保險之前說的大數據是什麼意思

『壹』 「互聯網+」與大數據車險

「互聯網+」與大數據車險_數據分析師考試

「大數據」為車險行業發展提供了更多可能性。保險公司通過「大數據」可以多維度實現車險的差異化定價，進一步推動風險和保費更加科學合理地匹配。「互聯網+」時代，中國保信在大數據車險的應用場景及市場展望中究竟佔有何等地位？

銀行業有銀聯 （中國銀行卡聯合組織），證券業有中證登（中國證券登記結算有限公司），保險業有中國保信（中國保險信息技術管理有限責任公司）。「互聯網+」時代，建設信息共享平台成為各金融行業摘取大數據果實的強勁抓手。

事實上，保險是對「大數據」擁有天然需求的金融行業。隨著保險業進入大發展時代，包括財險、壽險以及健康險等，對匯聚各險種數據資源進行整合利用，通過數據信息的挖掘和共享，建立一套科學的行業定價基準和風險數據指標的要求越來越迫切。

當前，正值商業車險改革、車險經營模式創新、車聯網應用與探索的關鍵時期，在這場商業車險改革大戲中，如何實現車險產品從「以車定價」轉向「以人定價」，最終實現品牌車型以及使用者的差異化定價，成立的主要目的是統一建設、運營和管理保險信息共享平台，為保險公司之間及保險業與其他行業之間信息交互提供支持的中國保信總裁吳曉軍應邀發表權威觀點。

車險改革與「大數據」戰略

《當代金融家》：近日，保監會印發了《深化商業車險條款費率管理制度改革試點工作方案》（以下簡稱《方案》），提出了商業車險改革的時間表和路線圖，同時明確了各相關單位的職責分工和工作任務：中國保險行業協會負責擬定商業車險示範條款和保費行業基準，建立商業車險新型條款評估和保護機制；財產保險公司負責自主確定商業車險條款，科學釐定商業車險費率，依法報批商業車險條款費率，建立商業車險條款費率監測調整機制。在這場商業車險改革「大戲」中，應如何看待中國保信的位置及作用？

據我們所知，中國保信在籌備期間的第一項工作就是整合車險平台。如今距離公司成立已有一年，各項准備工作已基本齊備，6月1日商改平台將正式上線。請您分享一下車險信息平台對商業車險改革起到的重要作用？

吳曉軍：一個顯而易見的事實是，在「大數據」時代，汽車產業的形態正在發生深刻改變，與之相連的車險業務變革也隨之初顯端倪。隨著「大數據」應用的日益廣泛，將影響並引領車險業走向費率市場化、管理精細化、數據規范化，為此應當未雨綢繆，勵精圖治，各方共同推進「大數據」在車險乃至保險領域的互動和應用。

某種意義上，成立中國保信最大的趨勢是推動行業數據整合，因此，中國保信是以支持行業發展、服務保險監管、保護保險消費為使命，不以盈利為目的的市場化公司，主要職責是建設和運營集中統一、設計科學、功能完善、安全高效的保險業數據信息共享和對外交互平台。

中國保信被天然賦予了「大數據」的政策基因和行業責任，按照保監會關於全國車險平台整合工作方案，中國保信是全國車險平台的建設、運營和管理單位，因此我們希望能夠廣泛聽取行業各方對車險平台建設的意見和建議，探索建立行業各方共同參與的信息平台共享共建機制，在平台需求分析、管理和決策，以及網路連接、介面標准、安全建設、技術架構上實現行業共商，在支持創新、服務發展、保護消費者利益上實現行業共贏。

全國車險信息平台是貫徹落實國家《機動車交通事故責任強制保險條例》以及商業車險監管政策規定，為建立車險信息共享與交互機制，支持我國交強險制度實施和車險市場科學發展而搭建的行業公共基礎設施。截至2015年3月底，全國車險平台覆蓋全國35個省市、59家保險總公司、820家省級保險分公司，擁有交強險和商業險兩個核心系統，以及若干周邊子系統和輔助系統，實現了行業多年車險承保和理賠數據的存儲、共享和實時交互。

全國車險平台從行業試點探索，全國推廣到功能不斷拓展和完善，已經經歷和伴隨了車險市場改革發展近10年時間，車險信息共享機制對於行業實施大數據戰略和推進費率市場化改革具有重要的戰略意義。

