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pos机流水如何变身贷款依据
大数据对于很多人来说既熟悉又陌生。大家可能都听到过大数据的概念，对大数据能产生的价值和未来的前景有些许了解，对“数据驱动” 满怀憧憬。但是大数据到底是什么，究竟应该如何应用到具体场景中，这其实是一个很不容易回答的问题。
大数据革命对不同行业的影响有所差异，给软件开发、信息安全等IT 类企业创造了更多的机会，对医疗、零售、食品等传统类行业形成利空。对于历史悠久的银行业而言，如何与大数据有效结合，促进其转型发展值得深入研究。特别是在我国商业银行面临利差压缩窄、经济增速放缓等负面冲击之下，探索大数据在商业银行领域中的应用场景，对于提升商业银行的盈利能力具有重要作用。目前来看，大数据给商业银行带来的挑战与机遇并存。
一、银行业的大数据应用随着大数据技术的应用，诸多商业银行也开始投身到大数据应用实践中，大数据的应用也是由银行的业务驱动而衍生出来的。目前主要的应用场景大致可分为客户挖潜、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新等五个方面。
1、客户挖潜：客户作为银行赖以生存的基础，尊重客户需求、了解客户需求、满足客户需求成为银行保持竞争活力的关键。因此，从数据信息背后挖掘客户潜在需求，进而改进产品质量构成银行应用大数据的重要内容。银行迫切地需要掌握更多用户信息，继而构建用户360 度立体画像，即可对存量客户进行细分、挖潜，并针对不同层级的客户制定个性化营销策略。
2、风险控制：大数据不仅为商业银行贷前审查提供了识别风险的工具，同时也为贷后管理增加了有效的监测手段。应用大数据技术，银行可以统一管理金融企业内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好地完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷、精确。比如， 美国银行通过数据云满足客户在不同场景下的需求，进而精确制定服务客户的管理方案，提高客户信用卡使用的频率，实现促进客户满意的管理目标；汇丰银行引入SAS 的反欺诈管理系统，持续跟踪其持卡用户的交易行为变化，防范信用卡和借记卡的欺诈风险，并且将反欺诈应用到其他业务条线，缓解风险高发业务对其综合管理带来障碍。
4、服务创新：在商业银行同业竞争加剧，同时面临非银行金融机构发展壮大的今天，营销客户的难度愈发上升。商业银行需要最大程度地满足客户的需求，采取有效工具精确营销客户。不可否认，大数据已经成为营销客户的良好工具。商业银行深入归纳客户的自身信息、工作形态及其生活轨迹等，通过匹配方法可以洞察客户的交易行为，捕捉客户的兴趣所在，进而开展具有针对性的营销。例如，兴业银行根据聚类分析等统计方法，将其代发工资客户群体划分为不同类别，针对金领、白领等不同类别提供与之匹配的金融产品。
5、产品创新：统计技术的发展及数据处理能力的增强，奠定了建立稳健数据预测模型的基础，这为商业银行推出创新产品提供了契机。商业银行通过产品创新可以增加客户黏性，培养客户忠诚度，巩固存量客户资源，扩大增量来源客户，促进其在市场份额竞争夺中保持优势。比如中国工商银行构建分析小微企业的数据平台。平台依据POS 交易流水评估小微企业的风险，允许其中风险可控的企业采取非抵押方式获得贷款，取而代之的则是以结算账户作为质押，打破小微企业贷款一般需要抵押的常规，促进银企双方共同成长。
二、银行业大数据应用的挑战近年来，在大力发展线上信贷业务的背景下，银行业越来越重视外部数据的使用，特别是在大力发展线上信贷业务的背景下，商业银行面临缺少客户外部融资信息、交易行为信息和无法进行线下尽调的难题，急需寻找可靠和稳定的外部可信数据刻画出准确的客户画像，支撑银行各项业务的健康发展，但商业银行在内外部数据的应用上面临着一定的挑战。
1、内部数据割裂严重
银行业数据强度高居各行业之首，但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠” 状态， 虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。
2、数据安全的保障
安全与隐私问题是大数据发展过程中的一个关键问题，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私。实际上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄露，保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得到的知识。与当前的其他信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临安全风险，主要包括数据管理风险和数据运营风险。这里一方面需要技术手段的保护，同时需相关法律法规的完善和金融企业自身的自律。
三、结语面对大量的外部数据和供应商，商业银行除了需考虑数据合法性、稳定性、可靠性等因素外，还面临着如何从众多数据中筛选出满足业务需要的数据、如何充分挖掘外部数据价值，帮助银行在营销、风控等方面支撑业务发展。未来，商业银行应当坚持在合法合规考量的前提下，按照集中管理原则，做好外部数据采集及应用规划。外部数据的应用并不局限于数据本身，它的价值在于准确、及时地将外部数据与行内数据进行整合，把跨业、跨界多维度的数据集聚起来，发挥行业数据各领域所长打造数据生态圈，实现数据价值与业务深度融合，在客户营销、风险防控、反欺诈等各大应用场景下更科学地决策，促进最大化效果提升。
融联易云致力于大数据服务金融创新，将分散在各个领域的碎片化企业信息进行聚合，并以风控模型、画像标签等形式进行输出，可应用于银行贷前风控、反欺诈、客户营销画像、反洗钱等多个业务场景。同时严格落实国家和监管机构的政策法规，在信息传输过程中支持多种格式加密，确保企业信息安全。
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