大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題及相關(guān)建議隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛普及和發(fā)展成熟，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為行業(yè)熱點(diǎn)趨勢，在交易欺詐識別、精準(zhǔn)營銷、黑產(chǎn)防范、消費(fèi)信貸、信貸風(fēng)險評估、供應(yīng)鏈金融、股市行情預(yù)測、股價預(yù)測、智能投顧、騙保識別、風(fēng)險定價等涉及銀行、證券、保險、支付清算和互聯(lián)網(wǎng)金融等多領(lǐng)域的具體業(yè)務(wù)中，得到廣泛應(yīng)用。對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析能力，正在成為金融機(jī)構(gòu)未來發(fā)展的核心競爭要素。毋庸置疑，金融大數(shù)據(jù)擁有著廣闊的發(fā)展前景。然而，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用也面臨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理水平不足、技術(shù)改造難度大、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。為推動金融大數(shù)據(jù)更好發(fā)展應(yīng)用，必須從政策扶持保障、數(shù)據(jù)管理能力提升、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)和應(yīng)用合作創(chuàng)新等多個方面入手，不斷強(qiáng)化應(yīng)用基礎(chǔ)能力，持續(xù)完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。一、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的發(fā)展應(yīng)用情況大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提升了金融行業(yè)的資源配置效率，強(qiáng)化了風(fēng)險管控能力，有效促進(jìn)了金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。金融大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、證券行業(yè)、保險行業(yè)、支付清算行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都得到廣泛的應(yīng)用。（一）大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用信貸風(fēng)險評估。在傳統(tǒng)方法中，銀行對企業(yè)客戶的違約風(fēng)險評估多是基于過往的信貸數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因?yàn)橛绊懫髽I(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)歷史的信用情況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r和實(shí)時的經(jīng)營情況。而大數(shù)據(jù)手段的介入使信貸風(fēng)險評估更趨近于事實(shí)。內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源整合是大數(shù)據(jù)信貸風(fēng)險評估的前提。一般來說，商業(yè)銀行在識別客戶需求、估算客戶價值、判斷客戶優(yōu)劣、預(yù)測客戶違約可能的過程中，既需要借助銀行內(nèi)部已掌握的客戶相關(guān)信息，也需要借助外部機(jī)構(gòu)掌握的人行征信信息、客戶公共評價信息、商務(wù)經(jīng)營信息、收支消費(fèi)信息、社會關(guān)聯(lián)信息等。該部分策略主要目標(biāo)為數(shù)據(jù)分析提供更廣闊的數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)鮮活度，從而共同形成商業(yè)銀行貸款風(fēng)險評估資源。供應(yīng)鏈金融。供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險控制從授信主體向整個鏈條轉(zhuǎn)變。供應(yīng)鏈核心企業(yè)擁有良好的資產(chǎn)、充足的資金和高額的授信額度。而依附于核心企業(yè)的上下游企業(yè)可能需要資金，但是貸不到款。供應(yīng)鏈金融可以由核心企業(yè)做擔(dān)保，以產(chǎn)品或應(yīng)收賬款做質(zhì)押，幫助上下游企業(yè)獲得資金。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行可以根據(jù)企業(yè)之間的投資、控股、借貸、擔(dān)保以及股東和法人之間的關(guān)系，形成企業(yè)之間的關(guān)系圖譜，利于關(guān)聯(lián)企業(yè)分析及風(fēng)險控制。知識圖譜在通過建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)鏈接，將碎片化的數(shù)據(jù)有機(jī)的組織起來，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機(jī)器理解和處理，并為搜索、挖掘、分析等提供便利。在風(fēng)控上，銀行以核心企業(yè)為切入點(diǎn)，將供應(yīng)鏈上的多個關(guān)鍵企業(yè)作為一個整體。