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　　近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

　　那么，目前大数据金融的发展现状到底是怎样的呢？下面一起来看一下！

　　数据应用难度大，制约因素多

　　1.大数据技术框架

　　大数据技术框架的组成部分包括处理系统、平台基础和计算模型。首先，处理系统必须稳定可靠，同时支持实时处理和离线处理多种应用，支持多源异构数据的统一存储和处理等功能。其次，平台基础要解决硬件资源的抽象和调度管理问题，以提高硬件资源的利用效率，充分发挥设备的性能。最后，计算模型需要解决三个基本问题：模型的三要素（机器参数、执行行为、成本函数）、扩展性与容错性、性能优化。这些要求对构建大数据技术框架提出了非常高的要求。

　　2.大数据应用推进和落地

　　商业银行大数据应用虽然在风控、反欺诈、征信等领域初见成效，但在其他层面暂时还处于探索阶段。究其原因，一方面只有当数据分析转变为企业业务方式后才产生价值；另一方面商业银行在新建应用系统的过程中缺乏数据思维，没有充分了解大数据分析的价值、战略和流程。同时大数据应用投资效果难以衡量，领域建模未得到充分重视。

　　3.数据安全与个人隐私

　　现阶段用户数据的收集、存储、管理和使用缺乏规范，主要依靠商业银行自律，用户无法确定自己隐私信息的用途。此外，鉴于国内商业银行体制机制限制以及尚未健全的金融法律法规体系，许多金融机构担心擅自使用数据会触犯监管和法律底线，同时数据处理不当可能会给自身带来声誉风险和业务风险，因而在驾驭大数据层面难以付诸实际行动。

　　数据容量大，涵盖范围广

　　在大数据时代，金融业数据迅速膨胀并呈现出几何级数的增长态势。由于行业特性，银行业在长期业务开展过程中积累了海量数据。从数据涵盖范围来看，数据类型包括以工资、公积金、消费贷款等为代表的结构化数据和以文档、图片、音像和地理位置信息等种类繁多的非结构化和半结构化数据。

　　数据资产化，应用场景丰富

　　国内商业银行现处于数据资产化、产业化的起步阶段，且银行运用大数据技术以描述性数据分析为主，预测性数据建模为辅，以自身交易和客户数据为主，外部数据为辅。数据资产目前最主要的作用是趋势预测和决策支持，典型的应用场景集中在营销分析、内部运营和风险管控等方面，具体应用案例包括交叉销售、客户群体划分、信用评分及违约监测等。当前我国商业银行大数据应用深度、广度和频度都与国际先进银行存在着巨大差距，迫切需要拓宽数据应用层面，实现数据资产增值。

　　数据处理复杂，充分挖掘困难

　　商业银行数据体量庞大，在数据处理过程中存在很多问题，主要包括：

　　（1）数据治理体系化建设匮乏。现阶段商业银行尚未形成系统的数据治理方法和体系，缺乏有效的数据分类、整理和加工。

　　（2）数据资源管理整合度不高，内部可用信息使用率低下。当前商业银行的数据在组织内部处于割裂状态，缺乏顺畅的共享机制，难以实现数据的有效整合和使用。

　　（3）数据内容复杂多样，难以充分挖掘数据资源潜在价值。造成这一现状的原因在于商业银行非结构化数据占比不断上升，数据构造方法重复率高，且关系复杂。

　　针对以上系列金融大数据的发展现状，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

　　数科邦编辑：

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