首先，車險信息平台是行業與外部數據交互應用的重要基礎和依託。目前，全國車險平台已經與公安、交管、稅務等相關外部管理單位實現了一定范圍的信息交互和共享。我們也積極引入公安部、交通部、中國汽車研究中心等行業數據管理部門的權威身份、交通和汽車生產數據，依託行業數據共享的優勢，拓寬行業整體數據維度。未來，我們還將積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保等公共管理部門進行數據交互，依託車險多維度數據支持保險自身信用體系建設，並納入國家徵信體系，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託行業信息共享機制有效延伸保險參與社會治理的范圍和觸點。

其次，車險信息平台是車險費率市場化改革的重要技術支撐。此次商業車險改革以市場化為導向，對現有定價模式、費率浮動機制、條款責任和體例都進行了大幅度調整，自去年以來，車險平台按照新的業務規則和監管需求進行了大量的系統改造，配合建設行業車型及純風險保費庫，落實代位求償及結算，組織保險公司進行系統開發、聯調測試，通過系統實現商改的有關規則調整。依託平台數據、技術和資源，配合保監會開展了數據提取和費率測算，未來可以依託平台實現費率測算常態化、費率監測動態化。同時，面對商改費率下行壓力，平台在加快推進反欺詐系統、數據分析系統等應用系統建設，促進保險公司反欺詐水平和成本控制能力提升，提高保費充足率，擠壓理賠水分，改善保險公司經營績效，促進商業車險改革成果實現與平穩過渡。

最後，車險信息平台是車險產品和服務創新的重要數據支持。我們希望依託車險信息平台為車險產品和服務創新以及「大數據」應用提供技術支持服務。一方面，積極探索和支持保險業參與汽車後市場。我國二手車市場高速發展、前景廣闊，北京、鄭州等地區的二手車交易已超過新車交易，但管理混亂、誠信缺失特別是價值和風險評估機制不健全是根本的制約因素。今年，我們已在北京地區試點汽車質量延保責任險的風險評估服務，未來將逐步搭建起延保業務專門平台，探索延保業務風險評估、數據採集與共享機制，培育和促進延保責任險市場發展。另一方面，我們也在積極探索車聯網技術應用研究。目前，我們受保監會委託，啟動了車聯網保險應用研究項目，內容包括車聯網技術和保險業應用的全球經驗，車聯網技術對車險市場的影響與挑戰、應用場景與模式、產品定價與監管等等，也希望依託車險平台為行業基於車聯網的產品創新、商業模式以及監督管理提供服務和支持。

「以客戶為中心」的大數據車險

《當代金融家》：眾所周知，車險定價方式主要有保額定價、車型定價及使用定價三類。我國目前仍處於保額定價階段，沒有費率區隔。而車型定價是歐美保險市場普遍採用的車險定價模式，對車輛風險的評估准確度更高。車型定價對「海量」數據以及數據處理的需求，令車險信息平台的建設必不可少。據此，您如何看「大數據」車險市場的應用場景與展望？

吳曉軍：首先，「大數據」將助推車險定價步入新的發展階段。「大數據」相對於保險定價依賴的傳統數據，已經從歷史數據擴展到在線數據，從樣本數據拓展到全量數據，從結構化數據拓展到非結構化數據。保險定價的基本原理就是「大數法則」，依託這一統計學定律，確保純風險保費的公平性、合理性和充足性。而「大數據」是一種新的定價理念和風險管理輔助工具，保險企業通過採集和獲取客戶行為、交易的網路數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，可以推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，實現定價差異化、精準化。

我認為，在未來車險市場競爭中，無外乎兩個核心要素，一個是渠道，這是由「渠道為王」的保險業經營管理模式所決定的；另一個是定價，在保險費率市場化改革的大背景下，定價將成為保險企業安生立命的核心要素。誰擁有數據及數據技術，誰便具備了定價優勢，誰就能在新的游戲規則中勝出。

「大數據」在車險定價應用的一個典型案例就是UBI產品（Usage Based Insurance），即通過車聯網技術將駕駛操作、汽車運動狀態和車輛周圍環境等人、路、車數據信息進行傳輸和存儲。保險公司從數據中挖掘出用戶的駕駛習慣、思維習慣和行為模式，建立以「從人」為主的多維度定價模型。通過歐美車聯網保險市場的實踐驗證，基於駕駛行為的定價比傳統定價模式更為科學和有效。美國經歷了超過15年的研究推廣，車聯網保險產品和技術在車險市場已日趨成熟，在美國個人車險市場，前十大保險公司有9家已推出UBI產品。在國內，車聯網保險產品還處於起步探索階段。近年來，各方意識到車聯網在保險市場的應用潛力，都在積極探索家用車車聯網產品。如人保、平安等公司已經開始摸索產品形態，搭建產品流程及系統，收集研究客戶反饋。當然，車聯網在車險產品定價和創新應用方面，還應當與目前我國車險費率市場化改革政策和實踐形成良性互動。

