2016年大数据在金融领域的10大趋势-应用案例-@大数据资讯
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2016年大数据在金融领域的10大趋势
来源：极分享&
　　2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测 金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。
　　对于银行来说，大数据主要还是围绕 提高客户情商 ， 减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银 行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署)，这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所 必须面对的。这块市场因此能够快速成长(对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。
　　对于大数据软件提供商和服务提供商来说，市场已经到了一个银行业必须要接受的爆发点上。大家都要在高可用、大规模、内部管控和面向客户活动方面有一些措施。同时，这些内容和我们看到的云技术的发展路线有所不同。
　　下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测，和这些发展带来的变化如何影响金融服务业：
　　机器学习将会加速发展，同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。在反欺诈和风控领域将会 使用更加成熟的技术来改善风控模型本身，并且加速发展实时分析监控和预警。这些快速的发展和变化会来自于业界领导者的传授和在现实世界的实践与应用。
　　业界领导和进步缓慢者之间的差距将会越来越大。每一年我们都能看到银行为了适应新技术而加大油门快速前进，同时在组织架构方面非常保守。业务和用 户在2016年都将要激增而且会非常多变，结果就是在广阔的市场导致更强的可观察到的和可衡量的业务大量回归(不只是成本的下降)。
　　数据治理，血统和其他的合规性方面问题将会更加深入的集成到大数据平台中去。为了找到一个能够在合规性方面提供更强大功能的数据解决方案，许多银 行都购买或者开发了 单点解决方案，再不行就是用已经运行很多年的传统解决方案平台，但是这些解决方案都无法应对现今大规模爆发的数据。幸亏现在有越来越多的Hadoop改进 方案来进行 数据治理 ，改善血统和提供数据质量。更重要的是，这些新数据平台能够超越Hadoop平台达到传统数据存储的效果，并且做的更加大容量，更快，且在细节上达到合规性要求。此外在2016年我们将继续看到为 融合监管和风险控制 (RDARR)中心服务的叫做&数据湖&方面的更多进展。
　　金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。物联网数据在许 多行业应用中已经实践(电信，零售，制造业)这些行业驱动了物联网的数据的需求并且处于垄断地位。那么对于银行来说物联网数据是否能够用在ATM或者移动 银行业务中?这些都是在明年的多渠道实时数据流中值得探索的。例如，实时，多渠道的商业行为可以使用物联网数据对银行零售客户在正确的时间点提供适时的报 价 。或许我们反过来想想，金融公司可以将自己的服务内嵌植入到用户的某种&东西&或者设备或者其他和客户接触的点上，不在那些交易设施 上，而是在家。
　　与贸易，投资组合管理和咨询申请集成成为软件供应商的一个显著特点。 鼓吹与&从大数据获得更多利益&相关的新闻头条越奏越响。最终，这些观点都将被金融终端用户、可见的利益(或者不可见、无法衡量的利益)还有易用性等因素 决定。大数据平台的建设核心将要提供的就是一个桥梁就是大数据，并且将其锐化突出。我们已经看到了市场数据供应商最喜欢的动作，但是并没有其他商业用户的 应用，那么朝这个方向努力(CRM，OMS/EMS等)。
　　风险控制和监管数据管理将继续成为顶级大数据平台的重要任务。增长和用户中心相关的商业行为将稳坐战略合作列表第一的位置，会有很多的公司会把未来的战略与大数据关联起来。不论你的银行是不是发达的数据驱动的公司不断变化发展的规律还是面对大量的挑战，朝着预测发展的 分析 都是一条漫长的道路，同时也是一个必要的需求和被公司首席高官确认有意义的事。除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。
　　金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。大家在不同的时间使用了相同的技术之间并没有任何差别。 &长尾&效应还很遥远，但是中小型银行将会从Hadoop的以下几方面获益：
　　供应商将整合整套集成解决方案，服务，平台
　　用户社区持续成长，并能提供一个基础参考作为突破口
　　数据降载成为当今Hadoop一个&经典&应用(相对来讲)，同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。
　　8. 金融服务&大数据终结app&理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。希望看到更多的银行作为证明概念来运行这些应用，这些实践将检验软件所提供的&完整解 决方案&的基础。前端到终端和后端都应进行整合，而不是分割。大家可以看到市场迅速的从服务集成扩展到后端，这将迎来银行业的关于如何定位&大数据软件& 和&传统软件& 的激烈讨论。
　　9. 变化来了，获得前进动力的最后一次机会。随着越来越多的高可靠大数据平台的出现，安全专家，深层次的丰富元数据，集成LEI和其他标准成为一个严峻的现 实。传统的数据的方法是有效的，只是需要一些思想来充分利用新的解决方案-例如处理架构和数据建模。更深一层，随着大数据工作在前台，市场营销和风险控制 方面形成的工作模式，我们能够看出这里面在办公的中后期业务上有明显和巨大的数据重叠部分，这些重叠能够很容易的应用在现有的数据湖中。我们预计，在中等 的商业风险评估与性能相关的大数据的商业行为将迅速增加。更进一步，我们将看到关于如何切实带来后台功能的更深层次的交流(合作等)。
