大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业中的应用与挑战
大数据在金融行业中的应用与挑战随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业不可或缺的重要资源，尤其在金融行业。
大数据的应用给金融行业带来了巨大的变革，但同时也面临着一系列的挑战。
本文将从应用和挑战两个方面对大数据在金融行业中的情况进行探讨。
一、大数据在金融行业中的应用1. 风险管理金融行业是一个风险高度集中的行业，而大数据的应用可以大大提高风险管理的效率和准确性。
通过对大量的金融数据进行分析，可以更好地评估各类风险，并及时采取相应的措施进行管理。
例如，通过大数据技术可以快速识别出风险事件，并利用无人机等工具实现较为准确的风险评估。
2. 客户分析金融机构通过大数据技术可以对客户数据进行深入分析，了解客户的需求和偏好，并根据分析结果为客户提供更为个性化和精准的服务。
通过挖掘客户数据，金融机构可以了解客户的消费习惯、投资偏好等信息，从而更好地满足客户的需求。
3. 营销决策大数据可以帮助金融机构做出更加科学和准确的营销决策。
通过对大数据的分析，金融机构可以了解不同市场的需求和特点，优化产品策略，提高市场竞争力。
同时，大数据还可以帮助金融机构实现精准营销，根据客户的特征和需求，向他们推送个性化的产品和服务。
二、大数据在金融行业中面临的挑战1. 数据安全金融行业所处理的数据涉及个人隐私和重要财务信息，因此数据安全问题成为了大数据应用面临的首要挑战。
金融机构需要制定严格的数据安全管理政策，加强对数据的保护和监控，防止数据泄露和滥用的风险。
2. 数据质量大数据的应用需要大量的数据支持，而数据质量直接影响到应用效果的准确性和可靠性。
金融机构需要面对数据质量的挑战，包括数据准确性、数据完整性等问题。
金融机构需要加强数据的清洗和整理工作，提高数据质量。
3. 技术人才大数据应用需要专业的技术人才来进行数据分析和处理，而金融行业当前面临着大数据人才短缺的问题。
金融机构需要积极引进和培养相关专业人才，提高大数据分析和应用的能力。
大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战一、引言在当今信息时代，大数据技术得到了广泛应用，金融行业也不例外。
大数据分析技术，依靠海量数据的分析和优化，可以提高金融行业的效率、减轻风险并加强安全性。
本文将介绍大数据在金融行业的应用与挑战。
二、大数据在金融行业的应用1. 风险控制大数据分析技术可以对大量数据进行检索和分析，保证随时了解与金融业务相关的市场风险与信用风险。
根据过去的数据和未来趋势进行分析，银行可以识别高风险客户、判断信用贷款申请人的违约率，并进行预测性分析，更好地进行风险控制。
2. 金融营销大数据分析技术可以基于客户数据及其交易行为建立模型，帮助银行更好地理解客户需求，制定更合理的金融产品和服务计划，提升客户满意度，从而实现增加销售业绩的目标。
3. 反欺诈和防止洗钱行为大数据分析技术可以通过分析交易记录和客户行为特征，有效地识别潜在的欺诈行为和洗钱行为，提高数据分析的准确性和效率，同时，建立反欺诈和反洗钱的预警体系，从而有效地防止违法行为的发生，保护客户资产。
4. 自动化投资和交易金融行业的大数据分析技术可以帮助银行分析交易市场及股票市场的变化，预测价格走势，并自动生成交易指令。
银行的自动化投资和交易系统也很大程度上减少了人为错误和操作风险。
5. 金融管理控制通过大量数据分析，可以优化业务流程，提高金融交易的效率、可管理性、可控性、可追溯性，实现银行行业的风险控制和内部监管管理，保护客户利益和银行的声誉。
三、大数据在金融行业的挑战1. 数据安全和隐私保护金融行业涉及到客户的敏感信息，如金融账户、身份证号码、银行账户等。
如何保护用户的隐私和数据的安全是金融机构在大数据应用中必须考虑的问题。
金融机构应根据相关法律法规进行数据隐私保护，建立完善的数据安全机制。
2. 处理海量数据在大数据时代，银行所面临的海量数据，需要引入新的技术手段，以加快数据的处理速度和提高数据挖掘效率。
因此，银行需要投入大量人力、物力、财力和技术力量，开发先进的算法和平台。
大数据在金融行业中的应用与挑战
大数据在金融行业中的应用与挑战一、引言随着互联网的蓬勃发展，数据量正在以惊人速度增长，这使得大数据技术被越来越多的行业所采用。
其中，金融行业是大数据应用的主要领域之一。
金融行业所处理的数据涉及到消费者的交易数据、信用评估数据、市场数据等，这些数据对于银行、保险、证券等金融机构的业务运营和风险控制具有至关重要的影响。
二、大数据在金融行业中的应用1. 风险管理在金融行业，风险控制是至关重要的，它可以帮助金融机构保护自身资产和客户资产。
为了有效地管理风险，金融机构需要收集大量数据并应用数据挖掘、机器学习等技术，从而识别、分析和监测市场、信贷和操作风险。
这些大数据技术可以帮助金融机构更好地评估和管理风险，从而提高整个行业的稳定性。
2. 信用评估在金融行业中，信用评估是非常重要的一项工作。
在借贷、信用卡申请和保险等领域，金融机构需要评估客户的信用状况。
数据分析可以帮助金融机构评估客户的信用风险。
