金融行业的数字化使高级分析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术能够渗透并改变金融机构在市场上的竞争方式。大公司正在采用这些技术来执行数字化转型、满足消费者需求并增加盈收。虽然大多数公司都在存储新的有价值的数据，但他们不一定确定如何最大限度地发挥其价值，因为数据是非结构化的或未在公司内部捕获。

随着金融行业迅速转向数据驱动优化，企业必须以深思熟虑和全面的方式应对这些变化。满足数字化转型高级分析需求的高效技术解决方案将使金融组织能够充分利用非结构化和海量数据的能力，发现竞争优势并推动新的市场机遇。

但首先，组织必须了解大数据技术解决方案的价值及其对客户和业务流程的意义。

什么是金融大数据？

金融大数据是指可用于预测客户行为并为银行和金融机构制定策略的 PB 级结构化和非结构化数据。

金融业产生大量数据。结构化数据是组织内管理的信息，以提供关键的决策洞察力。非结构化数据以越来越多的方式存在于多个来源中，并提供了重要的分析机会。

每天有数十亿美元在全球市场上流动，分析师负责精确、安全和快速地监控这些数据，以建立预测、发现模式和制定预测策略。这些数据的价值在很大程度上取决于它是如何收集、处理、存储和解释的。由于遗留系统在复杂和没有重要的 IT 参与的情况下无法支持非结构化和孤立的数据，因此分析师越来越多地采用云数据解决方案。

基于云的大数据解决方案不仅可以降低寿命有限的内部部署硬件的成本，还可以提高可扩展性和灵活性，在所有业务应用程序中集成安全性，更重要的是可获得更有效的大数据和分析方法。

凭借分析各种数据集的能力，金融公司可以就改进客户服务、预防欺诈、更好地定位客户、最佳渠道绩效和风险敞口评估等用途做出明智的决策。

大数据如何彻底改变金融--金融大数据的8大价值

金融机构并非数字化领域的原生机构，它们必须经历一个需要行为和技术变革的长期转换过程。过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。因此，大数据分析不仅成功地改变了单个业务流程，还改变了整个金融服务部门。

1.实时股市洞察

机器学习正在改变贸易和投资。大数据现在可以考虑可能影响股市的政治和社会趋势，而不是简单地分析股票价格。机器学习实时监控趋势，使分析师能够编译和评估适当的数据并做出明智的决策。

2.欺诈检测和预防

在大数据的推动下，机器学习在欺诈检测和预防方面发挥着重要作用。信用卡曾经带来的安全风险已通过解释购买模式的分析得到缓解。现在，当安全且有价值的信用卡信息被盗时，银行可以立即冻结卡片和交易，并通知客户安全威胁。

3.准确的风险分析

投资和贷款等重大财务决策现在依赖于无偏见的机器学习。基于预测分析的计算决策考虑了经济、客户细分和商业资本等方方面面，以识别潜在风险，如不良投资或付款人。

4.大数据在金融领域的应用

金融公司现在有能力在用例中利用大数据，例如通过数据驱动的报价产生新的收入流，向客户提供个性化建议，提高效率以推动竞争优势，以及为客户提供更强的安全性和更好的服务。许多金融公司已经在正确地使用大数据并取得立竿见影的效果。

5.增加收入和客户满意度

部分公司已经能够运用大数据解决方案的开发分析平台，预测客户的行为支付。通过深入了解客户的行为，公司可以缩短付款延迟并产生更多现金，同时提高客户满意度。

6.加快手动流程

数据集成解决方案能够随着业务需求的变化而扩展。每天访问所有交易的完整画面，使Qudos 银行等信用卡公司能够自动化手动流程，节省 IT 员工的工作时间，并深入了解客户的日常交易。

7.简化的工作流程和可靠的系统处理

银行业不断增长的数据量正在通过统一的集成平台实现核心银行数据和应用系统的现代化。与简化的工作流程和可靠的处理系统相匹配。

8.分析财务业绩并控制增长

每年有数千个任务和数十个业务部门，分析财务绩效和控制公司员工之间的增长可能很复杂。数据集成流程能够自动执行日常报告，帮助 IT 部门提高工作效率，并允许业务用户轻松访问和分析关键信息。

金融领域的四大大数据挑战

随着越来越多的非结构化和结构化源快速生成大数据，遗留数据系统越来越不能处理数据所依赖的数量、速度和多样性。管理层越来越依赖于建立适当的流程、启用强大的技术以及能够从信息中提取洞察力。

该技术已经可以解决这些挑战，但是，公司需要了解如何管理大数据，使组织与新技术计划保持一致，并克服普遍的组织阻力。出于多种原因，与金融相关的大数据的具体挑战比其他行业要复杂一些。

1. 监管要求

金融业面临着严格的监管要求，例如交易账簿基本面审查，这些要求管理对关键数据的访问并要求加速报告。创新的大数据技术使金融机构能够以具有成本效益的方式扩大风险管理，而改进的指标和报告有助于转换数据以进行分析处理以提供所需的洞察力。

2. 数据安全

随着黑客和高级持续威胁的兴起，数据治理措施对于减轻与金融服务行业相关的风险至关重要。大数据管理工具可确保数据安全和受到保护，并立即检测到可疑活动。

3. 数据质量

金融公司想要做的不仅仅是存储他们的数据，他们想要使用它。因为数据来自许多不同的系统，所以它并不总是一致的，并且对数据治理构成了障碍。数据治理解决方案可确保信息准确、可用且安全。

同时，实时分析工具提供大数据存储的访问、准确性和速度，以帮助组织获得高质量的洞察力，并使他们能够推出新产品、服务产品和功能。

4. 数据孤岛

财务数据来自多种来源，例如员工文档、电子邮件、企业应用程序等。合并和协调大数据需要数据集成工具来简化存储和访问过程。

大数据解决方案和云协同工作，以应对和解决行业中的这些紧迫挑战。随着越来越多的金融机构采用云解决方案，它们将成为金融市场更强有力的迹象，表明大数据解决方案不仅有益于 IT 用例，而且有益于业务应用。

如何开始在金融领域使用大数据

大型金融公司为采用大数据铺平了道路，并证明了大数据解决方案是真实的。每个金融公司都处于自己的大数据应用和成熟度水平，但全面采用的核心驱动力源自同一个问题：“数据如何解决我们的首要业务问题？”

无论核心问题是客户体验、运营优化还是改进业务流程，金融组织都必须采取某些步骤来全面接受大数据和基于云的解决方案的数据驱动转型。

1. 定义数据策略

定义数据策略应始终从业务目标开始。全面的战略将跨越所有部门以及合作伙伴网络。公司必须检查他们的数据走向和增长的方向，而不是专注于短期的临时修复。

2. 选择合适的平台

每个企业的需求都不同。选择既灵活又可扩展的云数据平台将使组织能够在实时处理数据的同时收集尽可能多的数据。

更重要的是，金融部门需要采用一个专门从事安全领域的平台。在粒度级别跟踪数据并确保关键参与者可以访问有价值的信息将决定数据策略的成败。

3. 从一个问题开始

大数据有很多功能。一次识别和应对一个业务挑战，并从一种解决方案扩展到另一种解决方案，使大数据技术的应用具有凝聚力和现实性。随着时间的推移，可以轻松构建和扩展基本用例。

金融行业大数据解决方案

数据正在成为金融组织的第二货币，他们需要合适的工具来将其货币化。随着大公司继续全面采用大数据解决方案，新技术产品将提供具有成本效益的解决方案，使大小公司都能获得创新和强大的竞争优势。

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