互聯網應用的普及使得金融信息化程度迅速加深，電子銀行、電子交易、電子支付系統、在線金融信息服務以及其他通過網絡提供的金融產品迅速得以推廣，金融業版圖不斷重構。從目前金融大數據投資結構上看，銀行是金融類企業的重要組成部分，占總投資規模為41.1%，證券和保險分列第二和第三位，分別為35.1%和23.8%。

金融大數據在銀行領域的運用

據中國銀監會數據，2013年至2017年中國銀行業人民幣貸款與存款總額年均復合增長率分別為13.69%和11.97%，這體現出中國巨大的融資需求和中國的經濟實力。銀行業龐大的業務規模和包羅萬象的業務范疇需要強大的信息技術支撐，這個過程中大數據就顯的尤為重要。

目前，我國銀行業金融機構超過3000家，年均IT投資額約為690億元，這其中，大型國有商業銀行是我國銀行業IT投資的主體單位，5大行的IT投資占銀行業整體投資額的60%以上。

金融大數據在保險領域的應用

農行大數據平臺建設起步于2013年，保險領域的IT基礎設施落后銀行5年，2018年有望成為保險大數據怨念。與信貸領域不同，保險大數據的突破口在于核賠領域，而非定價/承保或者獲客領域。在賠付端，金融大數據更有用武之地，未來，與AI融合升級為智能理賠。

金融大數據在證券領域的應用

目前券商競爭越來越激烈，競爭焦點主要來自于對客戶及其價值的獲取。現在更多券商在采用大數據分析和數據挖掘等先進技術獲取對客戶洞察力，以此準確定位目標客戶，優化客戶營銷和服務策略，使其成為價值客戶。近年來，證券行業使用大數據分析來獲取客戶、經營客戶和服務客戶，其驅動力主要來自行業發展、數字化、客戶需求幾個方面。

金融大數據的應用價值

1、提升決策效率

大數據分析可以幫助金融機構實現以事實為中心的經營方法。大數據可以幫助金融機構，以數據為基礎，逐步從靜態的現象分析和預測，過渡到針對場景提供動態化的決策建議，從而更精準地對市場變化做出反應。

2、強化數據資產管理能力

金融機構大量使用傳統數據庫，成本較高，而且對于非結構化數據的存儲分析能力不足，通過大數據底層平臺建設，可以再不分場景替換傳統數據庫，并實現文字、圖片和視頻等更加多元化數據的存儲分析，有效提升金融機構數據資產管理能力。

3、實現精準營銷服務

在互聯網金融模式的沖擊下，整個金融業的運作模式面臨重構，行業競爭日益激烈，基于數據的精細化運營需求和產品創新需求日益迫切。大數據可以幫助金融機構更好的識別客戶需求，打造良好客戶體驗，提升綜合競爭力。

4、增強風控管理能力

大數據技術可以幫助金融機構將與客戶有關的數據信息進行全量匯聚分析，識別可疑信息和為貴操作，強化對于風險的預判和防控能力，在使用更少的風控人員的條件下，帶來更加高效可靠的風控管理。

金融大數據的發展趨勢

隨著數據的開放，數據治理水平的增高，大數據和人工智能技術的融合，金融服務將更加深入地與實體經濟進行融合，創造更多的價值。

以上數據分析均來自前瞻產業研究院發布的《2018-2023年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

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