大数据在金融行业的应用在不断拓展，区块链技术在金融行业的应用也在不断拓展。这当中有很多令人惊喜的价值点，同时也有一些容易被误解的地方，这些都值得我们去探讨。

大数据知识体系的内涵

大数据绝不是一个简单的概念。在金融机构内部，2019 年的调研表明，85%的银行开始重视大数据。大数据是多种技术的集合。从硬件存储到复杂算法，各个环节都相互产生影响。它的工作流程涉及多个部门之间的协作，数据来源与分析共同对企业决策产生作用。企业通过从数据中挖掘价值，来构建自身的竞争优势。我国一些领先的金融科技企业凭借大数据能够精确识别客户风险，并进行差异化定价。

大数据不仅与单一机构有互动关系，在整个金融产业链中也存在互动。比如，证券交易数据可以反馈市场趋势，并且能对相关企业的财务决策等产生影响。

技术本源下的大数据

它的技术本源涵盖诸多要素。硬件设备能够支撑海量数据存储，比如某大型金融数据中心，其存储量达到数 PB 级别。服务架构的搭建保障了数据处理效率。计算能力以及算法的创新成为大数据发展的动力。在行业内，新算法的出现每年大约能为企业节省 20%的数据分析成本。与此同时，大数据也需要行业的规范。国际上一些知名的标准组织在致力于统一数据交换与存储的标准，以便不同企业与地区的数据交互能够高效开展。

不同的大数据技术的本源要素是相互依存的。要是计算能力不够，即便有再好的算法，也没法快速处理数据。并且如果缺乏有效的算法，那么硬件和服务就会失去方向。

大数据的应用场景

在金融行业，大数据的一个重要应用场景是风险管理。众多银行借助大数据来分析客户信用。在 2020 年的相关统计里，经过大数据进行信用评估后，不良贷款率降低了约 10%。营销也是一个重点领域。金融机构能够依据客户的数据画像精准投放产品。比如一些网络理财平台可以根据用户的浏览习惯推荐合适的理财产品。

大数据在金融监管方面发挥着重要作用。监管机构可以收集金融机构的运行数据，从而能够及时察觉异常交易，以此来维护金融稳定。

大数据管理模式与 Governance体系

在管理模式方面，企业得构建专门的数据部门。一些大型金融集团会招聘数据分析师以及数据科学家等诸多人才。数据治理体系（DAMA）着重多种维度的相互结合。通过制定数据标准来保证数据的一致性。我国的金融企业开始逐步构建起自己的数据标准，在 2022 年，将近 30%的金融企业拥有专门的数据标准编写团队。元数据管理有助于对数据的来源和意义进行理解。

数据质量一直是企业重点关注的方面。不良的数据会致使做出错误的决策，所以企业在数据清洗方面舍得投入资金。企业通过从多个方面努力，构建起了全面的数据治理体系。

区块链的基本原理

区块链是一种分布式账本技术。像比特币那样，它借助点对点网络达成交易记录的分布式存储。每一笔交易都会被诸多节点予以验证并记录。这种技术不存在单一的掌控中心，从而保障了数据的安全性以及不可篡改的特性。哈希算法是区块链的关键组成部分，它会对数据进行加密处理。挖矿是区块链网络中节点验证交易的一种方式，通过破解复杂的数学问题来使网络维持正常运行。

在企业应用领域，区块链具备自身的特点。一个依托于区块链构建的供应链金融平台，使得各个参与方都能够在该平台之上共享信息，并且这种信息共享具有透明且高效的特性。

区块链的实际应用与展望

目前区块链在金融领域已有一些实际应用。在跨境支付方面，传统跨境支付存在费用高且时间长的状况。然而，区块链能够实现更为快捷且手续费更低的跨境支付。2023 年某区块链跨境支付解决方案把手续费降低至传统方式的 30%左右。另外，在供应链金融领域，区块链可以解决上下游企业之间结算缓慢以及信任成本高的问题。

未来，区块链拥有广阔的发展空间。随着技术不断地进一步成熟，企业将会对其在身份认证等诸多领域的应用进行更深入的探索。

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