杨超│大数据金融已经成为金融业势不可挡的发展趋势

2020年9月，金融专家杨超主持的《大数据、人工智能等创新技术在金融风险与投资分析中的实际应用》课题，被纳入中国管理科学研究院教育科学研究所科教创新研究中心作为最终科研成果，将该课题评定为科研成果壹等奖。同年10月，杨超研发的“基于大数据的金融投资智能决策分析系统V1.0”以及“一种基于人工智能的金融风险自动预警系统V1.0”在全国同类产品评比推广活动中，经中国质量认证监督管理中心和中国企业信用评估中心的审核，均入选为《中国名优产品》。此外，杨超的另一个课题《关于金融行业中数据与算法的优化研究》，再次荣获科研成果“壹等奖”。

杨超在《关于金融行业中数据与算法的优化研究》的课题研究中提出：“现代金融的本质是科技金融和大数据金融。作为数据科学与算法相互融合催生的现代金融形态，大数据金融已经成为金融业势不可挡的发展趋势，而算法正是大数据金融得以运行的核心技术”。

大数据在金融业的应用价值在于提升决策效率、强化数据资产管理能力、促进业务创新升级、增强风险防控能力等，数据驱动业务创新和发展已成为常态。杨超指出，“当金融机构累积越来越多业务数据后，大数据的应用则可帮助金融机构进一步发掘数据价值，已成为他们开展业务创新、产品优化、决策支持、以及风险控制等的重要手段。利用数据分析技术来挖掘有价值的交易数据和外部数据，可以实现以客户为中心的精准营销，有限资源的合理配置和科学治理，利润最大化目标下的风险管控等。”通过大数据，金融行业可以监控不同市场的推广渠道，尤其是网络推广渠道的质量，从而调整渠道和优化推广策略；可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。再者，金融行业可以通过大数据抓取社区、论坛和社交媒体上关于自身产品和服务的相关信息，并通过大数据技术进行正负面判断，及时发现和处理问题。杨超谈到，“在大数据时代，金融行业的风险管理将更加全面，基于社交网络分析技术实现风险预警与管理从‘单点’扩展到网络，风险信号将会更加全面，引入有价值的外部数据与行业内信息进行有效地整合，可以构建更加全面的企业信用风险分析源。”

对于现阶段的金融机构来讲，大数据以及人工智能的应用显得越来越重要。一方面，它们能够帮助平台实现科学严谨的风险把控，另一方面还能有效地提升用户体验，提高金融服务效率，降低金融服务成本。随着金融大数据及AI人工智能的应用发展，应用这两个技术的能力已经成为金融企业的核心竞争力。在谈及大数据在金融行业中的其他运用时，杨超答道，“金融最重要的是去挖掘客户数据，大数据目前在客户信息分析、反欺诈、客户营销、智能投资操作等应用场景，都可以更好地与人工智能结合。”此外，预测是大数据的核心，在金融业也是同样成立的。比如流失客户的预测，金融业可以根据客户历史交易行为和流失情况来建模，从而预测客户流失的概率。

最后，杨超表示，目前金融业大数据应用依然不成熟，有很多障碍需要突破，比如：金融企业的数据孤岛效应，金融企业间数据的共享严重不足；大数据人才依然相对缺乏；外部数据的整合使用依然障碍很多等等，而自己作为深耕金融行业多年的金融人，将会继续参与更多金融领域的课题研究，为促进人工智能、大数据、区块链技术在金融科技领域的应用助力。（文/郭蓉蓉）