金融领域与大数据事件的计算密切相关

大数据是创新时期的最新业务和技术问题之一。金融领域与大数据计算密切相关。因此，每天在金融世界中发生无数的金融交易。沿着这些思路，金融从业人员和分析师将其视为各种金融产品和服务的数据管理和分析的一个新问题。随后，人们认识到大数据对财务影响也非常大，这是一个需要探讨的重大问题。

根据IBM在2015年的研究，据评估，我们持续生成2.5亿十亿（1018）字节的数据，并且当今地球上90％的数据是在过去两年中创建的。这些数据表明，近来大数据的规模已经发生了巨大的增长，并且在未来几年将继续上升，特别是因为移动技术和物联网的进一步普及。

由于不断增长的客户需求以及金融科技参与者之间不断扩大的竞争，金融服务行业基本上无法自发地利用大量数据。相反，银行和保险公司应使用当前（和新的）数据集来增强客户的了解和优势。

市场上的一些参与者现在正在利用大数据来提供引人注目的应用，但仍有许多公司落后于此。

个性化

银行始终被迫将其行动计划从业务驱动模式转变为客户驱动模式；这意味着要理解客户的先决条件并把它们放在很高的位置。为了改善这一举措，银行需要对客户进行细分，以为其客户提供更好的财务解决方案。大数据可以轻松地执行此类分配，从而改善了分组和数据分析方式。

欺诈管理

通过预测分析，大数据中存在欺诈行为，许多开拓性组织已经采用了这种方法。例如，阿里巴巴集团建立了欺诈风险管理系统，该系统通过实时分析大量消费者数据并检测欺诈性交易。

通过大数据可提高执行效率：当潜在客户回复广告时，必须增加第一个销售的机会。同时，也应支持向现有客户进行销售。大数据同样可以根据可用数据（例如，客户分析，过去和立即的客户行为以及分析交易模式）通过细分客户来获取实时的客户意见。

建造财务模型

数据在每个行业都是宝贵的。例如，贷款基金会，银行，贸易公司等金融机构会定期生成大量数据。为了分析这些庞大的数据，需要将一种数据处理语言投入使用，该语言准备处理，控制和分析完整数据的方法。这就是大数据功能发挥作用的地方。

到目前为止，金融机构依赖各种金融和商业模式，例如批准贷款，交易股票等。此外，为了创建巧妙的工作模型，应考虑大数据趋势。数据相对性越好，模型越扎实，所涉及的危险就越小。所有这些方法都可以源自大数据的使用，从而成为通过金融服务驱动数据驱动模型的策略。

结论

大数据在有限的时间内逐步接管了各个行业。利用大数据的机会越多，银行和其他金融机构所表现的结果就越好。更多的企业的想法是增加对大数据的使用，提供更好的解决方案以客户为中心。同时，减少了金融领域内欺诈和各种不良风险。