其次，大數據將助推精準營銷和客戶細分，實現真正以客戶為中心。自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、「跑馬圈地」、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於「以產品為中心」的粗放式發展模式。然而，「以客戶為中心」的精準營銷、個性化服務，如果失去大數據的支持，無異於小船在大海上無導航漂泊，最終無法到達彼岸。「大數據」技術可以更加客觀、多維度地對客戶進行分析研究，必將成為提高企業競爭力和創造消費者需求的關鍵要素。

隨著車險網銷、電銷等直銷渠道的普及和快速發展，未來互聯網將成為車險市場的「主戰場」，互聯網車險市場具有信息量大、傳導速度快、高度透明的特點，保險企業必須藉助互聯網大數據精準了解客戶需求，確定渠道投入的方式方法，即「在對的時間、為對的客戶、提供對的產品」，全面提升客戶體驗，建立新型的網路自助服務體系，讓客戶足不出戶就可以方便快捷獲得投保選擇、電子保單、在線客服、報立案件、索賠、賠款支付等保險服務。通過互聯網提供保險服務，保險公司可以降低職場租金、代理人傭金和薪資，承保理賠實現無紙化、便捷化，費用成本可以大幅降低。這都有助於從價值上實現「以客戶為中心」，因此，未來車險市場將逐步形成線上、線下兩個平台。

再次，大數據將助推保險反欺詐風險識別與控制。據國際保險監督官協會的經驗估計，保險欺詐佔到保險賠付總額的10%～20%，而車險又是保險欺詐犯罪的「重災區」。我們從行業反欺詐實際工作中發現，當前車險欺詐案件呈現出團伙化、專業化、流程化等特點，整個保險欺詐案件的所有手續造假都非常縝密，背後已存在利益集團操作，傳統風險控制方式面臨「瓶頸」。「大數據」時代的信息技術和創新應用為保險反欺詐工作開創了新途徑，在數據完善和歷史積累的基礎上，從特徵分析、因子分析和網路分析入手，可以建立高效的反欺詐鑒別機制，提高反欺詐的靶向性。

近年來，車聯網技術已經在一些行業取得了成功，尤其是在物流運輸和車隊管理方面，利用車聯網技術，可以監測車輛、貨物在運輸途中的去向；藉助車聯網數據，可以管理司機的駕駛行為，達到節油、省時和安全的目的，從而提高經營效益。未來，這些技術將會更加充分地運用到車險欺詐風險的識別與控制上來。

最後，大數據將助推保險與汽車產業的滲透與融合。在「大數據」時代，保險與汽車將會以數據為媒介進一步實現產業融合與滲透，現在車裡面裝有越來越多的智能設備，這些用途繁多的裝置原來是廠商在製造環節裝進去的，未來更多可能是基於保險視角前裝或後裝的。由於保險對車輛數據的採集和應用，對於汽車生產銷售、汽車安全隱患及事故處理、零配件的流通與使用，保險公司也許會比汽車製造商更早、更全、更快的掌握，因為前者更加貼近汽車用戶，承擔了大部分的車輛維修成本。未來汽車製造商會更加註重保險公司的意見和建議，不斷提升車輛性能，優化汽車後市場服務。

更為關鍵的是保險公司擁有車輛的索賠數據，通過將車輛數據與保險數據相結合，未來可以研究制定建立一套完善的車輛風險評級標准，這對車輛投保、汽車質量延保、二手車定價等均可以提供有效和准確的數據支持，並根據保險數據與車輛數據分析車輛安全狀況，為交通管理部門提供服務。

此外，其他行業的滲透也影響著傳統保險市場，特別是科技網路公司，通過對互聯網客戶數據的採集分析和「大數據」處理能力，將及時抓住機會，進行跨業經營，很多創新甚至可能顛覆車險市場的局部規則與業態。

「互聯網+」時代的二次創業

《當代金融家》：目前，雖然大部分險企都建有自己的資料庫，人保財險[微博]、國壽財險、平安財險和太平洋財險等多家公司也在試水車聯網，但中國保信的現有行業地位和今後發展前景，卻被市場各方看好。立足於行業背景，您對「大數據」時代的車險發展有何建議？

