企業內訓關注丨大數據處理在金融領域中的發展是怎么樣的?

　　當我們談起高科技驅動的行業時，有些人首先想到的可能并不是銀行業。公司內訓師說道:然而，當我們考慮大數據的3V特性，即海量(Volume)、速度(Velocity)、多樣性(Variety)時，很難發現有其他行業比金融業對數據的需求更加符合這些特性。

　　例如，在2016年4月，外匯市場每天平均交易額為5.1萬億美元。外匯市場提供了世界各國貨幣的實時匯率，促進了全球商業交易與結算。

　　下文討論了大數據處理在金融領域中的發展，概述了大數據技術對行業未來發展的挑戰和機遇。盡管大數據的應用領域許多與消費金融有關，但鑒于金融行業的交易規模和資金規劃龐大，下文將聚焦于企業銀行業務上(如金融市場、企業信貸、交易等)。

　　一、市場交易模式

　　自適應市場交易模型可為買賣特定資產類型的投資策略提供輸入變量。以下介紹一個例子。

　　除息日(X-Day)為存托憑證(DR)的賣方有權獲得最后一次派息后的第一個交易日。在除息日之前，存托憑證的買方將會獲得股息分紅。美國DRs(ADRs)是非美國公司在美國市場進行交易的金融工具。

　　正因為這樣，股息存在雙重繳稅壓力：在美國和發行ADR國家均會扣稅。因此，投資者傾向于在除息日前賣出ADRs，并在除息日后買回。顯然，稅收政策對ADR市場的穩定性有很大的影響。

　　二、實時信用評級

　　該應用并非金融市場特有，但與消費者和中小企業銀行業務有關，即實時處理數據為申請人提供信用評分。例如，Klarna、Lenddo和Credit Karma等金融科技公司提供了相關的線上信用評價和信用認證服務。

　　任何申請了巨額信用貸款的人都熟悉處理流程。傳統流程為銀行通過申請表和其他渠道收集申請人信息，專家分析申請人信息并提出該客戶的信用建議，其中包括利率和還款期。

　　大數據處理在金融領域中的發展是什么?申請人和銀行會對貸款的相關條款進行協商，包括從整體利益考慮在多個貸款條件之間進行權衡。在簽訂信貸合同之后，客戶可以獲得貸款從事相關財務活動，并在后期償還該筆貸款。

　　不僅是數據收集和條款協商消耗時間，而且有兩個因素使請款變得更復雜。第一是許多用于信用評級的數據中心數據是按月更新的，所以銀行通過該渠道并不能獲知客戶當前的財務問題。

　　第二是非金融因素可能導致違約風險。上述作者研究了與大型電商平臺相關的幾個因素：登陸平臺的頻率、額外聯系數據(包含手機號碼)、上一個月的交易量、整體成功交易次數、成為平臺用戶的時間、客戶從事的行業等。

　　通過客戶歷史數據構建包含以上影響因素的線性回歸模型，推導出違約概率和這些因素的相關性。該模型結果可以幫助電子商務平臺實時信用評級。這些影響因素甚至都沒有出現在傳統的中央信用評級數據庫中。

　　三、銀行業高科技化

　　上述例子并沒有限定大數據算法在金融領域中的應用范圍。大數據處理在金融領域中的發展，盡管沒有人能夠準確預測未來市場的變化，但是通過歷史數據和當前市場參數的深度分析提供了先進的、自適應的市場趨勢和市場行為模型。同時，這些模型有助于交易人(包括交易系統)、金融機構和其他參與者更好地了解金融市場并做出快速的決策。

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