大数据时代金融业面临的机遇和挑战

摘 要：随着大数据的浪潮汹涌而至，数据成为了影响竞争力的重要因素，也给金融业带来了巨大的机遇和空前的挑战。本文指出了金融业存在的改革机遇和严峻考验，并相应提出了与之对应的对策，金融企业只有良好的运用大数据，实现自身的创新转型才能的得到更卓越的发展。

关键词：大数据；金融业；挑战

一、大数据时代的到来

随着互联网的飞速发展，大数据正在通过一直在我们周围的一切产生。大数据以惊人的速度，数量和品种来自于各行各业，每一个数字和社会媒体的交流都是其产生的的过程，大数据时代迎面而来。

大数据是一个广义的概念，对于如此大型或复杂传统的数据处理应用程序是不足够的数据集。挑战包括分析、捕获、数据保存、搜索、共享、存储、传输、可视化和信息的隐私性。这个词通常是指简单地使用预测分析或其他某些先进的方法，从数据中提取价值，很少到特定数据集的大小。大数据的准确性可能会导致更多自信的决策。更好的决策可以意味着更高的运作效率、降低成本和降低的风险。

算法交易已经成为计算机的能力越来越大数据的代名词。自动化的过程能使电脑程序执行的速度和频率不是我们能达到的。算法交易提供交易在最好的价格和及时的贸易安排、 执行并减少了手动错误行为因素。机构可以更有效地减少算法把大量的数据，利用大量的历史数据到后台测试策略，从而创造风险较小的投资。这可以帮助用户找出有用的数据，以保持尽可能低值数据丢弃。既然可以使用结构化和非结构化数据创建算法，结合实时新闻，社交媒体和股票数据的一个算法引擎可以生成更好的贸易的决定。与决策过程中，会受到不同来源的信息，人类的情感和偏见，只靠财务模型、 数据执行算法交易。

二、机遇与挑战并存的金融业

在大数据时代的市场中，能够在当前的环境中抓住机遇，积极适应的金融机构能站在大数据这块跳板上得到更好的发展，实现自身竞争力。但是机遇总是与挑战共存，在享受着大数据给金融业提供的高效有利的条件时，也面临它思维模式变革与许多其他挑战的能力。经过多年的积累，传统金融系统具有一定的数据能力，但在新兴大数据技术的背景下，仍然需要进一步提高和增强。

总体来看，大数据的新兴技术和金融服务将呈现出一种不可阻挡的发展趋势，其将促进金融业实现自身的转型与改革。可以运用大数据，获取到我们之前不曾了解的问题，提升了洞察力和知识的宽度和广度，识别趋势并利用这些数据来提高生产效率，获得竞争优势，创造可观的经济价值。大型数据技术可以帮助减少信息不对称的状况和提高风险控制能力。金融机构可以的放弃原来过度依赖客户提供信息而统计数据的原有模式，其是一种动态的全面的监测和分析，提高了信息获取的效率也增加了其透明度。业务转型的关键在我们的创造力，但目前国内金融机构的创新往往沦为一种套路模式，无法深入挖掘客户的内在需求，提供更有价值的服务。大数据技术是精确高效分析现有数据、确定市场定位、明晰资源分配方向和促进业务创新的重要工具。大型数据技术可以降低金融机构的管理和经营成本。通过数据分析和应用，金融机构可以准确的了解自身的缺陷，从而制定符合自身特点的管理模式并将其应用于实践从而降低经营管理成本。这一切都为金融业的良性发展起到了重大的推动作用和难得的机会。

尽管金融服务产业日益拥抱大数据，重大挑战依然存在于发展当中。巨大的数据量需要更复杂的统计技巧来获得准确的结果，这则体现出其自身的复杂性，这则要求金融企业在自身的基础设备的建设要不断提高。如果无法使企业在硬件和思路上都得以创新，固守原有的思路，那就可能失去未来发展的机会，失去企业存在的竞争力，会面临着被数据时代所淘汰的命运。大数据条件下，信息量的大量急剧发展，相应的监管措施和条例却无法与之良好配合适应，信息的安全性无法得到保证。大数据的来临对相关高素质人员同样是个考验，专业的科研人员要不断的实现自我创新，与时代的发展相结合，不断学习新的技术、思想、专门的数据处理技术和数据分析方法。

大数据广泛运用于各行各业，特别是金融服务。为了保持竞争优势，许多金融机构都采用大数据分析。通过结构和非结构化的数据，复杂的算法可以执行交易使用多个数据源。可以通过自动化；人类的情感和偏见减到最小，然而交易与大数据分析有其自己特定的统计由于相对较新颖，字段的无法完全融入到目前为止产生的结果。然而，作为金融服务大数据和自动化的趋势，统计技术的复杂程度将提高准确性。

三、面对挑战采取的相应对策

大数据在金融领域的应用刚刚起步，面对这些挑战，金融企业应当采取相应的有效的对策和措施。

加大金融创新力度，并建立大型数据实验室，构建分析平台，可以在金融企业设置大型技术创新实验。学习更先进的数据处理技术和分析方法。同时培养高素质的专业人员，对数据进行管理和分析，实现数据和思维的统一。每次大的数据计划，在实施前实验室应进行之前相关的测试，通过测试后，对项目作出全面评估的数据支持。增强其项目和计划的可行性和科学性。

加强大型数据的集成。这包括不仅内金融企业，但更重要的是，结合在数据库中其他领域的相关信息。目前，来自不同行业和渠道都尽量与格式化，标准化数据融合，形成一个完整的客户视图数据标准。同时，对于大型的数据也带来了大量的数据，但到传统的数据仓库技术流程再造。除此之外，提高数据获取和分析能力，能使用大数据专业工具，建立数据逻辑模型，从大量的数据到决策性的信息。

最后但也最重要的一点，是要加强风险管理和控制，以保证较大的数据安全。大数据可以在很大程度上缓解信息不对称问题，并提供更有效的手段对金融企业进行风险管理。但如果不加以适当管理规范，"大数据可能演变为"高风险"。大型数据应用程序已经改变了原有数据安全性的特点，不仅需要一种新的管理方法，还必须纳入全面风险管理体系和统一的监测和控制制度。

金融企业应当抓住机遇，实现自身的改革转型，打造大数据时代的互联网金融。

作者简介：雷晨宁（1994.03- ），性别：女，单位：河南大学经济学院，研究方向：金融学