吳曉軍：當今世界，數據已經滲透到經濟社會的各個領域，引領著電子商務、金融投資等各方面的創新與應用，推動了相關行業升級和轉型發展。「大數據」、車聯網和雲計算，已然成為未來車險市場轉型升級的核心驅動力，為保險業改造「紅海」、開創「藍海」提供了新的機會和場景。在「大數據」時代，如何構造新型的車險產業鏈，實現傳統車險與信息技術發展、與汽車工業發展的深度融合，進一步提升車險的內在價值，進而帶動其他相關產業的發展，從某種意義上講，更像保險業的「二次創業」，意義重要而深遠。

一要研究制定行業「大數據」戰略和設施框架。建議保險監管部門完善信息共享平台和保單登記的監管制度框架，為行業「大數據」戰略實施建立良好的政策環境。加強行業級「大數據」建設，重點推動行業數據標准化建設和有效落地，提高數據整體質量。指導和優化行業共享資料庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的「大數據」處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。

二要在保險經營和客戶服務中嵌入數據思維。保險公司應加強公司內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。保險經營中應嵌入數據分析思維，以數據分析為依據，找出最棘手問題的真正原因，預測未來情況，從而識別差異化競爭的機會並實現業務增長。

三要以數據為媒介，建立「汽車＋保險」的生態圈。商業車險改革是中國保險業的「二次創業」，未來基於人、路、車等駕駛數據的UBI車險將成為核心。通過將車輛數據和保險數據相結合，保險公司可以進一步為汽車投保和延保，以及為二手車定價等提供准確有效的數據支持。在這樣的趨勢下，保險行業和汽車產業可以數據為媒介，進一步實現產業的相互滲透和融合。

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『貳』 「大數據」的保險業應用主題

「大數據」的保險業應用主題_數據分析師考試

在數據應用呈現爆炸式發展的時代，不能把握「大數據」商機、引領潮流的保險企業，將可能逐漸喪失市場競爭力。

「大數據」是依託新的數據處理技術，對海量、高速增長、多樣化的結構和非結構數據進行加工挖掘，找尋數據背後的規律，以提高分析決策能力、優化流程和科學配置資源的管理工具。

「大數據」正在向經濟、社會、科學、文體及公共衛生等多個領域快速滲透。在網路技術、移動互聯、雲計算等新技術和金融市場化改革的雙驅動下，金融與互聯網、各金融板塊之間的界限和壁壘被沖破，市場的游戲規則發生了深刻變化，誰掌握了數據，誰就掌握了競爭的制高點。

現代保險服務業要在經濟「新常態」中研究和實施「大數據」戰略，關鍵要找准大數據在保險業的應用場景、應用主題和應用策略。

助力保險費率市場化

保險作為一種風險轉移和管理工具，是一種社會群體之間的風險救助機制。保險產品機理主要是遵循統計學范疇的「大數法則」，基於歷史風險發生和損失的數據進行分析和預測，在重復隨機現象中找出「必然」規律，依靠精算技術實施產品定價、建立財務運行機制。有些觀點認為大數據顛覆了「大數法則」，實際上，雖然兩者都是在「大量」數據基礎上進行風險和財務預測，但在保險產品定價機制中的作用基點是完全不同的。

「大數法則」是保險定價的根本法則，特別是針對車險、壽險、健康等關系社會公眾利益的領域，必須依託「大數法則」確保行業基準純風險損失率釐定的公平性、充足性和安全性。也就是說，「大數法則」是保險運行管理的數理邏輯，是保險業不可動搖的理論和定價基礎。而「大數據」主要發揮保險定價的輔助作用，特別是採集和獲取客戶行為、交易的網路數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，主要基於附加費率建立科學、有效的保險費率浮動機制和差別化定價機制。

因此，「大數據」並沒有顛覆「大數法則」，而是對保險費率市場化形成機制的重要優化和改進，是一種以新技術為依託、更加精細化的風險管理輔助工具。

目前，新一輪保險費率形成機制改革步伐明顯加快，非車險、意外險、投資連結險、普通型壽險、萬能險等已經相繼放開，商業車險、分紅險市場化改革也即將發令放行，更多的產品定價權和選擇權將交給市場。科學、有效的費率形成機制是市場化改革成功的關鍵。應全面構造以「大數法則」為基礎的基準費率和以「大數據」技術為輔助的附加費率和產品創新機制。

一方面，保險監管部門應主導構建公開公正的保險基準費率形成機制，建立保險基準費率定期測算和發布機制，特別是借鑒國際上的成熟經驗和模式，設立獨立的保險費率釐定機構，形成主要保險產品的定價參照基準體系。另一方面，要鼓勵保險企業在遵循基準費率的同時，發揮大數據在保險產品區域化、差別化、個性化的創新支撐作用，處理好產品創新與風險、成本、收益的關系。

