技术在银行和金融业的演变中发挥了至关重要的作用。先进的技术已经完全改变了银行的运作方式。这让客户和银行管理人员的日子轻松多了。当我们谈论技术时，它不仅仅是关于在线交易，网上银行，银行应用程序，在线股票交易等。在当今的经济中，数据的重要性再怎么强调都不为过。我们身边有如此多的数据——从手机使用、社交网络活动、网页浏览、电子商务购物行为、信用卡历史、工资单、电子邮件、生物特征数据、行为数据等等。在创造变化方面，大数据和数据科学是最有效的银行及金融服务．金融科技通过促进大数据应用和复杂的金融决策计算，从根本上改变了金融格局。在这篇文章中，我们将研究银行金融(FinTech)领域的大数据和数据科学．

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大数据是指结构化和非结构化的海量数据。它是一个数据，其规模、变化和复杂性需要新的技术、算法和分析来管理它，并从中提取隐藏的知识和价值。大数据是一种非常大的数据，因为社交网络、网上银行、金融交易等交流手段的引入。每年，人类产生的数据量都在迅速增长。2003年初，人类产生的数据量为50亿千兆字节。2011年每两天、2013年每10分钟、2015年每60秒都能创造出同样的数量。目前,世界每天产生大约2.5万亿字节的数据．这一速度正在迅速增长，所有这些生成的数据都是有意义的，如果使用正确的工具和技术，可以加以利用。

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大数据和数据科学在银行和金融服务中的作用

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银行业是众多拥有大量和有用客户数据的行业之一，但很少有银行利用这组信息来增强客户体验，并使用数据信息防止欺诈。银行和金融行业非常清楚这样一个事实，如果数据可以被有效地利用，他们就可以准确地满足客户的需求。

调查显示，只有37%的客户认为银行了解他们的需求和偏好。银行拥有海量的信息数据，但面临的挑战是如何巧妙地利用这些数据、缺乏熟练人才、非结构化的海量数据、相关的高成本等等。但银行业逐渐开始将大数据技术应用于各行各业，并开始从中受益。一些行业专家预计，到2020年，数据量将增长7倍。大数据有望对银行和金融服务产生巨大影响并将推动它进入21世纪。

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这就是为什么大数据分析在商业决策和提供对竞争对手的最大优势方面变得如此重要的原因。大数据技术对两家公司以及分析领域的专业人士都有帮助。在大数据分析领域，有大量的工作机会。下面我们将讨论大数据在当前和不久的将来在银行和金融行业的主要范围。

客户细分

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客户细分是根据客户的年龄、性别、行为、习惯等进行分类。银行业一致认为，留住客户是企业成功的关键，并在大数据技术的帮助下变得更加以客户为中心。大数据分析帮助银行和金融服务机构分析个人客户的消费模式，帮助他们及时地为客户提供服务。大数据分析还有助于识别最有价值的客户，也就是花钱最多的客户。通过这些数据分析，他们可以为客户提供最好的财务方案，让客户觉得自己更有价值。这最终将导致客户满意度的提高。此外，它还将帮助银行了解客户的消费模式，渠道使用，从而了解各种产品的交叉销售。

欺诈检测

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这是每个银行业都面临的最大问题之一。随着网上交易的增加，欺诈事件也增加了。为了避免此类欺诈，银行业正在使用大数据技术，帮助他们了解客户的财务历史和消费模式，并提高每一笔不寻常交易的安全性。这将有助于他们在欺诈活动变得更大之前减少欺诈活动。

提供个性化的服务

为客户提供个性化服务只是营销的下一个阶段，他们根据客户的兴趣和要求提供产品和服务。是的，有了大数据分析的帮助，这是可能的。银行业从电子商务网站收集数据，通过大数据技术对个人客户的购买习惯、兴趣和需求进行情感数据分析。通过大数据分析，公司可以根据客户的兴趣和要求，及时为客户提供服务和产品，帮助客户留住现有客户，吸引新客户。

风险管理

风险管理是每个行业的重要因素，银行业的风险可能以任何形式出现，如无法收回的贷款、失败的投资和欺诈活动。它不可能完全停止，但早期发现风险有助于防止巨大损失。通过大数据分析，可以进行风险管理分析，将公司的风险降到最低。

解决合规要求

银行和金融服务机构被要求定期遵守、审计和维护其数据、财务、隐私和安全措施方面的某些规定。银行现在可以满足数十亿客户的需求。他们可以利用大数据更有效地为客户服务。基于云的分析包可以与大数据系统实时同步，动态创建可操作的洞察力。大数据还可以帮助分析数据，发现可能发生金融危机或安全问题的情况。

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大数据vs数据科学|大数据问题|数据科学的需求

数据科学处理结构化和非结构化数据。原则上，所有与数据清理、准备和分析相关的事情都属于数据科学的范畴。大数据数据量大，传统应用无法有效处理。大数据处理从未汇总的原始数据开始，通常不可能将这些数据存储在一台计算机的内存中。数据科学希望创建能够捕获复杂系统的底层模式的模型，并将这些模型编码到工作应用程序中。大数据旨在收集和管理大量不同的数据，为大型web应用程序和庞大的传感器网络提供服务。

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根据纽约大学的定义，数据科学就是使用自动化方法来分析大量数据，并从中提取知识。所以，关键是提取知识。我们都知道，数据现在是最宝贵的资源和新货币．按照克里斯·斯金纳最近的博客文章在美国，银行必须应用大数据分析和机器学习来获得深入的客户洞察和生存。因此，银行需要最好的数据科学家和大数据分析师人才库。

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根据Glassdoor发布的2017年美国50个最佳工作报告在美国，数据科学家职位连续第二年位居榜首。根据Lend Academy的说法，数据科学正在成为金融科技领域最重要的技能．因此，数据科学家不再是奢侈品，而是银行和金融科技机构必须拥有的。所以，现在和未来的数据科学家们，你们现在知道去哪里找工作了。

在大数据和数据科学领域的职业发展

对大数据分析专业人员的需求不断增加

总部位于CA的Fractal Analytics的联合创始人兼首席执行官Srikanth Velamakanni表示，“在未来几年内，分析市场的规模将从目前的全球IT市场的十分之一发展到至少三分之一。”

由于各大公司都希望将大数据技术应用到it的各个领域，因此对受过培训和经验丰富的专业人士的需求非常高。在过去的12个月里，分析领域的工作岗位数量有所增加，这是由于越来越多的公司实施了大数据技术。

巨大的就业机会和熟练的数据科学家的短缺

Fractal Analytics的联合创始人兼首席执行官斯里坎斯•维拉马卡尼(Srikanth Velamakanni)表示，人才短缺有两种类型:能够进行分析的数据科学家和能够理解和使用数据的分析顾问。

印度对熟练数据分析技术的需求有所增加，但供应方面存在巨大缺口。人才供应，特别是数据科学家，是极其稀缺的，需求是巨大的。

加薪潜力

由于对数据分析的强劲需求和供应不足，对合适的技术专业人员来说，薪水不是障碍。任仕达表示，印度大数据分析专业人员的年薪涨幅比其他IT专业人员平均高出50%。该报告还指出，14%的分析专业人士的年薪超过150万卢比。更重要的是，银行业和金融服务业的就业机会远远多于其他行业。请看下图。