利用交往圈分析模型，持續(xù)觀察企業(yè)間的通信交往數(shù)據(jù)變化情況，通過與基線數(shù)據(jù)的對比來洞察異常的交往動態(tài)，評估供應(yīng)鏈的健康度及為企業(yè)貸后風(fēng)控提供參考依據(jù)。（二）大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中的應(yīng)用股市行情預(yù)測。大數(shù)據(jù)可以有效拓寬證券企業(yè)量化投資數(shù)據(jù)維度，幫助企業(yè)更精準(zhǔn)的了解市場行情。隨著大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用、數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)式增長以及數(shù)據(jù)分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建更多元的量化因子，投研模型更加完善。證券企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)對海量個人投資者樣本進(jìn)行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測，對賬本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計、加權(quán)匯總，了解個人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態(tài)與發(fā)展趨勢、對市場的預(yù)期以及當(dāng)前的風(fēng)險偏好等，對市場行情進(jìn)行預(yù)測。股價預(yù)測。證券行業(yè)具有自身的特點(diǎn)，與其他行業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)的價值衡量普遍存在間接性的特點(diǎn)不同，證券行業(yè)客戶的投資與收益以直接的、客觀的貨幣形式直觀的呈現(xiàn)。受證券行業(yè)自身特點(diǎn)和行業(yè)監(jiān)管要求的限制，證券行業(yè)金融業(yè)務(wù)與產(chǎn)品的設(shè)計、營銷與銷售方式也與其他行業(yè)具有鮮明的差異，專業(yè)性更強(qiáng)。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主羅伯特?席勒設(shè)計的投資模型至今仍被業(yè)內(nèi)沿用。在他的模型中，主要參考三個變量：投資項(xiàng)目計劃的現(xiàn)金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應(yīng)（市場情緒）。他認(rèn)為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產(chǎn)價格。然而，在大數(shù)據(jù)技術(shù)誕生之前，市場情緒始終無法進(jìn)行量化。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以收集并分析社交網(wǎng)絡(luò)如微博、朋友圈、專業(yè)論壇等渠道上的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，了解市場對特定企業(yè)的觀感，使得市場情緒感知成為可能。智能投顧。智能投顧是近年證券公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)匹配客戶多樣化需求的新嘗試之一，目前已經(jīng)成為財富管理新藍(lán)海。智能投顧業(yè)務(wù)提供線上的投資顧問服務(wù)，能夠基于客戶的風(fēng)險偏好、交易行為等個性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費(fèi)率的個性化財富管理方案。智能投顧在客戶資料收集分析、投資方案的制定、執(zhí)行以及后續(xù)的維護(hù)等步驟上均采用智能系統(tǒng)自動化完成，且具有低門檻、低費(fèi)率等特點(diǎn)，因此能夠?yàn)楦嗟牧闶劭蛻籼峁┒ㄖ苹?wù)。隨著線上投顧服務(wù)的成熟以及未來更多基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能投資策略的應(yīng)用，智能投顧有望從廣度和深度上都將證券行業(yè)帶入財富管理的全新階段，為未來政策放寬證券公司投資顧問從前端傭金收費(fèi)向后端的管理費(fèi)收取模式轉(zhuǎn)變進(jìn)行探索準(zhǔn)備。（三）大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中的應(yīng)用騙保識別。賠付直接影響保險企業(yè)的利潤，對于賠付的管理一直是險企的關(guān)注點(diǎn)。而賠付中的“異常值”（即超大額賠付）是推高賠付成本的主要驅(qū)動因素之一。保險欺詐嚴(yán)重?fù)p害了保險公司的利益，為了識別可疑保險欺詐案件，需要展開大量專項(xiàng)調(diào)查，但往往需要耗費(fèi)數(shù)月或數(shù)年的時間。借助大數(shù)據(jù)手段，保險企業(yè)可以識別詐騙規(guī)律，顯著提升騙保識別的準(zhǔn)確性與及時性。保險企業(yè)可以通過建設(shè)保險欺詐識別模型，大規(guī)模的識別近年來發(fā)生的所有賠付事件。通過篩選從數(shù)萬條賠付信息中挑出疑似詐騙索賠。保險企業(yè)再根據(jù)疑似詐騙索賠展開調(diào)查會有效提高工作效率。此外，保險企業(yè)可以結(jié)合內(nèi)部、第三方和社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行早期異常值檢測，包括了客戶的健康狀況、財產(chǎn)狀況、理賠記錄等，及時采取干預(yù)措施，減少先期賠付。風(fēng)險定價。