金融業是大數據應用的一個重要陣地，其先鋒性和潛力不遜于互聯網、電信業。
“絕大部分金融公司現在不會再問大數據是什么，有什么好處，而是問怎么做。”Pivotal亞太區產品戰略總監李凱翔近日在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，這是金融行業大數據最近兩三年來的改變。
Pivotal是由EMC公司和VMWare公司于去年3月份成立的大數據公司，其整合了兩家的數據分析和云應用資產。目前，Pivotal在亞太區已擁有幾十家金融機構客戶。
李凱翔表示，目前中國的金融機構在大數據方面發展快速，尤其是二線的一些銀行，因為他們船小好調頭，同時四大行也在有計劃的推進大數據。而且，在大數據方面投入的不只是銀行，券商、保險、交易所等泛金融類機構都在嘗試大數據應用。
李凱翔表示，這些金融機構在大數據建設方面有一個共同點，即首先打破內部信息孤島，實現數據統一。
兩種模式的價值取向
李凱翔表示，金融機構大致分為零售型和商業銀行型，前者比如零售銀行、信用卡、零售券商等，后者可能是一種大型銀行之間的服務，或者是一個大型的交易所。這兩種類型在大數據應用方面的出發點有所不同。
傳統零售型金融機構一般只記錄一些交易、銷售等描述性數據，但這部分數據并未得到更加充分的利用。李凱翔以信用卡為例說，從銀行角度來看，當用戶通過網絡或實體店刷卡消費時，這些消費數據會進入銀行系統，之前銀行只是關注簡單的刷卡記錄，而沒有做外延式的深入分析。而在大數據時代，銀行則可以把所有數據綜合起來進行分析，比如哪家店使用其信用卡的頻次高，從而實現聯合營銷。
“將這些外部數據和已有的數據連接在一起，然后去做一些分析，這是最明確的方向。”李凱翔表示，零售對大數據的吸收能力是最強的，也是最成熟的，因為它和電子商務做的東西非常類似，只是產品形態不同，一個實物，一個無形產品，兩者需要做的都是要深入了解和分析客戶特征、需求，針對性的提供商品。
事實上，這一模式在互聯網金融領域已逐步成熟，不僅是信用卡、理財產品，甚至小微貸款、消費者信貸等都可以通過大數據畫像的方式實現交易和銷售。
李凱翔告訴記者，他非常同意BBVA（歐洲一家大型金融機構）CEO的一句話，“銀行要么追上亞馬遜或者Google，要么就是死亡”。他還預測，如果有一天Facebook可以在任何地方拿到銀行業務許可的話，馬上會變成全世界最大的銀行，因為它有超過10億的用戶。
當然，李凱翔認為，金融機構對行業的理解、趨勢的判斷和風險的把控更強更深入，一旦充分利用大數據，價值將更大。
商業型金融機構對大數據的利用便是進入一個專業的領域。據李凱翔介紹，這類機構更多的是對內部的數據的整合。他以投資銀行為例，傳統模式下，交易部門和研究部門的數據是相互獨立，甚至數據的儲存格式都不同，由此形成一個一個信息孤島，業務上也是交易部門賺取傭金，研究部門以賣報告為主要收入，相互獨立。但當引入統一的大數據平臺后，以統一格式將大數據存儲，各部門之間就會產生聯系。
交易部門通過這個平臺，可以了解到哪些客戶在研究部門買了什么研究報告，并在多長時間內下單，為什么下單，下多大的單，然后根據分析了解客戶的特征，為其“畫像”，以便推出新產品時更精確的尋找客戶，同時也能夠及時了解資本市場的動向。而研究部門則可以通過交易數據，更加準確地對市場做出分析。
從效率到商業模式變革
大數據的發展不僅可以提高金融機構的效率，甚至可以推動商業模式的變革。比如說，大數據在交易所的應用就直接推動了商業模式的延伸。
紐交所曾是Pivotal的一個客戶。李凱翔介紹說，以前像高盛這樣的機構都會在紐交所租用一定的空間放置主機，以實時了解交易所的交易數據。主機離交易所數據中心越近，數據傳輸越快。然而，并不是每家投行都可以將主機放在交易所數據中心最近的位置，這導致大家獲得數據的速度不同。同時，各家投行每年花費巨資租賃的空間，獲得的數據又是一樣的，造成極大的資源浪費。
之后，交易所提供了統一的數據平臺，各家投行支付一定的費用，可在相同傳輸速度下獲得數據，從而促使紐交所在IPO、交易量、托管之后增加了出售大數據的盈利模式。
李凱翔表示，在亞太地區，中國金融機構在大數據方面的發展較為領先，但同時也面臨著一些技術和管理上的障礙。
李凱翔表示，相對其它行業，金融機構在IT方面比較完善，但完善也會帶來一個令人頭痛的問題，因為一個金融機構的IT供應商有多家，相互獨立，并且采用非開源的技術，想要打破信息孤島，將這些系統連接起來非常困難。還有一個問題是，金融機構的IT人員已經熟悉了原來的系統，因此在項目操作中，都會要求在原有系統上進行改造。
對于復雜的系統，目前采用老業務老系統、新業務新系統的方式，比如移動端就屬于新業務。目前很多銀行設立了創新部門，搭建一套新的系統，推動移動業務的發展。相比傳統模式，移動端的交互頻次、交易量、實現形式均有很大不同，因此，在IT系統架構上也會和原有系統不同。當然，新系統和原系統是兼容的，在后臺，通過不同觸點進入的數據依然匯集到統一的平臺上，不影響大數據的分析應用。
相對而言，二線銀行的大數據發展速度更快，因為其系統沒有那么復雜，改造起來比較容易。
李凱翔表示，金融機構在大數據方面還需要做很多事情，不是一兩年可以完成的，之前銀行絕大部分都是一個大型主機時代，未來會變成一個移動的世界、云的世界。
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