近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智能、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，“金融雲”快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智能正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
那麼，目前大數據金融的發展現狀到底是怎樣的呢？下面一起來看一下！
數據應用難度大，制約因素多
1.大數據技術框架
大數據技術框架的組成部分包括處理系統、平臺基礎和計算模型。首先，處理系統必須穩定可靠，同時支持實時處理和離線處理多種應用，支持多源異構數據的統一存儲和處理等功能。其次，平臺基礎要解決硬件資源的抽象和調度管理問題，以提高硬件資源的利用效率，充分發揮設備的性能。最後，計算模型需要解決三個基本問題：模型的三要素（機器參數、執行行為、成本函數）、擴展性與容錯性、性能優化。這些要求對構建大數據技術框架提出了非常高的要求。
2.大數據應用推進和落地
商業銀行大數據應用雖然在風控、反欺詐、徵信等領域初見成效，但在其他層面暫時還處於探索階段。究其原因，一方面只有當數據分析轉變為企業業務方式後才產生價值；另一方面商業銀行在新建應用系統的過程中缺乏數據思維，沒有充分了解大數據分析的價值、戰略和流程。同時大數據應用投資效果難以衡量，領域建模未得到充分重視。
3.數據安全與個人隱私
現階段用戶數據的收集、存儲、管理和使用缺乏規範，主要依靠商業銀行自律，用戶無法確定自己隱私信息的用途。此外，鑑於國內商業銀行體制機制限制以及尚未健全的金融法律法規體系，許多金融機構擔心擅自使用數據會觸犯監管和法律底線，同時數據處理不當可能會給自身帶來聲譽風險和業務風險，因而在駕馭大數據層面難以付諸實際行動。
數據容量大，涵蓋範圍廣
在大數據時代，金融業數據迅速膨脹並呈現出幾何級數的增長態勢。由於行業特性，銀行業在長期業務開展過程中積累了海量數據。從數據涵蓋範圍來看，數據類型包括以工資、公積金、消費貸款等為代表的結構化數據和以文檔、圖片、音像和地理位置信息等種類繁多的非結構化和半結構化數據。
數據資產化，應用場景豐富
國內商業銀行現處於數據資產化、產業化的起步階段，且銀行運用大數據技術以描述性數據分析為主，預測性數據建模為輔，以自身交易和客戶數據為主，外部數據為輔。數據資產目前最主要的作用是趨勢預測和決策支持，典型的應用場景集中在營銷分析、內部運營和風險管控等方面，具體應用案例包括交叉銷售、客戶群體劃分、信用評分及違約監測等。當前我國商業銀行大數據應用深度、廣度和頻度都與國際先進銀行存在著巨大差距，迫切需要拓寬數據應用層面，實現數據資產增值。
數據處理複雜，充分挖掘困難
商業銀行數據體量龐大，在數據處理過程中存在很多問題，主要包括：
（1）數據治理體系化建設匱乏。現階段商業銀行尚未形成系統的數據治理方法和體系，缺乏有效的數據分類、整理和加工。
（2）數據資源管理整合度不高，內部可用信息使用率低下。當前商業銀行的數據在組織內部處於割裂狀態，缺乏順暢的共享機制，難以實現數據的有效整合和使用。
（3）數據內容複雜多樣，難以充分挖掘數據資源潛在價值。造成這一現狀的原因在於商業銀行非結構化數據佔比不斷上升，數據構造方法重複率高，且關係複雜。
針對以上系列金融大數據的發展現狀，一方面需要國家出臺促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平臺建設，強化行業標準和安全規範。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。
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