医疗、金融、零售行业对大数据应用有什么不同？

大数据时代，数据本身不具备趋势和方向性特征，但是应用海量数据可以了解事务的发展的客观规律、人类的行为特征，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。医疗、金融、零售行业根据自身的行业属性，对大数据有不同方式的应用，具体如下：

医疗

医生往往都希望尽可能多地收集病人信息，尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。而通过对医疗大数据的分析，人类不但能够预测流行疾病的爆发趋势、避免感染、降低医疗成本等，还能让患者享受到更加便利的服务。

1.医学影像评估

医学影像是医疗过程中经常会遇到的医疗事项，医学影像技术包括X射线、核磁共振成像、医学超声波检测等。通过医院历年来积累的大量患者影像数据训练人工智能算法，使其协助处理患者的影像，可以提高患者影像的处理效率，也可以辅助医生做出诊断。

2.医院管理决策辅助

医疗大数据在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞，其中优化医疗资源配置指的是通过人工智能制定实时的工作安排。弥补医院管理漏洞是指通过大数据分析总结医院存在的问题，并给出解决方案，降低医院成本，提高医院的营收。

金融行业

在大数据时代，面对海量的金融数据，传统的分析方式需要发生重大的改变，并建立与之相应的新的统计模式。面对金融大数据，如何使用和管理大数据、从中提取有用的信息，为金融决策者提供可靠的理论支持，是各级政府、企事业单位以及金融机构所共同面临的重要问题。随着近年来社会重视度的不断提高，金融大数据的应用将迎来突破性的发展。

1.风险管控

风险管控主要包括欺诈交易识别和中小企业贷款风险评估，其中欺诈交易识别是指银行可以利用持卡人基本信息、银行卡基本信息、交易历史，结合人工智能算法进行实时的交易反欺诈分析;中小企业贷款风险评估是指银行可通过企业的产量、销售、流通、财务等相关信息。

2.运营优化

运行优化主要包括市场和渠道分析优化、产品和服务优化、舆情分析，市场和渠道分析优化可以对合作渠道进行调整和优化;产品和服务优化可以对产品创新和服务进行优化;舆情分析通过自然语言处理技术进行正负面判断，对于负面信息，银行及时发现和处理问题，对于正面信息，可以加以总结并继续强化。

零售行业

大数据时代下，高频次的零售交易会产生海量业务数据，但如何将这些数据付诸业务应用却面临着重大挑战。为保持行业竞争力，零售商们需要克服这些挑战，并根据业务各个层面的数据作出决策。

1.打造智慧的购物体验

零售行业可以通过定制APP帮助顾客浏览产品，在APP中记录顾客的偏好并收集详细的购买信息，这些数据将反馈给大数据分析平台。基于对数据的进一步分析，零售行业可以对顾客历史购买行为进行分类，并以此改进产品推荐，分析结果还可以指导零售行业对新产品的设计和定价，为客户提供更个性化、更高效、更优质的服务。

2.构建智慧的商品管理和供应链网络

零售行业在拓展电商平台方面充分利用大数据打开市场，并与上游供应商协同联动，实现预期效果。借助自身积累的会员资料、访问流量、订单信息等大数据，进行深入挖掘，与供应商一起研究用户需求，向上游供应商进行产品的定制。