保险之前说的大数据是什么意思

‘壹’ “互联网+”与大数据车险

“互联网+”与大数据车险_数据分析师考试

“大数据”为车险行业发展提供了更多可能性。保险公司通过“大数据”可以多维度实现车险的差异化定价，进一步推动风险和保费更加科学合理地匹配。“互联网+”时代，中国保信在大数据车险的应用场景及市场展望中究竟占有何等地位？

银行业有银联 （中国银行卡联合组织），证券业有中证登（中国证券登记结算有限公司），保险业有中国保信（中国保险信息技术管理有限责任公司）。“互联网+”时代，建设信息共享平台成为各金融行业摘取大数据果实的强劲抓手。

事实上，保险是对“大数据”拥有天然需求的金融行业。随着保险业进入大发展时代，包括财险、寿险以及健康险等，对汇聚各险种数据资源进行整合利用，通过数据信息的挖掘和共享，建立一套科学的行业定价基准和风险数据指标的要求越来越迫切。

当前，正值商业车险改革、车险经营模式创新、车联网应用与探索的关键时期，在这场商业车险改革大戏中，如何实现车险产品从“以车定价”转向“以人定价”，最终实现品牌车型以及使用者的差异化定价，成立的主要目的是统一建设、运营和管理保险信息共享平台，为保险公司之间及保险业与其他行业之间信息交互提供支持的中国保信总裁吴晓军应邀发表权威观点。

车险改革与“大数据”战略

《当代金融家》：近日，保监会印发了《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作方案》（以下简称《方案》），提出了商业车险改革的时间表和路线图，同时明确了各相关单位的职责分工和工作任务：中国保险行业协会负责拟定商业车险示范条款和保费行业基准，建立商业车险新型条款评估和保护机制；财产保险公司负责自主确定商业车险条款，科学厘定商业车险费率，依法报批商业车险条款费率，建立商业车险条款费率监测调整机制。在这场商业车险改革“大戏”中，应如何看待中国保信的位置及作用？

据我们所知，中国保信在筹备期间的第一项工作就是整合车险平台。如今距离公司成立已有一年，各项准备工作已基本齐备，6月1日商改平台将正式上线。请您分享一下车险信息平台对商业车险改革起到的重要作用？

吴晓军：一个显而易见的事实是，在“大数据”时代，汽车产业的形态正在发生深刻改变，与之相连的车险业务变革也随之初显端倪。随着“大数据”应用的日益广泛，将影响并引领车险业走向费率市场化、管理精细化、数据规范化，为此应当未雨绸缪，励精图治，各方共同推进“大数据”在车险乃至保险领域的互动和应用。

某种意义上，成立中国保信最大的趋势是推动行业数据整合，因此，中国保信是以支持行业发展、服务保险监管、保护保险消费为使命，不以盈利为目的的市场化公司，主要职责是建设和运营集中统一、设计科学、功能完善、安全高效的保险业数据信息共享和对外交互平台。

中国保信被天然赋予了“大数据”的政策基因和行业责任，按照保监会关于全国车险平台整合工作方案，中国保信是全国车险平台的建设、运营和管理单位，因此我们希望能够广泛听取行业各方对车险平台建设的意见和建议，探索建立行业各方共同参与的信息平台共享共建机制，在平台需求分析、管理和决策，以及网络连接、接口标准、安全建设、技术架构上实现行业共商，在支持创新、服务发展、保护消费者利益上实现行业共赢。

全国车险信息平台是贯彻落实国家《机动车交通事故责任强制保险条例》以及商业车险监管政策规定，为建立车险信息共享与交互机制，支持我国交强险制度实施和车险市场科学发展而搭建的行业公共基础设施。截至2015年3月底，全国车险平台覆盖全国35个省市、59家保险总公司、820家省级保险分公司，拥有交强险和商业险两个核心系统，以及若干周边子系统和辅助系统，实现了行业多年车险承保和理赔数据的存储、共享和实时交互。

全国车险平台从行业试点探索，全国推广到功能不断拓展和完善，已经经历和伴随了车险市场改革发展近10年时间，车险信息共享机制对于行业实施大数据战略和推进费率市场化改革具有重要的战略意义。

首先，车险信息平台是行业与外部数据交互应用的重要基础和依托。目前，全国车险平台已经与公安、交管、税务等相关外部管理单位实现了一定范围的信息交互和共享。我们也积极引入公安部、交通部、中国汽车研究中心等行业数据管理部门的权威身份、交通和汽车生产数据，依托行业数据共享的优势，拓宽行业整体数据维度。未来，我们还将积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保等公共管理部门进行数据交互，依托车险多维度数据支持保险自身信用体系建设，并纳入国家征信体系，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托行业信息共享机制有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。

