哈尔滨广厦学院
期末论文
题目大数据在金融行业的应用
学生张旺达
指导教师王丽铭
专业计算机科学与技术
班级 14 海康
院别信息学院
2017 年 6 月 22 日
摘要
近年来，互联网化已经让社会生活发生根本改变，微博和微信成为了人们沟通交流的主要方式，电商、微商改变了人们的购物行为与习惯。互联网化带来了人们线下和线上两个生活空间，让人们除了在现实生活中的行为信息外，还会在互联网上留下各类行为记录，现在的我们正处于大数据快速增长的时代，大数据已经在社会、经济、政治、人们生活等诸多方面产生影响，我们对大数据的数据控制能力提出一轮新的机遇和挑战。借助大数据技术，将分散在金融企业服务网络与IT系统中的海量信息与基于业务驱动的外部数据源融合，并结合金融行业的特点，以金融业务为核心，提升客户体验和客户价值、优化运营流程、预测营销效果、提升经营管理水平。
关键字：大数据；云计算；金融；影响
Abstract
In recent years, the Internet has made a fundamental change in social life, micro-blog and WeChat become the main mode of communication, electricit y providers, micro dealers changed people's shopping behavior and habits. The Internet brings people offline and online two living space, in addition to the information that people act in the real world, will leave all kinds of behavior records on the Internet, we are now in the rapid growth of the era of big data, big data has an impact on many aspects of societ y, econom y, politics and people's life etc. and put forward a new round of opportunities and challenges of our big data control abilit y. The use of big data technology, will be scattered in the financial service enterprise network and IT system in the mass of information and external data sources based on business driven fusion, combined with the characteristics of the financial industry, the financial business as the core, to enhance the customer experience and customer value, optimize operation process, predict the marketing effect, enhance the management level.
Keywords：Big data; cloudcomputing;finance;influence
目录
摘要......................................................... I Abstract.................................................... II 第1章绪论 (1)
第2章金融企业 (2)
2.1构建全景客户视图 (2)
2.2构建更全面的信用评价体系 (2)
2.3担保圈分析 (3)
2.4信用卡催收分析 (3)
2.5金融反欺诈与分析 (4)
2.6客户投诉预测与分析 (4)
2.7产品和服务的舆情分析 (4)
第3章在银行业的具体应用 (6)
3.1加载客户账号信息 (6)
3.2加载客户交易信息阶段 (6)
3.3模型评测 (6)
3.4优化客户关系 (6)
3.5风险评估 (6)
结论 (7)
参考文献 (8)
第1章绪论
有人说二十一世纪是数据和信息的时代，我们在享受着这数据和信息时代带给我们的便利，与此同时我们也把我们自身暴露了出去，现在的互联网不但知道你是青少年、青年、中年还是老年人，还知道你平常一些生活习惯，喜欢什么样的食品和哪些种类的物件，这些都是我们不得不去承认的事实，我们在这个数据信息时代是透明的、可见的，随着现在各种数据的变化，同时也决定的社会企业的未来发展趋势，大数据在增长的同时会给企业带来一些隐患，这或许是企业现在并没有意识到的，跟随着时间的流逝，越来越多的经营者已经意识到了数据信息对企业的影响，曾经有一位教授说过，数据信息时代是人类的一场革命，大量的数据信息使其各个领域进入到了量化。
