中国大数据在金融业的应用探索

1、中国大数据在金融业的应用探索金融领域经过多年的开展与积累,信息技术和人类生产生活的交汇融合,互联网的快速普 及,全球数据量呈现爆发式增长和海量聚集等,对各行各业都产生了重大影响,以大数据思 维为核心的互联网金融也正在驱动商业银行全面进入数字化时代.金融行业数据资源丰富, 商业银行通过广泛采集、整理、存储、挖掘和应用大数据,为战略转型和经营决策提供强大 支撑.一 2022年大数据技术开展情况大数据技术经过近几年的快速开展,在企业数据中央的根底设施中已不鲜见,尤其是金融行 业大数据技术的应用步伐已走在其他行业的前面,除此之外,数据规模量级的增长也非常迅 猛.行业场景方面,金融企业在数据湖、融合数仓

2、、湖内数仓等一些典型的技术场景中逐步 将大数据生态技术应用到其风险限制、运营治理、信贷业务、信用卡征信和财务分析等领 域.2022年,一个新的技术趋势开始影响大数据的开展,即通过“云原生重新定义大数据类 的根底平台软件.大数据云效劳化已经提了很多年,但是目前大数据平台的效劳水平依旧很 弱,很多企业的大数据平台仅承当跑批业务,除了 IT岗位之外,其他的业务岗位根本感受 不到大数据的存在,更谈不上从大数据技术设施中获得业务收益.根本原因是大数据根底平 台软件并不具备云效劳化的根底水平.这是 2022年通过“云原生重新定义软件的时代背 景,由此可预见,未来根底软件平台将更多地被赋予“提供效劳的水平.

3、大数据的各个组件成为一种效劳化的形态,主要是将大数据中央的效劳水平虚拟化,多个用 户群体可共用效劳水平,单个用户群体又有类似独占的使用体验,而且随着用户群体规模和 类别的增加,资源可以轻量化弹性伸缩,自动发放与回收,底层根底架构的耦合比拟轻,甚 至解耦.在这种架构下,用户的需求可以更快地得到响应和满足.云原生技术可以有效地缩 短应用交付的周期,让需求更快落地,最终为用户效劳,动态实现价值.另外,一个本地建 设的大数据中央往往需要大量的资金、人力投入,为单个用户群体建立专用中央是不现实 的,因此大数据效劳的云化在这些场景很有价值,也可能是必需的选择.在当前云计算产业商业模式下,未来金融企业的大数

4、据根底设施向公有云或者混合云部署模 式转变成为必然,随之而来的是用户对云效劳提供商的合规和信息平安要求会进一步提升. 当大数据被赋予云原生的含义后,大数据的真正业务价值才会逐步绽放,大数据固定资产投 资才能真正变现,从而让更多的领域从大数据中受益,全面提升大数据的投资回报率.在金融领域“数据中台成为当下除云计算之外另一个很炽热的名词,2022年也可以被称为数据中台的元年.在金融领域数据多样性开展、大数据技术应用广泛的环境下,单纯的海 量数据并无任何意义,数据量越大,价值挖掘越困难,只有将这些数据应用到实际的金融场 景中才能发挥其应有的价值.所以,为了提升前台应用的技能,数据中央需要把相应的水平

5、 沉淀、共享.数据中台在金融领域的崛起正好解决了上述问题,它既可以帮助金融企业实现内部各部门的 连接和与终端客户的连接,促使企业更快了解终端客户,以客户为中央快速试错、不断创 新,指导其业务开展方向；另外,它还可以通过轻型化的“小前台模式帮助金融企业降低 本钱、提升效果、增加利润.二2022年大数据在金融领域的应用典型案例(一)平安银行大数据智能风控平台大数据风控是随着大数据处理技术、计算机科技和互联网技术的出现和升级而产生的一种基 于数据挖掘、机器学习等大数据建模方法的信用评估体系,目前被金融机构广泛运用到信用 分析评估、风控和反欺诈、逾期客户触达等环节中.(1)信用分析评估.传统征信的数据

6、主要来源于银行自身的各类根底业务系统,随着数据 共享机制的建立,银行的数据来源和维度更加丰富.同时,银行利用梯度提升决策树、随机 森林、神经网络等机器学习算法,梳理业务流程和逻辑,制定自动化规那么,能够自动生成和 实时展现客户的信用情况,为客户信用评估提供决策依据,在提升效率和准确性的同时,减 少人为因素的干扰.(2)风控和反欺诈.风控是金融机构的核心,近年来,金融机构充分利用大数据技术丰富 完善风控系统,改良风控手段,打造主动、立体、实时、智能的风控体系.例如,传统的反 欺诈还停留在识别一度风险等简单规那么方式,对于二度、三度和网络全局风险束手无策.为 此,金融机构利用机器学习技术,基于申请

7、人的信息、 号和IP地址等信息节点建立庞大的图谱网络,在此根底上进行反欺诈识别.(3)逾期客户触达.在信贷逾期处理领域,大数据、机器学习等智能手段主要发挥两大作 用.其一,提升平台响应的效率,从而提升回款率；其二,通过大数据模型,利用信用分等 工具,对逾期后回款的概率进行预测.平安银行大数据智能风控平台(见图1)立足于平安银行对公风险战略目标和建设“国内一 流的对公风险治理平台的战略远景,建立了覆盖全产品、全流程的智能信贷风险治理平台,实现了信贷风险限制的智能化、标准化、数据标签化、治理精细化,以及标准化流程业 务的自动审批、非标准化流程业务的智能辅助决策,增强了信贷全流程工作运营、风险绩效

8、监控和客户风险预警的前瞻性水平,提升了平安银行信贷风险治理效率,降低了风险运营成 本,为落实平安银行智能风险治理战略提供有力支撑.智能风控平台通过将信贷流程文本颗粒化为 3万多个数据标签,实现全流程数据采集、风险 决策、预警、限制治理的智能化嵌入,并运用 OCR NLR知识图谱等AI技术,整合内外 部、线上线下数据,通过规那么引擎、实时大数据决策引擎实现信贷风险模型练习、部署与优 化的高效迭代,构建自学习机制,将机器学习模型与专家模型有机融合.智能风控平台集成了对公业务贷前、贷中、贷后相关风险系统,整合了人员、机构、产品、 效率、行业等风险监控指标,应用到智能决策、智能限制、智能放款、智能预警

9、、智能管理、客户风险视图等多个业务模块,最大限度实现了业务流程的自动化和标准化,实现了提效率提效益、降本钱降风险的目标时公业笄产品通内：贷款,押汇、贴夙O公司饰款植算系统商业T票系统内W系统公司侍款枝门.奉统商业汇票系统国际业外系统型 I.小,./.!：国站编号6皿- 余额同步扎上：传席信息返网 -押品泵统.押品埔耳贷后臂现汇放默出或在去外；股权、站构化、债看同业撇度批互理财熨笥5WF投行代的同业胤史占|二TlMP+MumA黄山相贯与自信总智雄风控4台系统屏沌将东统授信调量例授信审批智钝分析I.呼账户,记跟 分析智能限制荆能史策 智能成就呼战他警信号V智d胤控平台二 KYCrK吩歌船交开影蟀,料各奘数据支持t宴时模型计算r征信系豌U+核心系统外有系统J图1平安