其次，车险信息平台是车险费率市场化改革的重要技术支撑。此次商业车险改革以市场化为导向，对现有定价模式、费率浮动机制、条款责任和体例都进行了大幅度调整，自去年以来，车险平台按照新的业务规则和监管需求进行了大量的系统改造，配合建设行业车型及纯风险保费库，落实代位求偿及结算，组织保险公司进行系统开发、联调测试，通过系统实现商改的有关规则调整。依托平台数据、技术和资源，配合保监会开展了数据提取和费率测算，未来可以依托平台实现费率测算常态化、费率监测动态化。同时，面对商改费率下行压力，平台在加快推进反欺诈系统、数据分析系统等应用系统建设，促进保险公司反欺诈水平和成本控制能力提升，提高保费充足率，挤压理赔水分，改善保险公司经营绩效，促进商业车险改革成果实现与平稳过渡。

最后，车险信息平台是车险产品和服务创新的重要数据支持。我们希望依托车险信息平台为车险产品和服务创新以及“大数据”应用提供技术支持服务。一方面，积极探索和支持保险业参与汽车后市场。我国二手车市场高速发展、前景广阔，北京、郑州等地区的二手车交易已超过新车交易，但管理混乱、诚信缺失特别是价值和风险评估机制不健全是根本的制约因素。今年，我们已在北京地区试点汽车质量延保责任险的风险评估服务，未来将逐步搭建起延保业务专门平台，探索延保业务风险评估、数据采集与共享机制，培育和促进延保责任险市场发展。另一方面，我们也在积极探索车联网技术应用研究。目前，我们受保监会委托，启动了车联网保险应用研究项目，内容包括车联网技术和保险业应用的全球经验，车联网技术对车险市场的影响与挑战、应用场景与模式、产品定价与监管等等，也希望依托车险平台为行业基于车联网的产品创新、商业模式以及监督管理提供服务和支持。

“以客户为中心”的大数据车险

《当代金融家》：众所周知，车险定价方式主要有保额定价、车型定价及使用定价三类。我国目前仍处于保额定价阶段，没有费率区隔。而车型定价是欧美保险市场普遍采用的车险定价模式，对车辆风险的评估准确度更高。车型定价对“海量”数据以及数据处理的需求，令车险信息平台的建设必不可少。据此，您如何看“大数据”车险市场的应用场景与展望？

吴晓军：首先，“大数据”将助推车险定价步入新的发展阶段。“大数据”相对于保险定价依赖的传统数据，已经从历史数据扩展到在线数据，从样本数据拓展到全量数据，从结构化数据拓展到非结构化数据。保险定价的基本原理就是“大数法则”，依托这一统计学定律，确保纯风险保费的公平性、合理性和充足性。而“大数据”是一种新的定价理念和风险管理辅助工具，保险企业通过采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，可以推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，实现定价差异化、精准化。

我认为，在未来车险市场竞争中，无外乎两个核心要素，一个是渠道，这是由“渠道为王”的保险业经营管理模式所决定的；另一个是定价，在保险费率市场化改革的大背景下，定价将成为保险企业安生立命的核心要素。谁拥有数据及数据技术，谁便具备了定价优势，谁就能在新的游戏规则中胜出。

“大数据”在车险定价应用的一个典型案例就是UBI产品（Usage Based Insurance），即通过车联网技术将驾驶操作、汽车运动状态和车辆周围环境等人、路、车数据信息进行传输和存储。保险公司从数据中挖掘出用户的驾驶习惯、思维习惯和行为模式，建立以“从人”为主的多维度定价模型。通过欧美车联网保险市场的实践验证，基于驾驶行为的定价比传统定价模式更为科学和有效。美国经历了超过15年的研究推广，车联网保险产品和技术在车险市场已日趋成熟，在美国个人车险市场，前十大保险公司有9家已推出UBI产品。在国内，车联网保险产品还处于起步探索阶段。近年来，各方意识到车联网在保险市场的应用潜力，都在积极探索家用车车联网产品。如人保、平安等公司已经开始摸索产品形态，搭建产品流程及系统，收集研究客户反馈。当然，车联网在车险产品定价和创新应用方面，还应当与目前我国车险费率市场化改革政策和实践形成良性互动。

其次，大数据将助推精准营销和客户细分，实现真正以客户为中心。自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。然而，“以客户为中心”的精准营销、个性化服务，如果失去大数据的支持，无异于小船在大海上无导航漂泊，最终无法到达彼岸。“大数据”技术可以更加客观、多维度地对客户进行分析研究，必将成为提高企业竞争力和创造消费者需求的关键要素。

