美國隊長不懂大數據，結果…
美國隊長又要來了，不知道肌肉男史蒂夫·羅杰斯在上一部里，到底搞清楚了沒有什么是大數據。
在美隊 2 中，反派組織九頭蛇暗中滲透了洞察計劃，掌握了核心控制職位，并由索拉編寫一套算法并悄悄植入空天艦中，當空天艦升空后立即執行該算法，以此消滅敵對勢力。
沒錯。索拉算法的核心技術就是大數據。該算法根據每個人的活動數據，包括投票方式、消費記錄、運動軌跡等，評估個人性格特征，由此來判斷是否會成為九頭蛇的反對者。根據評估結果，九頭鳥將獵殺所有潛在有威脅的人物。
感覺很恐怖？這種“黑科技”其實就在我們的身邊。而且，在金融業已經開始應用，只不過這里沒有陰謀，相反地，這項技術能更好地服務金融業的改革與我們的生活。
當美國隊長還被壞蛋的伎倆蒙在鼓里時，一些企業已經早已嗅到商機。就 在 4 月 30日 康奈爾大學舉辦的金融科技挑戰賽上，搶先布局大數據的京東金融 CEO 陳生強表示，數據技術是金融科技的靈魂。而網貸之家總經理朱明春也曾說過，真正的科技金融是大數據金融。
而綜觀整個互聯網行業，百度、騰訊、阿里這些巨頭都在搜集電商、社交、物流、支付、交易、評價數據等大數據，然后在傳統金融征信與風控系統的基礎上，開發自己的金融科技征信與風控模型。
大數據分析，讓企業比你更懂你自己
移動互聯時代，人們大量的個人信息數據沉淀在互聯網世界中。當企業對這些數據進行匯總、分析，它可能對你的了解超過你自己。
2016 年 1 月 13 日，支付寶的 2015 年個人賬單出爐，在這份賬單中，每個人的消費金額、在哪些方面消費一覽無余。
電子商務企業憑借這些電商交易數據，可以清楚的了解用戶的交易行為軌跡。從而可以對用戶的消費習慣、消費能力有一個大概的了解。
京東金融 CEO 陳生強曾表示，“京東集團擁有數以千億計的交易量，這其中有網絡行為數據，交易數據還有物流、倉儲數據等等，還有上億的活躍用戶，這是我們得天獨厚的數據來源優勢。”
得數據者自然在科技金融領域擁有得天獨厚的優勢。依賴于自己的大數據庫，京東建立了自己的大數據模型體系——用戶洞察模型體系。這套體系可以實現識別、發掘、認識用戶。阿里、京東這些擁有電商優勢的企業在自己的數據分析中挖掘潛在客戶，可以在借貸、理財方面為自己的用戶提供特定的服務。比如阿里旗下的“借唄”、“花唄”，京東的“白條”智能投資組合的產品 —— 智投。
互聯網巨頭們的數據優勢 也促使個性化定制保險產品的誕生。借助于天貓和微信的海量數據，眾安保險推出面向淘寶客戶的網絡保證金保險“眾樂寶”。這是一款將大數據分析應用于保險產品設計、自動化出單、車險理賠、精準營銷和風險管理等業務環節，針對網民定制個性化的互聯網保險產品。
眾安保險眾樂寶產品經理李曉瑞表示，眾樂寶產品是基于淘寶整個的數據作為它的信用評估基礎。希望通過產品的運行積累更多數據，這些數據將成為眾安保險的核心競爭力。
這種能夠在消費者的個性化體驗上下功夫，通過大數據為每一位客戶進行畫像分析從而提供更精準的服務。已然成為科技金融公司成功的關鍵。
聚愛財 CEO 任曾表示“聚愛財每一個產品線的推出都是以大量的用戶調研和統計分析做為基礎來設計的。” 聚愛財曾聯合專業市場調研機構通過大數據分析對聚愛財現有用戶進行精準畫像。通過對全國 7000 份有效用戶調查問卷分析，從而對自己的用戶和用戶形象有了明顯的定位。
大數據技術驅動下，金融科技化，使企業更能夠把握用戶的脈搏，了解他們的需求和喜好，在此基礎上提供個性化、針對性強的定制服務。促進普惠金融的發展。
但同時，運用大數據對客戶進行數據分析，精準畫像時，必須要注意的是對客戶信息以及數據安全的一個保護。
大數據風控，為科技金融插上安全的翅膀
金融行業是一個經營風險的行業。管理和控制風險是每一家金融企業和機構最為關鍵的一環。而管控風險的核心在于測量風險，數據就是管控風險的核心因素。
隨著金融活動范圍的擴大，信息數據的搜集和分析已經成為當下的難點，大數據技術可以從海量數據中進行分析、計算，提供全面、準確、及時的數據。運用大數據技術來降低金融風險，必然成為金融行業未來的一個方向。
首先，在信用評級這一方面，大數據技術具有獨特的優勢。
科技金融最重要的業務之一是借貸。然而在我國，我國的征信體系的不完善，信息不完整。國內很多人的信用報告是空白的。而這些人恰恰是科技金融公司借貸的目標群體。通過海量數據的分析可以全方位立體化的了解一個人，從他的行為習慣中了解他的“還款能力”。我們可以在用戶授權的的情況下通過計算機分析用戶的信用卡、電商消費信息，通過大數據計算得到一個信用的分析結果。大數據可以幫助征信過程自動化， 更加完善 。
螞蟻旗下的芝麻信用就是運用大數據及云計算采集的個人用戶信息進行加工、整理、計算后得出的信用評分，分值范圍是 350 到 950 ，分值越高代表信用水平越好，較高的芝麻分可以幫助個人獲得更高效、更優質的服務。
芝麻信用副總經理鄧一鳴表示，移動互聯給金融帶來了便捷、智能、個性化。這也是征信行業面臨的機會。今天征信的本質并沒有改變，改變的是首先是數據采集的便捷，以及數據的實時、多維、全量和真實。第二，新技術的信用，讓信用的洞察更為快速、及時和有效，讓效果變得更好。第三，應用、服務場景更豐富、用戶體驗更便捷。
其次，對于不同信用等級的人進行風險定價，可以讓業務組合更加多元化。
比如， Credit Karma ，這家美國的上市公司基于個人征信記錄推薦客戶合適的信用卡和其他信貸產品。中國的公司閃銀奇異，基于移動信息數據和機器學習算法為客戶提供在線信用評估和信用解決方案。根據信用評級為客戶提供相應的信用額度和購物優惠。
此外，宜信借助自己的金融云平臺，推出了名為 “ 姨搜 ” 的信用搜索平臺。信貸審核員可以實時的得到這一申請人的信用分析結果，作為批貸的重要參考。這一決策支持系統，將在很大程度上提升貸款審核的流程。同時降低借貸的風險。
宜信 CTO 張小沛表示，這是宜信一個關于大數據、云計算的實踐。
越來越多的公司通過大數據分析技術，降低自己的金融風險。
愛錢進 CEO 楊帆曾表示， 真正的互聯網金融必定是通過技術的手段，比如云計算、大數據分析等技術，更好地識別某類特定人群的風險，并基于對于風險的精準識別和定價，提供更好的服務。
“技術改變金融、改變風控才是更關鍵的，而且我們相信真正從風險角度來講，基于互聯網技術的風控會比傳統模式更好地識別風險。”楊帆稱。
通過大數據分析進行風控，降低金融風險，必然會成為未來的一個趨勢。
97 歲的美國隊長被大數據的威力震驚了，科技金融乘風起飛，還怕飛得不高？
