在传统办法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息，这种方法的最大年夜弊病就是缺乏前瞻性，因为影响企业违约的重要身分并不仅仅只是企业自身的经营状况，还包含行业的┞符体成长状况，而大年夜数据手段的介入使信贷风险评估更趋近于事实。西班牙一家大年夜型银行恰是应用大年夜数据来为企业客户供给周全深刻的信用风险分析。该行起首辨认出影响行业成长的重要身分，然后对这些身分进行模仿，以测试各类事宜对其客户营业成长的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。如许的做法不仅成本低，并且对风险评估的速度快，同时明显晋升了评估的精确性。

2)大年夜数据可以或许晋升银行的中心收入

如今，坐拥海量数据的银行不再局限于应用数据办事其核心营业，把数据直接变成新产品并用来创造直接收入是新的中心收入拓展渠道。澳大年夜利亚一家大年夜型银行经由过程付出数据的分析懂得零售客户“花费路径”，即客户进行日常花费时的典范次序，包含客户的购物地点、购买内容和购物次序，并对个中的接洽关系进行分析。该银行将这些分析结不雅发卖给公司客户，赞助客户更精确地断定合适的产品告白投放地点以及合适在该地点进行推广的产品。银行经由过程这种方法获得了传统营业之外的收入。更重要的是，银行经由过程如许的立异为客户供给了增值办事，大年夜而大年夜大年夜加强了客户粘性。

3)使零售银行营业差别化产品设计加倍丰富

在零售银行营业中，大年夜数据为断定客户行动并匹配营销手段供给了广阔的立异空间。例如，海外银行环绕客户的“人生大年夜事”进行交叉发卖。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生大年夜事”的大年夜致节点。人生中的┞封些重要时刻往往可以或许激发客户对高价值金融产品的购买意愿。经由过程对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很轻易辨认出即将添丁的家庭，在如许的家庭中，准妈妈会开端购买某些药品，而婴儿相干产品的花费会赓续出现。该行面向这一人群推出定制化的营销晃荡，获得了客户的积极响应，这种具有差别化的产品设计可以大年夜幅进步交叉发卖的成功率。

金融机构可以摒弃本来过度依附客户供给财务报表获取企业信息的营业方法，转而对其资产价格、账务流水、相干营业晃荡等流动性数据进行动态和全程的监控分析，大年夜而有效晋升客户信息透明度。今朝，花旗、富国、UBS等先辈银行已经可以或许基于大年夜数据，整合客户的资产负债、交易付出、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行动进行360度评价，计算动态违约概率和损掉率，进步贷款决定计划的靠得住性。

3.大年夜数据在证券业中的应用

证券行业作为综合类金融办事产品的供给者，在大年夜数据的背景下，将有才能快速汇集高质量的信息，以设计出更相符客户需求的产品组合，并且可以根据客户偏好的改变及时调剂。同时因为中介办事的竞争逐渐同质化，争夺的核心将来必定落在价格上。如不雅标准化同质办事不再可以或许给券商带来正常利润，那么券商必须改变经营思路，精晓道营业改变成包含增值办事的金融办事。

现代证券行业具有本钱密集、信息密集、智力密集和技巧密集的特点，大年夜数据时代使得数据信息不仅在量上大年夜大年夜增长了，在数据的产生、传播、内容、速度、情势等方面都加倍多样、复杂，越来越出现出细节化、多维化、立体化的特点，对营业成长的影响也越来越大年夜。

今朝，国表里证券业的大年夜数据应用重要有以下三个偏向：

图表3证券业大年夜数据应用

1)大年夜数据可以晋升证券业的个性化办事程度

大年夜数据可以或许经由过程对客户花费行动模式进行分析，进步客户转化率，开辟出个性化的产品以知足不合客户的需求。越来越多的证券公司开端采取数据驱动的办法，经由过程一系列信息的收集、存储、治劳憾ブ析，给客户供给更好的决定计划，充分表现了以客户为中间的办事理念。

2)大年夜数据可以或许赞助证券公司避免客户的流掉

根据客户汗青交易行动和流掉情况创建大年夜数据分析模型，猜测客户流掉的概率。比如海通证券自立开辟的“赐与数据发掘算法的证券客户行动特点分析技巧”重要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流掉概率猜测，经由过程对海通100多万样本客户、半年交易记录的海量信息分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流掉概率等模型。该项技巧最大年夜初志是欲望经由过程客户行动的量化分析，来测算客户将来可能流掉的概率。

3)大年夜数据在量化投资方面的应用

4.大年夜数据在保险行业的应用

图表4保险业大年夜数据应用

1)赞助保险公司削减赔付

赔付直接影响保险企业的利润，对于赔付的治理一向是险企的存眷点。而赔付中的“异常值”(即超大年夜额赔付)是赔付额的重要驱动身分之一。一家领先的美国保险集团经由过程结合内部、第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测，用1.4亿个数据点构建猜测模型，个中既包含了客户的小我数据(健康状况、人口特点、雇主信息等)，也包含了集团的内部数据(过往的理赔信息和已经采取的医疗干涉信息等)，及时采取干涉办法，使平均索赔费用降低了20%。同时，借助大年夜数据手段，险企可以辨认欺骗规律，明显晋升反讹诈的精确性与及时性。

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