【51CTO.com原创稿件】WOT2016大数据峰会将于2016年11月25-26日在北京粤财JW万豪酒店召开，届时，数十位大数据领域一线专家、数据技术先行者将齐聚现场，在围绕机器学习、实时计算、系统架构、NoSQL技术实践等前沿技术话题展开深度交流和沟通探讨的同时，分享大数据领域***实践和最热门的行业应用。
51CTO记者对即将参加大会演讲的布本智能***分析官 王安进行了专访，让我们先睹为快，探听互联网金融行业数据化决策方面的心得。
王安，布本智能***分析官，北大光华管理学院MBA，北大商业智能研究中心专家组成员，拥有10年以上的金融与大数据服务经验，曾带领团队服务多家大中型金融企业，互联网金融公司，一直专注于挖掘数据的业务价值。
利用数据的能力一直都是金融行业的核心竞争力，未来会变得更加重要，从理论逻辑和历史现实上都可以说明这一点。首先金融行业本身天生就是数据，无论是风险评估，还是资产定价，都是通过数据分析来判断和优化的；另外以美国银行为例，无论是富国银行（Wells Fargo）还是***资本银行（Capital one），能够从很小规模一步一步走到现在，成为美国收益***的银行，都是依靠数据能力，不断量化，不断改善，才能战胜规模更大的对手，获得现在的市场地位。
互联网金融在征信和营销的各个环节都会用到大数据的技术，同时获取外部数据，增强自身的能力，这个过程中，数据泄漏，数据模型安全等都是需要着重考虑的问题。想要规避这些风险，一方面要加强组织内部数据管理的规范性；因为用户对金融企业级的数据安全脱敏措施非常在意，所以在使用外部数据工具过程中，同时也要加强风险管控。
在互联网金融行业的各个管理层面，都可以通过数据改善决策质量，对于互联网金融行业比较突出的问题，一个是风险管理，另一个是用户价值的提升。
风险管理是金融企业的命脉，金融企业本身的存在价值，可以提供比个人更好的风险管理措施，这其中各种数据模型，机器学习方法的运用，是互联网金融企业核心竞争力。
另外，国内互联网金融领域的一个特点就是获客成本很高，如果客户不断的重复交易从而不断的产生价值，这将使企业面临一大难题，而这里可以通过数据化、智能化的方法来优化产品推荐策略，选择合适的营销时机，做到智能化的营销和客户管理从而提升每个用户的价值。
互联网金融行业对于数据科学家要求是比较高的，需要有着成熟的链接数据技术和业务实践。一方面需要了解基础的数据收集、整理、分析、建模的能力，而这其中一部分可以从学校教育中得来，但更多的则需要在实际工作中不断积累。另一方面，需要了解实际业务，知道数据在实际的业务流程中是如何发挥价值的，并且要找到切实的决策点，同时量化数据对于决策产生的价值。
王安所带领的团队在金融和数据结合领域拥有十年以上的经验，一直强调从业务的决策场景出发，打造数据驱动业务的闭环；从技术实力，布本智能拥有目前国内领先的大数据实践经验，曾经成功管理数千台数据集群，实现了基于先进机器学习技术的智能推荐应用。通过这些经验和产品的积累，布本智能相信可以更好帮助企业盘活数据资产，真正发挥数据的价值。
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