保險企業(yè)對保費(fèi)的定義是基于對一個群體的風(fēng)險判斷，對于高風(fēng)險的群體收取較高的費(fèi)用，對于低風(fēng)險群體則降低費(fèi)用。通過靈活的定價模式可以有效提高客戶的粘性。而大數(shù)據(jù)為這樣的風(fēng)險判斷帶來了前所未有的創(chuàng)新。保險公司通過大數(shù)據(jù)分析可以解決現(xiàn)有的風(fēng)險管理問題。比如，通過智能監(jiān)控裝置搜集駕駛者的行車數(shù)據(jù)，如行車頻率、行車速度、急剎車和急加速頻率等；通過社交媒體搜集駕駛者的行為數(shù)據(jù)，如：在網(wǎng)上吵架頻率、性格情況等；通過醫(yī)療系統(tǒng)搜集駕駛者的健康數(shù)據(jù)。以這些數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，如果一個人不經(jīng)常開車，并且開車十分謹(jǐn)慎的話，那么他可以比大部分人節(jié)省30%-40%的保費(fèi)，這將大大的提高保險產(chǎn)品的競爭力。（四）大數(shù)據(jù)在支付清算行業(yè)中的應(yīng)用交易欺詐識別。目前，支付服務(wù)操作十分便捷，客戶已經(jīng)可以做到隨時隨地進(jìn)行轉(zhuǎn)賬操作。面對盜刷和金融詐騙案件頻發(fā)的現(xiàn)狀，支付清算企業(yè)交易詐騙識別挑戰(zhàn)巨大。大數(shù)據(jù)可以利用賬戶基本信息、交易歷史、位置歷史、歷史行為模式、正在發(fā)生行為模式等，結(jié)合智能規(guī)則引擎進(jìn)行實(shí)時的交易反欺詐分析。整個技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程為實(shí)時采集行為日志、實(shí)時計算行為特征、實(shí)時判斷欺詐等級、實(shí)時觸發(fā)風(fēng)控決策、案件歸并形成閉環(huán)。二、金融大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用趨勢一是大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平正在成為金融企業(yè)競爭力的核心要素。金融的核心就是風(fēng)控，風(fēng)控以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向。金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。經(jīng)過長期的數(shù)字化改造，金融機(jī)構(gòu)積累了大量的信息系統(tǒng)，通過這些系統(tǒng)積累了海量的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)是分散在各個系統(tǒng)中，不能實(shí)現(xiàn)集中分析。金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)意識到需要有效地管理其日益重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，正在主動思考和實(shí)踐數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理的方法。目前，金融機(jī)構(gòu)正在加大在數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中的投入，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)項(xiàng)目，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“穿透式”管理。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)治理是金融機(jī)構(gòu)需要深入思考的命題，有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管控，可以使數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為金融機(jī)構(gòu)的核心競爭力。在國內(nèi)，金融機(jī)構(gòu)對大數(shù)據(jù)的認(rèn)知已經(jīng)從探索階段進(jìn)入到認(rèn)同階段。普華永道研究顯示，83%的中國金融機(jī)構(gòu)表示希望在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行投資。金融行業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求屬于業(yè)務(wù)驅(qū)動型。其迫切希望應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)使?fàn)I銷更精準(zhǔn)、風(fēng)險識別更準(zhǔn)確、經(jīng)營決策更具針對性、產(chǎn)品更具吸引力，從而降低企業(yè)成本，提高企業(yè)利潤。隨著更多金融機(jī)構(gòu)基于大數(shù)據(jù)獲得豐厚的回報，將進(jìn)一步打消它們的顧慮，加速大數(shù)據(jù)的普及。二是金融行業(yè)數(shù)據(jù)整合、共享和開放成為趨勢。數(shù)據(jù)越關(guān)聯(lián)越有價值，越開放越有價值。隨著各國政府和企業(yè)逐漸認(rèn)識到數(shù)據(jù)共享帶來的社會效益和商業(yè)價值，全球已經(jīng)掀起一股數(shù)據(jù)開放的熱潮。大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要所有組織和個人的共同協(xié)作，將個人私有、企業(yè)自有、政府自有的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，把私有大數(shù)據(jù)變?yōu)楣泊髷?shù)據(jù)。