金融行業的數字化使高級分析、機器學習、人工智能、大數據和云等技術能夠滲透并改變金融機構在市場上的競爭方式。大公司正在采用這些技術來執行數字化轉型、滿足消費者需求并增加盈收。雖然大多數公司都在存儲新的有價值的數據，但他們不一定確定如何最大限度地發揮其價值，因為數據是非結構化的或未在公司內部捕獲。

隨著金融行業迅速轉向數據驅動優化，企業必須以深思熟慮和全面的方式應對這些變化。滿足數字化轉型高級分析需求的高效技術解決方案將使金融組織能夠充分利用非結構化和海量數據的能力，發現競爭優勢并推動新的市場機遇。

但首先，組織必須了解大數據技術解決方案的價值及其對客戶和業務流程的意義。

什么是金融大數據？

金融大數據是指可用于預測客戶行為并為銀行和金融機構制定策略的 PB 級結構化和非結構化數據。

金融業產生大量數據。結構化數據是組織內管理的信息，以提供關鍵的決策洞察力。非結構化數據以越來越多的方式存在于多個來源中，并提供了重要的分析機會。

每天有數十億美元在全球市場上流動，分析師負責精確、安全和快速地監控這些數據，以建立預測、發現模式和制定預測策略。這些數據的價值在很大程度上取決于它是如何收集、處理、存儲和解釋的。由于遺留系統在復雜和沒有重要的 IT 參與的情況下無法支持非結構化和孤立的數據，因此分析師越來越多地采用云數據解決方案。

基于云的大數據解決方案不僅可以降低壽命有限的內部部署硬件的成本，還可以提高可擴展性和靈活性，在所有業務應用程序中集成安全性，更重要的是可獲得更有效的大數據和分析方法。

憑借分析各種數據集的能力，金融公司可以就改進客戶服務、預防欺詐、更好地定位客戶、最佳渠道績效和風險敞口評估等用途做出明智的決策。

大數據如何徹底改變金融--金融大數據的8大價值

金融機構并非數字化領域的原生機構，它們必須經歷一個需要行為和技術變革的長期轉換過程。過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。因此，大數據分析不僅成功地改變了單個業務流程，還改變了整個金融服務部門。

1.實時股市洞察

機器學習正在改變貿易和投資。大數據現在可以考慮可能影響股市的政治和社會趨勢，而不是簡單地分析股票價格。機器學習實時監控趨勢，使分析師能夠編譯和評估適當的數據并做出明智的決策。

2.欺詐檢測和預防

在大數據的推動下，機器學習在欺詐檢測和預防方面發揮著重要作用。信用卡曾經帶來的安全風險已通過解釋購買模式的分析得到緩解。現在，當安全且有價值的信用卡信息被盜時，銀行可以立即凍結卡片和交易，并通知客戶安全威脅。

3.準確的風險分析

投資和貸款等重大財務決策現在依賴于無偏見的機器學習。基于預測分析的計算決策考慮了經濟、客戶細分和商業資本等方方面面，以識別潛在風險，如不良投資或付款人。

4.大數據在金融領域的應用

金融公司現在有能力在用例中利用大數據，例如通過數據驅動的報價產生新的收入流，向客戶提供個性化建議，提高效率以推動競爭優勢，以及為客戶提供更強的安全性和更好的服務。許多金融公司已經在正確地使用大數據并取得立竿見影的效果。

5.增加收入和客戶滿意度

部分公司已經能夠運用大數據解決方案的開發分析平臺，預測客戶的行為支付。通過深入了解客戶的行為，公司可以縮短付款延遲并產生更多現金，同時提高客戶滿意度。

6.加快手動流程

數據集成解決方案能夠隨著業務需求的變化而擴展。每天訪問所有交易的完整畫面，使Qudos 銀行等信用卡公司能夠自動化手動流程，節省 IT 員工的工作時間，并深入了解客戶的日常交易。

