大数据时代银行资产管理业务探索

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1、大数据时代银行资产管理业务探索　　随着社交网络、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长。以数据、资金和平台为基础的互联网金融在2013年的飞跃式发展，更是充分证实了数据的价值，使得数据真正成为一种商业资本、一项重要的经济投入，并且可以创造新的经济效益。　　通过大数据分析客户行为，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率，这将是今后金融机构核心竞争力所在。对于以投研和销售为核心的商业银行资产管理业务，当面临来自互联网金融企业的挑战时，如何利用大数

2、据思维、挖掘大数据技术带来的市场潜力是当前亟需关注、思考的问题。　　“大数据”起源及其内涵　　互联网与传统行业的碰撞产生了今天全民关注的“大数据”，而大数据概念真正盛行是因为奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的重要的问题，该计划由横跨6个政府部门的84个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流经济。　　虽然大数据的概念被广泛使用，但业界仍未形成统一的定义。隶属IBM公司的TDWI（TheDataWarehousingInstitute）在其研究报告中首次提出了大数据的3V

3、特性，主要是指：一是容量大（Volume），二是数据来源的多样化（Variety），三是数据源速度（Velocity）。大数据的核心内涵包括：一是跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应。例如，对于消费者行为的分析不仅分析对于某一产品的消费，结合其他产品消费分析得到的预测性效果会更好。二是数据的流动。数据必须流动，才可能产生价值。事实上，在十多年前建立企业级数据仓库开始，企业级数据仓库的目标就是让不同部门的数据流动起来；而如果各个部门数据割裂，数据价值便得不到发挥，对大数据的有效分析才是真正的挑战。

4、　　首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是分析少量的随机样本。利用所有数据的分析必然要求较高的处理信息的速度和更为先进的技术。大数据分析是基于可以获得全体数据，总体即为样本。过去由于信息处理技术的受限，数据分析的准确性依赖于样本抽样的随机性，但实现抽样的绝对随机非常困难，一旦抽样存在偏见，分析结果会相去甚远。而有些分析只有使用所有数据分析方可得到结果。例如，信用卡诈骗是通过观察异常情况来识别的，只有分析所有数据才能做到，这种情况异常值才是最有用的信息，是一个大数据问题；再如，从事跨境汇款业务的公司也开始得到了大数据分析技术的支持，因为交

5、易是即时的，所以数据分析也应该是即时的。　　其次，大数据时代的数据分析允许我们接受数据的混杂性，而不再过多关注其分析数据的精确性。只有接受数据的混杂性，才可以利用95%的非结构化数据。数据的混杂性，一是指数据量之大，可能会包容了错误的数据，造成分析结果的不准确；二是格式不一致。“小数据”分析最基本的要求是在分析之前进行数据清洗达到格式一致的要求。因而大数据分析也是精确性与数据量的权衡。计算人员发现，大数据的简单算法要比小数据的复杂算法更为有效。但是对于数据混杂性的处理，要求新型数据库的诞生来弥补传统数据库设计要求数据严格一致性的缺陷。此外，

6、因为大数据储存在不同的电脑和硬盘中，同步更新记录不甚现实，所以对于精确性要求不高的领域，允许适当错误的大数据分析不妨是一种选择。　　最后，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。在小数据时代，分析员需要收集和选择关联物，并且在某些假设基础之上进行数据相关性的分析。而在大数据时代，较高的计算能力和互联网平台不需要人工选择关联物或建立假设基础。大数据的相关关系分析法更准确、更快且不易受偏见的影响。例如，德勤公司为中英人寿保险公司设计建立的个人风险预测模型，就利用了大数据分析技术。德勤把信用报告和顾客市场分析数据作为部分申请人的血液尿液分

7、析的关联物，分析找出易患高血压、糖尿病和抑郁症的人；其中用来分析的数据包括好几百种生活方式的数据，比如个人爱好、常浏览的网站等。　　大数据在金融领域的应用　　银行作为金融中介的本质是解决了资金融通过程的信息不对称问题，而大数据、互联网对于金融的贡献也在于解决信息不对称和降低交易成本，也因此对传统金融机构的功能形成挑战。大数据集合海量非结构化数据，通过实时分析客户交易和消费信息进而掌握客户的消费偏好，可以准确预测客户行为，在营销和风控方面做到有的放矢。以下主要以案例形式介绍大数据在投资决策、信用评分、金融服务平台三个金融领域的应用，以及国内银

8、行业的战略举措。　　投资决策——利用微博信息预判市场走势　　微博信息一般是以文本、图片、音频和视频形式存在的外部数据，具有典型的大数据特征。近年来，微博数据量迅猛增加，微博在国内