Ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ 大数据在金融行业的应用现状与发展对策 文１１中国人民银行济南分行副行长中国人民银行济南分行刘振海 马征缪凯 数据产业体系．．麦肯锡的一份研究 刘振海：大数据应用复杂 度高，涉及制度、标准、 显示：无论是应刚潜力还是投资规 模，金融业都是大数据应用的ｍ点 行业在全球金融 符趋 、同业 技术、业务流程等多种要 素 为更好利用数据价值， 党争激烈、数据规模爆发式增｝∈ｎ勺 形势下，金融机构纷纷借助大数扼 提升业务处理水甲。 需要高层次规划协调及数 据治理机制的配套跟进 在跨部门开展大数据应用 时，应设立数据治理工作 领导小组，构建多方合作 基础、 金融大数据应用优势 １．数据量大。 、［ ０ ｑ Ｊ 、。¨故 ｊ ¨１＿＿Ｈ 『｝ －－ －、】 ｆ 『ｆ，／ ｆ Ｉ 数据披术的 用．越来越多的金融企业也 ｛ １：３（）（；Ｉｊ订 数据，数据成为 融饥掬的陔心资产 不断 身硎火数州应川１ 践中 麦肯锡的一份研究 ，ｊ：， 大数据价仇潜力指数中排名第一 本文通过对人 数川 ｍ行业ｆ ／，ｊ应川现状进行分析，提出金融行业火数 长ｎ勺海拭数据背景下，采用 何更有弹性的计算、仔储 ｛＝ｒ 腱能力的分ｍ式计‘并技术成为必然选择 ２．数据质量高。＿』一ｊ其他行、『ｌ， 比， 融数据 辑性 ， 求具有更高的实时性、安全性和稳定性ｍｌ ．¨ 九ｉｔＸ，ｊ‘十 融行业核 术米发展思 建议 ． 个人还是 业，金融数据 是核心敏感教据 金融大数据应用和市场推动历程 ￣１－ｂ￣ｌｆ１－为人孜ｔｌ，ｑｑ＿皇术的发沁地．大数据发展一直ｆｊｌ 心 其【Ｉ１ｆ交易系统数据 求强一致性，止常状态下数据争ｆ｝ 率为零．金融、ｌ『，开展大数据 用时，数据消洗环 将较为 简 ‘ 球 （…ｆ｛ 以求．荚 针 对散据ｎ勺收 、管理、使川ｌｆ１ ｌ２０Ｏｑ ，推出数据外收、 ｍ 世 ｊ－－《驯 定３．结构化数据占比高。当前，企业级数据结构化数据 Ｌ ），Ｉ１ ｌ＿ｇ（）、”２（）１２ ：３ Ｊ＿ｊ，公布《大数槲研究与）『发汁刨》 ２（）１ ４ ５川． 趔、 、）：护ｆ，ｒ 资１ 匕７７％．而互联 数据结缃化数据仪占５ 结构化数据 优 蛛“人数 ”门戌书《大数据：抓 紧随菱 大数 战略． ：２Ｏ ２０１ ５ ，增力ｌ＿７３００万 铹 政 数据 川雩 十勾化数 ｝十ｊ比．在分忻工 成熟度方面 有 势斤】９］，随荇传统金融｛：Ｊｌ缃不断拓展 联网、Ｉ『，务、远 务办 、兀人甜业闻点、机器堂经理等现代 融科 饼位ｆ 大教川刨址“（…｜１＿ｇ（）＼＿‘Ｉ ”Ｊ『放 技的不断丰佰浈进，氽融 Ｊ 业的 结卡勾化数据和Ｉ１Ｆ结构化 数 比将快速增长 ４．应用场景广泛、潜力大。大数据存 融行、【ｌ，何众多 ＿川场景，包 精准 销、 险控制、窨户关系管 、反 儿允 俭测、反洗钱检测、决策支持、股票颅洲、宏观经济 ㈡２０ １ｌｌ， ｌｊ ¨Ｔ玖 １暂“犬数 … 人《工作报 》． ｜Ｉ』、埂２０ｉ Ｉｔ－．１＿ｉ１务院 发《 进火数据发展行动荆 》Ｊ ． 人数川 战为… 《技 ｒ 嫂荇力 ２０］７年，Ｔ信部 弋 对外心ｔｉ 《２０ ～２０２０ 大教据产业发眨规划》．提ｆ｛ Ｊ ２０２（） ，Ｊ 小”ｊ成披水先进、应片］紫荣、保障有力Ｉ ／，ｊ人 分折 ｊ颅测等方 ．．通过火数 应用， 融机构可开展 Ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ 准营销，提升Ｊｘｌ控准确性、降低风控成本、增加ｆ１ｊ户粘性、 改善客户体验，增强服务敏捷性。 金融机构建立专Ｉ＇－Ｊｎ＇Ｊ，大数据治理部门，协凋－７７￣１＂１问数据流 动；行业协会充分发挥渠道优坍，定期发布大数据治理报告， 最终形成“监管部门引导、金融机构支撑、行业ｌ办会推动” 金融大数据应用面临的挑战 １．数据孤岛现象严重。在金融机构内部，职能部门、 业务条线和风控部门之问缺少数据共享机制，无统一规划， 系统建没门由蔓延式扩展。