加米谷：金融领域中的大数据应用

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如今，越来越多的领域开始运用大数据，它几乎涵盖了各行各业。数据显示，大数据在金融领域的应用范围较广。今天，我们就一起来看看在金融领域中的大数据应用都有哪些？

据统计，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），ZF和医疗分别为第四和第五。金融领域将大数据应用到了很多方面，下面一起来看看：

1、风险管控

A.对中小企业贷款的风险评估

之前有很多中小企业存在贷款偿还能力差、财务制度不健全的现象，导致出现了很多风险。而大数据的出现，让银行可以通过企业的流通、销售、财务、产出等相关信息结合到大数据来进行贷款风险的评估，更有效的开展中小企业的贷款。

B.实时欺诈交易识别分析

银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。

2、客户画像应用

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力、兴趣、风险偏好等数据；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据，以及相关产业链的上下游等数据。需要指出银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果，甚至可能得出错误的结论。

A. 客户在社交媒体上的行为数据：通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；

B. 企业客户的产业链上下游数据：如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；

C. 精准营销：在客户画像的基础上，银行可以有效地开展精准营销。

3、运营优化

大数据分析可以帮助银行改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，让决策更加的高效、敏捷、精确性。这提现在了市场和渠道分析优化、产品和服务优化、舆情优化。这些可以帮助银行更加的完善自己。

大数据其实不仅仅是在金融领域中应用到这几块而已，还有更多的地方需要我们去了解，大数据的价值远不止于此，需要我们去发掘和应用。如果你对大数据感兴趣并想加入到大数据行业，就要从现在开始准备好学习大数据，大数据的发展在未来会更进一步，期待大家投入到大数据学习当中。如果想了解更多详情，请点击成都加米谷大数据官网吧！成都大数据培训学校、大数据开发培训、数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频可免费获取！