目前，美歐等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的政府都在數(shù)據(jù)共享上做出了表率，開放大量的公共事業(yè)數(shù)據(jù)。中國政府也著力推動數(shù)據(jù)開放。一方面，國家?guī)ь^著力推動政府?dāng)?shù)據(jù)公開。國務(wù)院《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》提出：到2018年，中央政府層面實(shí)現(xiàn)金稅、金關(guān)、金財、金審、金盾、金宏、金保、金土、金農(nóng)、金水、金質(zhì)等信息系統(tǒng)通過統(tǒng)一平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和交換。另一方面，國家還通過推動建設(shè)各類大數(shù)據(jù)服務(wù)交易平臺，為數(shù)據(jù)使用者提供更豐富的數(shù)據(jù)來源。在發(fā)改委發(fā)布的《國家發(fā)展委員會辦公廳關(guān)于請組織申報大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)新能力建設(shè)專項(xiàng)通知》中明確提到要建設(shè)大數(shù)據(jù)流通與交易平臺，用以支撐數(shù)據(jù)共享。三是金融數(shù)據(jù)與其他跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用不斷強(qiáng)化。2015年以前，金融機(jī)構(gòu)主要基于金融業(yè)自有信息進(jìn)行分析。金融機(jī)構(gòu)主要基于自身靜態(tài)數(shù)據(jù)通過人工對內(nèi)進(jìn)行經(jīng)營分析、產(chǎn)品設(shè)計、營銷設(shè)計等；對外進(jìn)行客戶分析和行情分析。從2016年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成熟，數(shù)據(jù)采集技術(shù)快速發(fā)展，通過圖像識別、語音識別、語義理解等技術(shù)實(shí)現(xiàn)外部海量高價值數(shù)據(jù)收集，包括政府公開數(shù)據(jù)、企業(yè)官網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)。金融機(jī)構(gòu)得以通過客戶動態(tài)數(shù)據(jù)的獲取更深入的了解客戶。未來，數(shù)據(jù)流通的市場會更健全。金融機(jī)構(gòu)將可以方便的獲取電信、電商、醫(yī)療、出行、教育等其他行業(yè)的數(shù)據(jù)，一方面會有力的促進(jìn)金融數(shù)據(jù)和其他行業(yè)數(shù)據(jù)融合，使得金融機(jī)構(gòu)的營銷和風(fēng)控模型更精準(zhǔn)。另一方面，跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合會催生出跨行業(yè)的應(yīng)用，使金融行業(yè)得以設(shè)計出更多的基于場景的金融產(chǎn)品，與其他行業(yè)進(jìn)行更深入的融合。四是金融數(shù)據(jù)安全問題越來越受到重視。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為數(shù)據(jù)安全帶來新的風(fēng)險。數(shù)據(jù)具有高價值、無限復(fù)制、可流動等特性，這些特性為數(shù)據(jù)安全管理帶來了新的挑戰(zhàn)。對金融機(jī)構(gòu)來說，網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊成倍增長，組織數(shù)據(jù)被竊的事件層出不窮。這對金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全管理能力提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)使得金融機(jī)構(gòu)內(nèi)海量的高價值數(shù)據(jù)得到集中，并使數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高速存取。但是，如果出現(xiàn)信息泄露可能一次性泄露組織內(nèi)近乎全部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)泄露后還可能急速擴(kuò)散，甚至出現(xiàn)更加嚴(yán)重的數(shù)據(jù)篡改和智能欺詐的情況。對個人來說，金融信息的泄露會暴露出大量的個人基本信息和消費(fèi)信息等，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以便捷地大批量收集這些信息并進(jìn)行畫像，這使得公民更容易受到欺詐，造成經(jīng)濟(jì)損失。三、金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)一是金融行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理應(yīng)用水平仍待提高。金融行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理仍存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不足、數(shù)據(jù)獲取方式單一、數(shù)據(jù)系統(tǒng)分散等一系列問題。一是金融數(shù)據(jù)質(zhì)量不足，主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)錯誤和數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一等多個方面。二是金融行業(yè)數(shù)據(jù)來源相對單一，對于外部數(shù)據(jù)的引入和應(yīng)用仍需加強(qiáng)。