金融结合大数据,迈向智能金融新时代丨亿欧智库

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自动化金融科技
亿欧
薄纯敏
2017-08-08 14:35
[ 亿欧导读 ] 大数据与人工智能的结合和应用为金融业带来了深刻的变化,智能金融就是依靠此来实现自动化和智能化。本文将深入分析什么是大数据和金融大数据,以及大数据如何驱动智能金融发展。
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吴军老师曾在《智能时代》中写道:“如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力的话,那么数据将成为下一次技术革命和社会变革的核心动力。”伴随着互联网、移动互联网、物联网的出现,数据呈现出爆发式增长,而金融更是在经营过程中积累了大量的数据。大数据与人工智能的结合和应用为金融业带来了深刻的变化,智能金融就是依靠此来实现自动化和智能化。

一、 什么是大数据

关于大数据的定义有很多,亿欧智库综合多方观点认为,大数据要满足以下特征:第一,体量大,没有足够多的数据就不能称之为大数据;第二,多维度,大数据需要关注数据之间的相关关系,因此数据需要多维度;第三,完整性,这要求数据的覆盖范围要相对广;第四,时效性,这不是基本特征,但满足时效性的数据可以帮助进行实时分析;第五,价值大,大数据是一种思维的改变,是从量变到质变的过程,最终会形成一种能力为各行业带来价值。

亿欧智库:大数据的特征

二、 金融大数据

金融行业在发展的过程中积累了大量的数据,包括客户信息、交易信息、资产负债信息等。BCG研究报告以银行业为例指出,银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB数据。

亿欧智库:每100万美元收入的实际数据用量

随着人们行为的数据化,金融大数据不仅包括金融机构内部结构化的数据,还包括非结构化数据以及非金融机构的数据。这些共同构成了金融大数据生态系统

亿欧智库:金融大数据生态系统

三、大数据驱动智能金融发展

亿欧智库认为,大数据与人工智能是“原料”和“厨具”的关系:没有人工智能,大数据可以使用,只是效率低;而没有大数据的人工智能就是乌托邦。智能金融,指的就是人工智能在金融领域的应用,旨在创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提高服务效率、实现金融自动化和智能化等。因此,在智能金融的实现过程中,大数据是使其真正落地的主要因素之一。

通过研究数据可以发现,金融是大数据目前主要应用的行业之一。在对大数据行业应用和行业服务渗透分析中发现,金融行业占比最高,分别为27.6%和25%。

亿欧智库:大数据在各行业应用和服务渗透占比

目前来看,大数据和人工智能在金融领域的应用覆盖了金融业务的前台、中台和后台,前台包括精准营销、产品设计、投资建议和支付,中台包括风控、合规、决策研究,后台包括IT支持和数据

亿欧智库:大数据和人工智能在金融领域的应用场景

如下图对比所示,学界大部分认为:人类的基本形态,包括物质活动、生理活动、神经活动、意识活动和意向活动,物质活动创生生理活动,生理活动支持神经活动,神经活动涌现意识活动,意识活动指导意向活动,从意识活动到生理活动是感知,从意向活动到物质活动是认知。根据人类的基本形态来描述智能机器的基本形态,主要包括硬件基础、软件基础、结构基础、感知(辅助决策)和认知(推理)。智能机器想要解决的就是人类的感知和认知问题。亿欧智库研究认为,目前智能金融还停留在感知层面,大数据和人工智能在金融业务中的应用是帮助工作人员节省以前用于处理数据的时间,提高效率,只是起到辅助决策的作用。未来,智能金融的发展方向应该是从感知到认知,最终实现全自动化的智能决策

亿欧智库:人类和智能机器的基本形态

大数据和人工智能如何应用于金融前台、中台和后台?如何驱动智能金融发展?我们下篇文章再做解读。

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关于智能金融基本概念的解读,请阅读文章《亿欧智库:读懂智能金融,理清概念是前提》

此外,本文是对亿欧智库《2017智能金融行业研究报告》的部分章节解读,该报告将于2017年9月14日举办的以“服务实体经济”为主题的2017中国FinTech未来领袖峰会上正式发布


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更多详细内容请点击下载:2017中国智能金融产业研究报告 点击下载

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