　　10. 银行的机构方将开始采用并从零售业务的方式来获取线索增进对于市场目标客户的了解。有一些纯B2B的公司利用大数据来改善客户商情，但是大部分时候他们处 于B2C业务的不利地位，信用卡业务，银行零售业，财富管理或者借贷业务。一个简单的跨界就是基金的配置(大型共同基金经理)从财富顾问网络和经纪人相互 作用来改善数据收集的过程,同时也提高产品利用率。一旦被从客户群中移除，这对于共同基金通常是非常重要的，所以加强对于机构客户的理解显得尤为重要。
　　信任仍然是许多大型银行的使用新供应商&大数据&的主要因素。换句话说，当你展望2016年，将会有很大的来自管理层的推动力，来把大数据项目移出IT然 后放到商业用户手中。为了达成目的，我们需要考虑架构，功能，速度，可用性，安全性等问题。与往常一样，采用传统的严谨性以全新的架构布局并没有改变，传 统架构将的成本和缓慢的进展将开始在新的Hadoop表现和融合的大数据的架构过程中逐步展现。
　　更进一步，将来一定会有更加强大的工具来处理现有的工作，例如数据治理，数据质量，参考数据管理，标准。这将要求各方持续的教育，即那些IT意外的继续教育。用以了解市场的快速发展。
　　最 后，针对平衡开源和供应商解决方案将展开长期讨论。不是所有的开源项目设计之初就符合机构客户，开源项目传递了一种敏捷性需求开发&每个银行的需求都在不 停的变化，为大数据找到合适的点才是更加重要的。总而言之，2016年的市场将会不断前行，混乱随之减少，同时会使大数据的海洋变得风平浪静。
　　原文： Top 10 Big Data Trends in 2016 for Financial Services
　　译者：袁璞，圣特尔&E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
　　审校：朱正贵
　　责编：仲浩
　　转载：http://geek.csdn.net/news/detail/54319
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来源：金融时报
　　“今天因为有了APP5.0,我们开始有机器学习,学习客户的行为和数据,然后给客户做推荐;而摩羯智投完全是一个智能化的投资手段。今天,从这两款新产品开始,我们终于迈入到人工智能阶段。”招商零售金融总部总裁刘加隆日前在APP5.0和摩羯智投发布会上如此表示。　　实际上,为打造智能化的领先（,,）PP,招商银行APP5.0主推摩羯智投、收支记录、收益报告和生物识别这四大金融科技新功能,不仅是招商银行运用Fintech(金融科技)技术的重大创新,也是招商银行APP从工具到平台、从交易到咨询、从单向到互动、从封闭到开放策略的又一次重大突破。　　APP5.0打造智能化金融服务平台　　招商银行APP5.0的一大改变在于视角重构,即从用户视角上对银行服务进行重构。据了解,此次升级的招商银行APP5.0推出了收支记录、在线理财顾问、收益报告、针对高端客户的定制尊享版、管理、支付管理等新功能,这些新功能均采用全新的用户视角,为国内银行业首创。　　值得一提的是,依托大数据分析技术,招商银行APP5.0提供了首个360度全视角“收支记录”功能,对银行的传统查账功能做了大幅升级,能够全方位地自动记录客户的。　　不仅如此,招商银行APP5.0还延续了招商银行生物识别覆盖面最广这一大优势,将在用户全应用渠道启动人脸识别,并增强指纹识别,新增了语音搜索。用户只需动动口,就能搜索到想要的功能、产品、资讯等,让用户在招商银行APP上的体验更为新潮和有趣。　　数据显示,截至日,招商银行APP累计下载客户数超4000万户,市场占有率列同业第三,年度活跃登录客户超2500万户,每日的访客量近700万次。　　摩羯智投定位“人+机器”投资模式　　“做的新产品即摩羯智投不是一个死模型,而是算法。”刘加隆表示,摩羯智投虽然大量运用了人工智能技术中的机器学习算法,但并非完全依赖机器,而是人与机器的智能融合方式,这是智能投顾领域的革命性创举。　　值得一提的是,招商银行管理的中国最有价值中高端个人客户的金融总资产达5.4万亿元,理财资产管理规模达2.3万亿元,金产托管规模为9.4万亿元,而摩羯智投正是站在这个强大的金融数据平台上的一项新型智能化服务。　　招商银行财富管理部总经理助理王洪栋表示,“摩羯智投是一个综合的资产配置服务过程,是根据客户提供的收益目标和对风险的最大容忍度构建一个。摩羯智投不同于保本保收益的,也不以战胜某个市场指数为目的,它以不偏离客户专属的‘目标-风险’计划为己任,从而做到真正专业的财富管理。”　　实际上,摩羯智投并非一个单一的产品,而是一套资产配置服务流程,它涉及的售前、售中、售后全流程服务环节。不仅如此,摩羯智投在向客户提供基金产品组合配置建议的同时,也增加了较为完善的售后服务。　　新融合开启银行业未来进化之门　　利用数字化渠道获取金融服务已成为主流,而大数据、、人工智能、生物识别及移动互联等Fintech技术也正在引领金融创新。此次招行APP5.0以摩羯智投、收支记录、收益报告和生物识别四大金融科技革新为主,拥有智能化、融合服务与深耕银行核心的金融自场景三大明显特质,并强调线上线下的融合、注重人与机器的融合,开创了中国财富管理领域“人与机器”、“线上线下”的融合服务新模式。　　对此,招商银行认为,要做好智能投顾,既需要发挥机器在数据处理和模型进化方面的优势,也需要发挥人在构建非结构化数据库方面的经验,更需要人与机器的深度融合。　　此外,招商银行APP5.0开启了线上线下深度融合服务新模式。在人与人、人与场景、人与网点的融合方面,都能实现有效连接与交易闭环,并大幅提升金融服务的效率。不仅如此,招商银行APP5.0也开启了垂直金融自场景的融合服务新模式。除了实现收支自场景之外,还建立起了投资以及开放的账户自场景,在投资上增加了收益报告、精品资讯等,并为用户配备了大量的交易配套和外延等服务内容,从而实现了售前、售中、售后的完整服务链。
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