随着车险网销、电销等直销渠道的普及和快速发展，未来互联网将成为车险市场的“主战场”，互联网车险市场具有信息量大、传导速度快、高度透明的特点，保险企业必须借助互联网大数据精准了解客户需求，确定渠道投入的方式方法，即“在对的时间、为对的客户、提供对的产品”，全面提升客户体验，建立新型的网络自助服务体系，让客户足不出户就可以方便快捷获得投保选择、电子保单、在线客服、报立案件、索赔、赔款支付等保险服务。通过互联网提供保险服务，保险公司可以降低职场租金、代理人佣金和薪资，承保理赔实现无纸化、便捷化，费用成本可以大幅降低。这都有助于从价值上实现“以客户为中心”，因此，未来车险市场将逐步形成线上、线下两个平台。

再次，大数据将助推保险反欺诈风险识别与控制。据国际保险监督官协会的经验估计，保险欺诈占到保险赔付总额的10%～20%，而车险又是保险欺诈犯罪的“重灾区”。我们从行业反欺诈实际工作中发现，当前车险欺诈案件呈现出团伙化、专业化、流程化等特点，整个保险欺诈案件的所有手续造假都非常缜密，背后已存在利益集团操作，传统风险控制方式面临“瓶颈”。“大数据”时代的信息技术和创新应用为保险反欺诈工作开创了新途径，在数据完善和历史积累的基础上，从特征分析、因子分析和网络分析入手，可以建立高效的反欺诈鉴别机制，提高反欺诈的靶向性。

近年来，车联网技术已经在一些行业取得了成功，尤其是在物流运输和车队管理方面，利用车联网技术，可以监测车辆、货物在运输途中的去向；借助车联网数据，可以管理司机的驾驶行为，达到节油、省时和安全的目的，从而提高经营效益。未来，这些技术将会更加充分地运用到车险欺诈风险的识别与控制上来。

最后，大数据将助推保险与汽车产业的渗透与融合。在“大数据”时代，保险与汽车将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透，现在车里面装有越来越多的智能设备，这些用途繁多的装置原来是厂商在制造环节装进去的，未来更多可能是基于保险视角前装或后装的。由于保险对车辆数据的采集和应用，对于汽车生产销售、汽车安全隐患及事故处理、零配件的流通与使用，保险公司也许会比汽车制造商更早、更全、更快的掌握，因为前者更加贴近汽车用户，承担了大部分的车辆维修成本。未来汽车制造商会更加注重保险公司的意见和建议，不断提升车辆性能，优化汽车后市场服务。

更为关键的是保险公司拥有车辆的索赔数据，通过将车辆数据与保险数据相结合，未来可以研究制定建立一套完善的车辆风险评级标准，这对车辆投保、汽车质量延保、二手车定价等均可以提供有效和准确的数据支持，并根据保险数据与车辆数据分析车辆安全状况，为交通管理部门提供服务。

此外，其他行业的渗透也影响着传统保险市场，特别是科技网络公司，通过对互联网客户数据的采集分析和“大数据”处理能力，将及时抓住机会，进行跨业经营，很多创新甚至可能颠覆车险市场的局部规则与业态。

“互联网+”时代的二次创业

《当代金融家》：目前，虽然大部分险企都建有自己的数据库，人保财险[微博]、国寿财险、平安财险和太平洋财险等多家公司也在试水车联网，但中国保信的现有行业地位和今后发展前景，却被市场各方看好。立足于行业背景，您对“大数据”时代的车险发展有何建议？

吴晓军：当今世界，数据已经渗透到经济社会的各个领域，引领着电子商务、金融投资等各方面的创新与应用，推动了相关行业升级和转型发展。“大数据”、车联网和云计算，已然成为未来车险市场转型升级的核心驱动力，为保险业改造“红海”、开创“蓝海”提供了新的机会和场景。在“大数据”时代，如何构造新型的车险产业链，实现传统车险与信息技术发展、与汽车工业发展的深度融合，进一步提升车险的内在价值，进而带动其他相关产业的发展，从某种意义上讲，更像保险业的“二次创业”，意义重要而深远。

一要研究制定行业“大数据”战略和设施框架。建议保险监管部门完善信息共享平台和保单登记的监管制度框架，为行业“大数据”战略实施建立良好的政策环境。加强行业级“大数据”建设，重点推动行业数据标准化建设和有效落地，提高数据整体质量。指导和优化行业共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的“大数据”处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。

二要在保险经营和客户服务中嵌入数据思维。保险公司应加强公司内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。保险经营中应嵌入数据分析思维，以数据分析为依据，找出最棘手问题的真正原因，预测未来情况，从而识别差异化竞争的机会并实现业务增长。

