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2012金融业“大数据”十大趋势

2012-08-24 14:58:35作者:编辑:
在目前动荡的金融环境中,是否拥有有效大数据及相关先进模型能力,对不同渠道和业务进行实时和历史分析与决策,将成为成功和失败企业的分水岭。

日前,SunGard发布了2012年金融服务业各部门“大数据”发展的十大趋势,分别是:

        第一、市场数据集变得越来越庞大,业务对数据的细分粒度要求越来越高,以满足预测模型、业务预测和交易影响评估的需求。

        第二、新的监管和合规要求更强调治理和风险汇报,推动了全球性金融机构对更深入和透明的数据分析需求。

        第三、金融机构不断完善自身的企业风险管理框架,该基于主数据管理策略开发的框架可协助企业提高风险透明度,加强风险的可审性和管理力度。

        第四、金融服务公司都希望能充分利用各种服务交付渠道(如分公司、网络、移动通信等)的海量客户数据,开发新的预测分析模型,实现对客户消费行为模式进行分析,提高客户转化率。

        第五、在巴西、中国和印度等后发展中市场,经济和业务增长机会正在超越欧洲和美国,大量投资被投放到本地和云数据处理基础设施中。

        第六、“大数据”在存储和处理框架两方面的优势将帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值,降低业务成本并发掘新的套利机会。

        第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求,需要对传统的数据传输工具ETL(提取、转换和加载)流程进行重新设计。

        第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用,通过该技术,银行可以通过对不同客户违约和还款资料进行分析,对催收次序进行优化。

        第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动应用和互联网工具的迅速普及,技术基础设施和网络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和整合方面的压力不断增大。

        第十、“大数据”推动了对数据处理算法的需求,提出对数据安全和访问控制的重视,并可有效降低对现有系统的影响。

        SunGard研究部主任和环球风险和大数据行业领导人Michael Versace指出:“大数据是推动企业数据分析投资的一个重要驱动力,优秀的数据分析能力恰恰是当今金融市场最需要的创新关键所在。”客户关系定价、资本管理、公司财务表现、交易执行、安全和反欺诈等管理所需的业务分析是完善决策制定的核心基础。在目前动荡的金融环境中,是否拥有有效大数据及相关先进模型能力,对不同渠道和业务进行实时和历史分析与决策,将成为成功和失败企业的分水岭。
 

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在目前动荡的金融环境中,是否拥有有效大数据及相关先进模型能力,对不同渠道和业务进行实时和历史分析与决策,将成为成功和失败