我眼中的金融大數據2017年發展趨勢

02-12

近幾日受邀參與《2016中國金融科技發展報告》互聯網金融大數據專題座談會，與金融圈和大數據圈的專家朋友們一起探討2016中國金融大數據的發展狀態以及2017年的發展趨勢展望。專家們來自各種不同的背景，從四大行的專家到我這樣的大數據創業公司的實踐者，對於發展趨勢自然會有各自的視角。大家相約利用這個機會做一次頭腦風暴，各自表述出自己看到的金融大數據2017年的發展趨勢。下面是我交的作業，作為一個金融的門外漢，寫出的觀點難免偏頗，請大家不吝指正。

趨勢一：行業金融化持續深入，促進行業數據與金融數據的融合

2016年，「金融思維」繼「互聯網思維」後作為一個新的思維熱點進入到各行各業並進一步影響到每個個人。從金融思維來看，每件物品，每項服務，每個企業都可以變成為一個金融產品。在這樣的趨勢之下，眾多傳統非金融企業紛紛在15，16兩年高調成立金融公司，開始各種形式的金融運作。這些企業過去往往在行業中已經有很深的沉澱，或多或少也積累了大量的數據。進入了金融領域後，原有數據被重新梳理，從另一個角度審視其數據價值。原有行業數據的金融短板也要求企業引入更多的數據，通過跨界融合產生新的數據應用場景。

現有金融機構也正在積極變革，擁抱變化。金融行業的信息化程度較高，數據資產的積累本就豐富。過去幾年，平安，招行，興業等金融機構已經從信用卡，互金，直銷銀行等面向客戶的業務部門開始，深入嘗試多種跨界合作的場景，積極積累行業的數據，實現金融數據和行業數據的融合，已經初步嘗到到大數據帶來的能力提升。

2017年，行業金融化將會進一步深化，傳統行業的競爭態勢會延展到行業金融中，數據融合，數據應用帶來的比較優勢會反饋到整個行業，推動更多數據的流轉和金融數據應用的建設。

趨勢二：大數據與業務深度結合，形成業務的數據驅動引擎

2014到2015年，大數據企業與金融機構合作時主要是IT主導，重點考慮的是數據平台建設和數據採買，大家談論的是大數據業績往往是建立了多少節點的HADOOP集群，累計了多少T或P的數據。數據的應用層次比較低，側重於用戶畫像和數據報告等應用場景，業務部門往往遊離在大數據圈子之外，沒能形成對於大數據的業務需求和價值反饋。 2015－2016年，金融機構的大數據應用逐漸從用戶畫像深入到用戶特徵分析，並通過不同角度的業務特徵分析把數據應用擴展到市場營銷，日常運營，風控反欺詐等主要的業務領域。

數據深入介入業務活動的計劃，執行，監控，評估等多個環節，形成業務閉環。數據介入的業務效果反饋閉環可以快速驗證數據應用的效果和價值。在一些業務細分領域，大數據價值已經體現，這些大數據應用逐漸發展成為業務的數據驅動引擎。精準營銷，反欺詐，防薅羊毛，智能投顧等數據引擎已經進入實戰階段，顯現出很高的業務價值。 2017年，更多的細化業務驅動引擎將會出現，在金融經營活動的各個領域發揮價值，提升運營的效率，展示數據的魅力。

趨勢三：從數據應用到數據運營，數據運營能力成為金融機構新的核心競爭力

在今年的T11智慧大數據峰會上， TalkingData提出了一個數據三重門的概念，第一重門是「交易門」，第二重門是「交互門」，第三重門是「公開市場門」。（具體內容請參照TalkingData林逸飛的《從數據三重門談數據運營》一文）過去金融機構往往側重於第一重門的建設，數據應用相對封閉，和外界的數據交換以單向流入為主，數據不出門，無法形成數據應用的反饋機制。而第二重門和第三重門的數據各有其應用場景。三重門數據的融合應用可以推進金融經營活動前移，不用等到數據進入交易門，很多預判和決策就已經發生，這樣可以大大提升企業的運營效率。

數據三重門要求金融機構建立起數據戰略，全面提升數據規劃，採集和應用能力。第二重門的數據建設會提升到戰略層面，採集能力部署到企業的全部渠道觸角，大量採集用戶交互數據資產。交互門數據應用能力的建設可以有效防止金融機構在互聯網衝擊下的脫媒化和旁路化。數據的大量積累也將會促進部分非敏感數據的數據交易的出現。

企業首席數據官（CDO）作為一個負責企業數據戰略的核心執行人逐漸會走到金融機構的前台，和CIO一樣成為金融機構的核心高管。可以大膽的預言，未來金融機構中將會出現大數據部這樣的一個一級業務部門。

趨勢四：大數據生態演進，新興大數據公司在金融機構大數據生態中取得更加重要的地位

過去在主流金融機構主導的數據生態中，傳統IT服務廠商佔比很高，形成了一個相對穩定的發展格局。圍繞著金融機構的核心數據，生態主要提供數據技術層面上的各種技術工具和技術服務。新興大數據公司突破了數據與IT部門的深度綁定關係，選擇在業務邊緣或相對非主流金融機構中實現自己的能力發展過程。 2017年，新興大數據公司不僅僅會從數據獲取，數據存儲，數據分析，數據呈現等每個數據應用層面上進入傳統IT廠商主導的領域。數據交易市場，數據應用提供者，數據驅動引掣等新大數據生態玩家不斷湧現，數據生態漸趨細分和專業化。數據應用更是會成為生態合作的亮點，打破數據和IT之間寄生關係，直接影響到業務活動，真正體現科學技術與業務之間的革命性影響。

以TalkingData為例，TalkingData率先在招商銀行，平安集團，興業銀行，國泰君安等開始數據合作，2016年又開始了和建設銀行，中國銀行的數據服務合作，合作的領域也在不斷的深化。可以預見在金融機構中將會出現傳統IT廠商和新興大數據企業齊頭並進的發展格局。

正如當年蒸汽輪機的發展帶來了第一次工業革命，電力技術發展帶來了第二次工業革命一樣，大數據作為一項重要的技術創新會給金融機構帶來的變革不僅僅局限於技術和業務層面，企業文化，組織與管理上的變化將會不斷的呈現。作為一個大數據踐行者，期待著更多的發展趨勢湧現，讓數據之花盛開。