金融领域大数据应用典型场景研究

　　互联网的发展和信息爆炸已经将我们推入了以云计算和大数据为新特征的信息社会，数据爆炸性增长催生了大数据技术的出现，引发了一系列衍生物出现，如互联网金融等等，大数据已经不再只是研究实验室的研究课题，它们已经冲击着社会，并对商业实践产生颠覆性地影响。金融业作为传统行业之一，也感受到了地震，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，就会面临被淘汰的危险。

　　大数据的应用

　　从一万米高空看大数据应用是金光灿烂，然而在落到地面上看大数据应用则是一片沙海。大数据应用，就像是沙里淘金。我们需要学会从数据的沙海中淘出有含金量的业务信息。

　　大数据应用如果用传统思维，从内部数据做封闭式开发，则是大器小用，又像在封闭的小鱼缸里开发，不与海洋世界相通，是培养不出大鲨鱼应用的。大数据应用开发应该打破传统思维限制，从传统的结构化数据分析转型到非结构化数据分析，从外部互联网社交媒体、外部公共数据的海洋中搜索、过滤出相关数据，然后存入内部数据仓库做进一步分析，提炼出有业务价值的信息。对于金融行业，大数据的应用可以帮助金融机构从外部海量数据的矿藏中找到有业务价值的信息，从捕捉客户心理特性、意见倾向，直至全面了解客户。更深层次地，大数据的应用可以让我们从描述客户信息到预测客户行为，最终到规范社会行为，不断提升数据分析的价值。

　　未来社会从本质上是互联的、互通的、共享和标准化的，任何封闭的信息孤岛式的管理都不符合大数据时代的趋势。只有转变思维，早作准备，我们才能更好地迎接大数据时代的到来。对于金融行业的发展，需要三个非常重要社会体系的建设，这三个体系影响着众多金融机构是否能在互联网环境中发展壮大。

　　信息共享——不只是“大”数据

　　大数据量够不够 “大”固然重要，然而我们更应关注的是大数据是否“通用共享”——我们是否可以在开放的平台里，利用大数据挖掘有用的资源，这挑战了中国大数据封闭状态的现状。通用共享数据平台的基础就是标准接口的建设。如果标准接口没有做好，大家只是在自己的特殊专有领域圈数据的话，一定会来重复的浪费。

　　互联网Internet的最早起源于美国国防部高级研究计划署DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency)的前身ARPAnet， ARPAnet在技术上的一个重大贡献是TCP/IP协议的开发和使用，建立了互联网的互通共享的标准，从而为互联网的商业化发展奠定了基础。由于世界性的互通共享带来的巨大客户数，商业机构很快发现了它的巨大潜力，各种互联网商业创新和应用也随之蓬勃发展。

　　互联网发展就是一个通用标准商业化成功的很好的例子。上个世纪70至80年代，IBM公司投入巨资研发的专用网络系统SNA(系统网络体系)，虽然能够支持用户使用IBM各机型建造大型网络系统，但是这种的封闭式的专用网络系统不利于世界范围多厂商系统和用户互通共享，依然在互联网的浪潮中消亡。温故而知新，我们应该从IBM专用网络SNA败给互联网的历史中吸取教训。

　　在互联网和大数据的发展已经在冲击金融行业的传统模式，目前很多政府机构和公用事业机构出于保护自身利益的原因，不开放数据资源共享，短期看这种不开放是有利于小家的利益;但从长远来看，不利于社会化发展，不利于大家的利益。所以，推动大数据商业发展，需要监管机构的建立金融服务标准化规范以及大数据接口标准，从而解决金融机构通过安全共享标准化的大数据，实现薄利多销，让利给客户，做大做强金融业务。有了标准化的大数据，于我们中小保险公司，有利于从社会化的数据中挖掘客户行为与情感信息，有利于传统商业模式和创新数据商业模式的结合，有利于我们对客户的信息管理;于整个金融行业，有利于减少大数据挖掘成本，有利于减少重复开发带来的资源浪费，更有利于打破行业壁垒，实现跨界创新。

　　信用评分体系——大数据在金融行业的应用

　　大数据时代对中国金融业来说既是机遇，又面临多重的挑战，所以建立完善的信用制度是十分必要的，因为金融体系的基础是信用。尤其在保险和银行金融等方面，通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。这种对社会所有人做信用评分的应用，可以规范客户重视信用行为，让金融机构和企业能够利用数据信息做多种薄利多销的商业服务，真正做到让利给客户，同时企业也有合理利润来维持长期健康发展，不被不良信用的行为所害。

　　我们国家在信用体系的建设还未完善，每一家金融机构在客户评分上会浪费很多社会资源。信用评分的工作由银行信贷员完成，只利用传统数据来考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产和负债等。如果社会建立起统一的信用评分体系，从大数据的角度，对于金融行业，会有非常好的业务利用价值：可以增加更多的变量，提高模型的精准度，满足信用评价的需求。在美国，每个人都有完整的信用评分，这是一个利用大数据建立的非常好的体制：它不仅建立了良好的社会约束能力，让人们自发地约束自己的经济行为，包括按时还信用卡账单，及时缴纳水电费等等;更直接地，它让金融机构节省了很多资源，像是否该给一个客户贷款、贷多少的这一类问题变的简单，因为从客户的信用评分上就可以直接、准确地作出评级;同样的，保险公司也参考客户的信用评分来承保和理赔。

　　全民电子病历系统——社会化大数据的建立

　　建立全民电子病历系统也会让保险行业受益。保险公司在承保客户之前，为了能够降低风险，会要求客户接受体检。但是国内大部分客户并不愿意到指定体检中心进行体检，因为又远、又浪费时间。建立全民统一标准的病历档案系统，可以提供医疗机构和保险公司查询客户的病历数据。这种全民统一标准的病历数据应用不仅可以减少重复性检查化验，减少片面病历信息误导，减少资源浪费，更重要的是，保险公司可以利用该数据平台做快速的、无体检的核保，方便了客户，也为保险公司减少了承保成本，从而更好地服务更多客户。

　　美国的大数据产业已经创造了巨大的经济价值。大数据已经对美国健康医疗、公共管理、个人位置数据、零售业及制造业等五个领域产生重大的经济效应。资料表明，其中，在医疗领域，每年大数据的应用产生3000亿美元的潜在价值。如果我国实现每个人都有统一的电子病历，第一，可以大幅减少客户做重复性检查的浪费;第二，保险公司可以被授权查询该健康数据平台，迅速查看该客户是否有疾病史，若无，则立即进行承保出单，方便客户。这将是很好的大数据应用，在降低风险的同时，给客户带来的便利，产生良好的社会效益。

　　由此看来，单一金融机构不利用社会化通用共享的数据体系，是很难实现薄利多销，做大做强，客户与企业双赢的成就。如果建立这三项社会化体系，中国社会的大数据将进入大发展阶段，创造巨大商业应用价值。

　　结语

　　传统的数据应用，是代数模式，像“x + y = z”适用于简单变量的业务处理情况。但实际上，很多的业务数据和业务变量是很复杂的;大数据的方法是一个统计模式的解决办法，是一个突破，从这个角度来看，大数据的应用要共享、大量、全面，才会比抽样分析和代数模式描述的更准确。大数据应用的创新除了需要技术的研发之外，更重要的是平台环境的建设，具体来说，是指数据互通要有标准接口，共享资源管理，建立信用体系，这样，才会支撑金融行业在互联网平台上大创新，创造巨大社会价值和商业价值。

(本文不涉密)
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