据估计，到2020年底，世界上大约有40 ZB（40万亿千兆字节）的数据。这个数据量是惊人的，我们必须找到一种方法来理解所有数据以便有效地利用它们。

金融业的平稳运行特别依赖大数据，因此，找到更快、更有效地分析数据的新方法非常重要。我们的问题并不是缺乏数据，而是我们如何在金融行业中使用这些数据？

值得注意的是，金融业本身在过去几年中已经发生了许多变化。银行业务是一个不断发展的概念，银行业的最新发展是引入了一些规模较小的金融科技公司，这些公司试图使银行业务变得更容易。而较小的金融科技公司通常不具备大型、信誉良好的银行可以使用的相同的数据分析工具。

数据分析对于小型和大型金融机构都具有许多优势，包括：

更高的自动化程度和流程优化

银行业中人工智能的发展使得能够以更少的员工更快地帮助客户。聊天机器人可以充当一线客服人员，从而用更少的员工为更多的客户提供服务。

大数据是诸如聊天机器人之类的AI产品背后的推动力，随着越来越多的数据被分析，它们变得越来越聪明。数据分析使聊天机器人可以更好地识别和回答问题。
聊天机器人是自动化过程的一个很好的例子，但绝不是大数据可以实现的自动化的唯一功能。银行业务与风险管理有关，这是大数据真正发挥作用的地方。

有效的数据分析可以帮助银行和其他金融机构更有效地识别风险，成为负责任的贷方。数据科学在识别模式方面已经变得更加出色，并且可以将此属性应用于扫描大量数据，以识别在风险评估过程中起作用的其他因素。
通过使这一过程自动化，银行可以使客户更容易获得某些产品的预先批准，这可以让更多的客户接受报价和使用服务，而不会增加额外的压力。尽管数据科学和自动化并不一定消除了人类参与决策过程的需要，但它们可以将更多重要信息置于决策者的指尖，以便可以做出更快更好的决策。

及早发现市场趋势和变化

数据科学和分析使金融部门能够识别金融行业趋势的变化并做出相应的反应。这种对新趋势的快速识别，以及更快的反应，最终可以通过及时推出市场需要的产品，来显着改善任何公司的最终效益，并使客户满意。
人工智能与数据科学和分析相结合，还使金融机构能够在最容易接受的时候将新产品和服务推向市场。简而言之，如果没有有效的数据分析，公司将难以在瞬息万变的金融服务行业中保持竞争力。

欺诈识别

数据分析还有另一个重要作用：它可以帮助银行和当局发现欺诈行为。越来越多的人依赖网络生活，这意味着我们在互联网上留下了自己的痕迹。窃贼会使用各种卑鄙的方式使用这些痕迹，因此，我们必须尽一切可能减少欺诈的风险。

大数据在此过程中起着重要作用，因为它可以使数据科学家识别与欺诈有关的趋势和模式。
金融机构及其客户经常成为欺诈行为的受害者，因此，使用大数据来降低在线上开展业务的风险能够防止巨大的利益损失。

总结

大数据已成为包括金融科技行业在内的每个行业的重要组成部分，它以无数种方式影响着我们的日常生活。在财务方面，我们必须更加积极地运用数据科学来保护我们的利益并促进金融服务行业的发展。