点，从而帮助我们迅速有效地分析和发现这些复杂关系中存在的潜在风险。让金融欺诈的惯用伎俩无处藏身，从而实现大数据的反欺诈。

大数据在互联网金融领域的应用十分广泛，除了我们上面论述的反羊毛、风险控制、反欺诈等领域之外，在互联网金融的失联修复、账款催收、身份识别等等领域,大数据同样发挥着不可替代的作用。

在大数据时代，困扰互联网金融的问题正在被大数据一点点解决掉，如何用好大数据的武器将会成为互联网金融发展的重要核心，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好地方向发展。

大数据在金融领域有什么用处？

金融数据分析师和金融分析师有什么区别？

区别在于，数据分析师直接是理科，注重大数据分析。金融分析不仅仅是分析数据了，从社会、政治生态、专业知识等方面做全方位分析

数据分析师或金融分析师有无发展前景？

金融数据分析师定义：金融数据分析师是证券投资与管理界的一种职业资格称号，CFA是“注册金融分析师”的简称的缩写，它是证券投资与管理界的一种职业资格称号，他们分布在证券公司、商业银行、保险公司以及投资机构。金融数据分析师在金融行业的地位注册金融分析师认证是一个全球性质的证书认证，起源于美国，美国注册金融分析师学院于1963年设立，由总部设在美国吉尼亚州的非赢利组织投资管理与研究协会负责管理；注册金融分析师认证是金融分析领域全球公认的最高标准，该标准不仅用来衡量金融分析师的业务能力，也同理代表其诚信程度；投资管理与研究协会在全球拥有十万会员，上百个会员协会和分会，其宗旨是通过上的精益求精和诚信，建立并保持最标准来促进全球投资行业的利益。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

大数据是如何改变金融的？

简单的说实现了精准营销，降低了寻找客户风险

大数据金融大概是什么？

大数据金融，是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。

大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。