大數據金融 成趨勢
【每日頭條】金融市場瞬息萬變，要捉緊最佳的入市時機，敏銳的市場觸覺和準確獨到的分析能力固然必不可少，但也需要新科技和技術作輔助，大數據技術發展一日千里，在金融業的應用層面亦愈來愈廣，由預測市場走勢，到計算風險，以至挑選投資產品，都可以通過大數據分析代勞，大數據金融 成分析大勢，金融業是香港經濟支柱，行業講求與時並進，積極使用新科技，應用大數據是其中一環。
科技發展正在顛覆金融行業，相對於傳統依靠基金經理掌控交易買賣的投資公司，近年興起專門從事量化投資的金融機構。中睿資本控股有限公司（CCRC）是其中一間，公司聯合創辦人王瑩峰博士指，所謂量化投資是透過交易模型進行數據分析，計算金融市場價格的變動和走勢，尋找低買高賣的投資機會，再利用電腦執行高速交易，過程涉及大數據分析和人工智能的應用。這種交易模式的好處是快捷和準確，電腦透過實時計算捕捉入市機會較人腦預測更精準，而且電腦不會受市場的波動影響情緒作出主觀判斷，交易風險相對較低。
金融業應用大數據層面廣
王博士續稱，量化投資其實早在十年前已經出現，受惠於大數據和人工智能技術日趨成熟，促使這種交易模式迅速發展。他預期未來五至十年，量化投資將會是金融行業其中一個發展大趨勢，能否進一步普及，關鍵在於客戶對這種投資模式的信任度。當愈來愈多投資者選用量化投資交易模式，了解它的優點後，信任度將會提高。
金融業應用大數據並非新鮮事，王博士指，今天金融機構很多業務層面都涉及大數據分析的應用，範圍亦愈來愈廣。在分析股票證券投資表現方面，利用大數據分析更容易和更客觀地評估股票證券的投資價值，從而選擇合適的投資產品；大數據分析亦可協助計算投資風險，作有效的風險管理。隨着大數據技術的發展，王博士預期日後甚至可以協助金融機構回應金融監管機構有關合規和法例的提問與質詢。大數據應用愈來愈普及，自然帶動業界對人才的需求。
大數據應用在金融的典型案例
1. 大數據應用到信貸
在美國，一家互聯網信用評估機構已成為多家銀行在個人信貸風險評估方面的好幫手。該機構通過分析客戶在各個社交平台（如Facebook和Twitter）留下的數據，對銀行的信貸申請客戶進行風險評估，並將結果賣給銀行。另外，利用歷史數據的積累可把握客戶的行為規律。
阿里巴巴的淘寶信用貸款、阿里小貸的業務，同樣基於網絡平台的數據進行分析評估後開張的業務，只是阿里巴巴利用的是其自身平台的數據優勢。
2. 大數據輔助徵信風控
中國互聯網用戶將近7億，有一半左右人在央行徵信系統沒有信用記錄。而互聯網金融的意義使得金融發揮了普惠的價值，大量的人群在金融上也需要金融的消費需求，但是卻一直游離於徵信體制之外，以至於面對金融的「高門檻」，望之莫及。而在現在的技術條件之上，人們的日常行為被記錄，大數據可以根據客戶的信息進行客戶畫像，評估個人信用和投資風險。填補徵信領域的市場空白。
3. 大數據維護金融安全
大數據在反洗錢領域的能力也開始嶄露頭角。螞蟻金服已經在利用大數據找出藏匿於網絡空間的洗錢黑手，建立起智能的反洗錢體系。僅2015上半年，螞蟻金服的反洗錢團隊就向反洗錢監測分析中心報送300多份可疑交易報告，其中多份已移送公安機關。
4. 大數據制定差異化產品和營銷方案
海外銀行開始圍繞客戶的「人生大事」進行交叉銷售。這些銀行對客戶的交易數據進行分析，由此推算出客戶經歷「人生大事」的大致節點。人生中的這些重要時刻往往能夠激發客戶對高價值金融產品的購買意願。一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將有嬰兒誕生的客戶對壽險產品的潛在需求最大。通過對客戶的銀行卡交易數據進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，准媽媽會開始購買某些藥品，而嬰兒相關產品的消費會不斷出現。該行面向這一人群推出定製化的營銷活動，獲得了客戶的積極響應，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。
大數據應用預測市場走勢
以上的案例是基於個體的數據分析，而基於個體數據進行的提煉整合，對市場環境也可以做出好壞的評估，進而更有效率的開展業務。
IBM 使用大數據信息技術成功開發了「經濟指標預測系統」。藉助該預測系統，可通過統計分析新聞中出現的單詞等信息來預測股價等走勢：IBM 的「經濟指標預測系統」首先從互聯網上的新聞中搜索與「新訂單」等與經濟指標有關的單詞，然後結合其他相關經濟數據的歷史數據分析與股價的關係，從而得出預測結果。
早在2012年，國內國泰君安也推出了「個人投資者投資景氣指數」（簡稱3I指數），通過一個獨特的視角傳遞個人投資者對市場的預期、當期的風險偏好等信息。國泰君安研究所對海量個人投資者樣本進行持續性跟蹤監測，對賬本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標進行統計、加權匯總後得到的綜合性投資景氣指數。
在國內人們熟知的餘額寶，其鮮明的特色就當屬大數據。以基金的申購、贖回預測為例，基於淘寶和支付寶的數據平台，可以及時把握申購、贖回變動信息。
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