金融业一直是竞争激烈的行业。考虑到像大数据这样的破坏性技术如何成熟，大数据可以成为金融业的有益组成部分。企业可以收集大数据来进行安全性，个性化和投资决策。
大数据正在推出新的数据集，这些数据集可帮助理解客户行为并扩大预测分析的范围。通过这种数据驱动的方法，让我们看一下大数据如何改变金融业。
增强产品多样性
如前所述，大数据现在重点介绍了新的数据集，这些数据集是了解客户心理的有力手段，因此可以为他们提供新的和改进的金融服务。
例如，公司现在运营金融科技机器人顾问，这些顾问可提供有关数字投资的整体建议。鉴于这些机器人顾问利用大数据来收集有关客户支出模式和其他个性化参数的见解，因此所提供的建议也将与客户极为相关。同样，其他服务(例如贷款可用性，客户风险分析等)也可以包含在金融产品列表中。
市场分析
投资者可以有效利用大数据提供的潜力，以分析市场趋势并进行更明智的投资。有几家公司拥有比较先进的预测系统，它们不仅可以理解大量数据，还可以解释它们以提供明智的投资决策。
借助AI驱动的交易，投资者可以提高其投资的盈利能力。因此，市场投资领域不再局限于经验丰富的老手或经验丰富的投资者，而且还扩展到希望利用市场收益尝试新手的新手。
强大的安全性
在金融行业中，某些服务更容易受到安全漏洞和欺诈的影响。因此，大数据可以在填补这些空白并保持客户安全方面发挥至关重要的作用。贷款机构和银行正在利用机器学习和大数据的组合来自动化其安全性。此外，它可以使他们领先于任何恶意利用安全漏洞(尤其是在过时的系统中)的恶意者。
位置情报可以跟踪客户在哪里使用金融服务。它还监视他们通常购买的产品或服务的种类以及每个周期的交易数量。利用这些信息，大数据可以监视并突出显示与常规购买方式的差异，以警告并保护用户免受欺诈。
更少的手动流程
大数据将迎来人工智能和机器学习的时代。结果，可以通过算法使诸如文档，查找客户历史记录等手动和重复的过程自动化。此外，它还减少了响应时间，同时还遵守了现行的监管结构。
虽然削减手动流程确实提供了以客户为中心的方法，但担心这样做会危害参与这些手动流程的个人的工作安全。技术更高效，更准确且更便宜的事实加剧了这种担忧。但是，经过充分培训后，可以将流离失所的人力资源用于新的和多样化的职位。
以客户为中心的特权
个性化服务是大数据辅助金融服务的主要收获之一。根据客户的消费习惯，金融机构可以提供满足他们需求的个性化推荐和追加销售产品。通过这种增值方法，公司可以在所有垂直领域发展客户忠诚度并享有强大的消费者影响力。
准确的风险分析
以前，诸如贷款之类的金融服务是基于信用评分，债务与收入比率等一两个因素建立的。但是，大数据已使这些数据集多样化，并引入了一些变量，这些变量可以对资产负债表进行更具体和个性化的风险评估。
机器学习以无偏见的方式影响经济状况，商业资本，客户细分等因素，以识别风险投资或违约者。
关键挑战
从表面上看，大数据可能看起来像是所有金融机构的最终解决方案，但确实带来了一些挑战。这些障碍可能是公司特定的，包括：
数据量
大数据的特征是三个“ V”：体积，速度和多样性。从本质上讲，这意味着大数据技术可以在静态和实时环境中处理大量数据，同时支持多种数据类型。金融公司要么无法计算此类数据量，要么无法从多个渠道访问这些数据。此外，数据孤岛使集成所有收集的大数据变得困难。
结果，他们无法充分利用大数据的潜力。
准确性和质量
稀释和不准确的数据没有明显用处。公司必须利用可靠的数据来抓住机会。对于金融业，寻找准确可靠的数据变得更加必要，这是一些机构面临的主要挑战。
安全与诚信
银行和金融机构在存储客户的敏感个人数据时，必须保持比较高的安全标准。任何安全漏洞或可能的威胁都可能导致严重的信任丧失。一些公司可能不准备提供这种级别的数据安全性。
规章制度
除了在线法规外，还有一些关于数据安全性，消费者隐私，报告和透明度的银行法规。在遵守这些法规的同时还要保持数字安全可能是一项很难平衡的任务。
总结
显然，在未来的几年中，大数据将彻底改变我们对金融业的看法。大数据将使公司深入了解客户行为，并将个人分为某些类型。因此，这些数据对于企业进一步发展业务并建立忠实的客户群具有极高的价值。
大数据成为金融行业的第二种货币只是时间问题。