三要以数据为媒介，建立“汽车＋保险”的生态圈。商业车险改革是中国保险业的“二次创业”，未来基于人、路、车等驾驶数据的UBI车险将成为核心。通过将车辆数据和保险数据相结合，保险公司可以进一步为汽车投保和延保，以及为二手车定价等提供准确有效的数据支持。在这样的趋势下，保险行业和汽车产业可以数据为媒介，进一步实现产业的相互渗透和融合。

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‘贰’ “大数据”的保险业应用主题

“大数据”的保险业应用主题_数据分析师考试

在数据应用呈现爆炸式发展的时代，不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业，将可能逐渐丧失市场竞争力。

“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。

“大数据”正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的双驱动下，金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破，市场的游戏规则发生了深刻变化，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争的制高点。

现代保险服务业要在经济“新常态”中研究和实施“大数据”战略，关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。

助力保险费率市场化

保险作为一种风险转移和管理工具，是一种社会群体之间的风险救助机制。保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”，基于历史风险发生和损失的数据进行分析和预测，在重复随机现象中找出“必然”规律，依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”，实际上，虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测，但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。

“大数法则”是保险定价的根本法则，特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域，必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。也就是说，“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑，是保险业不可动摇的理论和定价基础。而“大数据”主要发挥保险定价的辅助作用，特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。

因此，“大数据”并没有颠覆“大数法则”，而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进，是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。

目前，新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快，非车险、意外险、投资连结险、普通型寿险、万能险等已经相继放开，商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行，更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成功的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以“大数据”技术为辅助的附加费率和产品创新机制。

一方面，保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制，建立保险基准费率定期测算和发布机制，特别是借鉴国际上的成熟经验和模式，设立独立的保险费率厘定机构，形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面，要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时，发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用，处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。

驱动新一轮转型发展

自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足，向“以客户为中心”的集约化管理模式转型“常提却难新”。

伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展，特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起，保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。

因此，保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景，着力解决制约转型发展的关键环节。

一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，为大数据技术应用建立现实基础。

二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在集团或公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。

三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警，加强数据分析和快速响应，整合昂贵的渠道资源，提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析，提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。

四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术，提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力，对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计，加强主数据和元数据管理，推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量，注重数据全生命周期管理。

开创“数据治理”新模式

在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下，按照保监会“放开前端、管住后端”的市场化改革思路，市场化的“新常态”使传统的文件出台、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效，滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险，客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变：

一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台，促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化；二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化，促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据，向保单级的全量数据和实时的生产数据演变；三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后，产品创新必然层出不穷，基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。

基于上述行业转型发展和市场治理需求，应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度，科学规划行业大数据体系。

一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下，建立行业中央集成数据仓库，打破企业之间的数据孤岛，将分散在各保险机构的数据，按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享，充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。

二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度，依托行业数据共享的平台优势，积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。

三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度等相关法律法规，为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设，规范统一共享接口标准，提高数据整体质量；不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。

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‘叁’ 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革

大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革？

一、什么是大数据？
大数据已然成为当下一个十分热门的词汇，大数据，是指基于社会的进步与经济的飞速发展、科技的进步，对人们生产生活中产生的大量数据信息有效并及时地处理分析的一种技术，具有数据量大、数据种类繁多、价值密度高、处理速度快四大主要特征。

大数据的最终目标就是希望通过大量的数据对相关行业领域的动态，进行更加高效、智能化的管理，而银行业、保险业、证券业、征信业因为其庞大的数据规模所以它必然需要一个大数据计算系统作为其发展的重要支撑。

二、大数据对银行业、保险业、证券业、征信业发展的大变革
银行业、保险业、证券业、征信业这些行业其实就是围绕信息进行的，说到底谁的的用户信息量大，谁就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。

1、大数据推动相关行业的战略转型。而大数据技术正是其深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。就银行业来说，现在的银行业已经跳出了以储蓄为主的业务体系，转而与保险、证券、征信等相融合，推动了整体的变革。
2、大数据技术能够降低管理和运行成本，提高了服务水平和利润。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。特别是随着大量的线上交易活动的展开，进一步降低了线下活动带来的一系列成本，也使得相关成本更加透明，方便监管的进行。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果，给与用户更加高水平的服务。
3、大数据技术有助于增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，通过基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位的评价，给相关行业特别是征信业的发展带来了巨大机遇，用户的征信活动相较之前更加的及时有效详细。

‘肆’ 为什么说当今时代是大数据时代，那什么样的东西可以称为大数据

大数据，又称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过人脑甚至主流软件工具捕捉、管理、处理和整理成更积极的信息，帮助企业在合理的时间内做出商业决策。大数据已经渗透到我们生活的方方面面。就像空气和水一样。虽然我们看不见它，但我们不能没有它！数据很重要，但孤立的数据很难工作。大数据意味着将许多数据放在一起，并以科学的方式筛选和分析相关数据。然后将其应用到生产过程和生活体验中。