7.簡化的工作流程和可靠的系統處理

銀行業不斷增長的數據量正在通過統一的集成平臺實現核心銀行數據和應用系統的現代化。與簡化的工作流程和可靠的處理系統相匹配。

8.分析財務業績并控制增長

每年有數千個任務和數十個業務部門，分析財務績效和控制公司員工之間的增長可能很復雜。數據集成流程能夠自動執行日常報告，幫助 IT 部門提高工作效率，并允許業務用戶輕松訪問和分析關鍵信息。

金融領域的四大大數據挑戰

隨著越來越多的非結構化和結構化源快速生成大數據，遺留數據系統越來越不能處理數據所依賴的數量、速度和多樣性。管理層越來越依賴于建立適當的流程、啟用強大的技術以及能夠從信息中提取洞察力。

該技術已經可以解決這些挑戰，但是，公司需要了解如何管理大數據，使組織與新技術計劃保持一致，并克服普遍的組織阻力。出于多種原因，與金融相關的大數據的具體挑戰比其他行業要復雜一些。

1. 監管要求

金融業面臨著嚴格的監管要求，例如交易賬簿基本面審查，這些要求管理對關鍵數據的訪問并要求加速報告。創新的大數據技術使金融機構能夠以具有成本效益的方式擴大風險管理，而改進的指標和報告有助于轉換數據以進行分析處理以提供所需的洞察力。

2. 數據安全

隨著黑客和高級持續威脅的興起，數據治理措施對于減輕與金融服務行業相關的風險至關重要。大數據管理工具可確保數據安全和受到保護，并立即檢測到可疑活動。

3. 數據質量

金融公司想要做的不僅僅是存儲他們的數據，他們想要使用它。因為數據來自許多不同的系統，所以它并不總是一致的，并且對數據治理構成了障礙。數據治理解決方案可確保信息準確、可用且安全。

同時，實時分析工具提供大數據存儲的訪問、準確性和速度，以幫助組織獲得高質量的洞察力，并使他們能夠推出新產品、服務產品和功能。

4. 數據孤島

財務數據來自多種來源，例如員工文檔、電子郵件、企業應用程序等。合并和協調大數據需要數據集成工具來簡化存儲和訪問過程。

大數據解決方案和云協同工作，以應對和解決行業中的這些緊迫挑戰。隨著越來越多的金融機構采用云解決方案，它們將成為金融市場更強有力的跡象，表明大數據解決方案不僅有益于 IT 用例，而且有益于業務應用。

如何開始在金融領域使用大數據

大型金融公司為采用大數據鋪平了道路，并證明了大數據解決方案是真實的。每個金融公司都處于自己的大數據應用和成熟度水平，但全面采用的核心驅動力源自同一個問題：“數據如何解決我們的首要業務問題？”

無論核心問題是客戶體驗、運營優化還是改進業務流程，金融組織都必須采取某些步驟來全面接受大數據和基于云的解決方案的數據驅動轉型。

1. 定義數據策略

定義數據策略應始終從業務目標開始。全面的戰略將跨越所有部門以及合作伙伴網絡。公司必須檢查他們的數據走向和增長的方向，而不是專注于短期的臨時修復。

2. 選擇合適的平臺

每個企業的需求都不同。選擇既靈活又可擴展的云數據平臺將使組織能夠在實時處理數據的同時收集盡可能多的數據。

更重要的是，金融部門需要采用一個專門從事安全領域的平臺。在粒度級別跟蹤數據并確保關鍵參與者可以訪問有價值的信息將決定數據策略的成敗。

3. 從一個問題開始

大數據有很多功能。一次識別和應對一個業務挑戰，并從一種解決方案擴展到另一種解決方案，使大數據技術的應用具有凝聚力和現實性。隨著時間的推移，可以輕松構建和擴展基本用例。

金融行業大數據解決方案

數據正在成為金融組織的第二貨幣，他們需要合適的工具來將其貨幣化。隨著大公司繼續全面采用大數據解決方案，新技術產品將提供具有成本效益的解決方案，使大小公司都能獲得創新和強大的競爭優勢。

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