隨著技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在價值潛力指數中排名第一。本文通過對在金融行業的應用現狀進行分析，提出金融行業未來發展思路及政策建議。
金融應用政策和市場推動歷程
美國作為技術的發源地，發展一直引領全球。2000年以來，美國針對數據的收集、管理、使用和發布等進行了一系列規定。2009年，推出政府數據開放平臺“Data.gov”。2012年3月，公布《研究與開發計劃》。2014年5月，發布全球“”白皮書《:抓住機遇、守護價值》。英國緊隨美國戰略，于2013年投資1.89億英鎊發展。2015年，增加7300萬英鎊創建“data.gov.uk”開放共享政府數據。
自2014年我國首次將“”寫入《政府工作報告》，以及2015年國務院印發《促進發展行動綱要》后，已成為國家發展重要著力點。2017年，工信部正式對外發布《2016～2020年產業發展規劃》，提出到2020年，基本形成技術先進、應用繁榮、保障有力的產業體系。麥肯錫的一份研究顯示：無論是應用潛力還是投資規模，金融業都是應用的重點行業。在全球金融監管趨嚴、同業競爭激烈、數據規模爆發式增長的形勢下，金融機構紛紛借助提升業務處理水平。
金融應用優勢
1.數據量大。金融業是數據密集型行業，對數據強依賴。以銀行業為例，100萬元的創收平均會產生130GB的數據，數據成為金融機構的核心資產。在不斷增長的海量數據背景下，采用具有更有彈性的計算、存儲擴展能力的分布式計算技術成為必然選擇。
2.數據質量高。與其他行業相比，金融數據邏輯性強，要求具有更高的實時性、安全性和穩定性。而且無論對于個人還是企業，金融數據都是核心敏感數據。金融行業核心實時交易系統數據要求強一致性，正常狀態下數據錯誤率為零，金融業開展應用時，數據清洗環節將較為簡單。
3.結構化數據占比高。當前，企業級數據結構化數據占比77%，而互聯網數據結構化數據僅占5%。結構化數據與非結構化數據相比，在分析工具成熟度方面具有明顯優勢。后期，隨著傳統金融機構不斷拓展互聯網業務、遠程業務辦理、無人營業網點、機器人大堂經理等現代金融科技的不斷豐富演進，金融行業的半結構化數據和非結構化數據占比將快速增長。
4.應用場景廣泛、潛力大。在金融行業有眾多應用場景，包括精準營銷、風險控制、客戶關系管理、反欺詐檢測、反洗錢檢測、決策支持、股票預測、宏觀經濟分析與預測等方面。通過應用，金融機構可開展精準營銷，提升風控準確性、降低風控成本、增加用戶粘性、改善客戶體驗，增強服務敏捷性。
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