随着技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在价值潜力指数中排名第一。本文通过对在金融行业的应用现状进行分析，提出金融行业未来发展思路及政策建议。
金融应用政策和市场推动历程
美国作为技术的发源地，发展一直引领全球。2000年以来，美国针对数据的收集、管理、使用和发布等进行了一系列规定。2009年，推出政府数据开放平台“Data.gov”。2012年3月，公布《研究与开发计划》。2014年5月，发布全球“”白皮书《:抓住机遇、守护价值》。英国紧随美国战略，于2013年投资1.89亿英镑发展。2015年，增加7300万英镑创建“data.gov.uk”开放共享政府数据。
自2014年我国首次将“”写入《政府工作报告》，以及2015年国务院印发《促进发展行动纲要》后，已成为国家发展重要着力点。2017年，工信部正式对外发布《2016～2020年产业发展规划》，提出到2020年，基本形成技术先进、应用繁荣、保障有力的产业体系。麦肯锡的一份研究显示：无论是应用潜力还是投资规模，金融业都是应用的重点行业。在全球金融监管趋严、同业竞争激烈、数据规模爆发式增长的形势下，金融机构纷纷借助提升业务处理水平。
金融应用优势
1.数据量大。金融业是数据密集型行业，对数据强依赖。以银行业为例，100万元的创收平均会产生130GB的数据，数据成为金融机构的核心资产。在不断增长的海量数据背景下，采用具有更有弹性的计算、存储扩展能力的分布式计算技术成为必然选择。
2.数据质量高。与其他行业相比，金融数据逻辑性强，要求具有更高的实时性、安全性和稳定性。而且无论对于个人还是企业，金融数据都是核心敏感数据。金融行业核心实时交易系统数据要求强一致性，正常状态下数据错误率为零，金融业开展应用时，数据清洗环节将较为简单。
3.结构化数据占比高。当前，企业级数据结构化数据占比77%，而互联网数据结构化数据仅占5%。结构化数据与非结构化数据相比，在分析工具成熟度方面具有明显优势。后期，随着传统金融机构不断拓展互联网业务、远程业务办理、无人营业网点、机器人大堂经理等现代金融科技的不断丰富演进，金融行业的半结构化数据和非结构化数据占比将快速增长。
4.应用场景广泛、潜力大。在金融行业有众多应用场景，包括精准营销、风险控制、客户关系管理、反欺诈检测、反洗钱检测、决策支持、股票预测、宏观经济分析与预测等方面。通过应用，金融机构可开展精准营销，提升风控准确性、降低风控成本、增加用户粘性、改善客户体验，增强服务敏捷性。
猎头公司咨询热线：400-067-9767
个人高薪职位查询请登录：www.aimsen.com
更多猎头资讯请关注埃摩森猎头视野：aimsen-shiye