金融企业是大数据的先驱者，“大数据”在最早兴起的时候，金融行业的数据量和对数据的应用探索就早已经“大数据”了。而如今的大数据技术和应用日趋深入，大数据的理念渐入人心，金融机构在保证原有的数据技术能力的同时，通过其内部的传统数据和外部的信息源的有效融合，能够在金融企业内部的客户管理、产品管理、营销管理、系统管理、风险管理、内部管理及优化等诸多方面得到有效提升。
第2章金融企业
2.1构建全景客户视图
对于金融企业而言，客户的画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像两方面应用方向。个人客户画像应包括对人口的统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等等;企业客户画像应包括对企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。
传统的客户画像重点是在于建立起统一客户视图，以业务为核心的IT系统数据进行整合，其主要覆盖交易、服务、风险、权益等业务相关层面的数据。然而应该注意的是，金融企业拥有的客户等相关信息分散而且还不全面，分散就是金融企业内部数据往往分散在各个不同的业务系统之中，两两之间相互独立，并且还各有关联，整合难度很大;不全面是指客户的数据往往是由金融企业自己建立的、围绕这金融交易展开的数据，因此仅仅是企业内部拥有的数据往往是很难得出理想当中的结果。
比如按照银行传统进行分析，某位持卡4年的信用卡持卡人，月平均刷卡的次数以及消费稳定，极少打客服电话，应该是一位满意度较高流失风险较低的客户。但是该客户却经常出现在社交网站、微博和微信上抱怨该行的信用卡使用不便，合作的商户优惠少，并且工资卡和信用卡不是在同一家银行，还款不便，准备重新办理一张工资卡所在银行信用卡，所以该持卡人流失风险较高，需要立刻进行相关保留客户措施。所以说金融机构不仅仅需要综合分析自身内部业务系统所采集到的数据，而且更应该整合外部更多的数据，以便扩展对客户的了解。
应用大数据技术进行数据的整合和拓展分为两种形式，其一是对系统内部的拓展，将以前难以处理的半结构化和非结构化的票据影像、客服中心语音、访谈记录等内部数据进行结构化解析;其二是结合其银行自身的业务特征，引入与业务高度相关的外部数据源。通过整合和分析全面的客户数据，将社交数据和金融企业内部数据有机融合，可以更加清晰真实的还原客户全景视图，使得银行更加了解客户。对于行为信息的扑捉，为精准营销、精准服务都创造了可能性。
2.2构建更全面的信用评价体系
风险控制一直都是金融行业的核心痛点，也是金融企业的核心竞争力，而信用评价体系的完善可以有效的帮助金融企业降低信贷审批成本，并控制信贷风险。绝对不能以单纯的贷款标准去衡量一个客户能否贷款、能贷到多少款项，而必须融合外部交易信息和深入到行业中用行业标准衡量。大数据技术从以下三个方面帮助金融机构建立更为高效精准的信
用评价体系：
1.构建完备的信用数据平台：基于企业内部传统数据库丰富的客户基础信息、财务及金融交易数据的积累，融合从社交媒体、互联网金融平台来获取的客户信用数据，构建全面客户信用数据库。
2.融合金融企业专业量化的信用模型和基于互联网的进货、销售、支付清算、物流等交易积累的信用和对企业的还款能力及还款意愿的评估结论，以及行业标准还原真实经营情况，从而评判信用情况。利用大数据技术，对海量客户信用数据进行分析，建立完善的信用评价模型。
3.应用大数据技术进行信用模型的分布式计算部署，快速响应，高效评价，快速放款，实现小微企业小额贷款和信用产品的批量发放。
2.3担保圈分析
担保圈主要是指多家企业通过互相担保或者连环担保，而形成的以担保的关系为链条的特殊利益体系。由于担保圈涉及的债权债务以及或有债权债务关系相当复杂和隐蔽，具有“隐蔽性、累积性、不确定性、传染性”，是金融机构信贷管理的重要工作之一。
金融企业应用大数据分析技术在担保人、被担保人、担保金额、次数、贷款流向等数据的基础上，进行通过深度的挖掘和建模，构建出担保关系的网络，并按照不同形式的担保进行分析;考察担保的企业担保路径的特征，担保企业与担保企业之间在整个担保网络中的相互之间的影响力;计算不同的担保企业的风险集中度、扩散度、中介度指标，并以此来识别在担保网络中重点关注的企业;对具体需要关注的担保企业进行特征分析等。
2.4信用卡催收分析
个人信贷业务笔数多，单笔金额数小的特点决定了应用技术手段在贷后催收管理中的起着重要的作用。据目前我国商业银行有所缺少细分客户的计量工具，催收时通常是根据逾期的时间长短来区分客户，导致精细化管理程度不够高，无法区分出将要变成不良客户的高风险客户和可以主动还款的低风险客户。对不良用户因为没有采取有效的催收手段，而使之变为不良客户，对低风险客户的过度催收，增加了催收成本。
金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并且根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型;从而准确的预测客户还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度的降低了催收成本。
2.5金融反欺诈与分析
在互联网经济的抨击下，网上银行、手机、电商、自助、POS、柜面等渠道经常会遭遇到钓鱼网站、木马病毒、电信诈骗的攻击，随着银行互联网化，银行在开展网络支付、直销理财、电商、供应链金融、消费信贷、P2P等创新业务，更是面临严峻挑战。然而，目前大部分欺诈分析模型都只是在账户有了欺诈企图和尝试之后才能够检测的，潜在的欺诈信号识别往往是比较模糊的。
