Ⅰ 大數據給銀行業、保險業、證券業、徵信業分別帶來了哪些大變革
大數據給銀行業、保險業、證券業、徵信業分別帶來了哪些大變革？
一、什麼是大數據？
大數據已然成為當下一個十分熱門的詞彙，大數據，是指基於社會的進步與經濟的飛速發展、科技的進步，對人們生產生活中產生的大量數據信息有效並及時地處理分析的一種技術，具有數據量大、數據種類繁多、價值密度高、處理速度快四大主要特徵。
大數據的最終目標就是希望通過大量的數據對相關行業領域的動態，進行更加高效、智能化的管理，而銀行業、保險業、證券業、徵信業因為其龐大的數據規模所以它必然需要一個大數據計算系統作為其發展的重要支撐。
二、大數據對銀行業、保險業、證券業、徵信業發展的大變革
銀行業、保險業、證券業、徵信業這些行業其實就是圍繞信息進行的，說到底誰的的用戶信息量大，誰就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
1、大數據推動相關行業的戰略轉型。而大數據技術正是其深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。就銀行業來說，現在的銀行業已經跳出了以儲蓄為主的業務體系，轉而與保險、證券、徵信等相融合，推動了整體的變革。
2、大數據技術能夠降低管理和運行成本，提高了服務水平和利潤。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。特別是隨著大量的線上交易活動的展開，進一步降低了線下活動帶來的一系列成本，也使得相關成本更加透明，方便監管的進行。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果，給與用戶更加高水平的服務。
3、大數據技術有助於增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，通過基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位的評價，給相關行業特別是徵信業的發展帶來了巨大機遇，用戶的徵信活動相較之前更加的及時有效詳細。
Ⅱ 什麼是大數據徵信與傳統徵信有何區別
如今大數據概念已經廣為傳播，什麼都能夠和大數據扯上關系，似乎有大數據才更可靠。就能貸款的徵信系統也開始用上大數據了。那麼什麼是大數據徵信呢？其實支付寶花唄，京東白條，p2p網路借貸等都是建立在大數據基礎上的信用貸款模式。
一般來說，的我國的徵信系統數據主要從各種國家及或是金融機構外加例如公共機構的數據為判斷。而大數據徵信是什麼呢？對大數據無公認的定義，一般認為大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為服務於經營決策的資訊。簡單的說，例如電商行業比如淘寶網、京東電商做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信，他們和一些第三方的互聯網金融機構都有屬於自己的可靠大數據徵信來源。而這些依靠大數據為信用依據所給出的網路虛擬信用貸款服務，似乎已經成為了互聯網金融未來的發展趨勢。
大數據徵信與傳統徵信的區別
從類型上看，傳統徵信公司採用的是同業信息分享模式，即客戶查詢一條信息需要先共享一條相應的信息；而互聯網公司則是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、守約、消費、社交等幾個緯度來評判，為用戶建立信用報告，形成以大數據為基礎的海量資料庫。
值得一提的是，傳統徵信模式面臨的難題是徵信數據不全、平台上傳數據積極性低、更新不及時、接入門檻高等問題。而大數據徵信模式，其優點在於數據來源廣泛，彌補傳統徵信覆蓋面不足的缺陷；數據類型多樣化，不局限於信貸數據，更能全面反映個人信用情況。其難點在於：信息過多引起的數據雜亂，整合多方數據困難，且數據相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗，短期內信用評價數據精準性較低。此外，大數據徵信也面臨著法律風險，在個人隱私保護上較難把控。