评估客户风险所使用的数据包括客户的信用历史、财务情况、收入来源和将来的信用潜力等。
通过整合这些数据，金融机构可以更好地评估客户的信用风险，决定是否批准贷款或发放信用卡等。
3. 客户需求分析在金融行业中，客户需求的分析是非常重要的。
通过收集客户数据，金融机构可以识别客户的需求并为客户提供更好的服务。
客户需求分析可以通过收集和分析客户的交易历史、购买习惯、投资偏好等数据来实现。
这些数据可以帮助金融机构在服务和产品方面更好地满足客户的需求，提高客户满意度，促进客户忠诚度的提高。
4. 营销和推广大数据分析还可以帮助金融机构开展更有效的营销和推广活动。
通过收集和分析客户的数据，机构可以更好地了解客户的需求和兴趣，设计推广活动更准确地满足客户的需求。
同时，金融机构可以根据收集的数据针对不同客户群体制定不同的营销和推广策略，提高广告推广的精准性和效果，增加金融机构的收入。
三、大数据在金融行业中的挑战1. 数据安全金融机构所处理的数据以及金融交易等都是非常敏感的。
大数据在金融行业的应用
大数据在金融行业的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术在金融行业的应用越来越广泛。
大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，为金融机构提供了更精准、高效的决策支持，助力金融行业实现数字化转型。
本文将从大数据在金融行业的应用现状、优势和挑战等方面展开探讨。
一、大数据在金融行业的应用现状随着金融业务的不断扩张和金融科技的快速发展，金融机构每天都会产生海量的数据，包括客户交易数据、风险数据、市场数据等。
如何高效地管理和利用这些数据成为金融机构面临的重要问题。
大数据技术的出现为金融行业提供了解决方案。
在金融行业，大数据应用主要集中在以下几个方面：1. 风险管理：金融机构通过大数据技术对客户的信用、交易记录等数据进行分析，建立风险模型，实现对风险的实时监控和预警，提高风险管理的精准度和效率。
2. 金融营销：利用大数据技术，金融机构可以更好地了解客户的需求和行为习惯，精准推送个性化的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
3. 交易监控：大数据技术可以帮助金融机构实现对交易数据的实时监控和分析，发现异常交易行为，防范金融风险，维护金融市场的稳定和安全。
4. 信贷评估：通过大数据技术对客户的个人信息、信用记录等数据进行分析，金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率。
5. 产品创新：大数据技术可以帮助金融机构分析市场趋势和客户需求，快速推出符合市场需求的金融产品，提升竞争力和创新能力。
二、大数据在金融行业的优势大数据技术在金融行业的应用具有以下优势：1. 数据处理能力强：大数据技术可以快速处理海量的结构化和非结构化数据，实现对数据的高效管理和分析，为金融机构提供更全面、准确的信息支持。
2. 决策支持更精准：通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户需求和市场变化，制定更科学、精准的决策，提高业务运营效率和风险控制能力。
3. 个性化服务更优质：大数据技术可以帮助金融机构实现对客户的精准画像，提供个性化的金融产品和服务，提升客户体验和满意度。
大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战随着信息技术的发展和数据存储能力的不断提升，大数据在各个行业中的应用日益广泛，金融行业也不例外。
大数据在金融行业中的应用可以帮助银行、保险公司和其他金融机构更好地理解市场需求、提高业务效率、降低风险等。
然而，大数据应用也面临着一系列的挑战和问题。
一、大数据在金融行业的应用大数据对于金融行业来说意义重大，可以实现以下几个方面的应用：1.风险管理：金融业务中的风险管理是至关重要的，大数据可以帮助金融机构更好地分析、量化和预测风险。
通过分析大量的历史数据和实时数据，金融机构可以更准确地评估风险，并及时采取相应的措施进行风险控制。
2.智能金融产品：大数据可以帮助金融机构开发智能金融产品，实现个性化定制和精准营销。
通过分析客户的个人信息、消费行为和喜好，金融机构可以为客户提供更加符合其需求的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3.精准营销：金融机构可以利用大数据分析客户的行为模式和偏好，实施精准的市场推广和营销策略。
通过分析客户的消费习惯和兴趣偏好，金融机构可以选择更适合的渠道和方式进行推广，提高市场响应率和效果。
4.防范欺诈：大数据可以帮助金融机构更好地防范欺诈行为。
通过分析客户的历史交易记录和行为模式，金融机构可以及时发现可疑交易和欺诈行为，并采取相应的措施进行防范和打击。
二、大数据应用的挑战与问题虽然大数据在金融行业的应用前景广阔，但也面临一些挑战和问题：1.数据隐私和安全：金融行业涉及大量的敏感数据，包括客户的个人信息、财务数据等，这些数据需要受到严格的保护。
因此，金融机构在应用大数据的过程中，需要保证数据的隐私和安全，加强数据保护措施，防止数据泄露和滥用。