金融企业通过收集和凝聚多方位的数据源信息形成精准全面的反欺诈信息库和反欺诈用户行为画像，结合大数据分析技术和机器学习算法进行欺诈行为路径的分析和预测，并对欺诈触发机制进行有效识别。同时与业务部门合作，进行反欺诈运营支持，并帮助银行构建欺诈信息库。最终，帮助银行提前预测到欺诈行为的发生，准确获得欺诈路径，极大地减少欺诈造成的损失。
2.6客户投诉预测与分析
提高客户满意度、提升客户体验，是金融机构在向“以客户为中心”转型过程中的首要目标，而传统的银行往往只能是在收到客户的投诉之后，尝试去帮助客户解决具体的问题，并没有意识到在客户的投诉信息中，包含了大量的客户偏好、建议和需求信息，可以有效帮助金融机构改进自己的产品和服务。
金融企业通过采集并整合客户的投诉、问卷调查、互联网舆情等数据，全面挖掘出客户对产品和银行的诉求和期望，从而为客户制定有针对性的服务策略，在后续和客户接触时，提供更符合客户预期的服务，有效减少客户投诉，提升客户满意度。此外，基于260°用户统一视图，客服人员也能全方位了解客户的基本信息、购买历史、投诉历史等，从而可以给客户推荐更合适的产品，增强客户体验。
2.7产品和服务的舆情分析
随着互联网的普及和发展，金融企业不仅是将越来越多的业务扩展到了互联网上，客户们也越来越多的选择通过网络来发声，金融企业的一些负面舆情迅速在网络平台进行传播，可能会给金融业乃至经济带来巨大的风险。
金融机构需要借助舆情采集与分析技术，通过大数据爬虫技术，抓取来自社交网站、论坛、贴吧和新闻网站的与金融机构及产品相关的信息，并通过自然语言处理技术和数据挖掘算法进行分词、聚类、特征提取、关联分析和情感分析等，找出金融企业及其产品的市场关注度、评价正负性，以及例如利率、服务、安全性等各个维度的用户口碑等，尤
其是对市场负面舆情的及时追踪与预警，可以帮助企业及时发现并化解危机。同时，金融企业也可以选择关注同行业竞争对手的正负面信息，以作为自身业务优化的借鉴，避免错过任何商机。
第3章在银行业的具体应用
3.1加载客户账号信息
这一阶段，主要是进行数据清理，消除现有业务系统中有关客户账户数据不一致的现象，将其整合到中央客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图，可以进行相关的客户分析，如客户人数，客户分类，基本需求等。
3.2加载客户交易信息阶段
这一阶段主要是把客户与银行分销渠道的所有交易数据，包括柜台，ATM，信用卡，汇款，转账等，加载到中央市场客户信息库。这一阶段完成后，银行可以分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量，了解客户，渠道，服务三者之间的关系。
3.3模型评测
这是为客户的每一个账号建立利润评测模型，需要收入和的确定金额，因此需要加载系统的数据到中央数据库。这一阶段完成后，银行可以从组织，用户和产品三个方面分析利润贡献度。如银行可以依客户的利润贡献度安排合适的分销渠道，模拟和预测新产品对银行的利润贡献度等。
3.4优化客户关系
银行应该掌握客户在生活、职业等方面的行为变化及外部的变化，抓住推销新产品和服务的时机。这需要将账号每天发生的交易明细数据，定时加载到中央数据仓库，核对客户行为的变化。如有变化，银行则利用客户的购买倾向模型，渠道喜好模型，利润贡献模型，信用和风险评测模型等，主动与客户取得联系。
3.5风险评估
银行风险管理的对象主要是与资产和负债有关的风险，因此与资产负债有关的业务系统的交易数据要加载到中央数据仓库;然后，银行应按照不同的期间，分析和计算利率敏感性资产和负债之间的缺口，知道银行在不同期间资本比率、资产负债结构、资金情况和净利息收入的变化。
结论
大数据在金融领域的应用远不止于此，随着大数据工具和平台的不断优化，机器学习等分析技术的不断普及，大数据在金融活动中的各个环节的作用也会不断深入。金融企业在面对大数据的应用课题选择时，也更应该关注大数据对于金融业务发展的各个领域的全方位业务经营能力的提升。相信金融行业依然会在大数据的驱动下，深化改革，稳步创新。
参考文献
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第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A
第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。 未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
大数据在金融行业中的作用 进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。 总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。
大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。
不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
