大数据与金融业.pdf
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1、大数据与金融业摘要:大数据是时代的产物,数据与信息密集型的金融行业息息相关,大数据与金融行业的有机结合是大势所趋。在此,本文首先浅要介绍了大数据的概念,接着分析了大数据对银行业的机遇与挑战,再次揭示了大数据代表的共享性精神及其在金融行业的两种典型体现,最后概括性地指明金融行业的大数据战略势在必行。关键词:金融业大数据应用机遇与挑战 共享性信息技术革命堪称是改变人类社会的“第三次革命”,信息技术催生了绚丽夺目的大数据、云计算、社交网络、移动通信、互联网金融。如今,倘若你不了解它们,那么你仿佛是生活在隔绝的世外桃源;它们早已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,影响着人们生活方式、思维方式,引领着时
2、代潮流的航向。其实,它们之间是相互关联、相依而存的;就大数据而言,它并不能孤立地存在、也不能固步自封,否则它就难以成为流行的包容的技术方案或着说是思维方式。那么,我们不禁要问,什么是大数据,大数据与金融业的结合又会发生怎样的化学反应呢?一、浅析“大数据”大数据一词源于英文词汇“Big Data”。数据量庞大是大数据的显著特征,大数据时代的数据量通常能达到 100 TB 级。虽然如何定义大数据至今仍未达成一个统一的标准,但是国际权威机构IDC(国际数据公司)就曾这样定义大数据:“通常数据量大于 100TB,数据量年增率大于 60,数据采集是高速数据流,且数据包含结构化数据与非结构化数据称为大数据
3、”。那么 100TB的数据量是一个什么样的概念呢?有人曾做过这样有趣的比喻。GB 吉字节是 10亿的数量级,是地球人口的数量,我们地球大概 7GB 的人口;TB 太字节是万亿级别的,我们中国的 GDP 就是 TB 级的。PB 拍字节是千万亿级别的,而全世界沙滩沙子数量级别则需要使用 ZB 泽字节这样庞博的数量级来形容。大数据与我们人类本身就息息相关,可以说每个人的身上都体现着大数据的概念,我们每个人的DNA 遗传信息是由 GB 级别的碱基对组成,每天有 100TB的新细菌,人体共有 1.6PB即一千六百万亿的细胞。数据的结构关系复杂,除了结构化数据外,更重要的是非结构化数据。结构化数据即行数据
4、,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。另一方面,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集 XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。分析数据目的更重要的是发掘数据间的关联关系。关联分析旨在发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,即由于某些事物的发生而引起另外一些事物的发生。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。也就是通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。关联分析的其他应用还包括价目表
5、设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。二、大数据时代银行的机遇与挑战数据堪称新时代的石油和金矿,数据已经成为新经济时代中的至关重要的生产要素,特别是经营货币业务的商业银行来说更是如此。大数据对银行既是机遇也是挑战。(一)银行发展的机遇产品与服务更为多元化、差异化。在过去,业务和产品的同质化是我国银行业经营中的突出问题。然而,“差异化战略”是银行提高核心竞争力的关键。如今,银行获取数据的渠道更为广泛,应用数据的技术也更加成熟。社交媒体、移动终端、传感器网络的客户数据如潮般涌动,信息洪泽之势初见端倪。这使得银行能够深度挖掘客户信息,并提供差异化个性化的产品与服务。经营决策能力更为精准
6、。信息时代,人类社会面临的一个突出问题是如何高效的准确的使用信息来辅助决策。对银行而言,大数据将使银行决策由过去的“基于经验”向“基于数据”转变。例如,在决定特定客户的贷款利率时,领导“拍脑门”式的决策缺乏合理的依据,领导也许并不清楚这一利率中哪些部分反映市场风险、哪些部分反映信用风险、哪些部分反映流动性风险,而分析更为缜密的大数据技术使得高效地细化一笔贷款利率成为可能。经营管理更为精细化。“大数据”将掀起银行精细化管理革命。银行的资产、负债、客户、交易对手及业务活动中的各项数据在风险管理、成本核算、资产负债管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。充分利用数据分析技术日益关键。(二)银行面临的挑
7、战银行需要行之有效的大数据技术解决方案。大数据应用涉及数据的采集、存储、分析、预测,而在整个应用的过程中信息安全的重要性不言而喻。成功的大数据应用需要处理好上述环节,需要有一整套大数据技术解决方案。当前,主流的大数据方案是基于Hadoop技术。互联网、社交网络企业大多采用这一技术。Hadoop技术的一个突出特点是它能显著地降低硬件成本,因为它以大规模廉价服务器代替高端服务器,大量中低端节点代替少量高端节点。但是,这会导致大型机房的构建、运维与管理、技术团队的人力成本的增加。Hadoop 技术的高可用性、高可扩展性使它适合离线的大数据分析处理,而并不适合实时的在线分析处理。在分布式存储方面,Ha
8、doop 是简单有效的办法,但它的存储效率低。与互联网、社交网络企业相比,银行业在实时性、安全性、可靠性方面的要求更高。银行并不能全盘照搬基于 Hadoop技术的大数据解决方案。银行既应该在系统构架上吸收Hadoop的灵活及扩展性的技术优势,而在存储和复杂分析处理上吸收数据库的高性能和高效存储效。大数据时代,金融业的竞争关系错综复杂;银行面临激烈的竞争格局。金融脱媒、利率市场化、存贷利差收窄是这个时代银行业的普遍现象。银行传统上存贷利差的盈利根基受到严重的动摇,那种轻轻松松依赖存贷差就赚得钵满盆满的好日子恐怕一去不复返。居民投资理财的方式多样化,理财产品、基金产品、保单、证券投资产品渐渐地挤占
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