2.数据质量和准确性：金融行业的数据来源繁多，包括银行、证券公司、信用卡公司等多个渠道的数据。
如何保证数据的质量和准确性是一个重要的问题。
不准确、不完整的数据可能会导致分析结果的偏差，影响金融机构的决策效果。
3.数据分析和应用能力：大数据分析需要具备专业的技术和分析能力。
大数据技术在金融行业的运用及其挑战
大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系，保证数据的真实性、完整性及准确性； (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段，提高数据质量； (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范，保证数据在不同系统、部门之间的一致性； (14)9.1.4 强化数据治理，对数据质量进行持续监控和评估。
大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
在金融行业，大数据的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据在金融行业的应用以及面临的挑战。
一、大数据在金融行业的应用1. 风险管理金融行业面临着各种各样的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据技术可以帮助金融机构更好地识别、评估和管理这些风险。
通过对大量的数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而提前预警和应对风险。
2. 个性化推荐金融机构可以通过大数据技术对客户的消费行为、偏好等进行分析，从而为客户提供个性化的产品和服务。
比如，银行可以根据客户的消费习惯推荐适合他们的信用卡或理财产品，保险公司可以根据客户的风险偏好推荐适合他们的保险产品。
3. 欺诈检测金融欺诈是一个严重的问题，给金融机构和客户带来了巨大的损失。
大数据技术可以通过对大量的交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
比如，通过对客户的交易模式、地理位置等进行分析，可以发现异常的交易行为，及时采取措施防止欺诈发生。
4. 金融市场预测金融市场的波动性很大，投资者需要准确的市场预测来指导投资决策。
大数据技术可以通过对大量的市场数据进行分析，预测金融市场的走势。
比如，通过对股票交易数据、新闻报道等进行分析，可以预测股票的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
二、大数据在金融行业面临的挑战1. 数据安全金融行业涉及大量的敏感数据，如客户的个人信息、交易记录等。
大数据技术的应用给数据安全带来了新的挑战。
金融机构需要加强对数据的保护，防止数据泄露和被黑客攻击。
2. 数据质量大数据技术需要处理大量的数据，但是数据的质量往往难以保证。
数据的准确性、完整性等问题会影响到分析结果的准确性。
金融机构需要建立完善的数据质量管理机制，确保数据的准确性和可靠性。
3. 人才需求大数据技术的应用需要专业的人才来进行数据分析和挖掘。
然而，目前金融行业对于大数据人才的需求远远超过供给。
大数据对金融行业的影响与挑战
大数据对金融行业的影响与挑战随着科技的不断进步，互联网的普及以及移动设备的普遍应用，大数据正逐渐成为各行各业获取价值的重要资产之一。
金融行业作为数据量最大、风险最高的行业之一，大数据对其产生了深远的影响，并带来了诸多挑战。
本文将探讨大数据对金融行业的影响与挑战，并分析如何应对这些挑战。
一、大数据对金融行业的影响1. 提升决策效率：大数据分析能够帮助金融机构更准确地了解客户需求、市场趋势和风险状况，从而帮助决策者做出更明智的决策。
通过对大数据的挖掘和分析，金融行业能够提前预测市场波动、客户流失等情况，并及时采取相应措施。
2. 提供个性化服务：大数据分析使金融机构能够准确了解每个客户的需求和偏好，通过个性化的推荐和定制化的产品满足客户的特殊需求，提高客户的满意度和忠诚度。
同时，金融机构还可以通过大数据分析优化风控体系，提供个性化的信贷服务，降低风险。
3. 检测欺诈风险：大数据分析可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为。
通过分析客户的交易数据、通信记录等信息，金融机构可以发现异常模式，及时发出风险警示，并采取相应的防范措施，减少金融欺诈带来的损失。
4. 优化运营效率：大数据分析可以帮助金融机构优化运营流程，提高运营效率。
通过对业务流程的数据挖掘和分析，金融机构可以发现瓶颈和问题所在，改进业务流程，提高运营效率，降低运营成本。
二、大数据对金融行业的挑战1. 数据安全和隐私保护：在大数据时代，金融机构需要处理大量的客户敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。
因此，数据泄露和隐私问题成为金融行业面临的一大挑战。
金融机构需要加强对数据的保护，建立安全的数据管理系统，并严格遵守相关法律法规，保障客户的数据安全和隐私权。
2. 技术人才短缺：大数据分析需要具备一定的技术和专业知识，但目前金融行业对于大数据分析人才的需求远大于供给。