二、金融行业大数据应用 当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。
【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
大数据金融对当今社会的影响 大数据作为近一年互联网研究领域兴起的新兴课题，在越来越多的行业和产业中扮演着重要角色，甚至在我们的生活中也变得至关重要。现在我们对大数据金融作出分析。 一、大数据时代特征分析 随着经济社会和互联网产业的不断发展，大数据生活环绕在我们的生活中，人们无时无刻不产生数据，当这些数据被我们收集起来，人们在对它进行分析。他就能充分反映我们的生活需要以及市场需求。在2007年人类制造的信息量首次超过可用存储空间更应作为大数据时代到来的标志性事件。从那以后人类就开始让数据跟存储空间拉开巨大差距。因为早在互联网产业刚刚兴起时，就有科学家意识到未来社会是数据的社会，所以数据存储也将是我们需要考虑的问题。根据google统计，2010年世界范围内数字信息量达到了1ZB。预计到2020年，每年都将产生35ZB的大数据，差不多是世界上所有沙粒的总数。根据中文互联网数据研究资讯中心的定义：大数据指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据。 而腾讯QQ每天同时在线超过2亿人，还有超过1亿的人在线玩不同的腾讯游戏，腾讯开发的各种APP是产生大数据海量信息的实现来源的缩影。请容我们考虑一下，大数据时代已经来临。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本
身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 二、大数据金融现状分析 大数据将给银行带来什么 低成本获取海量C端客户，C端客户粘性降低。大数据可使银行快速低成本地获取C端客户，客户不再有门槛限制，客户质量变得参差不齐，银行可向他们提供差异化的金融产品。货比三家、资金搬家将呈常态，资金快速流动将是大数据金融的典型特征。 通过产业链拓展B端客户，B端客户粘性增强。大数据使处于供应链上下游的企业联系更为密切，银行获取了供应链的核心客户，即可通过大数据与众多企业建立业务关系。供应链上下游企业则基于企业关系和银行供应链金融产品的特点，无意愿转换银行，客户粘性较强。大数据使B端客户的交易信息更加清晰，银行对客户的把控力度更高，提供金融产品的针对性更强。大数据对于银行的重要性不言而喻。将大数据作为银行的重要战略资源，持续深化数据治理，真正“以客户为中心”开展创新，银行业将会在大数据时代迎来更大的发展。 从行业的本质来看，无论是我们讨论的金融业还是互联网行业，最核心的原料和产品的都是大数据，对金融企业，用户数据是其提供金融中介服务，找出合适的存贷双方完成交易的基础；而对互联
大数据在金融行业的应用与挑战 作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。 摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。 关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据 大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征 大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价
值（Value）。 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。 图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势 随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场
特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例:FactSet (5) Conotate功能介绍: (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态与其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控与了解金融行业的动态对于占领与稳固金融数据的市场份额就是必不可少的。速度与精准度就是最关键的。 自动化Web数据监控与抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站与世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻与媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到: ?