金融行业大数据分析优势

现在许多地区都在重点加大中小企业发展扶持力度，扩大小额贷款规模，充分发挥小额贷款在中小企业中起到的重要作用。许多地区把小额贷款范围已经扩大到更多人群，非结构化数据迅速增长，IDC认为中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。

金融行业，应用大数据的主要目标是通过更深层次地理解客户习惯以便更好地提升用户体验。一方面，数字化的关系模式让客户对服务的形式和结果有了更多的期待。另一方面，数字的高度集成化为更完整地理解客户习惯提供了可能。

目前的中国金融业，同质竞争非常严重，建立在庞大人口基数上的海量客户数据更应该被有效利用，提高客户转化率。国内金融行业大数据应用已经起步，通过大数据技术，扩展现有的客户视图（MDM、CRM等），合并内部和外部信息源，将数据转化为实际的洞察力。以往需要客户经理一对一和客户沟通 信息，并以自身的经验和知识水平提供反馈。而在大数据时代，通过数据主动掌控进行客户经营，不仅节省了成本，而且能够覆盖到更广泛的用户群，为用户提供更为全面、贴心的金融服务。

金融投资分析领域，大数据挑战了传统的金融分析师，对全部数据进行整合分析，低成本地建立针对各个市场、面向不同用户的交易策略。全球最大的对冲基金Bridge Water搜集了近百年的金融数据建立交易模型，其管理的资产中，99%的交易都由电脑决策做出。在国内，早在2010年，量化交易已经开 始在期货市场有小规模尝试。利用大数据在证券市场进行量化交易的应用非常广泛，期货品种的丰富也为量化交易提供了更多的策略选择，以大数据分析 为基础的跨市场交易、跨品种交易、跨期交易等都值得尝试。