瑞豪　張潔兮

當(dāng)理賠案件發(fā)生時(shí)，可跟其他類(lèi)似人群做比對(duì)。在相同的狀況之下，用數(shù)據(jù)分析該案件跟別的案件相比是否存在不尋常的地方，以此發(fā)現(xiàn)更多欺詐的行為——引進(jìn)該系統(tǒng)后的現(xiàn)代海上火災(zāi)保險(xiǎn)公司，欺詐案件的比例下降了20%

在以網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)據(jù)化為特征的新經(jīng)濟(jì)時(shí)代，金融與大數(shù)據(jù)的交叉融合變得順理成章且合乎情理。金融大數(shù)據(jù)旨在從海量的數(shù)據(jù)中快速獲取有效信息以支持商業(yè)決策，從而進(jìn)一步推動(dòng)金融業(yè)發(fā)展。大數(shù)據(jù)將促進(jìn)商業(yè)銀行、保險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和更好的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，從而帶來(lái)更優(yōu)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效和更高的運(yùn)營(yíng)效率。

新一輪革命催化劑

亞馬遜通過(guò)其背后強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析能力，能夠了解客戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)和興趣愛(ài)好，從而推薦了很多合適的商品；美國(guó)熱播電視劇《紙牌屋》通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，研究每個(gè)用戶(hù)快進(jìn)和回放的時(shí)間點(diǎn)等，并對(duì)導(dǎo)演、男主角和劇情進(jìn)行合理組合，從而獲得了不菲的收視率?？梢哉f(shuō)，大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。

金融業(yè)本身沒(méi)有類(lèi)似實(shí)物的生產(chǎn)、物流等流程，其自身便是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、處理、倉(cāng)儲(chǔ)和傳輸?shù)募?。無(wú)論是商業(yè)銀行、證券公司還是保險(xiǎn)公司，其業(yè)務(wù)交易系統(tǒng)每天都實(shí)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)著巨量交易數(shù)據(jù)。不僅如此，每個(gè)個(gè)體背后都有龐大的歷史數(shù)據(jù)作為分析和決策的支撐。所以大數(shù)據(jù)對(duì)金融業(yè)而言，施加的影響力更不容忽視。

大數(shù)據(jù)為金融行業(yè)帶來(lái)的變革將首先體現(xiàn)在兩個(gè)方面：精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。大數(shù)據(jù)改變信息結(jié)構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)的收集和分析，推出更有個(gè)體針對(duì)性的服務(wù)；風(fēng)險(xiǎn)管控。大數(shù)據(jù)改變風(fēng)險(xiǎn)管理模式，云計(jì)算推進(jìn)最精確和最低成本的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算。這也進(jìn)一步意味著運(yùn)營(yíng)效率和績(jī)效的提升。在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下，未來(lái)金融業(yè)將進(jìn)一步從粗放式管理向精細(xì)化管理轉(zhuǎn)變，從“以利潤(rùn)為中心”向“以客戶(hù)為中心”轉(zhuǎn)型，從“抵押文化”向“全面的風(fēng)險(xiǎn)管理體制”轉(zhuǎn)變。

同時(shí)，大數(shù)據(jù)的發(fā)展還將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融、移動(dòng)金融等各種新業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn)。不少以技術(shù)為主導(dǎo)的互聯(lián)網(wǎng)新興企業(yè)也將參與到金融行業(yè)中來(lái)，一起分享大數(shù)據(jù)帶來(lái)的饕餮盛宴。相信在未來(lái)的十年內(nèi)，大數(shù)據(jù)將以更快的速度滲透到金融行業(yè)，掀起新一輪革命浪潮。

傳統(tǒng)金融加快轉(zhuǎn)型

傳統(tǒng)金融中，大數(shù)據(jù)對(duì)銀行業(yè)來(lái)說(shuō)將會(huì)推動(dòng)出現(xiàn)兩大變化。

大數(shù)據(jù)增加可控風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)的數(shù)量。過(guò)去因?yàn)楦鞣N原因，有部分本應(yīng)引入的客戶(hù)由于不能確定風(fēng)險(xiǎn)程度被放棄或過(guò)濾掉。而現(xiàn)在通過(guò)多維度的數(shù)據(jù)分析，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估一個(gè)人的信用程度和風(fēng)險(xiǎn)水平，確保不會(huì)“傷及無(wú)辜”。

