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傳統金融業加速掘金大數據

來 源:http://www.trueland.net/ 發布時間:2013-11-21 17:15:04 點擊次數:64645

  如果只能選擇一種方式去處理你手上的各類交通、燃煤、付款貸款轉賬等柴米油鹽的家庭瑣事,你會選擇哪種方式?答案不難得出,“萬能“的支付寶將生活內各類費用的支付、轉移集于一身,在悄無聲息中改變著人們的金融消費方式。當然還有快錢、財付通、易寶等第三方支付平臺,但鑒于支付寶相對壟斷的市場份額,此文僅以支付寶為例。

  當前,金融數據已經使得金融邊界變得越來越模糊。互聯網和金融業業務深度融合,由數據挖掘而產生的金融創新正在深刻改變著傳統金融機構的運作模式。作為數據密集型的行業,金融業將怎樣通過挖掘和分析數據來進行決策,進而贏得市場和競爭呢?

  阿里金融大數據的啟示

  “未來數據將會像土地、石油和資本一樣,成為經濟運行中的根本性資源。”美國人維克托·邁爾·舍恩伯格撰寫的《大數據時代》如是提及。

  而此前,奧巴馬政府宣布2億美元投資大數據領域,將這一商業行為上升到國家科技戰略的高度,重要性堪比當年“信息高速公路”,甚至定義數據為“未來的新石油”。外媒甚至將奧巴馬的成功連任歸功于幕后大數據專家團隊。

  在中國,僅以淘寶為例。每天都有數以萬計的交易在淘寶上進行,交易時間、價格、數量等事無巨細,被統統記錄,匯總成每月的支付寶賬單。

  對于阿里金融來說,數據庫是它的核心資產。其數據整合路徑為:前期搜集包括平臺認證和注冊信息、歷史交易記錄、客戶交互行為、海關進出口信息等,再加上賣家自己提供的銷售數據、銀行流水、水電繳納甚至結婚證等情況。同時,還引入了心理測試系統,判斷企業主的性格特征,主要通過模型測評小企業主對假設情景的掩飾程度和撒謊程度。

  阿里金融通過對賣家進行定量分析,所有信息匯總后,將數值輸入網絡行為評分模型,進行信用評級。 進軍金融業5年后,阿里金融已經擁有了銀行征信系統無法企及的數據庫和資金流動性。

  傳統金融業發力產業鏈營銷

  面對互聯網金融的洶洶來勢,傳統金融業如何應付?

  以往,傳統商業銀行投放信貸的原則是:“握著客戶的手放款。”但面對即將到來的大數據時代,民生、中信、光大、興業等多家銀行在供應鏈金融領域發力,實現從“線下手工處理”到“線上多系統集成”的轉變。

  供應鏈金融是指在線整合與銜接各方流程,建立商務、資金服務與物流服務銜接的工作通道,讓融資“在線可得”;其二是實現整合與共享銀行、核心企業與上下游企業,以及物流伙伴之間割裂的分散信息,銀行通過企業在平臺上留下的“痕跡”信息,為企業整合所需信息、提供增值服務,讓供應鏈管理與服務“清晰可見”。

  一直以來,銀行家們手握大量客戶資料和信息。但事實是,如何通過分析客戶信息數據、行為數據、財務數據等鎖定潛在客戶,并借助行為定向、地域定向、內容定向等方法實施精準營銷成為擺在眼前的難題。

  而在互聯網公司勢頭強勁的支付領域,銀行也開始從移動支付殺入。招行目前已與中國移動宣布簽署全面戰略合作協議。這是繼招行聯手HTC、中國聯通推出“手機錢包”后又一新動作。浦發、建行、農行不甘落后,也相繼有移動支付產品出爐。

  金融業務如何被移植到大數據平臺上

  一、監管和改革

  監管和改革可以為整個國家層面金融統計方面提供依據。除了內部審計之外,還有很多信用風險分析,包括壓力分析。這些都需要金融機構實時的、長期的、頻繁的為整個金融數據進行測試和檢測,所以這個對于數據的處理計算能力和計算的深度、廣度要求都非常高。

  二、運營效率

  對金融公司來說,作為跨全國的大型公司,它的分支機構非常龐雜。整個公司運營效率的提升對于企業來說具有重大價值,可以降低成本,可以使整個金融機構在后臺上及時得到穩定、平穩的支持。用大數據手段,把金融機構在分于各個系統當中的運營數據進行匯總、交叉分析使得整個運營效益進行大大的提升。

  傳統意義上,金融系統都是基于數據庫的。但還有很多其他的數據來源,包括網上銀行、網上保險,這些非結構性數據。這些都可以備植到大數據平臺之上,使得歷史數據和新數據增量背景下,提供全面的分析和整合。

  基于金融很多業務系統都已經構建,包括BI、信息分析,這些仍然可以在大數據平臺上繼續實施,而且比傳統方法更有效率。不僅可以降低數據整合工作量,把這些相對昂貴的工作放到更有效、更高效、性價比更高的大數據上來進行,還可以更大程度上降低原來對于基于主機昂貴的獨立系統的要求,提高效率、降低成本。

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