三是金融行業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，分散在多個數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用分析能力難以滿足當(dāng)前大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析要求，數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的響應(yīng)速度仍不足。二是金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)與業(yè)務(wù)探索仍需突破。金融機(jī)構(gòu)原有的數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)相對復(fù)雜，涉及的系統(tǒng)平臺和供應(yīng)商相對較多，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)改造難度較大，而且系統(tǒng)改造的同時必須保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。同時，金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模型仍處于探索階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大數(shù)據(jù)需要投入大量的時間和成本進(jìn)行調(diào)研和試錯，一定程度上制約了金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的積極性。而且，目前的應(yīng)用實(shí)踐反映出大數(shù)據(jù)分析的誤判率還比較高，機(jī)器判斷后的結(jié)果仍需要人工核查，資源利用效率和客戶體驗(yàn)均有待提升。三是金融大數(shù)據(jù)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與安全規(guī)范仍待完善。當(dāng)前，金融大數(shù)據(jù)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)仍處于探索期，金融大數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的存儲管理標(biāo)準(zhǔn)和互通共享平臺，涉及金融行業(yè)大數(shù)據(jù)的安全規(guī)范還存在較多空白。相對于其他行業(yè)而言，金融大數(shù)據(jù)涉及更多的用戶個人隱私，在用戶數(shù)據(jù)安全和信息保護(hù)方面要求更加嚴(yán)格。隨著大數(shù)據(jù)在多個金融行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的價值應(yīng)用，在缺乏行業(yè)統(tǒng)一安全標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的情況下，單純依靠金融機(jī)構(gòu)自身管控，會帶來較大的安全風(fēng)險。四是金融大數(shù)據(jù)發(fā)展的頂層設(shè)計和扶持政策還需強(qiáng)化。在發(fā)展規(guī)劃方面，金融大數(shù)據(jù)發(fā)展的頂層設(shè)計仍需強(qiáng)化。一方面，金融機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)壁壘仍較為明顯，數(shù)據(jù)應(yīng)用仍是各自為戰(zhàn)，缺乏有效的整合協(xié)同，跨領(lǐng)域和跨企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用相對較少。另一方面，金融行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏整體性規(guī)劃，當(dāng)前仍存在較多分散性、臨時性和應(yīng)激性的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用價值沒有得多充分發(fā)揮，業(yè)務(wù)支撐作用仍待加強(qiáng)，迫切需要通過行業(yè)整體性的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和扶持政策，明確發(fā)展重點(diǎn)，加強(qiáng)方向引導(dǎo)。四、促進(jìn)金融大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用的相關(guān)建議一是出臺促進(jìn)金融大數(shù)據(jù)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和扶持政策。建議針對產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求和政策空白領(lǐng)域，出臺促進(jìn)金融行業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用的指導(dǎo)性政策意見，明確產(chǎn)業(yè)發(fā)展的目標(biāo)、方向、路徑和要求，完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展的配套保障體系和發(fā)展能力評估建設(shè)體系。指導(dǎo)和支持金融大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、安全和商業(yè)化等多個領(lǐng)域的相關(guān)研究。逐步加快發(fā)布和形成金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系和行業(yè)規(guī)范，以標(biāo)準(zhǔn)促