现代化经济体系有着明显的网络化和数字化特征，随着大数据时代的到来，大数据金融模式随之诞生，金融行业在大数据的基础之上也具有更深的挖掘潜力。同时，新的金融模式使得数据采集与信息处理变得更加全面、高效，数据资源价值挖掘也更加充分，为金融行业提供了极大便利，但也存在着风险与挑战。本文从大数据入手，简要概述了大数据的发展前景，分析了大数据金融面临的风险和挑战，并针对此提出了一些应对策略，希望能对大数据金融的发展提供帮助。

一、大数据的发展现状

（一）大数据的概念

大数据（BigData）的概念，业界没有统一的定义，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着大数据含义的逐步扩大，后来的概念中涵盖了数据处理的速度。

（二）大数据的发展前景

金融企业经过多年的信息积累沉淀了大量高价值的数据，发展金融大数据成为必然方向。为了应对金融行业日益激烈的竞争，基于数据的精细化运营成了金融大数据发展的迫切需求。经过近几年的发展，大数据产品越来越成熟，技术供给越来越丰富，运营成本直线下降，为金融大数据发展提供了良好的条件。

二、大数据金融面临的风险

（一）传统金融机构面临改革

实现“数字化转型”“大数据应用落地”对传统金融机构而言意味着改变。首先，国家对该行业的监管方式以及开放程度都做出了一定的调整，同时，非金融机构也开始进入到了金融行业之中，直接对传统金融机构的市场占比造成了冲击，致使金融市场竞争更加激烈；其次，金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久，如何将数字工具灵活应用，并与其他跨领域数据融合应用，仍需不断强化；最后，金融机构要保持开放心态，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争能力。

（二）大数据技术水平亟待提高

安全与隐私问题是大数据发展过程中的一个关键问题，多项实际案例表明，即使无害的数据被大量收集后，通过存储、处理、分析等也会暴露个人隐私，大量的数据收集整理同时也意味着更大的数据泄露的风险。针对这一点，各金融机构制定了不同的安全措施，保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得到的知识，因为其中任何一个环节出现问题，都会对金融财产安全造成威胁，所以各金融机构对金融数据技术的安全性管理水平亟待提高。

（三）技术应用与业务探索仍需突破

与其他行业相比，金融具有逻辑关系紧密、处理实时性要求高、可展示性需求强等特征，因此，对数据分析、数据管理、数据处理、数据展现等关键技术要求都比较高，由于大数据金融模式起步相对较晚，数据库建设以及数据统计、分析等技术模块还处于不断发展之中，导致金融机构只能通过探索的方式，来对大数据技术进行选择，这就加剧了技术决策的风险系数，可能会使金融机构产生不必要的损失。

（四）行业标准与安全规范仍待完善

目前，各行业的发展长期各施其政，行业间存在较高的壁垒，即使金融行业内部，也采用了不同的标准，遵守不同的行业规范。为了加快元数据、数据交换、数据交易、数据质量、安全保密等重点共性标准的制定，实现数据的互联互通，需要围绕产业链建立跨行业的技术体系标准和数据标准。

三、大数据金融面临的挑战

（一）数据基础设施承载力不足

大数据基础设施是支撑大数据应用和大数据产业的基础设施，大数据金融作为一个完整的链条，包含很多中间环节，每一个环节基本上都有独立的机构进行经营管理，同时每一个环节也都会产生大量的数据往来，而这些大量的数据往来必然需要各个环节上的基础数据设施作为支撑，大量的数据往来对基础设施形成了很大冲击，大数据金融基础设施建设的重要性迫在眉睫。

（二）数据共享平台缺乏

目前，各个金融机构的数据信息大多比较保密，各金融机构之间有效联系缺乏，金融数据很难得到共享，存在不愿共享，不敢共享，不能共享的情况，由于金融数据得不到共享，金融需求得不到满足，对于金融机构而言，为了更好地了解客户，与客户建立良好的客户关系管理，就会增加金融活动成本，严重的还会增加金融风险。由于共享数据平台的缺乏，纵使该金融机构再强大，也很难实时、准确地满足海量用户的个性化需求。