驅動新一輪轉型發展

自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、「跑馬圈地」、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於「以產品為中心」的粗放式發展模式。由於保險企業數據維度、質量、可利用度和處理能力不足，向「以客戶為中心」的集約化管理模式轉型「常提卻難新」。

伴隨金融綜合化、保險集團化、渠道多元化發展，特別是電銷、第三方電商、移動互聯等新渠道的興起，保險數據的歷史積累、採集維度、關聯分析與實踐應用日益成熟，由於大數據有利於提升保險企業對客戶行為特徵、風險和產品偏好的分析能力，為保險企業客戶關系管理、風險識別與定價、營銷策略分析、理賠欺詐風險防控提供了新的驅動力，成為保險業新一輪轉型發展的「利器」。

因此，保險企業應找准大數據在經營管理中的應用場景，著力解決制約轉型發展的關鍵環節。

一是加強數據資源內外部整合。加強集團內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，為大數據技術應用建立現實基礎。

二是構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在集團或公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。

三是提升數據發現和決策能力。重點提升對非結構化數據的存儲、加工和分析能力。圍繞交叉和二次銷售、精準營銷、代理人甄選和流失預警，加強數據分析和快速響應，整合昂貴的渠道資源，提升銷售渠道價值。通過理賠洞見分析、反欺詐關聯分析，提升成本精細化管理、精準打擊欺詐行為。

四是加強數據架構規劃。引入新的大數據分析工具和存儲技術，提高對語音、視頻、圖片、網路日誌等非結構化數據的分析處理能力，對信息模型、主輔數據源以及數據集成架構進行前瞻性設計，加強主數據和元數據管理，推動信息數據的邏輯整合。提高自身數據質量，注重數據全生命周期管理。

開創「數據治理」新模式

在保險資金運用和費率市場化加快推進的背景下，按照保監會「放開前端、管住後端」的市場化改革思路，市場化的「新常態」使傳統的文件出台、現場檢查、行政處罰等保險市場治理手段難以奏效，滯後的監管技術手段將無助於有效防控區域性和系統性風險，客觀上要求保險監管部門從依靠行政手段向依靠「數據手段」治理市場轉變：

一是從場外交易向場內交易轉變。通過建立保險產品交易、中介交易和資產交易的交易場所和信息平台，促進保險交易的透明化、規則化和信息對稱化；二是從監管信息統計與非現場監管向保單登記管理轉變。市場和風險的快速變化，促使保險監管從依靠時滯的統計數據和局部的樣本數據，向保單級的全量數據和實時的生產數據演變；三是由條款費率靜態審批管理向基準費率測算常態化轉變。定價權逐步交給市場後，產品創新必然層出不窮，基準費率常態監測、回溯分析和定期測算是產品監管和風險控制的必然要求。

基於上述行業轉型發展和市場治理需求，應從提高行業核心競爭力和抗風險能力的高度，科學規劃行業大數據體系。

一是全面推進行業信息共享與應用。在客戶隱私保護和數據安全的前提下，建立行業中央集成數據倉庫，打破企業之間的數據孤島，將分散在各保險機構的數據，按照客戶、保單、業務等多個主題進行採集、存儲和有限共享，充分釋放數據共享在規范市場行為、反保險欺詐、提升定價能力、促進精細化管理等方面的內在價值。

二是主動與外部數據交互應用。拓寬行業整體數據維度，依託行業數據共享的平台優勢，積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保、徵信等公共管理部門進行數據交互，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託共享平台有效延伸保險參與社會治理的范圍和觸點。

三是研究制定行業大數據戰略和設施框架。完善信息共享平台和保單登記制度等相關法律法規，為行業大數據戰略實施建立良好的政策環境。加強行業數據標准建設，規范統一共享介面標准，提高數據整體質量；不斷優化共享資料庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的大數據處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。

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『叄』 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。

『肆』 為什麼說當今時代是大數據時代，那什麼樣的東西可以稱為大數據

大數據，又稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過人腦甚至主流軟體工具捕捉、管理、處理和整理成更積極的信息，幫助企業在合理的時間內做出商業決策。大數據已經滲透到我們生活的方方面面。就像空氣和水一樣。雖然我們看不見它，但我們不能沒有它！數據很重要，但孤立的數據很難工作。大數據意味著將許多數據放在一起，並以科學的方式篩選和分析相關數據。然後將其應用到生產過程和生活體驗中。