党
的十九大报告提出，要深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力，健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。银行业资产规模占我国金融资产总量的80%以上，在经济改革与发展中的地位举足轻重。肩负为实体经济供血的重任，银行业把控好金融风险，是职责，也是一门管理的艺术。当前，大数据、云计算、人工智能等数字科技正进入这一行业，为管控金融风险提供方法论。
6月13日，央行行长易纲在第十一届陆家嘴论坛的主题演讲中谈到，人民银行鼓励积极探索人工智能、大数据、云计算、区块链、电子商务等新技术在金融领域应用的正确方法和路径，抢占金融科技的制高点，促进金融与科技的深度融合。
商业银行在中国的金融体系中居于主导地位，尤其大型银行，作为货币政策传导的主渠道，防范化解金融风险的主战场，服务实体经济的主力军，更需要在完善治理机制和提升治理能力中发挥头雁效应。夯实数据治理基础方面，大数据不仅是一种技术创新，也是一场治理变革，银行数据治理不仅是提高自身经营管理质效的战略需要，同时也是宏观金融治理的重要基础设施。
——中国工商银行行长谷澍
金融业是经营风险的行业，其经营管理水平以风险管理能力为边界，在开放的市场环境下，金融业面临的风险更加复杂，防控风险的要求更高，要全面地提升主动管理风险的能力，不断强化底线思维，增强合规意识，筑牢风险控制的底板，确保不发生系统性金融风险。
——中国建设银行行长刘桂平
随着科技进步和企业经营模式的调整，全球金融服务正在发生深刻的变革，金融科技的应用正在加快成为银行业的核心竞争力之一。
——中国银行行长刘连舸
大数据为代表的数字金融正一步步重塑金融行业的竞争格局。传统意义上，金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，而随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。通过实际应用，大数据打造了高效的金融监管体系，攻克了数据整合的困难，为客户定制差异化的产品和营销方案，推动了金融产品和服务创新，实现风险可控。
征信，评估风险是降低风险的第一步，是大数据于金融行业而言最大的功能性用途。
传统征信是依靠专业机构建立物理数据库，定向搜索一些“小数据”建立固定模型，之后在数据库里系统自动地用这些模型对数据进行计算。虽然数据本身是动态的，但由于数据项的更新和拓展很慢，所以数据使用者拿到的征信报告与结果是固定格式、相对静态的。大数据征信完全不同，数据来源广泛，信息全面，既包括财务、资产类的数据，也包括例如社交行为、文字言论、谈话语音、图片甚至交友情况等各种信息，具有强大的社会性。
继江苏苏州、江苏宿迁之后，福州成为全国第3个、福建省内第1个
开展个人信用评分及公共信用服务
的城市。在这个市民之间争比个人信用积分的城市里，福州农商行联合政府数据应用场景服务商、城市数据资产运营商、人工智能数据源服务商九次方大数据，使用大数据工具推动完善个人信用评估，产生了良好的经济效益和社会效益。
大数据个人信用评估模型，通过智网连接、信用评分变量分析、大数据模型验证等大数据技术，综合个人身份特征、信用历史、履约能力、人脉关系和行为偏好等数据，帮助金融机构建立更加精确、完整的市民个人画像，使之有的放矢地提供个性化的便民金融服务。
其间，项目环境和数据准备、分析集市和模型建设、模型调优等解决方案，被使用到福州农商行个人信用评估体系当中。通过拟定具体项目范畴、数据范围和坏样本定义规则，福州农商行将更加了解和熟悉现有的数据收集、加载、反馈的流程和技术环境；能够建立起项目组需要的软硬件环境，完成相关软件的安装；同时，获得相关数据的成本信息，梳理数据种类，从而可以展开同类数据的调研。