娴囱式系统建设导致各部门业 务系统牛ｆ｛互。形成大大小小的数据孤岛。受样本量和 的良好合作局面。 ３．业务需求部门深度参与，数据、平台、应用同步建 设。丌展大数据应用，不仅需要科技部门推动，更需要业 务部门深入参与。归根结底，大数据应用是为业务服务的， 深刻理解业务应用场景才能更好的开展大数据应用 火数 据应用中，数据是原料， 台载体，应用是场景的程序实现， 只有三者同步建没，才能 正实现大数据应用。 ４．借助内外部力量，提升大数据应用专业化水平。为 数据维度的，各类大数据分析方法难以有效发挥作刚。 ２．复合型大数据人才短缺。大数据是新兴交叉学科， 对人才的复合型能力要求高，既需掌握软件开发技术，并 要具备统｝１１学、数据挖掘以及应用领域的业务知识。｝１前 大数据应用人才处于紧缺状态，如ｆ『，ＪＤ［１快火数据人才‘的培 扭转普遍存在的大数据人才短缺的局丽，一方而应增强内 部力｛ｔｃ建设，做好桕关培训，加强大数据人才培养，持续 养卡¨引进是值得 融业思考的一个『州 。 ３．数据安全和个人隐私保护更加困难。人数 时代的 数据共享带来数据不可控、数据泄街等问题，关１卜涉及用 引进大数据人才； 一方而要积极寻求与外部成熟的火数 据公司 展合作。 融机构具有数据和应用场景的优势， 结合人数据公司的技术优势，将会促进火数搬应川ｎ勺快述 落地．并产生巨大ｎ勺市场价值。 户隐ｌｆ厶和仪益的数据类别 定，还需法律进一步细化明确。 另外，火敬据数据退大凡集Ｌ１ １，一』 遭遇 络攻击或窃取， 将使数 安个面临更大的挑战。 ４．金融业外部数据利用率较低。当前，金融机构大 ５。大数据应用、系统数据整合、分布式架构、云计算 转型融合推进。实现了数槲 合、系统 合， ‘能为人数 据的 ｆｆ｛提供 好的数据 础．．部署了分布式架构．才能 分司‘利用数据依然是传统业务产生的数据，而外 数据，殳ｕ 税收、保险、公共缴费等数据源尚需进一步拓宽，这就需要 更 层面的统筹 调，支持更为全而的数据分析 利用。 满足＿ｒｌ不断增长的汁算、存储和网络带宽需求。而云计算 ｌ】』『Ｊ为人数据 朋徊分布式转型提供＿ｒ更有弹性的计算、网 络和仃储环境。四者应同步规划，融合推进，不可偏废。 ６．根据应用场景选择合适技术路线，稳步推进大数据 大数据应用建议 １．加快制定金融大数据标准，推动统一金融大数据平 应用建设。摧于Ｈａｄｏｏｐ的大数据平台和基于ＭＰＰ的数据 处理 台适应环境不同，没有哪种更优。在数据扩展需求 不是特别大，需要的处理节点不多的场景，数据都是结构 化的，可以考虑ＭＰｔ ，例如Ｇｒｅｅｎｐ１ｕｍ／Ｇｂａｓｅ等。针对非 结构化数据，或者数据量巨大，有需要扩展到成百上干个 数据节点需求的．Ｈａｄｏｏｐ是更好的选择。 台建设应用。日前，行业间数据自成体系，就金融业内部 看，银行、证券和保险标准规范也不统一．．为利用大数据 防范系统性风险，需加强顶层没计，尽快制定金融业元数据、 数据交换、安全保密、数据质量等标准。逐步实现余融机 构内、行业．大Ｊ和行业问的数据开放共享，推动以金融业综 合统计 础数据 ｔ＇－台为代表的统一金融大数据开放平台建 设．实现火数据的深度应ｆ｝｝ｊ。 ７。做好大数据应用落地数据保护工作，防范失泄密公 共安全事件发生。我囤网络安全领域第一部綦础性专门法 律——《网络安全法》，对保护个人隐私和敏感信息作了重 点规定，对大数据应用具有重要指导意义。针对金融行业 实际情况，研究完善大数据仔储、处理、共享、传输、基 础平台安全等标准规范，能为各类金融大数据应用提供安 全保障和应用依据。通过等级保护和关键信息 础设施保 护专业力量，防范内外部风险。通过行业协会自律机制， 防范道德风险。园 ２．形成数据治理机制，协力推动三方合作。火数据应 用复杂度ｉ ，涉及制度、标准、技术、业务流程等多种要 素。为更好利用数据价值，需要高层次规划协调及数据治 理机制的配套跟进。在跨７１￣１＂］７ｔ：展大数据应用时，应设立 数据治理工作领导小组，构建多方合作基础。由金融监管 部门制定数据治理制度、流程、标准，明确相关责任和义务； ２１
