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金融行业的数字化使高级剖析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术可能浸透并扭转金融机构在市场上的竞争形式。大公司正在采纳这些技术来执行数字化转型、满足消费者需要并减少盈收。尽管大多数公司都在存储新的有价值的数据，但他们不肯定确定如何最大限度地施展其价值，因为数据是非结构化的或未在公司外部捕捉。
随着金融行业迅速转向数据驱动优化，企业必须以三思而行和全面的形式应答这些变动。满足数字化转型高级剖析需要的高效技术解决方案将使金融组织可能充分利用非结构化和海量数据的能力，发现竞争劣势并推动新的市场时机。
但首先，组织必须理解大数据技术解决方案的价值及其对客户和业务流程的意义。
2021 金融大数据分析指南
什么是金融大数据？
金融大数据是指可用于预测客户行为并为银行和金融机构制订策略的 PB 级结构化和非结构化数据。
金融业产生大量数据。结构化数据是组织内治理的信息，以提供要害的决策洞察力。非结构化数据以越来越多的形式存在于多个起源中，并提供了重要的剖析机会。
每天有数十亿美元在寰球市场上流动，分析师负责准确、平安和疾速地监控这些数据，以建设预测、发现模式和制订预测策略。这些数据的价值在很大水平上取决于它是如何收集、解决、存储和解释的。因为遗留零碎在简单和没有重要的 IT 参加的状况下无奈反对非结构化和孤立的数据，因而分析师越来越多地采纳云数据解决方案。
基于云的大数据解决方案不仅能够升高寿命无限的外部部署硬件的老本，还能够进步可扩展性和灵活性，在所有业务应用程序中集成安全性，更重要的是可取得更无效的大数据和分析方法。
凭借剖析各种数据集的能力，金融公司能够就改良客户服务、预防欺诈、更好地定位客户、最佳渠道绩效和危险敞口评估等用处做出理智的决策。
大数据如何彻底改变金融 – 金融大数据的 8 大价值
金融机构并非数字化畛域的原生机构，它们必须经验一个须要行为和技术改革的长期转换过程。过来几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和平安的解决方案。因而，大数据分析不仅胜利地扭转了单个业务流程，还扭转了整个金融服务部门。
1. 实时股市洞察
机器学习正在扭转贸易和投资。大数据当初能够思考可能影响股市的政治和社会趋势，而不是简略地剖析股票价格。机器学习实时监控趋势，使分析师可能编译和评估适当的数据并做出理智的决策。
2. 欺诈检测和预防
在大数据的推动下，机器学习在欺诈检测和预防方面施展着重要作用。信用卡已经带来的平安危险已通过解释购买模式的剖析失去缓解。当初，当平安且有价值的信用卡信息被盗时，银行能够立刻解冻卡片和交易，并告诉客户平安威逼。
3. 精确的危险剖析
投资和贷款等重大财务决策当初依赖于无偏见的机器学习。基于预测剖析的计算决策思考了经济、客户细分和商业资本等方方面面，以辨认潜在危险，如不良投资或付款人。
4. 大数据在金融畛域的利用
金融公司当初有能力在用例中利用大数据，例如通过数据驱动的报价产生新的支出流，向客户提供个性化倡议，提高效率以推动竞争劣势，以及为客户提供更强的安全性和更好的服务。许多金融公司曾经在正确地应用大数据并获得空谷传声的成果。
5. 增加收入和客户满意度
局部公司曾经可能使用大数据解决方案的开发剖析平台，预测客户的行为领取。通过深刻理解客户的行为，公司能够缩短付款提早并产生更多现金，同时进步客户满意度。
6. 放慢手动流程
数据集成解决方案可能随着业务需要的变动而扩大。每天拜访所有交易的残缺画面，使 Qudos 银行等信用卡公司可能自动化手动流程，节俭 IT 员工的工作工夫，并深刻理解客户的日常交易。
