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大数据金融应用在哪些方面?银行、证券、保险行业情况分析

时间:2020-06-15来源:lk浏览数:6

随着大数据技术的普及和广泛应用,金融大数据的应用已成为行业的热门趋势。在交易欺诈识别,精确营销,黑生产预防和控制,信贷消费,信贷风险估计,供应链财务,股票市场判断,股票价格判断,智能投资咨询,欺诈识别,风险定价等方面,涉及银行,证券和保险等行业已被广泛使用。分析和应用大数据的能力已成为未来金融机构的核心竞争因素之一。

大数据技术的财务应用分析

大数据技术的应用提高了金融业资源配置的效率,提高了其风险管理和控制能力,有效地促进了金融服务业的创新发展。金融大数据已广泛应用于银行,证券和保险行业。

一、大数据在银行业中的应用

1.信用风险评估方面

在以前的方法中,银行对公司客户违约风险的判断主要基于历史静态数据,例如过去的信用数据和交易数据。这种方法的最大缺点是缺乏前瞻性。因为影响企业违约的重要因素不仅是企业所呈现的历史信用状况,而且还是行业的整体发展形式和实时经营状况。大数据的介入意味着信用风险评估更加接近现实。

内部和外部数据资源的整合是大数据信用风险评估的基础。一般来讲,在确定客户需求,评估客户价值,判断客户优劣并预测客户是否可能违约的过程中,商业银行不仅需要依靠银行中已有的相关客户信息,也需要借助外部机构掌握的人行征信、客户公共评价,业务经营,收支消费,社会关系等信息。

2.供应链金融方面

银行可以利用大数据技术,根据投资,持有,贷款,担保以及企业之间股东与法人之间的关系,形成企业之间的关系图,有利于关联公司的分析和风险控制。通过知识图在数据之间建立相关链接,有机地组织碎片数据,使数据更易于人和机器理解和处理,并为搜索,挖掘和分析提供便利。

3.风险控制方面

银行以核心企业为起点,将供应链中的多个重点企业视为一个整体。使用沟通圈分析模型持续观察企业之间的沟通和沟通数据的变化,并比较基准数据以了解异常的沟通动态,评估供应链的健康状况,并为公司预防风向后提供参考贷款。

大数据在证券业中的应用

1.股市预测方面

大数据可以有效拓宽证券公司定量投资数据的范围,并帮助公司更准确地了解市场状况。随着大数据的广泛应用,数据规模的爆发式增长以及数据分析和处理能力的显着提高,量化投资将获得更广泛的数据资源,建立更多不同的量化因素,并改善投资研究模型。

证券公司使用大数据来连续跟踪和监视大量的个人投资者样本,并收集统计数据和一系列指标的加权汇总(如分类账投资回报率,持仓率和资本流量等)。了解个人投资者的交易行为,发展趋势以及投资信心及状态的变化,对市场期望和当前风险偏好等可以预测市场状况。

2.股价预测方面

证券业有自己的特点,与其他行业的产品和服务的价值衡量的间接特性不同,证券行业客户的投资和回报以货币形式直接和客观地呈现。受证券业特征和行业监管要求的限制,证券业金融服务和产品的设计,营销和销售也与其他行业大不相同,而且高度专业。

由诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·席勒(Robert Schiller)设计的投资模型仍在行业中使用。在模型中,他主要涉及三个变量:投资项目计划的现金流量,公司资本的估计成本以及股票市场对投资的反应(市场情绪)。大数据技术可以在微博,朋友圈,专业论坛等社交网络上收集和分析结构化与非结构化数据,以了解市场对特定公司的看法,从而感知市场情绪。

3.智能顾问方面

智能顾问是证券公司近年来应用大数据技术来满足客户多样化需求的新尝试之一,如今已成为理财的新蓝海。智能顾问业务提供在线投资咨询服务。它可以根据客户的个性化数据(如风险偏好和交易行为)为他们提供低门槛和低费用的个性化财富管理解决方案。智能顾问使用智能系统自动完成客户数据收集和分析,投资计划制定,执行和后续维护。他们的门槛低,费率低,因此可以为更多的零售客户提供定制化服务。

三、大数据在保险业中的应用

1.骗保识别方面

借助大数据,保险公司可以了解骗保规律,并提升在 骗保识别上的准确性和及时性。保险公司可以通过构建骗保识别模型来识别近年来发生的所有赔付事件。从成千上万的索赔中筛选出涉嫌骗保的索赔。保险公司再基于这些数据进行调查将有效提高工作效率。此外,保险公司可以结合内部,第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测,包括客户健康状况,财产状况,理赔记录等,并采取及时的干预措施以减少先期赔付。

2.风险定价方面

保险公司可以利用大数据分析来解决现有的风险管理问题。例如,驾驶员的驾驶数据是通过车内智能监测设备来收集的,例如行驶频率,行驶速度,急刹和急加速频率等;通过社交媒体收集驾驶员的行为数据,例如互联网上与别人发生争吵的频率,心情状态等;通过医疗系统收集驾驶员的健康数据。以这些数据为起点,如果一个人不经常开车并且非常小心地开车,那么他可以比普通开车的人节省30-40%的保费,这将大大提升保险产品在保险行业的竞争力。

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