大数据背景下金融科技企业的转型与升级

摘 要：随着金融行业数字化的不断推行，金融科技在我国金融行业发挥着愈发重要的作用。而在大数据的背景下，如何打造具有竞争力的业务结构、完善基础的技术结构，是新时期金融科技企业升级转型的难点。金融科技企业需要把握机会，充分利用大数据技术带来的信息优势，发现信息价值，在符合监管要求的前提下不断完善自身业务结构，实现成功的转型升级。

关键词：大数据;金融科技企业;转型升级

一、大数据与金融科技

（一）大数据技术的介绍

从商业的层面来讲，大数据通常是指由于数量巨大、产生速度迅速、种类复杂，因此无法在短时间内使用常规数据处理手段进行挖掘处理的金融数据集合。由于与常规信息的价值密度、数据类型等有较大差异，大数据的处理往往需要一些创新的应用与技术，例如云计算、分布式数据库、大规模并行处理等。

而在大数据的现实价值方面，已经有诸多学者进行了长期的理论研究以及实践跟踪调查，大数据也已经在金融、建筑、城市规划、医药等等传统领域发挥出巨大的实用价值，其发展潜力巨大。大数据背景下，数据成为一种具有经济价值的商品。通过对大数据的挖掘处理，企业能够预测用户需求以及潜在经营风险，从而针对性地进行发展战略的调整;政府可以建立更为有效的数据库，更有效率地进行城市基础设施建设以及建设现代化行政管理办公系统;普通用户也可以在大数据技术的帮助下，更为有效的处理日常生活中的各项事务，例如线上购物、智慧医疗、智能出行规划等。

（二）国内知名金融科技企业的大数据应用

①蚂蚁金服OceanBase

蚂蚁金服最有名也是使用最为广泛的产品是旗下的支付宝应用。目前支付宝国内的年活跃用户达9亿，全球用户约12 亿。在移动支付技术已经得到广泛应用的中国，支付宝占据了较大的市场份额。同时，余额宝、花呗、借呗等业务也是蚂蚁金服的招牌业务，具有巨大的用户基数以及市场份额。而作为阿里巴巴旗下的金融科技公司，为淘宝、天猫提供技术支撑也是蚂蚁金服的一大作用。其自主研发的OceanBase金融级分布式关系数据库为天猫双十一提供数据处理，2019年双十一其每秒处理数据峰值达到6100万次每秒。

②趣店集团风控云

趣店集团是中国领先的金融技术服务公司。趣店的致力于为金融机构与用户提供中间桥梁，利用现代化的科技手段赋能金融机构，协助其提升经营效率，建立金融机构的金融产品与全网大数据之间的高效连接。

风控云是趣店通过自身的成熟风控业务体系，为金融机构合作伙伴提供健全且可定制的信贷风控云服务，为年轻人提供正规透明的消费金融产品与服务。其中反欺诈、信用评分、用户评级等业务的开展需要大数据处理技术的长期支持。

③陆金所投资者适当性管理体系

陆金所是中国平安旗下的金融科技企业，业务方向包括金融咨询、市场调研及数据分析、金融类app开发等。

投资者适当性管理体系 是陆金所特有的风险评估体系，主要组成部分包括“投资者评估（Know Your Customer， KYC）、产品风险评估（Know Your Product， KYP），投資者与产品风险的适配、信息披露、投资者教育”，主要通过对大数据出力技术、机器学习等技术分析用户资金风险，对投资者进行详尽的背景调查，了解其风险承受能力，利用智能推荐精准匹配相应产品。

二、金融科技企业转型升级的路径

（一）业务升级

金融科技企业创新升级的一个重要方面是业务结构的升级转型。由于金融机构的多元化发展趋势以及互联网金融的日渐发展壮大，金融科技企业应当不断着力于扩大业务业务范围，提升业务结构层次的多样性。例如，协助金融机构建立现代化的数据管理系统、提供用户识别风险管理系统、输出金融科技业务处理体系等。依托大数据、云计算、数据库、机器学习等新兴科技技术的发展成熟，推出更多相关业务，为金融机构资产服务提供全面的支持。

值得注意的是，在金融科技企业的业务处理过程中，需要使用海量的用户私人信息，包括身份证号、电话号码、工资收入、居住地址等。如何保证私人信息的正确使用，防止用户信息泄露，符合国家监管机构规定，是一些中小型金融科技企业需要重点关注的问题。随着国内对于私人隐私权保护的日渐关注，建立完善网络与数据库安全体系，提供隐私保护业务，也是金融科技企业创新升级的一个可能的方向。

（二）基础技术升级

基础技术的升级是新时期金融科技企业创新升级的重要路径之一。基础技术是指金融科技企业所使用的核心技术，包括计算、万物互联、数字安全、人工智能和区块链。基础技术的升级要求金融科技企业利用最新的科技手段，完善发展组成公司业务的技术基础。企业需要加大投入的力度，完善基础技术的革新与发展战略，为金融机构提供安全可靠、高效率的服务支撑。

目前，人工智能还并不能适应金融级的应用、如何建立安全可靠的用户数字身份系统等问题依旧需要技术方面的突破，金融科技企业在转型升级的过程中应努力推动新技术的开发，开放沟通交流，利用自身优势带动产业发展。

三、大数据支持金融科技企业转型升级的体现

（一）数据中台

数据中台是一种特殊的战略选择和组织形式，企业跟据自身特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的体系。对数据进行汇集整合、精加工、可视化之后实现数据的价值变现。数据中台的建立有助于解决前台客户创新需求与后台管理稳定运转冲突的问题，减少沟通成本，提升协作效率。

对于大多数的金融企业来说，中台的概念已经不再陌生。具有一定规模的金融企业均把通过“中台”进行IT组织架构转型写入公司战略，并进行实际建设。阿里巴巴、字节跳动、马上消费金融等均建立了独立的数据中台。数据中台建设业务正逐渐成为各金融科技企业的业务发展重点。

（二）结合人工智能模型的大数据风险控制

大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。随着金融业的发展以及贷款需求的数量激增，传统的风险审核流程多是人工审核客户资料，效率较低，出错概率较高，已经不能适应现状，需要利用大数据处理建立全新的信用评估体系。

利用大数据分析技术，对客户信息进行多维度的智能处理，标准化批量执行流程，构建合适的信用评价模型，能够有效的降低贷款风险。通过对客户就业信息、履约记录、固定资产、流动资产、收入、消费等方面的数据进行全方位的考察分析，是很多金融机构进行贷款额度计算时所采用的的方法，例如微店、花呗、省呗等。结合人工智能技术的使用，能够帮助企业更准确、更有效率地识别特定风险。因此，大数据风控也成为很多金融科技机构的转型发展重点。

参考文献：

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[3]项慧玲.金融科技引领商业银行未来：转型现状及应用前景分析[J].未来与发展，2020，44（01）：42-47.

[4]秦静.数字经济时代的企业转型升级路径研究[J].财经界，2020（30）：22-23.

作者简介：

李安琪，1999年9月9日，女汉族，甘肃省白银市，大学本科，无职称河北金融学院，研究方向：信息管理与信息系统。