【中國智能制造網 智造快訊】在大數據時代，大數據和金融的結合愈加緊密，如果在金融領域獲取足夠多的數據，就能夠把大量的人工智能算法用在金融上，人工智能將成為大數據和金融結合的核心。　　當前，大數據浪潮席卷，借助大數據理念和科技技術，人們得以以新的視角審視社會經濟生活各方面的海量數據，并用新的思路和方法對其進行整合、評價及利用。未來，“大數據＋金融”將擦出怎樣的火花？
　　
　　近年來，互聯網金融的迅猛發展，對線上線下金融機構的風險控制都帶來了較大的挑戰。一方面，以商業銀行為代表的傳統金融機構，其主流風控策略主要以央行征信報告為主要數據源，以專家經驗或專家規則為評判策略。過于定性的風控方法，雖然降低了壞賬率，但是不利于業務發展，容易錯失很多有效客戶；另一方面，許多新興的互聯網金融機構，由于所掌握的客戶信息有限，風控經驗的薄弱和風控執行手段不夠專業，其逾期率和壞賬率遠超于銀行。
　　
　　伴隨著移動互聯網時代的來臨，從電子商務到互聯網金融，人們在網絡上產生的數據“足跡”越來越多，大數據已經成為當前金融機構加強風險控制的重要補充手段。近期，國內多家商業銀行陸續推出了自行研發的智能機器人，交行的“嬌嬌”、民生的“ONE”、廣發的“發發”等在市場上吸引了諸多眼球，金融業的智能化顯現日益凸顯。
　　
　　但是，當談及“大數據 金融”時，征信市場卻是不容忽視的一個主角。在目前的國內征信市場上，普遍存在信用評分系統分散化，過度依賴銀行信貸數據的問題。而基于大數據分析的征信模式則不僅包括傳統信貸數據，還包括了消費者還款能力以及還款意愿等相關的描述性風險特征，由此擴大征信人群的范圍。
　　
　　與傳統征信相比，大數據加盟將帶來以下兩大益處，且對中國信用市場極其有價值：
　　
　　其一，大數據征信能納入更為多樣性的行為數據。大數據時代，每個相關機構都在大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。隨著互聯網和大數據的普及，依托于大數據和云計算技術優勢，可挖掘大量數據碎片中的關聯性，推動數據統計模型不斷完善，更加科學的反映用戶的信用狀況。
　　
　　其二，大數據征信帶來了更為時效性的評判標準。傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯后數據的結果。大數據的數據采集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。借助于全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。
　　
　　中國與國外相比，大的差異在于征信體系的不完善，但也正是如此，我國基于大數據的風控的土壤實際上更成熟，更有的做。在“大數據＋金融”藍圖下，國內的探索腳步正在加快。
　　
　　盡管大數據征信能夠降低信息不對稱、更全面地了解授信對象、增加反欺詐能力，同時也能夠更的進行風險定價，但目前仍不能完全取代傳統征信。但是大數據風控卻可以從數據維度和分析角度提升傳統風控水平，作為一個必要的補充，讓傳統風控更加科學嚴謹。想必在不久的將來，隨著行業的成熟和數據的積累，會有越來越多的數據人才加入這個行業。整個行業在基于大數據量化評估風險的能力也會有一個爆發。