通过监控市场动态,利用内部变化监控与关键字搜索方式,提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据与减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户与政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务与管理的灵活性 有了Web数据自动化监控与抽取的Connotate,管理人员与分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式与繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet与其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控与抽取。 金融行业应用 信息与内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析与加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下,投资者与分析师可以针对企业与部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场瞧来并不就是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门与政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力与招聘人员活动等操作数据,与各种能够帮助预测分析的指标。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d510726572.html, 论大数据在金融行业中的应用 作者：王语然 来源：《中国经贸》2017年第16期 【摘要】科技创新为主导、万物互联为基础，是拉动人类社会经济发展的引擎。以“云计算” 、“大数据”为显著特征的万物互联，引领人类社会迈入了新型社会型态，使人类的地平线上出现了解决问题的新方法——云、软件和大数据，这些新方法，未来必定成为产业、公司和组织发展壮大的依托，成为社会发展的命脉。而阿里巴巴创始人马云也曾精辟的论述：未来的时代是大数据科技时代。大数据作为高科技时代应运而生的产物，使信息沟通畅通无阻，使人与人之间的交流更为方便密切。纵观当今社会，大数据已渗透到各个产业，如制造业、农业、金融业等等。笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 【关键词】大数据；金融；应用 作为海量信息的集合，大数据是信息化时代发展的必然产物，亦是推动世界快速发展的动力之源。随着大数据的快速推广和应用，迫使越来越多的金融企业义无反顾的投身大数据应用实践中。大数据带给金融行业的不仅有理性化的战略制定，前瞻性的决策，更有资源的优化分配。现笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 一、什么是大数据 所谓大数据，简而言之，就是采用多元化形式，收集多方数据源从而整合成庞大数据组。大量、时效、多样、价值、准确性是大数据独有的5V特性。但大数据整合功能的达成，必须依托云计算分布式的处理、公布式的数据库、云存储或虚拟化的技术，方能实现对海量数据的挖掘。 二、银行应用大数据，应对被边缘化危机 大数据能力将是未来银行的核心竞争力之一。是否拥有超强的“大数据”处理能力，成为银行能否实现价值最大化的关键所在。总体来说，银行大数据应用主要表现为如下几方面： 1.构建客户全景图像 客户信息分散且不全面，彼此之间既有联系又相互独立，但整合难度大且不易实现。这是传统客户图像的显著特征。而大数据技术的应用，不仅可以将之前难以处理的客户反馈、票据影像等内部数据以结构化的方式解析，而且可以将客户数据、金融数据及社交数据三者有机整合，以真实完整的方式展现客户全景图像，提升银行了解客户的透彻度。 2.实现精准营销
互联网金融借贷行业中大数据的运用 摘要：在大数据的时代背景下，网络借贷是一种新型的民间借贷模式，在互联网时代迅速发展。事物的发展总是有两面性的，网络时代信息的虚拟性、平台监管缺失、法律不完善等情况都影响着个人信息的安全。本文在大数据背景下，针对互联网中的借贷行业进行了研究探讨，提出了完善网贷体系的相关措施。 关键词：金融；大数据；网贷行业 互联网时代，公众生活中的点滴都会被记载下来，然后每隔一段时间数据都会被整合分析，准确反映人们的生活喜好以及消费习惯、信用情况等等。大数据将这些信息归集，然后分析出这个时代的需要，企业未来的发展情况等。网络借贷品牌中最早崛起的是拍拍贷，它凭借了网络的发展冲破了时间与空间的界限，根据借款人注册时填写的联系电话、身份信息、收入情况等发布实时信息。大数据归集后，系统会自动分析其经济实力等，便于企业更好的发展与经营。 1.大数据与金融借贷行业 1.1 大数据的特点 大数据时代最显著的特征是多样性、高速性以及前沿性。当初大数据出现主要是电商为了方便统计商品的成交数量，而后根据成交率以及收益成本进行商品进货比例统计。在信息统计与操作的复杂过程中，因为会经历收藏、点击、对比等一系列的过程，所以信息非常容易被遗漏。而在当前便捷的互联网社会，社交软件的发展使得大数据发生了很大的变化。社交媒体将人们的个性特征以及消费行为、喜好等进行搜集，推动了网贷平台的发展，在复杂多样的大数据模式下减少了误差。大数据时代的高速性主要表现在对信息更新的需求上，随着移动网络的发展，人们对于数据的实时需求更为普遍，比如关注客户端的时事热点。大数据的前沿性主要表现在技术领域与工业领域的结合，因为大数据的跨度大，此领域的研究需要广泛深度的数据累积。 