（三）专业性人才欠缺

与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要兼备计算机技术、数学、统计学等方面的知识以及应用领域的专业知识。然而，金融业在大数据方面的专业人才还比较匮乏，现有的人才难以满足大数据处理的需要。由于金融机构工作人员业务能力不足，在处理数据的过程中，就会出现数据失真的情况，进而不利于金融业的发展。另外，很多金融机构，没有针对人才较高的薪酬待遇，在这种情况下，就会造成人才的流失，从而不利于金融业的发展。目前金融行业在可承担分析和挖掘的复合型人才、高端数据科学家以及管理人才都存在很大缺口。

四、大数据金融发展应对策略

大数据时代里，数据的价值被逐渐挖掘，然而，大数据技术作为一般双刃剑，在方便金融业发展的同时，也对金融业提出了更高的要求，而金融业要想健康、稳定的发展，就必须结合大数据时代背景，不断创新，积极响应大数据时展的需求。

（一）传统与创新并举

首先，要坚定信念，发挥传统金融机构的优势，同时，寻求新型金融机构的创新之路，做到多角度全方位的发展；其次，从顶层设计入手，面向全局考虑，以客户需求为导向，在保障信息安全的同时，努力构造金融机构自身的大数据规模。

（二）加大基础设施建设

一是软基础设施，即从事金融产业和大数据处理的人力资源，要保证有足够的人才储备，以此保证大数据金融有足够的智力和技术支持，同时，加强内部控制，保证用户数据不被泄露；二是硬基础设施，主要指基础IT设备和信息安全防范系统，应用此设备来完成金融机构内外的金融数据的收集、汇总、处理及分析，使机构、用户双方都可以最快的、最便利的方式调用自己本身需要的信息，并通过信息安全等级保护制度，切实保护数据安全。

（三）强化金融数据安全与技术

大数据技术是解决大数据框架下金融风险的关键，运用好大数据技术，既能获得优先发展先机，也能保障大数据安全。大数据时代，金融机构之间的关联性越来越紧密，在大数据处理过程中，一旦金融数据遭受安全威胁，就会产生“连锁反应”，金融业的稳定发展就会受到影响，为了保证数据安全，金融业务顺利开展，可以通过数据加密技术、身份认证技术、防火墙技术等，提高数据信息系统的安全性，还可以借助大数据技术，建立统一的大数据安全仓库，实现金融共享，将客户的信息纳入到数据库中，更好地为客户的金融需求服务。

（四）培养大数据金融人才

金融企业想通过大数据实现价值一个重要的制约因素就是人才短缺，目前，金融行业在发展过程中已经遇到了人才瓶颈，急需拥有统计学和计算机专长的人，以及运营金融企业的管理者和分析师。金融企业，一方面需要强化现有人才能力的培养，结合大数据的要求，对金融工作人员进行针对性、专业性的培训，另一方面需要对外引进专业的金融人才，打造专业、高效、灵活的大数据人才团队，从而更好地为金融发展服务。

（五）做好大数据金融风险管控

大数据时代，竞争越来越激烈，对于金融业而言，金融风险是一直存在的，对于金融机构而言，风险管理是一项重要的工作，只有做好风险管理工作，才能更好地应用大数据，推动金融业的发展。首先，在开展金融业务的时候，要立足市场，做好市场分析，全面掌握相关数据，为业务的开展提供保障；其次，建立风险管理机制，对大数据业务进行综合分析，找出大数据业务中存在的风险因素，从而有针对性地进行防范，并针对这些隐患制定有效的防范策略，减少风险损失。

结语

大数据时代已经到来，大数据金融的发展具有明显的时代特征，金融业是海量数据行业，数据是其发展核心，大数据为金融创新提供了新的机会，并正在成为金融创新的发力点和突破点；金融行业想要更好地发展，就需要对大数据金融模式进行全面研究，并结合时代特点以及金融行业发展特点，通过优化机构发展规划、加大基础设施建设、加大技术研究力度、培养专业的金融人才、做好大数据金融风险管控以及完善金融相关法律法规和行业标准等手段，积极应对大数据金融发展过程中遇到的各种风险与挑战，从而为大数据金融的科学发展提供保障。

来源：南开大学