作者：中国人民大学国际货币所研究员苏宁金融研究院特约研究员李虹含关键词：大数据技术；数据挖掘；金融创新；数据应用大数据时代将带来人类生产力的又一次大解放和生产效率的巨大提高，移动互联网络将成为实现中国梦的重要载体，这本质上需要相互联通相互融合的大金融体系然而，多年来我国金融监管体系相互独立，银行、证券、保险行业相互割裂，难以适应大数据时代金融发展的要求，当前虽然面临着移动互联带来的巨大机遇，但难以把握，反而受到互联网企业的全面渗透，各行业处于不改变就被改变的境地相关各方应该以金融监管协调部际联席会议制度建立为契机，加大体制和机制创新力度，加大金融领域中银行、证券、保险领域的相互开放力度，促进金融机构尽快转变理念、融入互联网精神，支持其在大金融体系下的金融创新和做大做强从国际看，IBM、INTEL等巨型公司都向大数据业务转型，而金融服务领域天生就是数据和信息密集型产业，在这个领域谁拥有更多的数据，谁就占领先机本文将以金融机构数据应用现状、前景和创新维度等方面探讨大数据技术在金融业创新与应用升级方面的重要作用目前，金融机构实现了所有核心业务系统的电脑化处理，计算机应用覆盖了本外币储蓄、本外币对公、国际贸易结算、信用卡、信贷管理等业务领域同时金融机构每时每刻都在搜集和处理大量的信息，包括公司和个人的账户信息、公司和个人的贷款信息和企业、行业、产业、产品信息等等特别是随着金融机构数据集中工程实施后，金融机构的各级营业网点和业务部门要对总部返回所有交易、业务类数据如何利用好这些宝贵的信息资源，获取有益的信息，以便更好地为客户服务，提高金融机构经营管理水平和利润，是当前金融机构争相研究的核心热点问题建立基于数据仓库技术的一个信息管理平台，采用数据挖掘技术，适时、智能地抽取所需数据，并通过完善灵活的定义方式，运用科学、实用的分析工具，结合金融系统安全管理的特点，为管理决策人员及相关业务人员提供灵高效、可靠、实用的管理分析工具现代金融机构当中，数据资产成为其区别于传统金融机构的最大生产要素之一，利用大数据技术与数据挖掘方法对于数据资产的管理、运用、挖掘，成为现代金融业加快创新、增强管理能力等业务的最重要工作大数据挖掘分析决策的主要流程见下图1银行业海量的数据内容，需要从“数据清理整合>；数据仓库>；数据选择>；数据挖掘>；模式评价>；知识”多次的循环反复，才有可能达到预期的效果图1分析决策的过程资料来源：工信部电信研究院大数据白皮书（2016年）银行业监管机构对于数据管理和监测的要求也在不断提高，在《中国金融业“十三五”信息化建设规划》中，“加快银行信息资源的集中，实现数据视图在全行范围的共享，充分利用数据仓库和数据挖掘技术，实现资产负债管理、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题应用，建立面向主题、面向市场、面向决策、满足内部管理及外部政策要求的银行管理信息系统建设”《中国银行(行情601988诊股)业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》中又进一步指出，“大中型银行要把数据治理作为重要的制度性建设与基础性工作，加强组织保障、制度保障与流程保障，有序推进、重点强化；统一数据标准，提高数据质量，深化数据应用，有效支撑银行业务发展，有效提升银行管理水平”“十二五”末期，大部分银行均开始着力解决数据质量较差的问题，开始加强数据管理、管控，提高数据信息质量，采用数据挖掘和大数据技术深层利用、提炼数据以提升经营管控效能