1.2 网贷行业的发展现状 从2007年的拍拍贷诞生，到2009年的红岭创投崛起，再到现在网贷平台的纷繁复杂、平分秋色，网贷发展的如火如荼。在互联网模式中，借款人需要承担平台的违约风险，而投资人需要牢牢锁定平台的经营与发展。但由于投资者无法有效控制平台风险，所以很可能会爆发危机。近几年的互联网平台问题层出不穷，诈骗、清盘、停业等都是经常出现的问题，其中牵涉的金额庞大，不得不引发人们的深思。 出书11年荐刊老编辑Q2315126918 专利申请论文斧正老师Q2966910228 2. 大数据在网贷行业中的运用 2.1 信用征信 大数据在互联网领域应用广泛。企业借助大数据能够预测企业的发展与未来，通过大数据进行风险控制与分析。大数据中的信用征信可以从个体状况、社交网络、网络购物方面进行分析。其中个体状况涵盖着个人的姓名、银行卡信息、身份证号、住所、个人收入、工作信息、婚姻状况等。最早进行分析的网贷平台是拍拍贷，09年居民信息的开放提升了网贷的准确率，提升了交易规模。除了用户公开的信息，网贷平台还可要求借款人向平台提供相应的收入证明，确定还款人的还款能力，保证网贷平台的安全。从社交网络层面分析可以从微信、微博方面着手，记录粉丝的数量等。当前人们对于社交软件的依赖，使得更多的社交信息能够集合起来，使得网贷体系能够更好发展。 2.2 信贷审核 网贷平台在甄选出目标客户后，需要认真审核客户的申请，然后最终决定放多少额度。在大数据的影响下，各大网贷平台已经实现了审核的标准化，大数据下的风控成为可能。根
大数据在金融行业的应用
一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT 应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 二、金融行业大数据应用
当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。 大数据服务于金融领域的五种应用类型包括：互联网获客、个性化推荐、精准化营销、大数据征信及信用评级体系：
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。
大数据金融的优质PPT 一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家对大数据的理解又存在巨大的差异。成就大数据的不仅仅是传统定义中的“大”即三个“V”（Volume –量, Velocity –速度, Variety –多样性），而是“大”所能带来的“价值”。当人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。 毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7亿的互联网用户，3.5亿的微信用户以及8亿的智能连接装置都使得数据作为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。相较于欧美，中国的用户更愿意分享个人信息，根据BCG最近完成的一份调研结果来看。问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分
享你通过使用这一产品所产生的数据。93%的被调研客户会说“我愿意”。而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。这在很大程度上反映了当前的80和70后作为互联网人的张扬心态。这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新的发展契机。一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。但大数据的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商业模式的转变从而产生巨大的价值。 从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每100万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是820G，远多于
大数据环境下对金融行业内部审计模式的转变 随着经济的快速发展，金融行业也相继发展起来，其内部审计就是一个非常独立的系统。在当前互联网的时代下，大数据逐渐开始应用到金融行业内部审计系统中，在极大程度上提高了其内部审计的效率和质量。为此，以大数据对金融行业内部审计的影响进行了一定的分析，并对大数据对金融行业内部审计所产生的利弊进行了相应的探讨。 标签：大数据；金融；内部审计 随着互联网的不断发展，大数据的应用也在不断的加深。在金融行业内部审计的过程中，大数据的应用对其造成了一定的影响。大数据的应用，不仅仅可以使其审计效率更高、计算更加精准，而且还可以使审计的范围更加全面。但是由于目前的大数据开发还处在一个非常初级的阶段，在进行金融行业内部审计的过程中，大数据的应用仍然会带来一些问题，这也在一定程度上限制了大数据在金融行业的发展。 