2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。

现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测：

1. 金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。
2. 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。
3. 在低端市场，一些中小型的公司(经纪、资产管理、区域银行、顾问等)能够更快速的适应大数据平台(云平台和本地部署)，这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的。这块市场因此能够快速成长(对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目)能够马上看到更加直接收入贡献和战略(概念/实验)项目 。
4. 对于大数据软件提供商和服务提供商来说，市场已经到了一个银行业必须要接受的爆发点上。大家都要在高可用、大规模、内部管控和面向客户活动方面有一些措施。同时，这些内容和我们看到的云技术的发展路线有所不同。

下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测，和这些发展带来的变化如何影响金融服务业：

第一，机器学习将会加速发展，同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。

数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。在反欺诈和风控领域将会使用更加成熟的技术来改善风控模型本身，并且加速发展实时分析监控和预警。这些快速的发展和变化会来自于业界领导者的传授和在现实世界的实践与应用。

第二，业界领导和进步缓慢者之间的差距将会越来越大。

每一年我们都能看到银行为了适应新技术而加大油门快速前进，同时在组织架构方面非常保守。业务和用户在2016年都将要激增而且会非常多变，结果就是在广阔的市场导致更强的可观察到的和可衡量的业务大量回归(不只是成本的下降)。

第三，数据治理，血统和其他的合规性方面问题将会更加深入的集成到大数据平台中去。

为了找到一个能够在合规性方面提供更强大功能的数据解决方案，许多银行都购买或者开发了 单点解决方案，再不行就是用已经运行很多年的传统解决方案平台，但是这些解决方案都无法应对现今大规模爆发的数据。幸亏现在有越来越多的Hadoop改进方案来进行数据治理，改善血统和提供数据质量。更重要的是，这些新数据平台能够超越Hadoop平台达到传统数据存储的效果，并且做的更加大容量，更快，且在细节上达到合规性要求。此外在2016年我们将继续看到为融合监管和风险控制(RDARR)中心服务的叫做“数据湖”方面的更多进展。

第四，金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。

这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。物联网数据在许多行业应用中已经实践(电信，零售，制造业)这些行业驱动了物联网的数据的需求并且处于垄断地位。那么对于银行来说物联网数据是否能够用在ATM或者移动银行业务中?这些都是在明年的多渠道实时数据流中值得探索的。例如，实时，多渠道的商业行为可以使用物联网数据对银行零售客户在正确的时间点提供适时的报价 。或许我们反过来想想，金融公司可以将自己的服务内嵌植入到用户的某种“东西”或者设备或者其他和客户接触的点上，不在那些交易设施 上，而是在家。

第五，与贸易，投资组合管理和咨询申请集成成为软件供应商的一个显著特点。

鼓吹与“从大数据获得更多利益”相关的新闻头条越奏越响。最终，这些观点都将被金融终端用户、可见的利益(或者不可见、无法衡量的利益)还有易用性等因素决定。大数据平台的建设核心将要提供的就是一个桥梁就是大数据，并且将其锐化突出。我们已经看到了市场数据供应商最喜欢的动作，但是并没有其他商业用户的应用，那么朝这个方向努力(CRM，OMS/EMS等)。

第六，风险控制和监管数据管理将继续成为顶级大数据平台的重要任务。

增长和用户中心相关的商业行为将稳坐战略合作列表第一的位置，会有很多的公司会把未来的战略与大数据关联起来。不论你的银行是不是发达的数据驱动的公司不断变化发展的规律还是面对大量的挑战，朝着预测发展的分析都是一条漫长的道路，同时也是一个必要的需求和被公司首席高官确认有意义的事。除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。

第七，金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。

大家在不同的时间使用了相同的技术之间并没有任何差别。 “长尾”效应还很遥远，但是中小型银行将会从Hadoop的以下几方面获益：

1. 供应商将整合整套集成解决方案，服务，平台
2. 用户社区持续成长，并能提供一个基础参考作为突破口

数据降载成为当今Hadoop一个“经典”应用(相对来讲)，同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。

第八，金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。

FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。希望看到更多的银行作为证明概念来运行这些应用，这些实践将检验软件所提供的“完整解决方案”的基础。前端到终端和后端都应进行整合，而不是分割。大家可以看到市场迅速的从服务集成扩展到后端，这将迎来银行业的关于如何定位“大数据软件”和“传统软件” 的激烈讨论。

第九，变化来了，获得前进动力的最后一次机会。

随着越来越多的高可靠大数据平台的出现，安全专家，深层次的丰富元数据，集成LEI和其他标准成为一个严峻的现实。传统的数据的方法是有效的，只是需要一些思想来充分利用新的解决方案-例如处理架构和数据建模。更深一层，随着大数据工作在前台，市场营销和风险控制方面形成的工作模式，我们能够看出这里面在办公的中后期业务上有明显和巨大的数据重叠部分，这些重叠能够很容易的应用在现有的数据湖中。我们预计，在中等的商业风险评估与性能相关的大数据的商业行为将迅速增加。更进一步，我们将看到关于如何切实带来后台功能的更深层次的交流(合作等)。

