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目前,中国普惠金融正迎来发展的黄金时代,随着移动互联网的迅速普及,大数据技术得到了越来越广泛的应用。大数据技术在金融领域的应用给金融领域带来了机遇和挑战。以数据为核心资源基础,可以加快金融机构(爱基、净值、信息)的转型升级,为公众提供全方位的普惠金融服务。

大数据助力普惠金融发展

机会:大数据提供技术支持

制约普惠金融发展的核心问题是“高成本高风险”。目前,在经济落后地区,群众往往没有被很好地纳入金融系统的服务范围,大数据可以为普惠金融事业提供最重要的技术支持。

大数据助力普惠金融发展

大数据可以大大降低包容性金融的决策前成本。通过整合“大数据”资源,不仅可以充分了解“三农”和小微客户的历史信用状况,还可以降低银企之间的信息不对称程度,降低商业银行小额贷款和小额贷款的业务风险。同时,金融机构在做出各种决策时,利用大数据技术开发高效灵活的信用量化模型,有助于金融机构准确判断市场发展趋势,做出有效的战略决策。

大数据助力普惠金融发展

此外,大数据技术的应用可以创新金融服务产品,实现精准营销。借助大数据,我们可以为客户设计更加个性化和高效的金融服务解决方案,从而提高金融系统的效率。

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同时,大数据可以有效降低普惠金融的事后风险。大数据正在许多方面改变着传统的风险管理思维,从而提供了更加多样化和有效的风险管理方法和手段。使用大数据可以使风险定价更加准确,风险防范更加有效。此外,由于大数据决策的客观性,可以避免人为因素对决策的影响,有效解决传统财务中的内部控制问题。

大数据助力普惠金融发展

大数据也有利于更好地管理金融机构。利用大数据方法,金融机构可以及时、深入地分析员工日常运营和交易的各个方面,甚至预测可能出现的问题。

风险:大数据应用面临多重挑战

金融业在大数据应用领域拥有许多天然优势,但在开发大数据应用的同时,也面临一些挑战。

一方面,开放和共享的数据平台仍然缺失。建立一个开放的大数据平台,在产品和服务上补充其他金融机构,将有助于为用户提供全方位的服务。毕竟,单个金融机构对客户的了解有限。如果能够将多个机构的数据进行汇总,并结合客户的日常业务和生活数据进行信用评估,评估的可靠性和可靠性将大大提高。

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另一方面,需要加强数据处理技术。随着越来越多的商业数据在经济行为中生成,数据网格包括简单的文本格式、稍微复杂的传感器数据、医疗数据和金融数据,以及更复杂的多媒体数据(包括照片、音乐、视频等)。)。不同格式的数据需要以不同的方式进行处理。此外,这些海量数据还包含许多无意义的数据。过去,数据分析软件已经无法处理这些海量的信息数据,现有的数据存储方案已经不能满足金融机构的需求。

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与此同时,信息安全领域的问题依然突出。目前,互联网为利用金融数据犯罪提供了多样化的渠道,各种技术性犯罪手段层出不穷。在数据收集、挖掘、分析、应用等方面,都可能会遇到用户信息泄露的问题。近年来,国内金融机构一直在加大对数据安全的投资。然而,业务链的延长、云计算模式的普及以及自身系统复杂度的提高等因素进一步增加了大数据的潜在风险。因此,在大数据时代,金融业应进一步加强数据保护,并利用技术手段构建有效的防火墙,有效保护客户个人信息不被非法使用。

大数据助力普惠金融发展

路径:大数据如何推动包容性金融

加快大数据在金融业的应用,不仅对金融业的整体发展具有重要意义,而且对推动普惠金融的发展、提高金融服务的覆盖面、可用性和满意度也具有非常积极的作用。在实际工作中,要提高对大数据应用重要性的认识,积极稳妥推进大数据相关基础设施建设,从宏观层面对系统建设、模式选择等热点领域进行深入研究,形成大数据时代金融业的核心竞争力。

大数据助力普惠金融发展

首先,我们应该通过改善大数据基础设施建设,巩固包容性金融发展的基础。大数据基础架构分为硬件和软件。在硬件基础设施方面,要建立和完善以政府为主导的组织领导体制和跨部门信用信息收集共享的工作机制,以小微企业、新型农业经营主体和农民为重点,收集整理政府部门、公用事业、中介服务和社会管理等相关信息,加强信用评估和成果应用。在软件基础设施方面,要大力加强客户信息的收集,拓展获取第一手数据信息的渠道,获取充分、真实、有价值的数据。与此同时,应该真正共享能够为人民服务的公共数据,应该引导企业、行业协会、科研机构和社会组织积极收集和公开数据,以便更好地为尽可能多的人提供包容性金融服务。

大数据助力普惠金融发展

第二,加强大数据研发,创新金融产品和服务,切实提高普惠金融的可及性和覆盖面。数据的采集、分析和应用都依赖于高度可靠的软硬件支持系统,需要投入大量资金进行信息化建设、升级和技术研发。金融机构应加强大数据技术的研发,通过大数据分析全面评估客户,准确定位客户群体,覆盖传统金融难以服务的群体,大幅提高普惠金融覆盖率。同时,结合普惠金融场景服务,为客户群体设计个性化金融产品,实现普惠金融服务的精准营销。

大数据助力普惠金融发展

最后,我们可以通过加强风险管理和控制来确保大数据的安全性。在数据管理过程中,需要完善各种安全机制,充分保护数据安全。同时,有必要改进对数据权限和角色的管理。利用角色权限对角色和用户进行命名授权,可以增强权限管理的安全性,提高管理效率。(作者在中国人民银行郑州市中心支行工作)

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