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大數據金融漸行漸進

大數據
不管你接受還是拒絕,大數據時代已經呼嘯而至;不管你恐懼還是欣喜,大數據金融正在悄然臨近。隨著大數據時代來臨,大數據金融多彩的曙光,已經燦爛閃現。

不管你接受還是拒絕,大數據時代已經呼嘯而至;不管你恐懼還是欣喜,大數據金融正在悄然臨近。隨著大數據時代來臨,大數據金融多彩的曙光,已經燦爛閃現。

大數據

大數據時代

在過去的一年,仿佛一夜之間,大數據時代成為炙手可熱的話題,相關的論文和著書可謂汗牛充棟。甚至在中國大連的夏季達沃斯論壇上,專門開辟一個分會場,激辯大數據論題。其實,早在2007年,人類制造的信息量有史以來***次在理論上超過可用存儲空間總量,近幾年兩者的剪刀差越來越大。2010年,全球數字規模***達到了“ZB”(1ZB=1024TB)級別。2012年,淘寶網每天在線商品數超過8億件。2013年底,中國手機網民超過6億戶。隨著互聯網、移動互聯網、傳感器、物聯網、社交網站、云計算等的興起,我們這個社會的幾乎所有方面都已數字化,產生了大量新型、實時的數據。無疑,我們已身處在大數據的海洋。

有兩個重要的趨勢使得目前的這個時代(大數據時代)與之前有顯著的差別:其一,社會生活的廣泛數字化,其產生數據的規模、復雜性及速度都已遠遠超過此前的任何時代;其二,人類的數據分析技術和工藝使得各機構、組織和企業能夠以從前無法達到的復雜度、速度和精準度從龐雜的數據中獲得史無前例的洞察力和預見性。

大數據是技術進步的產物,而其中的關鍵是云技術的進步。在云技術中,虛擬化技術乃最基本、最核心的組成部份。計算虛擬化、存儲虛擬化和網絡虛擬化技術,使得大數據在數據存儲、挖掘、分析和應用分享等方面不僅在技術上可行,在經濟上也可接受。

在人類文明史上,人類一直執著探索我們處的世界以及人類自身,一直試圖測量、計量這個世界以及人類自身,試圖找到隱藏其中的深刻關聯、運行規律及***答案。大數據以其人類史上從未有過的龐大容量、極大的復雜性、快速的生產及經濟可得性,使人類***次試圖從總體而非樣本,從混雜性而非精確性,從相關關系而非因果關系來測量、計量我們這個世界。人類的思維方式、行為方式及社會生活的諸多形態(當然包括商業活動)正在開始發生新的變化?;蛟S是一場革命性、顛覆性的變化。從這個意義上講,大數據不僅是一場技術運動,更是一次哲學創新。

大數據金融

正如諸多文獻所談到的,大數據對許多行業的影響和沖擊已經呈現。例如,商業零售、物流、醫藥、文化產業等。金融,作為現代經濟中樞,其實也已透出了大數據金融的曙光。

過去的2013年,中國金融界熱議最多的或許是互聯網金融,更有人指出2013年是中國互聯網金融元年。確實,第三方支付、P2P、網貸、眾籌融資、余額寶、微信支付等發展迅速。眾多傳統金融業者也或推出自己的電商平臺,或與互聯網企業聯手提供相應的金融產品和服務。

互聯網金融,無論是業界、監管者或理論界,都在試圖給出自己的理解和定義。但到目前為止,尚未有一個統一的、規范的概念。在我看來,互聯網金融本來就是一個不確切的概念,也不可能有一個明確的定義。嚴格說來,所謂互聯網金融只是大數據金融的一種展現或形態。換言之,前者是表,后者是里。

這是因為,無論是互聯網還是金融業,其實質都是大數據(信息)。首先,對互聯網企業而言,流量、客戶等數據(信息)是其涉足金融業的基石。對金融企業而言,提供中介服務,撮合金融交易也是以數據(信息)為基礎。其次,沒有大數據技術的支撐,所謂互聯網金融也難以快速、持續成長。20世紀90年代互聯網浪潮的蓬勃興起,至今已近二十年。但從世界范圍看,所謂互聯網金融卻發展緩慢。當然,其中原因很多,但其主要原因則是大數據技術是近幾年才快速發展起來的。***,從金融企業來看,在數據中心建設,軟硬件系統建設,數據(信息)挖掘、分析等方面也是做得有聲有色,其龐大的客戶數據、海量交易記錄及眾多信息源,使其在大數據應用方面也做了許多積極探索。因此,要準確反映近年新金融趨勢,“大數據金融”比“互聯網金融”更為貼切。