7. 简化的工作流程和牢靠的零碎解决
银行业一直增长的数据量正在通过对立的集成平台实现外围银行数据和利用零碎的现代化。与简化的工作流程和牢靠的解决零碎相匹配。
8. 剖析财务业绩并管制增长
每年有数千个工作和数十个业务部门，剖析财务绩效和管制公司员工之间的增长可能很简单。数据集成流程可能主动执行日常报告，帮忙 IT 部门进步工作效率，并容许业务用户轻松拜访和剖析要害信息。
金融畛域的四大大数据挑战
随着越来越多的非结构化和结构化源疾速生成大数据，遗留数据系统越来越不能解决数据所依赖的数量、速度和多样性。管理层越来越依赖于建设适当的流程、启用弱小的技术以及可能从信息中提取洞察力。
该技术曾经能够解决这些挑战，然而，公司须要理解如何治理大数据，使组织与新技术打算保持一致，并克服广泛的组织阻力。出于多种起因，与金融相干的大数据的具体挑战比其余行业要简单一些。
- 监管要求
金融业面临着严格的监管要求，例如交易账簿基本面审查，这些要求治理对要害数据的拜访并要求减速报告。翻新的大数据技术使金融机构可能以具备老本效益的形式扩充风险管理，而改良的指标和报告有助于转换数据以进行剖析解决以提供所需的洞察力。 - 数据安全
随着黑客和高级继续威逼的衰亡，数据治理措施对于加重与金融服务行业相干的危险至关重要。大数据管理工具可确保数据安全和受到爱护，并立刻检测到可疑流动。 - 数据品质
金融公司想要做的不仅仅是存储他们的数据，他们想要应用它。因为数据来自许多不同的零碎，所以它并不总是统一的，并且对数据治理形成了阻碍。数据治理解决方案可确保信息精确、可用且平安。
同时，实时剖析工具提供大数据存储的拜访、准确性和速度，以帮忙组织取得高质量的洞察力，并使他们可能推出新产品、服务产品和性能。
- 数据孤岛
财务数据来自多种起源，例如员工文档、电子邮件、企业应用程序等。合并和协调大数据须要数据集成工具来简化存储和拜访过程。
大数据解决方案和云协同工作，以应答和解决行业中的这些紧迫挑战。随着越来越多的金融机构采纳云解决方案，它们将成为金融市场更强有力的迹象，表明大数据解决方案不仅有益于 IT 用例，而且有益于业务利用。
如何开始在金融畛域应用大数据
大型金融公司为采纳大数据铺平了路线，并证实了大数据解决方案是实在的。每个金融公司都处于本人的大数据利用和成熟度程度，但全面采纳的外围驱动力源自同一个问题：“数据如何解决咱们的首要业务问题？”
无论外围问题是客户体验、经营优化还是改良业务流程，金融组织都必须采取某些步骤来全面承受大数据和基于云的解决方案的数据驱动转型。
- 定义数据策略
定义数据策略应始终从业务指标开始。全面的策略将逾越所有部门以及合作伙伴网络。公司必须查看他们的数据走向和增长的方向，而不是专一于短期的长期修复。 - 抉择适合的平台
每个企业的需要都不同。抉择既灵便又可扩大的云数据平台将使组织可能在实时处理数据的同时收集尽可能多的数据。
更重要的是，金融部门须要采纳一个专门从事平安畛域的平台。在粒度级别跟踪数据并确保要害参与者能够拜访有价值的信息将决定数据策略的成败。
- 从一个问题开始
大数据有很多性能。一次辨认和应答一个业务挑战，并从一种解决方案扩大到另一种解决方案，使大数据技术的利用具备凝聚力和现实性。随着工夫的推移，能够轻松构建和扩大根本用例。
金融行业大数据解决方案
数据正在成为金融组织的第二货币，他们须要适合的工具来将其货币化。随着大公司持续全面采纳大数据解决方案，新技术产品将提供具备老本效益的解决方案，使大小公司都能取得翻新和弱小的竞争劣势。
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