1理论概述 1.1大数据定义 大数据（big data），是指在突破传统数据处理模式的前提下，使用新的处理模式，来对数据进行有效的整合，是一种具有多样化、高增长率、具有一定优化能力的信息化资产。通俗来讲，大数据就是在打破传统意义的基础上，对常规软件无法进行有效整合的数据来进行有效的分析和处理。 我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在这种信息化时代下，信息的传播以及其传播的方式更加迅速，这就对人们对数据的收集、整合及掌控的能力提出了更新的要求。大数据技术是以数据为本质的以互联网为基础的新一代革命性信息技术，在进行数据挖掘的过程中，能够在极大程度上带动程序、模式、技术等方面的创新。 1.2金融机构内部审计的定义及作用 图1金融机构内部审计流程图 金融机构内部审计，就是指在金融机构内部所建立起来的一种相对客观、公正的监督体系，其主要是以金融机构内部控制为目的，来对金融机构的经营活动进行相应的审查和评价。对于金融机构而言，内部审计是保障金融机构能够得到有效运行的一个基础。 在当前经济全球化的时代下，国际金融行业的竞争压力也越来越大，一些金融机构也提出了相应的措施，以应对国际金融的冲击。为了能够更进一步地加快
大数据对金融和银行业的影响 人们可能并知道大数据会以多种方式影响其银行帐户，为此需要对大数据在金融行业以及银行中所扮演的角色进行了解。 如今，“数据分析”、“数据可视化”和“大数据”等术语已经变得非常流行。这些术语主要与涉及数字化转型以及组织业务成长的事物相关。在这个现代社会，每个业务实体都是由数据驱动的。只要涉及决策过程，数据分析就变得至关重要。 通过数据分析这一工具，获得更好的洞察力现在变得容易得多。所考虑的决定对于产生影响是否大小都无关紧要;组织必须确保他们能够访问正确的数据并向前发展。在通常情况下，这种方法是必不可少的，尤其是对于当今世界的金融和银行业来说。 大数据的作用 银行等金融机构必须实施这种做法，尤其是在为回测交易策略奠定基础时。他们必须充分利用大数据的潜力，以符合其特定的安全协议和要求。银行机构积极地使用他们所能得到的数据，以使他们的客户满意。这样，这些金融机构可以减少欺诈案件并防止将来出现任何复杂的情况。 一些著名的银行机构已经采取了额外的措施，并采用软件来分析每个文档，同时记录这些文档可能携带的关键信息。目前，大数据工具正在不断应用在金融和银行业。 通过这种发展，特别是在银行领域正在取得许多重大进步，大数据正在发挥至关重要的作用，特别是在金融服务方面。大数据所带来的价值是无与伦比的，并将在银行和金融领域带来积极的成果。 基本概念 IBM公司商业价值研究所和牛津大学在2013年进行的一项调查表明，71%的金融服务公司已经采用了数据分析和大数据技术。全球各地的金融机构现在正在探索新颖而有趣的技术，通过这些技术，他们可以顺利地将大数据分析纳入其系统，以获得最佳结果。 大数据对金融和银行业有很多好处。随着数字技术日新月异的发展，信息已变得至关重要，这些行业正在努力工作并适应这种转变。如今的行业竞争激
栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@https://www.doczj.com/doc/d510726572.html, 2019年·第2期 29 大数据在金融领域的应用及影响 ■ 广东财经大学金融学院 庄旭东 摘要： 近年来，随着互联网技术的迅猛发展，大数据技术逐渐向金融领域渗透，并释放出裂变式的创新活力和应用潜能。大数据在金融领域的应用，给金融行业带来了不可忽视的积极影响，注入了新的活力，已成为金融发展的必然趋势。本文将探讨、分析大数据在金融领域的应用及影响，通过对大数据在金融创新、金融风控和金融监管3个方面的应用展开研究，提出在大数据时代下金融领域与大数据融合发展的应对策略，更好地促进我国金融的变革与发展。 关键词： 金融科技；大数据；金融监管作者简介： 庄旭东（1996-），男，广东汕头人，广东财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：金融科技、区域金融等。收稿日期： 2018-11-21 一、前言 纵观金融业的发展史，几乎每次变革都是由科技创新推动的。而随着大数据时代的到来，各类数据正呈几何级数增长，对大数据的研究与应用正在逐步渗透到人类社会的各个角落。而作为数据最密集的行业之一，金融业无疑是这场数据风暴的重要参与角色。大数据与金融业的融合，促使了金融大数据这一新兴概念的出现。金融大数据包含了金融交易数据、客户数据、运营数据、监管数据以及各类衍生数据等，其背后蕴含的巨大利用价值不言而喻。当前金融大数据已经成为金融发展的新动力，其广泛应用是现代金融发展的必然趋势，与此同时，也带来了更多的问题和挑战。 因此，研究大数据在金融领域中的应用及其带来 的影响，对未来分析问题与应对挑战具有重要的现实意义。在大数据时代下，只有针对金融领域与大数据的融合发展提出相应的策略，才能够更好地促进我国金融的变革与发展。 二、大数据在金融领域的应用及影响 在当前高度信息化的时代，大数据相关的概念与技术应运而生，而金融领域与大数据技术的跨界组合快速兴起，成为学者相继探讨研究的新学科。大数据在金融领域的应用有多个方面，本文仅从金融创新、金融风控、金融监管3个方面进行介绍。 （一）大数据与金融创新 金融创新，是将现有的技术革新引入到金融领域，形成新的经济能力，而大数据就是金融创新最好