大數據金融有以下七大特征:

網絡化的呈現。在大數據金融時代,大量的金融產品和服務通過網絡來展現,包括固定網絡和移動網絡。其中,移動網絡將會逐漸成為大數據金融服務的一個主要通道。隨著法律、監管政策的完善,隨著大數據技術的不斷發展,將會有更多、更加豐富的金融產品和服務通過網絡呈現。支付結算、網貸、P2P、眾籌融資、資產管理、現金管理、產品銷售、金融咨詢等都將主要通過網絡實現,金融實體店將大量減少,其功能也將逐漸轉型。

基于大數據的風險管理理念和工具。在大數據金融時代,風險管理理念和工具也將調整。例如,在風險管理理念上,財務分析(***還款來源)、可抵押財產或其他保證(第二還款來源)重要性將有所降低。交易行為的真實性、信用的可信度通過數據的呈現方式將會更加重要,風險定價方式將會出現革命性變化。對客戶的評價將是全方位、立體的、活生生的,而不再是一個抽象的、模糊的客戶構圖?;跀祿诰虻目蛻糇R別和分類將成為風險管理的主要手段,動態、實時的監測而非事后的回顧式評價將成為風險管理的常態性內容。

信息不對稱性大大降低。在大數據金融時代,金融產品和服務的消費者和提供者之間信息不對稱程度大大降低。對某項金融產品(服務)的支持和評價,消費者可實時獲知該信息。

高效率性。大數據金融無疑是高效率的。許多流程和動作都是在線上發起和完成,有些動作是自動實現。在合適的時間,合適的地點,把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。同時,強大的數據分析能力可以將金融業務做到極高的效率,交易成本也會大幅降低。

金融企業服務邊界擴大。首先,就單個金融企業而言,其最合適經營規模擴大了。由于效率提升,其經營成本必隨之降低。金融企業的成本曲線形態也會發生變化。長期平均成本曲線,其底部會更快來臨,也會更平坦更寬。其次,基于大數據技術,金融從業人員個體服務對象會更多。換言之,單個金融企業從業人員會有減少的趨勢,或至少其市場人員有降低的趨勢。

產品的可控性、可受性。通過網絡化呈現的金融產品,對消費者而言,是可控、可受的??煽?,是指在消費者看來,其風險是可控的。可受,是指在消費者看來,首先其收益(或成本)是可接受的;其次產品的流動性也是可接受的;***消費者基于金融市場的數據信息,其產品也是可接受的。

普惠金融。大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界,使金融服務的對象和范圍也大大擴展,金融服務也更接地氣。例如,極小金額的理財服務、存款服務。支付結算服務等普通老百姓都可享受到。甚至極小金額的融資服務也會普遍發展起來。傳統金融想也不敢想的金融深化在大數據金融時代完全實現。

大數據金融圖景

盡管大數據技術還處于早期發展階段,但大數據金融已透出了一片曙光。我們結合多方面的文獻和事實,試圖勾勒出大數據金融圖景。

泛金融化。金融供給也許不再是傳統金融業者的專屬領地,許多具備大數據技術應用能力的企業都會或多或少涉足、介入金融行業。在未來的某一天,也許銀行與非銀行間,證券公司與非證券公司間,保險公司與非保險公司間的界限會非常模糊。金融企業與非金融企業間的跨界融合成為常態。同時,金融企業在提供傳統金融服務的同時,其服務范圍、內容也會泛金融化,會提供綜合的、社會化的服務。

多層次的行業格局。大數據金融時代,金融服務層次將***豐富,既有行業寡頭,也有區域金融服務企業。同時,也存在大量的地方、社區金融企業,也會出現無實體店的金融企業。行業市場更加細分。不同層次的消費者都能享受到特定的金融服務。在此過程中,會催生許多與大數據金融相關的行業和企業。

網絡化加新型實體店。大數據金融將網絡化呈現和線下消費者體驗相互融合,以滿足金融消費者不同需求。網絡化尤其是移動網絡的迅速發展,金融服務場景會發生很大變化,所謂“3A”(Anywhere、Anytime、Anyhow)金融將在許多金融產品領域實現。線下實體店既是網絡化的節點,也會以高度智能化的形態呈現。也許傳統柜臺不復存在。綜合金融服務方案定制、體驗式服務、更多社會化服務會成為金融實體店的主要內容。

高度個性化金融。大數據金融時代,客戶已被高度數據化。大數據技術的進步,使成千上萬的客戶都能被精準細分與定位,真正實現以客戶為中心。金融企業的服務將是高度個性化的,能充分滿足客戶的個性需求。 

責任編輯:龐桂玉 來源: 聯科大數據
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