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就“大數(shù)據(jù)+金融”思維利用而言，國外金融機構(gòu)有著十足豐富的體現(xiàn)，已經(jīng)將大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)險控制、運營管理、銷售支持及商業(yè)模式創(chuàng)新等領(lǐng)域進行了全面的嘗試。

案例一：匯豐銀行-風(fēng)險管理

匯豐銀行在防范信用卡和借記卡欺詐的基礎(chǔ)上，利用SAS構(gòu)建了一套全球業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的防欺詐管理系統(tǒng)，為多種業(yè)務(wù)線和渠道提供完善的欺詐防范。該系統(tǒng)通過收集和分析大數(shù)據(jù)，以更快的信息獲取速度挖掘交易的不正當行為，并迅速啟動緊急告警。

案例二：Kabbage-開辟新商業(yè)模式

Kabbage主要為網(wǎng)店經(jīng)營提供貸款服務(wù)的金融機構(gòu)。其通過大數(shù)據(jù)計算開辟了一條新的商業(yè)模式。通過對網(wǎng)店店主的銷售、流量、評論以及商品價格、存貨和信用記錄數(shù)據(jù)，精確計算出是否需要貸款且貸款金額數(shù)。

然而在大數(shù)據(jù)時代，能利用大數(shù)據(jù)并獲得成功的案例畢竟是少數(shù)，大部分都面臨著嚴重的阻礙：

1、 行業(yè)競爭加劇。以阿里巴巴等數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)在技術(shù)上搶占先機;在數(shù)據(jù)資源上占據(jù)優(yōu)勢;大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、推行較傳統(tǒng)金融機構(gòu)快。

2、 基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)。目前數(shù)據(jù)以更快速度在增長，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而傳統(tǒng)銀行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施已無法滿足對數(shù)據(jù)的處理需要。

3、 安全管理的壓力。由于云計算的普及、系統(tǒng)復(fù)雜性的提高，造成金融機構(gòu)的風(fēng)險隱患家具，這也使得諸多傳統(tǒng)金融機構(gòu)仍走保守步伐。

大數(shù)據(jù)無法轉(zhuǎn)化為“大價值”的原因是什么?

《2015中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用前沿調(diào)研報告》指出，數(shù)據(jù)、技術(shù)及思維的掌握決定了大數(shù)據(jù)能夠創(chuàng)造多少商業(yè)價值。

數(shù)據(jù)方面，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共存是目前眾多金融機構(gòu)普遍面臨的數(shù)據(jù)問題。

技術(shù)方面，絕大多數(shù)傳統(tǒng)金融機構(gòu)面臨新的技術(shù)難題，傳統(tǒng)的分析方法難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)的管理需要，如非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理。企業(yè)需要更有效的數(shù)據(jù)挖掘算法。

思維方面，國外對大數(shù)據(jù)的利用大多圍繞風(fēng)控、運營和銷售支持。國內(nèi)起步較慢，市場需求細分和渠道整合價值才已得到國內(nèi)金融行業(yè)的較普遍認識，大數(shù)據(jù)尚有很多待發(fā)掘的價值。

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從報告提供的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)能力需求分布來看，企業(yè)對于數(shù)據(jù)挖掘需求占首位，而查詢、報告和數(shù)據(jù)可視化這兩類基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)工作卻仍占1/3以上，這也說明了傳統(tǒng)金融機構(gòu)對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)利用水平的滯后。

很多銀行企業(yè)都認識到這一點，紛紛利用第三方軟件或自主開發(fā)那個的方式搭建數(shù)據(jù)可視化平臺，完善數(shù)據(jù)化的流程管理，彌補這一方面的空缺。

案例一：某國有商業(yè)銀行-大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)

在信息化建設(shè)中，該銀行面臨數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)、數(shù)據(jù)查詢的問題，提出“獲取數(shù)據(jù)，追溯數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)”需求目標。宗旨是整合數(shù)據(jù)、統(tǒng)一管理以及提高報表制作效率。

利用帆軟報表打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，整合新舊歷史數(shù)據(jù)搭建數(shù)據(jù)查詢平臺;由于渠道經(jīng)營管理機制不靈活，各網(wǎng)店管理成本偏高，利用報表系統(tǒng)連接系統(tǒng)實現(xiàn)渠道數(shù)據(jù)展現(xiàn);結(jié)合Gbase、Oracle數(shù)據(jù)庫將報表平臺與大數(shù)據(jù)平臺結(jié)合，對作業(yè)日志監(jiān)控，推動大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用。

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案例二：某城市農(nóng)商行-商業(yè)智能平臺建設(shè)

“數(shù)據(jù)分散、口徑不統(tǒng)一”是該銀行在數(shù)據(jù)化運營面臨的主要問題。通過搭建帆軟報表系統(tǒng)，構(gòu)建了包含報表，分析，數(shù)據(jù)挖掘和業(yè)務(wù)監(jiān)控的數(shù)據(jù)中心應(yīng)用，以領(lǐng)導(dǎo)決策分析為向?qū)?，通過系統(tǒng)進行展現(xiàn)，為經(jīng)營管理提供數(shù)據(jù)支撐。

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從技術(shù)上來講，金融機構(gòu)在大數(shù)據(jù)利用上存在兩個重要節(jié)點，一是底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理，包括整合、清洗以及數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺的建設(shè)，這一點需要結(jié)合業(yè)務(wù)、戰(zhàn)略去分析規(guī)劃設(shè)計。二是挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律、相關(guān)關(guān)系等。

綜合以上的分析和案例，銀行、金融機構(gòu)對于“大數(shù)據(jù)”的駕馭要從眼下痛點著手，底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面要對數(shù)據(jù)質(zhì)量，標準規(guī)范和約束性提出要求。數(shù)據(jù)分析、運營化管理結(jié)合業(yè)務(wù)需求，制定規(guī)范流程，可視化前端展現(xiàn)流程分析。領(lǐng)導(dǎo)層可通過BI等項目對重要指標實施監(jiān)控及實時的分析。