大數(shù)據(jù)提高單位客戶(hù)消費(fèi)額?；凇疤炝_地網(wǎng)”的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)也讓銀行信用卡在消費(fèi)額方面受益良多。有數(shù)據(jù)顯示，在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，部分商圈交易量提升了300%，而之前提升水平僅有10%-15%。

商業(yè)銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)信用卡的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是大數(shù)據(jù)金融最廣泛的應(yīng)用。信用卡對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)和敏感與生俱來(lái)，大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的龐大資源和信息風(fēng)暴為信用卡的發(fā)展帶來(lái)了很多的契機(jī)。然而，由于中國(guó)金融市場(chǎng)成熟度不高，信用卡市場(chǎng)相比于技術(shù)成熟的美國(guó)市場(chǎng)而言尚存在一定的差距。但是，隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展以及市場(chǎng)的日趨成熟，未來(lái)借助大數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)會(huì)越來(lái)越明顯。

至于保險(xiǎn)，這個(gè)行業(yè)從誕生伊始就與數(shù)據(jù)息息相關(guān)，需要預(yù)測(cè)各種交通事故或者病情發(fā)生的概率以及頻率，從而進(jìn)行更加合理的定價(jià)。與過(guò)去主要依賴(lài)大數(shù)法則不同，保險(xiǎn)公司在大數(shù)據(jù)時(shí)代將更多地考量單個(gè)用戶(hù)的個(gè)體性以及相關(guān)因素的復(fù)雜性。大數(shù)據(jù)分析為保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)的變革將會(huì)涉及產(chǎn)品研發(fā)、定價(jià)、營(yíng)銷(xiāo)、渠道、理賠以及服務(wù)等諸多因素，這一系列變化在國(guó)際領(lǐng)先的保險(xiǎn)公司已經(jīng)有所體現(xiàn)。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。一些保險(xiǎn)公司與電信公司展開(kāi)合作，通過(guò)數(shù)據(jù)分析掌握客戶(hù)的特殊需求，從而推出更有針對(duì)性的產(chǎn)品以達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的目的。

此外，無(wú)處不在的社交網(wǎng)絡(luò)也在依照不同客戶(hù)群體的興趣愛(ài)好自發(fā)地對(duì)其進(jìn)行了劃分。比如，很多社交網(wǎng)絡(luò)都有車(chē)友會(huì)，甚至可以細(xì)分到某品牌某款車(chē)的車(chē)友會(huì)。車(chē)險(xiǎn)公司可以在針對(duì)此類(lèi)網(wǎng)絡(luò)社群的數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上主動(dòng)介入進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，從而達(dá)到事半功倍的效果。與大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)相比，以往由保險(xiǎn)公司銷(xiāo)售人員挨家挨戶(hù)上門(mén)推銷(xiāo)產(chǎn)品的做法不僅效率低下，而且耗費(fèi)了大量的人力資源。

定價(jià)和理賠。結(jié)合移動(dòng)通信，利用車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)以及定位技術(shù)來(lái)捕捉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)將會(huì)變得越來(lái)越普及。通過(guò)安裝車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)，保險(xiǎn)公司可以更好地了解駕車(chē)者的行為習(xí)慣，從而進(jìn)行更加合理的定價(jià)以及理賠。

