2018大数据在金融领域的典型应用研究.pdf

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1、大数据在金融领域的典型应用研究中国支付清算协会金融大数据应用研究组中国信息通信研究院云计算与大数据研究所2018年3月版权声明本报告版权属于中国支付清算协会金融大数据应用研究组，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国支付清算协会金融大数据应用研究组”。违反上述声明者，本单位会将追究其相关法律责任。编写指导：王素珍、何宝宏编写小组：丁华明、赵计博、韩涵、赵博、何阳1前言近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有

2、效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组

3、长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据2创新应用案例，开展重点课题研究。该项工作自2017年11月启动以来，得到了广大成员单位的积极响应，共征集到40多个有效案例。经专家严格评审，最终有24个案例获评“金融大数据创新应用优秀成果奖”。研究组进一步整合获奖案例内容，结合课题研究成果撰写完成《大数据在金融领域的典型应用研究》白皮书并公开发布，借此机会希望促进行业交流和优秀成果的学习借鉴，为推动金融大数据更好发

4、展应用贡献一份智慧和力量。3大数据在金融领域的典型应用研究数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型，发展大数据已经成为国家战略。十九大报告明确指出，要推动“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易

5、欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的应用案例。总结来看，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。4毋庸置疑，金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方

6、面入手，不断强化应用基础能力，持续完善产业生态环境。一、大数据的兴起与金融大数据的发展（一）大数据的兴起近年来，摄像头、可穿戴设备、GPS等传感器收集着大量音频、视频、图像等各类结构化和非结构化数据，随着电子商务、社交、综合信息网站等互联网应用的发展，数据基于网络大量产生并存储，信息量爆发式增长。据IDC的研究显示，全球数据总量年复合增长率50%。这种增长速度意味着未来两年，全球新增的数据量将超过人类有史以来积累的数据总和。IDC预测，到2020年，全球数据总量将达到40ZB（400亿TB），代表地球上每个人平均会产生5TB的数据。人类正从IT时代走向DT时代，数据是数字化时代的“石油”，

7、大数据就是数字化时代的“冶炼工艺”。通过数据的收集、存储、分析和可视化技术，解决大数据海量、高速、多变、低密度的问题，使数据从散乱的信息，变成知识和智慧，帮助组织解决发展中遇到的实际问题。5麦肯锡公司早在2011年就已经预见到大数据时代的到来，并提出：“各个行业和领域都已经被数据渗透了，目前数据已成为非常重要的生产因素。对于大数据的处理和挖掘将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到来。”人们已经意识到，通过数据