金融机构需要积极培养和引进相关技术人才，提升大数据分析的能力，以应对日益激烈的市场竞争。
3. 数据质量保证：大数据分析的准确性和可靠性取决于数据的质量。
大数据在金融行业的应用和应用场景分析及挑战和对策
大数据在金融行业的应用和应用场景分析及挑战和对策随着大数据技术的发展，金融行业也开始广泛应用大数据分析和挖掘技术，以提高业务效率、降低风险和创造新的商业模式。
下面将对大数据在金融行业的应用和应用场景进行分析。
1.金融风控分析金融风控是金融行业最重要的应用场景之一、通过分析大量的交易数据、客户数据和行为数据，金融机构可以建立精准的风险模型，及时识别风险客户和异常交易，预测金融市场的变动。
利用大数据技术，金融机构可以实时监测交易风险和市场风险，增强对违规行为的监测和预警能力。
2.个性化金融推荐大数据技术可以对客户的个性化需求进行深入分析，为客户提供更加个性化的金融产品和服务推荐。
通过分析客户的信用记录、交易记录、记录等数据，可以了解客户的偏好和需求，并将相关产品和服务推荐给客户，提高客户满意度。
3.市场营销分析金融机构通过大数据分析客户的消费行为、社交网络数据等信息，可以更好地了解客户的需求和购买习惯。
通过市场营销分析，可以制定更精准的市场推广策略，针对不同的客户群体实施个性化的推广方案，提高市场营销效果。
4.虚拟货币分析随着虚拟货币的兴起，大数据技术可以帮助金融机构对虚拟货币的交易数据进行分析，评估虚拟货币市场的风险和潜力。
通过大数据分析，可以挖掘虚拟货币市场的交易规律和趋势，提供投资决策的参考。
虽然大数据在金融行业应用广泛，但也面临一些挑战。
首先，数据质量和数据安全是金融行业大数据应用的两个主要问题。
金融数据的质量对于分析结果的准确性和可靠性至关重要，在数据收集和清洗过程中需要保证数据的完整性和准确性。
此外，金融数据涉及个人隐私，保障客户数据的安全和隐私是金融机构的重要责任。
其次，大数据分析的技术和人才需求也是金融行业面临的挑战。
大数据分析需要具备数据分析和挖掘技术的人才，而这样的人才在金融行业还比较匮乏。
同时，大数据分析技术也在不断发展，金融机构需要不断跟进新技术，培养相关人才。
针对以上挑战，金融行业可以采取多种对策来应对。
大数据在金融行业中的挑战和机遇
大数据在金融行业中的挑战和机遇随着技术的发展，当今世界进入到了一个大数据的时代。
大数据的出现给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战，尤其是在金融行业中，大数据的应用和影响更是深远。
在这篇文章中，我们将探讨大数据在金融行业中所带来的挑战和机遇。
一、挑战1、技术难度大大数据技术的复杂程度和技术难度带来了极大的挑战。
特别是金融行业的实时交易量和数据密度极高，这要求大数据技术必须能够处理成千上万的数据实时分析和决策。
要做到这一点是非常困难的。
2、数据安全保障问题金融行业的数据存在大量的敏感信息，包括个人身份信息，账号信息和其他机密数据等。
如果这些信息泄露或丢失，对金融机构将会有巨大的伤害。
因此，大数据解决方案必须能够保护这些敏感数据的安全，这也给大数据创造带来了巨大的挑战。
3、知识和技能的缺乏大数据技术需要大量的知识和技能，这包括数据整合，数据处理和分析，数据可视化等技术都需要大量的专业知识和技能。
在金融行业中，许多机构没有足够的人才和专业知识来开发和实施大数据解决方案，这也是一个巨大的挑战。
二、机遇1、数据分析大数据技术能够快速地分析金融市场数据，并将结果呈现给分析师和交易员。
这将使他们能够更快地做出决策，并研究对决策产生的影响，以此来增加交易成功率。
2、风险管理大数据技术能够通过对客户数据进行分析来减少风险。
例如，对于银行而言，通过对客户信用卡的使用模式和信用评级进行分析，可以更好地预测逾期款项。
3、客户服务大数据技术能够为客户提供更好、更个性化的服务。
通过对客户的数据进行分析，金融机构能够更好地了解客户的需求并提供更好的服务。
4、产品优化大数据技术能够帮助金融机构改进产品，增强市场竞争力。
通过对客户需求和市场趋势的分析，金融机构可以更好地定制他们的产品，并提供更符合市场需求的产品。
5、成本削减大数据技术能够通过优化流程来降低成本。
例如，对于一家银行而言，利用大数据技术可以自动化和优化人工审核过程，从而大幅降低审核成本。
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大数据在金融行业的应用与挑战作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。
摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。
关键词：大数据，金融1.大数据概述1.1.什么是大数据大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。
2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。
1.2.大数据的特征大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价值（Value）。
阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。
图1 大数据体系架构框架5V特征1.3.大数据的发展趋势随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。
Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。
大数据成为全球IT支出新的增长点，如图2所示。
Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。
大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
图2 Wikibon全球大数据市场规模测算全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。
企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。
全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，如图3所示。
图3 Wikibon全球大数据市场结构测算2.大数据金融随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。
麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。
以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。
一直以来，金融企业对数据的重视程度非常高。
随着移动互联网发展各种务和服多样化市场整体规模扩大。
对于数据分析带来的主要业务价值，大量参加调研的金融企业表示，大数据分析的价值是可以根据商业分析实现更加智能的业务决策，让企业战略制定更加理性化。
依靠有前瞻性的决策，实现生产过程中资源更优化的分配，能够根据市场变化迅速做出调整，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
2.1.金融数据的类型金融数据从数据类型上进行划分，大致可以分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据三大类。
（1）结构化数据。
结构化的数据来源自金融企业运营数据仓储(ODS)和数据仓库(EDW)。
EDW为企业提供分析决策服务，ODS主要实现企业数据整合、共享和准实时运营监控等功能。
而通过Hadoop等组件的应用可以将数月前甚至几年前的历史数据进行迁移保存。
在分布式存储结构下，结构化数据的存储计算可以得到巨大的改善，可对海量离线数据进行离线分析，将离线数据优势最大化，为金融企业用户打造立体用户画像提供最全面的数据支撑。
（2）半结构化数据。
半结构化数据的整合在数据整合中是最为复杂的。
金融企业可对接来源于外部单位所提供的不同类型数据库或Excel等的数据。
“打通”多源异构的数据是项目中遇到的最困难的部分，数据整合完毕可快速进行建模分析。
（3）非结构化数据。
金融行业对于非结构化的处理的方法还是比较原始的。
非结构化数据涵盖的范围比较广泛，有新闻，视频，图片以及社交网络等数据。
2.2.大数据金融的技术实现金融数据一般具有“流数据”的特征，需要在短时间内快速处理。
与其他行业相比，金融具有逻辑关系紧密、处理实时性要求高、可展示性需求强等特征，通常需要以下几类关键技术。
（1）数据分析技术。
包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术，主要应用在用户信用分析、用户聚类分析、用户特征分析、产品关联分析、营销分析等方面。
金融系统安全性、稳定性和实时性要求比较高，对大数据计算处理能力也要求非常高。
（2）数据管理技术。
包括关系型和非关系型数据管理技术、数据融合和集成技术、数据抽取技术、数据清洗和转换等技术。
金融行业对数据的实时处理能力要求非常高，需要灵活地进行数据转换配置和任务配置。
（3）数据处理技术。
包括分布式计算、内存计算技术、流处理技术等。
通过新型数据处理技术更有效地利用软硬件资源，在降低IT投入、维护成本和物理能耗的同事，提供更为稳定、强大的数据处理能力。
（4）数据展现技术。
包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技术等。
主要用于金融产品健康度监视、产品发展趋势监视、客户价值监视、反洗钱反欺预警等方面。
2.3.大数据金融的场景应用任何技术的应用都是基于需求产生的，大数据金融的应用也是由金融行业的业务驱动而衍生出来的。
具体的应用分类也没有统一的标准。
以金融行业最具代表性的银行为例，根据业务驱动应用场景大致可分为精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新等五个方面，如图4所示。
（1）精准营销：互联网时代的银行在互联网的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
