大数据是商业和信息技术领域的领先创新之一。天天都会发生数以百万计的事件，金融业也不例外。金融行业每天发生无数的金融交易，金融机构觉得这可能会引起潜在的金融理财产品服务的数据管理分析问题。幸运的是，应用于该行业的大数据可以对其产生积极影响并帮助解决这些出现的问题。

  根据世界经济论坛的数据，到 2025 年，预计全球每天将创建 463 EB 的数据——这相当于每天 2.12亿张 DVD的数据量。这些数字表明，随世界不断采用新技术，大数据将在未来几年继续增长。

  由于每天都有更多的数据，金融部门必须找到很多方法来应对这种一直增长的数据应用需求。金融行业不仅应该利用大数据，还有必要了解如何利用大数据发挥优势。例如，银行、金融管理机构甚至金融科技公司，都应该通过数据来进一步了解客户的行为和期望。

  数据是每个行业的重要组成部分。银行、贸易公司和贷款机构等机构会产生大量数据。需要引入一种数据处理和分析语言来帮助控制和分析数据以监督这些庞大的数据集。这就是大数据的用武之地。

  目前，金融机构依赖现有的各种金融和业务模式，包括交易资产、审批贷款等。要打造智能化的工作模式，需要仔细考虑数据的趋势。使用的数据越相关，模型就越有根据，风险越小。这一些方法可以源自大数据的使用，可以将任何现有模型转变为金融服务行业中的数据驱动模型。

  大数据改变了世界各地长期资金市场过去的运作方式，尤其是处理投资决策的方式。通过预测分析、AI和机器学习，金融参与者可以以闪电般的速度预测准确的数字，提供各种投资策略。现在，交易员和经纪人能够最终靠大数据在交易时做出合理的决定。

  “大数据正在创新我们的交易方式，我们通过一系列分析大量数据来预测市场的未来走势，这可以让任何人对其交易做出明智的决定。大数据不但可以让交易成为一种更高效衔接市场的方式，而且还可以开辟新的机会，尤其是对于对市场只有少数了解的新交易者。” Globalytics Tech Research (GTR) 首席执行官及 STAR LITE 创始人Frank Richards 分享道。STAR LITE是一套完整的交易咨询程序。“

  大数据中的预测分析有助于区分欺诈活动，许多先进的机构已经采用了这种方法。例如，包括阿里巴巴集团在内的组织已经建立了一个利用实时大数据处理的欺诈风险评估系统。该系统能实时分析大量消费者数据并检测任何欺诈交易。

  根据一篇发表在《大数据杂志》上的一项研究：大数据对于风险分析慢慢的变重要。它通过提高模型质量来影响风险管理，尤其是使用应用程序和行为记分卡。它还比传统系统更快地阐述和解释风险分析信息。它还通过关联洗钱和信用卡欺诈等问题的内部和外部数据来减少人工工作，从而有助于检测欺诈行为。

  大数据显示了解决金融行业不同瓶颈和挑战的潜力。这项技术能发挥多种作用；被利用的数据数量越多，提供的信息就越优质。通过大数据，金融从业者能够正常的看到更高效、以客户为中心的金融理财产品和服务。

  大数据为公司可以提供了很多机会，无论他们处于哪个行业。尤其是在金融领域，这项技术在发展和使其成为一个更高效的行业方面发挥着不可或缺的作用。有多种方式能影响该行业，包括交易洞察和欺诈检测。

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