風(fēng)險(xiǎn)控制。保險(xiǎn)詐騙一直是保險(xiǎn)公司最頭疼的問(wèn)題之一。以保險(xiǎn)業(yè)最為發(fā)達(dá)的美國(guó)為例，每年因?yàn)槠墼p造成的損失即達(dá)到300-500億美元。韓國(guó)現(xiàn)代海上火災(zāi)保險(xiǎn)公司于2010年引進(jìn)了SAS的欺詐防范系統(tǒng)（FAS），旨在減少欺詐案件的發(fā)生。該系統(tǒng)采取“混合式”偵測(cè)方法，運(yùn)用業(yè)務(wù)規(guī)則的同時(shí)，還采取了“異常偵測(cè)”方式防范風(fēng)險(xiǎn)——當(dāng)理賠案件發(fā)生時(shí)，可跟其他類(lèi)似人群做比對(duì)，在相同的狀況之下，用數(shù)據(jù)分析該案件跟別的案件相比是否存在不尋常的地方，以此發(fā)現(xiàn)更多欺詐的行為。引進(jìn)該系統(tǒng)之后，現(xiàn)代海上火災(zāi)保險(xiǎn)公司欺詐案件的比例下降了20%，取得了良好的防范效果。2013年，大數(shù)據(jù)分析公司奧浦諾為美國(guó)各州及醫(yī)保醫(yī)補(bǔ)服務(wù)中心建立了軟件平臺(tái)，依靠其醫(yī)保索賠數(shù)據(jù)偵測(cè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技術(shù)對(duì)交易中的可疑模式進(jìn)行檢測(cè)，從而有效防止了保險(xiǎn)交易中詐騙的發(fā)生。”

值得一提的是，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)公司也逐漸意識(shí)到大數(shù)據(jù)未來(lái)的潛在機(jī)遇，紛紛加強(qiáng)自身數(shù)據(jù)建設(shè)。

互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起

阿里金融之所以能走到今天的強(qiáng)勢(shì)地位，依靠的是自身強(qiáng)大的平臺(tái)基礎(chǔ)和大數(shù)據(jù)的支撐。

通過(guò)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)的支持，阿里金融可以很方便地了解貸款客戶(hù)的信息和信用情況，從而有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)分析模型中，阿里金融會(huì)實(shí)時(shí)不斷微調(diào)各種權(quán)重，讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，從而確保壞賬率不會(huì)上升。網(wǎng)絡(luò)金融的客戶(hù)質(zhì)量良莠不齊，金融需求也不同，無(wú)法通過(guò)房產(chǎn)抵押等傳統(tǒng)商業(yè)銀行貸款模式來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)，這就需要更加高效和完善的數(shù)據(jù)做支撐，從而更好地挖掘潛在需求，進(jìn)行準(zhǔn)確的信用評(píng)價(jià)，以及有效控制風(fēng)險(xiǎn)水平。

此外，由于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期以來(lái)始終未能有效解決中小企業(yè)融資難的問(wèn)題，而以大數(shù)據(jù)為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的金融改革具有互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)聚合和高速傳播的特點(diǎn)，能夠大幅降低信息不對(duì)稱(chēng)和交易成本，促進(jìn)信息消費(fèi)升級(jí)，加快民間資本對(duì)金融業(yè)的支持，從而促使資金供需雙方都是個(gè)人的投融資模式成為可能。P2P模型在中國(guó)盡管發(fā)展迅猛，但還處于初級(jí)階段，整體市場(chǎng)較為不成熟，不少機(jī)構(gòu)最終倒閉或者卷錢(qián)跑路。這種模式尚處于灰色地帶，很可能演變成高利貸和非法民間集資的手段。

無(wú)論是傳統(tǒng)的金融公司還是崛起的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都在迫不及待地加入大數(shù)據(jù)金融時(shí)代。但大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為金融業(yè)帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)，帶來(lái)了不少挑戰(zhàn)。例如，交易中介失去了存在價(jià)值，尤其是虛擬信用平臺(tái)的出現(xiàn)將加劇金融中介的消亡，而IT智能也會(huì)逐步替代傳統(tǒng)服務(wù)中介的部分角色。更多樣化的運(yùn)作模式將呈現(xiàn)出來(lái)。金融行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈，整個(gè)行業(yè)將出現(xiàn)強(qiáng)者恒強(qiáng)的格局，較弱企業(yè)若不能及時(shí)展開(kāi)差異化競(jìng)爭(zhēng)，最終被市場(chǎng)淘汰。

荘瑞豪系科爾尼咨詢(xún)公司全球合伙人，張潔兮系公司董事