在金融業中，數據收集尤其重要。數據不僅可以影響金融決策(例如如何和何時進行股票投資)，還可以影響消費者可用的金融產品類型。那么，大數據究竟如何改變金融業?人們能夠期待什么樣的發展?

 

 

首先，數據增加了可供消費者使用的金融產品的多樣性，以及這些產品的可訪問性。例如在以往，大多數借貸方都向消費者提供了各種不同的貸款選擇。但是如今，借貸方可以更好地訪問消費者數據，從而可以對每個客戶進行更智能的風險分析。現在，可以通過更大的變量網絡來減輕諸如信用評分或債務收入比之類的限制因素，在某些情況下，數據可以幫助借貸方為需要它們的消費者提供個性化產品和服務。

 

換句話說，大數據使更多的人有機會獲得所需的金融產品，而金融機構則從中受益，因為他們可以為更多的客戶提供更多的產品。

 

 

統計分析的另一個突破是與股票市場和其他投資有關的統計分析。金融機構早在上世紀70年代就一直在使用算法交易的變體，但僅在過去十年，以人工智能為動力的交易系統變得司空見慣。財務領導者正在利用數十年的分析能力來做出更明智的交易決策，提高盈利能力，而科技創業公司正在使用類似的算法來使日常消費者能夠做出更明智的投資選擇。

 

 

分析數據不僅僅是為了做出更好的投資決策，也是為了讓消費者更安全。業界領先的銀行正利用大數據和機器學習的力量加強其安全博弈，自動檢測消費者購買行為的偏差，以防止和應對欺詐行為。例如，如果銀行在消費者的信用卡上發現一系列奇怪的購買行為，它會自動凍結賬戶并向消費者發送通知。有時，這可能會給有意偏離其過去行為模式的客戶帶來不便，但更常見的是，這一措施可以防止欺詐。

 

 

大數據的興起以及隨之而來的機器學習和人工智能興起也減少了金融業所需的人工流程數量。金融行業有著其苛刻的法規要求和持續的文書工作需求，現在可以依靠算法和自動化流程來處理曾經需要人工處理的工作。

 

其缺點是，以前的人工工作正在被取代，某些工作崗位已經完全被一種更便宜、更高效、更不易出錯的算法所取代。幸運的是在金融業，工作崗位有很大的上升空間;而不是簡單的放手，工作人員又得到了新的工作機會，并接受了如何利用(并可能改進)這些新技術的培訓。

 

 

許多金融機構也在利用大數據讓客戶的生活更輕松。通過大數據分析和預測分析，銀行可以預測客戶的行為，并提供更好的工具來適應他們;例如，在某些情況下，銀行可以縮短支付延遲時間。其他客戶在處理問題時可能會從主動的客戶幫助或“更智能”的客戶服務平臺中受益。

 

 

也就是說，大數據并不是對所有金融機構都有利。大多數企業仍在努力應對一些重要挑戰：

 

•數據量。最有價值的客戶數據并不是公開的，也不是隨時可用的;金融機構需要以一種或另一種方式自己收集大量的客戶數據。

 

•準確性和質量。如果數據不可靠，那么收集大量數據就毫無意義。建立收集準確、可靠數據的流程是大多數金融機構面臨的主要挑戰。

 

•安全性和完整性。金融機構還負責以安全的、實際上是防欺詐的方式存儲客戶數據。這說起來容易做起來難。

 

•法規。金融機構必須遵守有關消費者隱私、安全性和透明度的許多嚴格規定。在當今的大數據時代，這些管理起來非常困難。

 

在未來幾年中，大數據可能會成為促進金融業發展的強大動力。客戶數據將變得更加豐富，分析能力也將進一步擴展。其未來發展的可能性幾乎是無限的。

 

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