大数据在金融领域的革命

1）大数据助力推进高频金融交易和小额信贷

（1）高频交易：实时性要求高、数据规模大。

目前沪深两市每天4个小时交易时间会产生3亿条以上逐笔成交数据，通过对历史和实时数据的挖掘创新，以创造和改进数量化交易模型，并将之应用于基于计算机模型的实时证券交易过程中。

（2）小额信贷。

阿里巴巴和建行在2007年推出一个专注于小企业的贷款计划——e贷通，阿里巴巴利用拥有的用户信息及交易数据，通过大数据技术自动判定是否给予企业贷款；而建行坐拥巨额资金，希望贷款给无信用记录但发展势头良好的小企业。到2012年底，阿里巴巴累计服务小微企业超过20万家，放贷300多亿元，坏账率仅为0.3%左右，低于商业银行坏账率水平。(www.xing528.com)

2）大数据协助金融企业精准营销

招商银行通过数据分析识别出招行信用卡高价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后，通过“多倍积分累计”“积分店面兑换”等活动吸引优质客户；通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15%和7%；通过对客户交易记录进行分析，有效识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云中介平台实施交叉销售，取得了良好成效。

虽然目前在金融业大数据的研究与应用还处于初级阶段，但是价值已经显现出来。未来，大数据可能成为最大的金融交易产品。将来的金融大数据将会如基础设施一样，有金融数据提供方、金融监管者、金融大数据的交叉复用等，最终将成为金融业进行重要活动的基础设施。