隨著大數據技術的普及和廣泛應用，金融大數據的應用已成為行業的熱門趨勢。在交易欺詐識別，精確營銷，黑生產預防和控制，信貸消費，信貸風險估計，供應鏈財務，股票市場判斷，股票價格判斷，智能投資咨詢，欺詐識別，風險定價等方面，涉及銀行，證券和保險等行業已被廣泛使用。分析和應用大數據的能力已成為未來金融機構的核心競爭因素之一。

大數據技術的財務應用分析

大數據技術的應用提高了金融業資源配置的效率，提高了其風險管理和控制能力，有效地促進了金融服務業的創新發展。金融大數據已廣泛應用于銀行，證券和保險行業。

一、大數據在銀行業中的應用

1.信用風險評估方面

在以前的方法中，銀行對公司客戶違約風險的判斷主要基于歷史靜態數據，例如過去的信用數據和交易數據。這種方法的最大缺點是缺乏前瞻性。因為影響企業違約的重要因素不僅是企業所呈現的歷史信用狀況，而且還是行業的整體發展形式和實時經營狀況。大數據的介入意味著信用風險評估更加接近現實。

內部和外部數據資源的整合是大數據信用風險評估的基礎。一般來講，在確定客戶需求，評估客戶價值，判斷客戶優劣并預測客戶是否可能違約的過程中，商業銀行不僅需要依靠銀行中已有的相關客戶信息，也需要借助外部機構掌握的人行征信、客戶公共評價，業務經營，收支消費，社會關系等信息。

2.供應鏈金融方面

銀行可以利用大數據技術，根據投資，持有，貸款，擔保以及企業之間股東與法人之間的關系，形成企業之間的關系圖，有利于關聯公司的分析和風險控制。通過知識圖在數據之間建立相關鏈接，有機地組織碎片數據，使數據更易于人和機器理解和處理，并為搜索，挖掘和分析提供便利。

3.風險控制方面

銀行以核心企業為起點，將供應鏈中的多個重點企業視為一個整體。使用溝通圈分析模型持續觀察企業之間的溝通和溝通數據的變化，并比較基準數據以了解異常的溝通動態，評估供應鏈的健康狀況，并為公司預防風向后提供參考貸款。

二、大數據在證券業中的應用

1.股市預測方面

大數據可以有效拓寬證券公司定量投資數據的范圍，并幫助公司更準確地了解市場狀況。隨著大數據的廣泛應用，數據規模的爆發式增長以及數據分析和處理能力的顯著提高，量化投資將獲得更廣泛的數據資源，建立更多不同的量化因素，并改善投資研究模型。

證券公司使用大數據來連續跟蹤和監視大量的個人投資者樣本，并收集統計數據和一系列指標的加權匯總（如分類賬投資回報率，持倉率和資本流量等）。了解個人投資者的交易行為，發展趨勢以及投資信心及狀態的變化，對市場期望和當前風險偏好等可以預測市場狀況。

2.股價預測方面

證券業有自己的特點，與其他行業的產品和服務的價值衡量的間接特性不同，證券行業客戶的投資和回報以貨幣形式直接和客觀地呈現。受證券業特征和行業監管要求的限制，證券業金融服務和產品的設計，營銷和銷售也與其他行業大不相同，而且高度專業。

由諾貝爾經濟學獎獲得者羅伯特·席勒（Robert Schiller）設計的投資模型仍在行業中使用。在模型中，他主要涉及三個變量：投資項目計劃的現金流量，公司資本的估計成本以及股票市場對投資的反應（市場情緒）。大數據技術可以在微博，朋友圈，專業論壇等社交網絡上收集和分析結構化與非結構化數據，以了解市場對特定公司的看法，從而感知市場情緒。

3.智能顧問方面

智能顧問是證券公司近年來應用大數據技術來滿足客戶多樣化需求的新嘗試之一，如今已成為理財的新藍海。智能顧問業務提供在線投資咨詢服務。它可以根據客戶的個性化數據（如風險偏好和交易行為）為他們提供低門檻和低費用的個性化財富管理解決方案。智能顧問使用智能系統自動完成客戶數據收集和分析，投資計劃制定，執行和后續維護。他們的門檻低，費率低，因此可以為更多的零售客戶提供定制化服務。

三、大數據在保險業中的應用

1.騙保識別方面

借助大數據，保險公司可以了解騙保規律，并提升在 騙保識別上的準確性和及時性。保險公司可以通過構建騙保識別模型來識別近年來發生的所有賠付事件。從成千上萬的索賠中篩選出涉嫌騙保的索賠。保險公司再基于這些數據進行調查將有效提高工作效率。此外，保險公司可以結合內部，第三方和社交媒體數據進行早期異常值檢測，包括客戶健康狀況，財產狀況，理賠記錄等，并采取及時的干預措施以減少先期賠付。

2.風險定價方面

保險公司可以利用大數據分析來解決現有的風險管理問題。例如，駕駛員的駕駛數據是通過車內智能監測設備來收集的，例如行駛頻率，行駛速度，急剎和急加速頻率等；通過社交媒體收集駕駛員的行為數據，例如互聯網上與別人發生爭吵的頻率，心情狀態等；通過醫療系統收集駕駛員的健康數據。以這些數據為起點，如果一個人不經常開車并且非常小心地開車，那么他可以比普通開車的人節省30％-40％的保費，這將大大提升保險產品在保險行業的競爭力。