第十，银行的机构方将开始采用并从零售业务的方式来获取线索增进对于市场目标客户的了解。

有一些纯B2B的公司利用大数据来改善客户商情，但是大部分时候他们处于B2C业务的不利地位，信用卡业务，银行零售业，财富管理或者借贷业务。一个简单的跨界就是基金的配置(大型共同基金经理)从财富顾问网络和经纪人相互作用来改善数据收集的过程,同时也提高产品利用率。一旦被从客户群中移除，这对于共同基金通常是非常重要的，所以加强对于机构客户的理解显得尤为重要。

信任仍然是许多大型银行的使用新供应商“大数据”的主要因素。换句话说，当你展望2016年，将会有很大的来自管理层的推动力，来把大数据项目移出IT然后放到商业用户手中。为了达成目的，我们需要考虑架构，功能，速度，可用性，安全性等问题。与往常一样，采用传统的严谨性以全新的架构布局并没有改变，传统架构将的成本和缓慢的进展将开始在新的Hadoop表现和融合的大数据的架构过程中逐步展现。

更进一步，将来一定会有更加强大的工具来处理现有的工作，例如数据治理，数据质量，参考数据管理，标准。这将要求各方持续的教育，即那些IT意外的继续教育。用以了解市场的快速发展。

最后，针对平衡开源和供应商解决方案将展开长期讨论。不是所有的开源项目设计之初就符合机构客户，开源项目传递了一种敏捷性需求开发—每个银行的需求都在不停的变化，为大数据找到合适的点才是更加重要的。总而言之，2016年的市场将会不断前行，混乱随之减少，同时会使大数据的海洋变得风平浪静。

via:汇法网

未来真正的威胁—大数据对资产端业务的细化

1.大数据带来的信用风险管理模式的转变，阿里小贷未来发展空间巨大

银行在线下风险识别和风险定价能力方面仍然有一定优势，不过互联网企业在完成渠道的建设和销售的职能后，正在越来越靠近传统金融的核心。传统商业银行对融资企业进行信用风险测量，一般依据贷款者的营业收入等盈利数据以及资产规模和土地等经营状况，这使得能够获得中国银行贷款的贷款者往往是具备一定资产规模的大型企业，而小型企业和微型企业的融资需求却是一片空白。

阿里小贷有一些传统商业银行无法比拟的比较优势：首先，授信成本非常低廉，效率较高。传统银行中以民生银行为例，尽管民生银行可以通过大数定理等方法批量化处理信贷项目并因此降低授信成本，但是阿里小贷却正在重塑另一种信用评价体系和信用概念，通过大数据分析客户交易行为数据和借款人的经营与信用特点，直接产生客户征信记录，大幅降低客户筛选成本，同时申请流程非常便捷且放款速度较快。

第二，风险识别能力更强，丰富借款者类型。过去，由于缺少一套针对小微企业的风险识别工具，商业银行在小微企业上风险收益比较低，而阿里小贷则凭借数据分析的优势，建立了若干个测量个体风险及个体利率敏感度的模型，覆盖了贷前贷中和贷后，对每个客户区别对待寻求最优定价策略，有效的进行风险成本全覆盖。截止2014年2月，尽管阿里小贷累计投放贷款已经超过1700亿元，服务的小微企业超过70万家，但是不良贷款率却仍然不到1%，显示阿里的小贷业务风险配置能力较为突出。

第三，无需缴纳存款准备金，不受存贷比限制。银行放贷主要依靠的是客户存款，具有信贷投放的意味，而阿里小贷的贷款主要依存于沉淀在平台内的大量无息结算资金，不需要缴纳法定存款准备金，也没有存贷比和风险资产计提的要求，这可以被视为一种监管套利，不过随着交易量的增加，日后监管层出台防范风险的举措可能性较大。

2.大数据分析投资者个性化需求，财富管理业务未来一大优势

目前看来无论是余额宝还是第三方机构理财产品代销，电商还只是扮演者渠道的角色，未来的发展趋势主要在于金融产品的设计研发，冲击商业银行的资产管理业务和财富管理业务。

当前我国商业银行在金融产品的设计方面存在一些弊端，出发点并不是考虑投资者需要什么，格式化或者标准化的产品和服务对于有个性化需求的资产管理或者财富管理来说影响甚小，而像余额宝和零钱宝这样的工具，有针对性地满足了不同资产管理者或财富管理者的需求，丰富了这些需求者的结构，实现规模迅速扩张。

未来随着大数据技术的完善，电商可以利用大数据优势来挖掘额投资者的需求，有针对性地进行产品设计，实现金融产品的精准化营销，这将对银行的资产管理业务和财富管理业务形成冲击。

