1.3　大数据金融的内涵、特点与优势

1.3.1　大数据金融的内涵

大数据金融是指运用大数据技术和大数据平台开展金融活动和金融服务，对金融行业积累的大数据以及外部数据进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。具体来说，大数据金融通过收集和整合海量的非结构化数据，运用大数据、互联网、云计算等信息化方式，对客户消费数据进行实时分析，可以为金融企业提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，准确预测客户行为，提高金融服务平台的效率以及降低信贷风险。

金融行业的大数据大致分为以下3类。

（1）传统的结构化数据，如各种数据库和文件信息等。

（2）以社交媒体为代表的过程数据，涵盖了用户偏好、习惯、特点、发表的评论、朋友圈之间的关系等。

（3）日益增长的机器设备以及传感器所产生的数据，如柜面监控视频、呼叫中心语音、手机、ATM等记录的位置信息等。

根据金融行业的分类，可以将大数据金融细分为大数据银行、大数据保险和大数据证券。信用卡自动授信是典型的大数据银行的应用之一，银行根据用卡客户数据确定是否授信以及计算信用额度；差异化车险定价是典型的大数据保险形式之一，是指保险行业利用驾驶信息来确定车险价格，良好驾驶习惯的车主，其车险价格就较低，反之车险价格就较高；机器人投资是大数据证券的创新模式之一，证券公司根据股价的影响因素建立模型，自动选择股票或寻找交易时机，在适当的风控模型下建立机器人投资云交易模式。