福建省企业信用信息管理有限公司作为福建省唯一拥有征信牌照的国有企业，与九次方大数据合作研发的
征信大数据平台“征金在线”
，平台具备数据源、数据处理、数据建模竞争优势，是集金融云、金融超市、征信业务平台、贷后管理、信息推送、同业黑名单共享为一体的省级企业信用信息管理平台，推动达成金融撮合、风险监测预警一体化。
在“征金在线”上，金融机构可以通过企业名称、主营产品、股东高管、地址电话、企业网址等多个维度来查找企业信息，在大数据技术支持下，搜索速度快、结果准确，可以对查询结果进行地区、行业、注册资金、成立年限等众多条件的筛选和过滤，方便用户快速定位目标企业；可以查看包含工商信息、企业图谱、行业分析、失信信息、诉讼信息、对外投资、股东信息、企业资讯、年报信息、分支机构、主要成员、变更记录、大事记等众多维度的企业信息；可以通过涉诉人姓名、证件号或企业名称来查询失信信息，并可查阅详细的失信内容。平台为需要贷款的企业出具权威的征信报告，实现了征信报告的电子化。通过这一步骤，协助金融机构提高了风险预警监测能力。
开放银行、数字银行、敏捷银行、智慧银行、银行科技子公司、银行理财子公司等新概念、新变化纷至沓来，其背后反映的是传统银行对过去经营管理模式的反思，而反思的结果则是不约而同地指向了金融大数据。随着数据复杂性呈现指数式的增长爆发，自动化程度提高让拥有数据战略的金融机构收到了实效。数据正在成为金融机构关键性的商业资产，成为竞争优势的关键。
金融机构的竞争力，将越来越多地取决于利用数据、应用分析和实施创新服务的能力。数据即金融，金融即数据，数据链接金融，促进金融相关数据的价值释放，形成数字产值。
九次方大数据协助中信银行打造
金融大数据应用实验室
，为银行建立完整的客户视图，建立全新的营销模式和渠道，站在全客户、全流程、全产品、全机构的“四全”覆盖的高度，通过引用外部大数据支持整个授信业务的开展，在风险预警系统中利用外部大数据，实现风险预警管控的整体解决方案。
实验室研究利用自然语言处理技术，实现价值信息的高效提取、使用与复用，基于知识图谱，构建用户知识网络和关系网络，通过数据挖掘技术，实现海量业务资料的标签化管理。利用大数据分析与机器学习模型，有效识别可疑交易和风险主体，利用大数据技术改善征信体系，及时发现欺诈、洗钱等违法行为，利用智能化的监管规则专家系统，进行合规管理。
通过借助多种信息来源或渠道，收集、整合与监控对象相关的风险因素信息，运用定量和定性分析相结合的方法，提早发现和判别监控对象存在的风险类别、程度、原因及其发展变化趋势，及时发出相应的风险预警提示，并采取有针对性的风险处置措施，有效防范、控制和化解风险。在客户营销、信贷准入、贷后管理、集团管理、关联关系识别等环节通过引入外部数据进行企业查询、人员查询、数据核验、企业族谱的应用。
大数据金融服务平台，是北京九宫格大数据科技有限公司破解中小微企业融资难题的探索与实践成果。
据了解，平台立足大数据、人工智能等新兴技术，结合自身数据资源优势和地方金融大数据联盟载体，跨域性、跨部门整合融资服务流程，实现以满足企业快速、低成本融资为中心的资源聚合和需求交互，通过政府各局办和金融机构的对接和使用实现服务价值的输出。同时，帮助小微企业挖掘隐形资产，放大其信用优势，让资金方逐步消除对小微企业的刻板印象。
基于对全行业的观察和深度参与，对融资贷款类型与模式进一步细分构建应用场景，平台为小微科创企业“量身定制”，打造
小微企业创业担保贷款企业审核服务、中小企业风险补偿贷款企业风控（审核）数据服务、科技型中小企业风险补偿贷款企业审核数据服务、创业担保贷款企业审核数据服务
等模式，成为助力小微科创企业低成本融资的有效手段。
