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社区首页 >专栏 >大数据金融反欺诈将一步步破碎羊毛党的黄粱美梦

大数据金融反欺诈将一步步破碎羊毛党的黄粱美梦

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小莹莹
发布2018-04-24 15:59:55
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发布2018-04-24 15:59:55
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在直接的金融收益驱动下,券商收入利润的来源和重心势将逐渐转向财富管理、资产管理、投资顾问和融资融券等业务。当前的垂直分工体系将逐渐被以横向分工体系的轻资产基础架构所替代。当然,智能终端技术在带来便捷服务的同时也面临信息安全风险,亟待监管机构建立配套的防控机制。

技术的创新和改进从来都是经济增长的源泉。在今天,技术的创新和改进尤其促进了金融行业提高专业化水平与运营效率。用美国机器人革命和人工智能专家马丁·福特的话来说,信息技术是一种前所未有的破坏力量,它的触角日益延伸至各个企业和整个经济之中,改变了人们促进信息技术发展的方式。从技术角度看,大数据、人工智能、区块链、云计算等技术的采用,促使金融科技的发展正进入新阶段,新技术的快速更迭和跨界行业的冲击加剧了证券行业的竞争,市场版图发生较大变化,证券行业面临业务和技术转型的双重挑战。

证券行业作为整个金融产业价值链的核心枢纽,其首要目的是财富管理,即帮助投资者提高投资决策效率和投资收益。我国券商很长一段时间以来都以经纪业务为主,其经营的业务大多围绕经纪功能设计,在金融科技的推动下,近几年来券商大都在思索新常态新技术下的转型,如何充分整合内外部资源,跟上市场变化的步伐。几家大型券商在朝财富管理和全能型投资银行转型方面取得了一定成效,但行业整体仍以经纪业务收入为主,行业转型需要重构业务需求。

金融业的核心是处理市场信息,解决投资人和筹资人之间的信息不对称问题。为解决金融交易中的信息不对称,现代金融体系采取了设置制度、构建企业文化、设计多样化的产品,以及更加开放的金融市场等措施。金融科技的核心是全面重构金融业信息数据的处理方式,它有利于提升金融服务效率和促进金融服务实体经济券商的清算结算、经纪业务、风险管理、客户服务等将以大规模的信息处理为基础,未来的区块链和分布式账本技术等将大幅提升现有金融体系的效率,增加其完整性和安全性。在直接的金融收益驱动下,券商收入利润的来源和重心势必将逐渐转向财富管理、资产管理、投资顾问和融资融券等业务。

信任是证券行业的根基,证券业务必须依赖于相互间的信任关系,券商的资金托管、产品登记、信息披露等流程都是为了解决金融中最为核心的信任问题。未来券商的各项业务将更加依赖于信息体系的支撑。信任能使券商的信息处理过程更加高效和流畅,有力支持了二级市场的平稳发展。从资金端来看,由于历史的原因,我国二级市场散户居多,投机性强,市场波动较大。而当前我国的理财师专业化水平普遍较低,多数只是在简单售卖产品,距离与客户建立真正的信任关系还有很大差距。证券交易活动的可追踪、可追溯和不可篡改性是信任体系的基础,未来去中心化的分布式技术框架将对此构成强有力的支撑。区块链技术基于共识的数学算法,通过技术背书而非中心化的信用机构建立信任,有望低成本、高效率、高安全地解决证券行业的信任问题。

金融科技还可帮助券商增加客户黏性和贡献度,客户关系是未来影响券商盈利的核心因素。在客户金融服务需求日趋多元化的新环境下,券商的发展思维应紧紧围绕着产品设计以及产品销售,而其中的关键是客户关系的维系。如今,数据已成为券商宝贵的资产,与资本、劳动力一样成为促进券商盈利和创收的基本要素。券商应评估的现有的技能储备,打造一流的数字体验,通过技术与数据分析手段实现卓越的客户体验,为不同客群制定针对性的定价,紧抓客户关系、建立与客户的情感纽带,尽最大努力依靠科技手段增加投资管理配置,增加投资收益的稳定性,提高绝对收益,不断丰富投资产品,更好地提高客户满意度,以此赢得这场影响未来格局的客户之战。

数据存储及处理能力的增强、计算能力的快速提升,移动端技术的创新和普及性使得金融服务更加便捷化,也使得不再过度依赖于网点的设置,降低了券商的运营成本。券商可运用大数据技术来分析客户数据,促进个性化的金融服务,将分析方法和业务紧密结合,进而更便捷地为客户提供定制化的动态实时服务,不断拓展金融服务的前沿。眼下,券商的虚拟化服务正在加速,券商正逐渐将传统的服务从线下向线上转移,移动端的快速普及使得在线金融服务规模高速扩展,已经成了券商提升市场竞争力和用户体验的重要手段。一个已确定的趋势是,未来券商将通过互联网、智能手机、云计算、人工智能和分布式账本技术来提供金融服务,做出投资决策和管理风险,不断减少对实体营业部的依赖。而大型券商已开始在场景端布局,逐渐降低目标客群的低成本触达能力,增强对特定场景的把控能力以及风险识别能力,从而在竞争中占据先机。

良好的数据基础设施对券商的客户价值分析是不可或缺的,而数据架构和数据技术的创新,数据管理和治理的模式创新,也将对券商的数据安全产生深远影响。因此,需要制定确保数据质量的政策和方法,明确数据的责任归属。“数据湖”是当前很多金融机构使用的新型解决方案,将内外部收集到的结构化和非结构化数据集合在“数据湖”中,通过大数据分析手段用于风险管理、市场营销、投资者保护等方面,同时能为领导决策提供有力的支持,建立实时的汇报引擎和临时的汇报能力,并将有力支撑对客户的服务能力,增强客户的黏性和信任度,促进企业的良性发展。

而在此过程中,券商过去泾渭分明的部门边界已变得越来越模糊。很显然,当前的垂直分工体系将逐渐被以横向分工体系的轻资产基础架构所替代,其信息基础设施也将由云端存储及计算技术构造,信息基础设施的共享和信息的高频次利用将资源的利用和效率最大化了。当然,智能终端技术在带来便捷服务的同时也面临着信息安全的风险,亟待监管机构建立配套的防控机制。

来源:36大数据

End.

推荐:金融风控数据建模(R语言)

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原始发表:2017-05-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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