大数据在金融领域是如何应用的?

在讲应用之前先讲一下什么是大数据,其特点就是一个字“大”,大数据时代不再是随机的抽样调查,而是全体数据。

在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样,一切都在改变。我们得到的数据再也不是随机的抽样,而是所有的数据,“样本=总体”。

大数据的核心:预测。 它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。大数据以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见

大数据在金融领域的应用如下:

1、银行

银行可以说是金融领域大数据应用的领头羊,上图中的六个业务板块中,每个板块都可以借助大数据来更深入的了解客户,提升风险管理能力。以下是一些走在前列的银行的实践。(相比之下,国内的银行在这方便做得实在是不够啊……)

其中,大数据新算法在风控领域的应用实践最为丰富,也是目前许多大数据公司的发力点。上世纪 80 年代,美国 FICO 公司开发了一系列基于逻辑回归的信用评分方法,并逐渐成为美国社会个人信用评分的通用标准。而随着统计分析与 大数据建模技术的进步,算法的发展日新月异,形成了包括决策树、随机森林、神经网络分析与 AdaBoost  等在内的许多新算法新技术。美国的 ZestFinance 公司则是利用这些大数据新算法进行个人信用评分和风险控制的典范。

就国内而言,中国人民银行征信中心全面收集企业和个人的信息,系统收录自然人 8.6 亿多,收录企业及其他组织近 2068 万户。目前,中国人民银行征信中心的信用报告数字解读体系正是参考了美国个人消费信用评估公司费埃哲开发的 FICO 信用评分体系。

2、保险

相比于银行,大数据在保险业也大有可为, 不过步伐却慢了许多,在国内还停留在战略初步阶段。

3、证券

通过爬取互联网上的信息进行分析来指导选股的做法在国内外已经有了比较多的尝试。比如美国的 CAYMAN ATLANTIC 公司是一家专门基于互联网数据和 Twitter 等媒体数据进行投资的资产管理公司。他们通过分析社会媒体信息中的情绪信息来交易金融衍生品,曾发行了第一只“Twitter 基金”——Derwent Absolute Return Fund 并且取得了正收益。

国内的百度百发、淘金 100 等基金也是典型的大数据基金。

下图则详细说明了大数据在证券业的应用范围及其框架流程。

同时,和银行、保险业一样,证券行业也可以借助大数据分析来进行潜在客户挖掘、存量客户经营和优质客户流失预警。

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