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pos機流水如何變身貸款依據
大數據對于很多人來說既熟悉又陌生。大家可能都聽到過大數據的概念，對大數據能產生的價值和未來的前景有些許了解，對“數據驅動” 滿懷憧憬。但是大數據到底是什么，究竟應該如何應用到具體場景中，這其實是一個很不容易回答的問題。
大數據革命對不同行業的影響有所差異，給軟件開發、信息安全等IT 類企業創造了更多的機會，對醫療、零售、食品等傳統類行業形成利空。對于歷史悠久的銀行業而言，如何與大數據有效結合，促進其轉型發展值得深入研究。特別是在我國商業銀行面臨利差壓縮窄、經濟增速放緩等負面沖擊之下，探索大數據在商業銀行領域中的應用場景，對于提升商業銀行的盈利能力具有重要作用。目前來看，大數據給商業銀行帶來的挑戰與機遇并存。
一、銀行業的大數據應用隨著大數據技術的應用，諸多商業銀行也開始投身到大數據應用實踐中，大數據的應用也是由銀行的業務驅動而衍生出來的。目前主要的應用場景大致可分為客戶挖潛、風險控制、改善經營、服務創新和產品創新等五個方面。
1、客戶挖潛：客戶作為銀行賴以生存的基礎，尊重客戶需求、了解客戶需求、滿足客戶需求成為銀行保持競爭活力的關鍵。因此，從數據信息背后挖掘客戶潛在需求，進而改進產品質量構成銀行應用大數據的重要內容。銀行迫切地需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360 度立體畫像，即可對存量客戶進行細分、挖潛，并針對不同層級的客戶制定個性化營銷策略。
2、風險控制：大數據不僅為商業銀行貸前審查提供了識別風險的工具，同時也為貸后管理增加了有效的監測手段。應用大數據技術，銀行可以統一管理金融企業內部多源異構數據與外部征信數據，可以更好地完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷、精確。比如， 美國銀行通過數據云滿足客戶在不同場景下的需求，進而精確制定服務客戶的管理方案，提高客戶信用卡使用的頻率，實現促進客戶滿意的管理目標；匯豐銀行引入SAS 的反欺詐管理系統，持續跟蹤其持卡用戶的交易行為變化，防范信用卡和借記卡的欺詐風險，并且將反欺詐應用到其他業務條線，緩解風險高發業務對其綜合管理帶來障礙。
4、服務創新：在商業銀行同業競爭加劇，同時面臨非銀行金融機構發展壯大的今天，營銷客戶的難度愈發上升。商業銀行需要最大程度地滿足客戶的需求，采取有效工具精確營銷客戶。不可否認，大數據已經成為營銷客戶的良好工具。商業銀行深入歸納客戶的自身信息、工作形態及其生活軌跡等，通過匹配方法可以洞察客戶的交易行為，捕捉客戶的興趣所在，進而開展具有針對性的營銷。例如，興業銀行根據聚類分析等統計方法，將其代發工資客戶群體劃分為不同類別，針對金領、白領等不同類別提供與之匹配的金融產品。
5、產品創新：統計技術的發展及數據處理能力的增強，奠定了建立穩健數據預測模型的基礎，這為商業銀行推出創新產品提供了契機。商業銀行通過產品創新可以增加客戶黏性，培養客戶忠誠度，鞏固存量客戶資源，擴大增量來源客戶，促進其在市場份額競爭奪中保持優勢。比如中國工商銀行構建分析小微企業的數據平臺。平臺依據POS 交易流水評估小微企業的風險，允許其中風險可控的企業采取非抵押方式獲得貸款，取而代之的則是以結算賬戶作為質押，打破小微企業貸款一般需要抵押的常規，促進銀企雙方共同成長。
二、銀行業大數據應用的挑戰近年來，在大力發展線上信貸業務的背景下，銀行業越來越重視外部數據的使用，特別是在大力發展線上信貸業務的背景下，商業銀行面臨缺少客戶外部融資信息、交易行為信息和無法進行線下盡調的難題，急需尋找可靠和穩定的外部可信數據刻畫出準確的客戶畫像，支撐銀行各項業務的健康發展，但商業銀行在內外部數據的應用上面臨著一定的挑戰。
1、內部數據割裂嚴重
銀行業數據強度高居各行業之首，但在金融企業內部數據處于割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處于分散和“睡眠” 狀態， 雖然金融行業擁有的數據量“富可敵國”，但真正利用時卻“捉襟見肘”。
2、數據安全的保障
安全與隱私問題是大數據發展過程中的一個關鍵問題，即使無害的數據被大量收集后，也會暴露個人隱私。實際上，大數據安全含義更為廣泛，人們面臨的威脅并不僅限于個人隱私泄露，保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得到的知識。與當前的其他信息一樣，大數據在存儲、處理、傳輸等過程中面臨安全風險，主要包括數據管理風險和數據運營風險。這里一方面需要技術手段的保護，同時需相關法律法規的完善和金融企業自身的自律。
三、結語面對大量的外部數據和供應商，商業銀行除了需考慮數據合法性、穩定性、可靠性等因素外，還面臨著如何從眾多數據中篩選出滿足業務需要的數據、如何充分挖掘外部數據價值，幫助銀行在營銷、風控等方面支撐業務發展。未來，商業銀行應當堅持在合法合規考量的前提下，按照集中管理原則，做好外部數據采集及應用規劃。外部數據的應用并不局限于數據本身，它的價值在于準確、及時地將外部數據與行內數據進行整合，把跨業、跨界多維度的數據集聚起來，發揮行業數據各領域所長打造數據生態圈，實現數據價值與業務深度融合，在客戶營銷、風險防控、反欺詐等各大應用場景下更科學地決策，促進最大化效果提升。
融聯易云致力于大數據服務金融創新，將分散在各個領域的碎片化企業信息進行聚合，并以風控模型、畫像標簽等形式進行輸出，可應用于銀行貸前風控、反欺詐、客戶營銷畫像、反洗錢等多個業務場景。同時嚴格落實國家和監管機構的政策法規，在信息傳輸過程中支持多種格式加密，確保企業信息安全。
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