美国队长又要来了，不知道肌肉男史蒂夫·罗杰斯在上一部里，到底搞清楚了没有什么是大数据。
在美队 2 中，反派组织九头蛇暗中渗透了洞察计划，掌握了核心控制职位，并由索拉编写一套算法并悄悄植入空天舰中，当空天舰升空后立即执行该算法，以此消灭敌对势力。
没错。索拉算法的核心技术就是大数据。该算法根据每个人的活动数据，包括投票方式、消费记录、运动轨迹等，评估个人性格特征，由此来判断是否会成为九头蛇的反对者。根据评估结果，九头鸟将猎杀所有潜在有威胁的人物。
感觉很恐怖？这种“黑科技”其实就在我们的身边。而且，在金融业已经开始应用，只不过这里没有阴谋，相反地，这项技术能更好地服务金融业的改革与我们的生活。
当美国队长还被坏蛋的伎俩蒙在鼓里时，一些企业已经早已嗅到商机。就 在 4 月 30日 康奈尔大学举办的金融科技挑战赛上，抢先布局大数据的京东金融 CEO 陈生强表示，数据技术是金融科技的灵魂。而网贷之家总经理朱明春也曾说过，真正的科技金融是大数据金融。
而综观整个互联网行业，百度、腾讯、阿里这些巨头都在搜集电商、社交、物流、支付、交易、评价数据等大数据，然后在传统金融征信与风控系统的基础上，开发自己的金融科技征信与风控模型。
大数据分析，让企业比你更懂你自己
移动互联时代，人们大量的个人信息数据沉淀在互联网世界中。当企业对这些数据进行汇总、分析，它可能对你的了解超过你自己。
2016 年 1 月 13 日，支付宝的 2015 年个人账单出炉，在这份账单中，每个人的消费金额、在哪些方面消费一览无余。
电子商务企业凭借这些电商交易数据，可以清楚的了解用户的交易行为轨迹。从而可以对用户的消费习惯、消费能力有一个大概的了解。
京东金融 CEO 陈生强曾表示，“京东集团拥有数以千亿计的交易量，这其中有网络行为数据，交易数据还有物流、仓储数据等等，还有上亿的活跃用户，这是我们得天独厚的数据来源优势。”
得数据者自然在科技金融领域拥有得天独厚的优势。依赖于自己的大数据库，京东建立了自己的大数据模型体系——用户洞察模型体系。这套体系可以实现识别、发掘、认识用户。阿里、京东这些拥有电商优势的企业在自己的数据分析中挖掘潜在客户，可以在借贷、理财方面为自己的用户提供特定的服务。比如阿里旗下的“借呗”、“花呗”，京东的“白条”智能投资组合的产品 —— 智投。
互联网巨头们的数据优势 也促使个性化定制保险产品的诞生。借助于天猫和微信的海量数据，众安保险推出面向淘宝客户的网络保证金保险“众乐宝”。这是一款将大数据分析应用于保险产品设计、自动化出单、车险理赔、精准营销和风险管理等业务环节，针对网民定制个性化的互联网保险产品。
众安保险众乐宝产品经理李晓瑞表示，众乐宝产品是基于淘宝整个的数据作为它的信用评估基础。希望通过产品的运行积累更多数据，这些数据将成为众安保险的核心竞争力。
这种能够在消费者的个性化体验上下功夫，通过大数据为每一位客户进行画像分析从而提供更精准的服务。已然成为科技金融公司成功的关键。
聚爱财 CEO 任曾表示“聚爱财每一个产品线的推出都是以大量的用户调研和统计分析做为基础来设计的。” 聚爱财曾联合专业市场调研机构通过大数据分析对聚爱财现有用户进行精准画像。通过对全国 7000 份有效用户调查问卷分析，从而对自己的用户和用户形象有了明显的定位。
大数据技术驱动下，金融科技化，使企业更能够把握用户的脉搏，了解他们的需求和喜好，在此基础上提供个性化、针对性强的定制服务。促进普惠金融的发展。
但同时，运用大数据对客户进行数据分析，精准画像时，必须要注意的是对客户信息以及数据安全的一个保护。
大数据风控，为科技金融插上安全的翅膀
金融行业是一个经营风险的行业。管理和控制风险是每一家金融企业和机构最为关键的一环。而管控风险的核心在于测量风险，数据就是管控风险的核心因素。
随着金融活动范围的扩大，信息数据的搜集和分析已经成为当下的难点，大数据技术可以从海量数据中进行分析、计算，提供全面、准确、及时的数据。运用大数据技术来降低金融风险，必然成为金融行业未来的一个方向。
首先，在信用评级这一方面，大数据技术具有独特的优势。
科技金融最重要的业务之一是借贷。然而在我国，我国的征信体系的不完善，信息不完整。国内很多人的信用报告是空白的。而这些人恰恰是科技金融公司借贷的目标群体。通过海量数据的分析可以全方位立体化的了解一个人，从他的行为习惯中了解他的“还款能力”。我们可以在用户授权的的情况下通过计算机分析用户的信用卡、电商消费信息，通过大数据计算得到一个信用的分析结果。大数据可以帮助征信过程自动化， 更加完善 。
蚂蚁旗下的芝麻信用就是运用大数据及云计算采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是 350 到 950 ，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。
芝麻信用副总经理邓一鸣表示，移动互联给金融带来了便捷、智能、个性化。这也是征信行业面临的机会。今天征信的本质并没有改变，改变的是首先是数据采集的便捷，以及数据的实时、多维、全量和真实。第二，新技术的信用，让信用的洞察更为快速、及时和有效，让效果变得更好。第三，应用、服务场景更丰富、用户体验更便捷。
其次，对于不同信用等级的人进行风险定价，可以让业务组合更加多元化。
比如， Credit Karma ，这家美国的上市公司基于个人征信记录推荐客户合适的信用卡和其他信贷产品。中国的公司闪银奇异，基于移动信息数据和机器学习算法为客户提供在线信用评估和信用解决方案。根据信用评级为客户提供相应的信用额度和购物优惠。
此外，宜信借助自己的金融云平台，推出了名为 “ 姨搜 ” 的信用搜索平台。信贷审核员可以实时的得到这一申请人的信用分析结果，作为批贷的重要参考。这一决策支持系统，将在很大程度上提升贷款审核的流程。同时降低借贷的风险。
宜信 CTO 张小沛表示，这是宜信一个关于大数据、云计算的实践。
越来越多的公司通过大数据分析技术，降低自己的金融风险。
爱钱进 CEO 杨帆曾表示， 真正的互联网金融必定是通过技术的手段，比如云计算、大数据分析等技术，更好地识别某类特定人群的风险，并基于对于风险的精准识别和定价，提供更好的服务。
“技术改变金融、改变风控才是更关键的，而且我们相信真正从风险角度来讲，基于互联网技术的风控会比传统模式更好地识别风险。”杨帆称。
通过大数据分析进行风控，降低金融风险，必然会成为未来的一个趋势。
97 岁的美国队长被大数据的威力震惊了，科技金融乘风起飞，还怕飞得不高？