（2）风险控制：应用大数据技术，可以统一管理金融企业内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。
内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
（3）改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
（4）服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强金融企业业务核心竞争力。
（5）产品创新：通过高端数据分析和综合化数据分享，有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。
图4 金融大数据业务驱动2.3.场景实例2.3.1.客户全景画像客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。
其中个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等。
以银行为例，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论，所以还需要引入外部数据源，包括：运营商数据、主流电商网站数据、上网痕迹数据、SNS软件、生活圈子、网络应用等，从而丰富用户标签，构建一起全面的客户画像，如下图5所示。
图5 大数据客户全景画像- 9-2.3.2.客户服务优化通过大数据，金融企业可监控各种市场推广运作情况，将客户行为转化为咨询流，从中分析客户的个性特征、风险偏好，了解客户的金融往来习惯及使用行为，进一步分析及预测客户潜在的需求，将精准行销扩展至服务的创新与优化。
图6 个性服务优化过程以银行为例，通过大数据资料库，可对下辖分子机构服务柜台及摆设、理财区装饰、甚至座位的设计，依照资料库中机构所在地的人口特征、年龄及交易量复杂度等数据，以及客户在网站、手机银行、微信银行等软件使用习惯进行分析，为客户提供个性化的服务。
如：➢针对高领客户比例偏高的机构，即考虑新增矮柜服务窗口并提供大屏幕显示器提醒；➢面对顾客对网银、手机银行的使用习惯，将浏览率高的栏目与浏览率低的栏目进行重新排版设计，以提升客户使用率及忠诚度的目的；➢根据不同人群在网络、手机APP访问的记录行为，分析其关注资讯的不同（页面浏览时间，次数，频率等），提供不同需求的咨询和服务。
2.3.3.征信数据分析大数据的分析对于风险控制有着重要意义，金融机构可通过对工商、税务、司法、公安、行政、运营商、航旅、教育、银联、第三方等多方机构信息进行数据分析，加工碎片数据，形成整合视图，进行风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展金融业务。
图7 互联网大数据征信平台同时，在交易欺诈防控中，可以利用银行持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析，如下图8所示。
图8 银行卡交易报告通过使用各类数据项，进行机器学习和集成学习，从而产生信用评分。
图 9 征信评分雷达3.大数据金融存在的挑战3.1.数据的几何级增长，整合困难目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，再我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业和医保、社保、海关等重要领域，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。
据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB 以上，同比增长90%，预计到2020 年这一数值将超过8000EB 。
以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB 的数据，数据强度高踞各行业之首。
但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见身份属性信用记录履约能力行为特质社交影响评分雷达图标准测评用户肘”。
3.2.数据安全的保障安全与隐私问题是大数据发展过程中的一个关键问题，多项实际案例表明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私。
实际上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄露，保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得到的知识。
与当前的其他信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临安全风险，主要包括数据管理风险和数据运营风险。
这里一方面需要技术手段的保护，同时需相关法律法规的完善和金融企业自身的自律。
3.3.大数据标准规范的制定要实现数据的互联互通，必须包含两个条件，其中互联是技术体系标准，互通是数据体系标准。
实现互联可以要求系统使用标准化接口，而实现互通则需要围绕产业链建立跨行业的数据标准结构。