近来，颇有几个新名词在市面上流行，诸如“互联网金融”，“信息消费”之类。这些新名词并非产自概念日日翻新的互联网业，却来自传统金融业甚至政界，其气势之大，梦想之美，内涵之广，投入之多，逻辑之混乱，可行性之差，似乎值得一辨。

就概念而言，从众说纷纭中大致可以概括出互联网金融的几层含义：

一是传统金融服务的网络化，例如网络银行，网络券商，网络保险，等等。这些都是古已有之的东西，只不过在中国实现较晚，动作较慢而已。事实上，互联网在美国最早最成熟的商业模式就是这一套，二十多年前就已出现并蓬勃发展至今。不过，无论在金融服务业还是在网络业，都没有什么公司因此脱颖而出，其原因无非是家家都做，没什么创新，最好的结果是获得摊薄的平均利润。为此今天再创一个新概念毫无必要。

二是传统金融服务的扩展化，例如小额支付，小微企业信用调查，小额贷款，灵活机动的市场营销，等等。这些事情在互联网出现之前，做起来费时费力，成本太高而收益太少，如今利用互联网就可以顺利实现。做这些事情也许可以创些收，但很难提高利润率，因为是个琐碎活。为此带上个互联网金融的大帽子有点言过其实。

三是全新的网络金融服务和产品，例如众筹投资和比特币。这些东西新则新矣，但属于小众市场和缝隙市场，不值得大动干戈，更不值得为此创立什么新概念。

四是全面的网络金融服务，或曰金融电商，例如金融商城和各类产品和服务的综合大卖场。这种模式以金融服务为基础，以阿里为样板，再掺杂以WEB2.0，云计算，移动互联网和大数据等时髦互联网概念，几乎是一个通吃的全面互联网服务平台，仅仅称之为互联网金融显得有点包容不住，过于狭窄了。

无论是单独拿出来看，还是把这四层意思合起来看，互联网金融这个概念从互联网业的角度看毫无新意可言。如果只从传统金融业的角度考量，互联网金融的概念也不是完全不能成立，但只有把它与非互联网金融服务或传统金融服务对立比较才有意义，但这好像也不是鼓吹这一概念者的本意。

过去若干年来，互联网业在不断创新中，蚕食着许多传统产业的世袭领地，同时创造出不少财富传奇。面对这一发展，传统金融业者一则以喜，二则以忧。喜的是互联网开拓出广阔的新边疆，金融服务有了更多更有力的方式向用户提供更多更好的产品和服务；忧的是金融服务有了新人，弄不好会砸了传统业者的饭碗。于是，在贪婪与恐惧的双重动力作用下，以攻为守的思路油然而生。既然一无所有的网络业者都可以尝试网络金融服务并大有斩获，那么传统金融业者有经验，有资本，有垄断，有用户，为什么不能后来居上呢？一个明显的区别在于，网络业者早在十数年前就开始了尝试，那时网络金融服务是被斥责，被打压，被怀疑的对象，历尽千辛在服务模式，商业模式和技术壁垒方面有所心得，垒起了一定的竞争门槛。而今天再做所谓互联网金融这种早已成为社会共识的东西，如果在差不多的时间内出现十个八个互联网金融服务平台，自相残杀还来不及，那还有气力与遥遥领先的网络业者竞争？别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪，巴菲特的警句值得谨记。如果别人贪婪我亦贪婪，相互抵消，结果为零。

如今世界正在步入大数据时代，为后来者提供了不可多得的战略空间和机会。当世界的万事万物都在化为数据存在，当各种产品和服务都已网络化和数据化，当五花八门的数据终端普及进入千家万户，是否以自己为中心提供各种网络服务已经变得没有过去那么重要，而获取和利用他人服务所产生的数据变得更加重要。基于某种服务所积累的数据价值在贬值，数量再多也算不上大数据，只有获取网络世界中全面的数据才有深度整合利用的价值。正因如此，传统金融服务商就大可不必邯郸学步，重复互联网运营商走过的道路，非要先建立各种非本业服务以获取本业之外的数据。

传统金融业者可以利用自身优势探索一条新路。与其他传统产业相比，金融服务业是电子化，网络化和数据化程度最高的产业之一，也许仅次于网络业和电信业。由长期系统的金融服务积累的数据完全可以在确保用户隐私和商业机密的前提下，与各行各业通过数据间的共享，交换和买卖以生成大数据，在此之上探索全新的产品和服务。当然，这样的战略就很难称之为互联网金融了，互联网金融这种概念从提出之日起就至少落后于产业发展前沿五年以上。使用大数据金融的概念，制定并实施大数据金融战略，更能体现金融业自身的实力和潜力，也更能与网络业及其他行业有机融合，平等竞争，在大数据时代找到自身生存发展的机会也更大。