大数据技术在金融行业有哪些应用优势呢？？

大数据技术在各行业的应用非常多样化。 如今的电商行业、教育行业、实体行业等都可以看到大数据技术的影子。 对于传统上与数据挂钩的金融行业来说也是如此。 大数据分析和应用在金融领域的应用和发展，给越来越多的企业带来了效益，也为未来规划带来了越来越可靠的数据支撑。 支付宝旗下的天弘基金、京东旗下的京东金融、蚂蚁金服等都在依托大数据分析和应用推出越来越受欢迎的金融产品。

可见，大数据技术在金融行业的应用十分广泛。 各类知名企业都在拓展大数据领域。 那么大数据技术在金融行业的应用优势有哪些呢？

1、数据量大。 金融行业是数据密集型行业，对数据的依赖程度很高。 以银行业为例，100万元的收入平均会产生130GB的数据，数据成为金融机构的核心资产。 在海量数据不断增长的背景下，采用具有更灵活计算和存储扩展能力的分布式计算技术成为必然选择。

2.数据质量高。 与其他行业相比，金融数据逻辑性强，对实时性、安全性、稳定性要求更高。 而无论对于个人还是企业来说，财务数据都是核心敏感数据。 金融行业核心实时交易系统数据要求强一致性，正常情况下数据错误率为零。 当金融行业实施大数据应用时，数据清洗过程会相对简单。

3、结构化数据占比较高。 目前，企业级结构化数据占比77%，而互联网结构化数据仅占比5%。 就分析工具的成熟度而言，结构化数据相对于非结构化数据具有明显的优势。 后期，随着传统金融机构不断拓展互联网服务，远程业务处理、无人营业网点、机器人大堂经理等现代金融技术的不断丰富和演进，半结构化数据和非结构化数据在金融领域的占比产业将快速增长。 。

4、应用场景广泛，潜力巨大。 大数据在金融行业有很多应用场景，包括精准营销、风险控制、客户关系管理、反欺诈检测、反洗钱检测、决策支持、股票预测、宏观经济分析预测等。利用大数据，金融机构可以进行精准营销，提高风控准确性，降低风控成本，增加用户粘性，改善客户体验，增强服务敏捷性。

从以上金融大数据应用的优势来看，大数据技术在各行业的应用优势非常明显。 这些优势也是大数据技术在行业快速发展的保障。

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