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中国金融行业大数据应用市场研究白皮书

中国金融行业大数据应用市场研究白皮书
中国金融行业大数据应用市场研究白皮书

中国金融行业大数据应用市场研究白皮书

赛迪顾问股份有限公司

2013年6月

(英特尔公司委托开展)

一、金融行业大数据应用需求分析

1、金融行业大数据应用背景

2012年11月,“十八大”提出将金融改革列为未来十年发展的重中之重,中国主要金融企业也都制定了“十二五”发展规划,将依靠构建智慧型的数据分析体系(MIS)充分挖掘业务规律,以支持业务创新与服务创新。从未来发展看,中国金融行业在“十二五”时期将重点实现发展方式转型:一,中国金融行业将建立全面的风险管理体制,向严监管转型;二,从粗放式管理向精细化管理转型,信息化重点也将从业务信息化向管理信息化转变;三,从“利润为中心”和“保单为中心”向“客户为中心”转型。由此,未来几年中国金融行业的IT投资规模将会持续增长。

2012年,金融行业IT投资规模为1105.78亿元,同比增长10.9%。“十二五”期间,金融行业IT投资将保持快速增长,预计到2015年,金融行业IT 投资将达到1598.35亿元。

图1 2011-2015年中国金融行业IT投资规模与增长

数据来源:赛迪顾问,2013.06

表1 2011-2012年中国金融行业IT投资结构

数据来源:赛迪顾问,2013.06

2、金融行业大数据应用需求分析

需要可扩展性开放架构做支撑。大数据量必然要求金融企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩,以及管理与维护,同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。近年来,随着x86架构CPU处理器制程、内部计算架构设计推陈出新,性能已逐渐赶上RISC服务器,同时,在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求,因此,具备高扩展性的开放架构正逐步成为金融行业应对大数据的优选方案。

大数据在加强风险管控、精细化管理、业务创新等业务转型中将起到重要作用。首先,大数据能够加强风险的可审性和管理力度,支持业务的精细化管理。当前中国银行业利率市场化改革已经起步,利率市场化必然会对银行业提出精细化管理的新要求。其次,大数据支持服务创新,能够更好地实现“以客户为中心”理念,通过对客户消费行为模式进行分析(比如事件关联性分析),提高客户转化率,开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。

在高频金融交易、小额信贷、精准营销等领域加速推进。目前大数据应用已经在金融业逐步推开,并取得了良好的效果,形成了一些较为典型的业务类型,如高频金融交易、小额信贷、精准营销等。

高频金融交易的主要特点是实时性要求高和数据规模大。目前沪深两市每天4个小时的交易时间会产生3亿条以上逐笔成交数据,随着时间的积累数据规模非常可观。与一般日志数据不同的是这些数据在金融工程领域有较高的分析价值,金融投资研究机构需要对历史和实时数据进行挖掘创新,以创造和改进数量化交易模型,并将之应用在基于计算机模型的实时证券交易过程中。

小额信贷是另一个大数据应用领域,阿里巴巴和建行在2007年推出一个专注于小企业的贷款计划-- e贷通,阿里巴巴拥有大量用户信息,并汇集了他们详细的信用记录,利用淘宝等交易平台掌握企业交易数据,通过大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款;而建行坐拥巨额资金,希望贷款给无信用记录但发展势头良好的小企业。到2012年年底,阿里巴巴累计服务小微企业已经超过20万家, 放贷300多亿元,坏账率仅为0.3%左右,低于商业银行水平。

在精准营销方面,各大金融机构也纷纷开始行动。招行通过数据分析识别出招行信用卡高价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后,通过“多倍积分累计”“积分店面兑换”等活动吸引优质客户;通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点;通过对客户交易记录进行分析,有效识别出潜在的小微企业客户,并利用远程银行和云转介平台实施交叉销售,取得了良好成效。

2012年中国金融行业大数据应用市场投资为2.98亿,其中银行投资占整体投资的41.1%,证券和保险分列二、三位。

图2 2012年中国金融行业大数据应用投资结构

保险, 23.8%

银行, 41.1%

证券, 35.1%

数据来源:赛迪顾问,2013.06

二、大数据应用案例

1、中信银行信用卡营销

实施背景:中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一,也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来,中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长,2008年银行向消费者发卡约500万张,而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长,业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面,还是在有效地利用客户数据方面,都面临着越来越大的压力。

中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案,支持其数据分析战略,提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台,实现业务数据集中和整合,以支持多样化和复杂化的数据分析,比如卡、账

户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP(联机分析处理)多维分析等,提升卡中心的业务效率;通过从数据仓库提取数据,改进和推动有针对性的营销活动。

技术方案:从2010年4月到2011年5月,中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后,中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能(BI)和秒级营销,运营效率得到全面提升。

图3 中信银行大数据应用技术架构图

数据来源:赛迪顾问整理,2013.06

Greenplum解决方案的一个核心的功能是,它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构,此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前,最普遍的关系数据库管理系统(如Oracle或Microsoft SQL Server),都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理,会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构,数据在多个服务器区段间会自动分区,而各分区拥有并

管理整体数据的不同部分;所有的通信是通过网络互连完成,没有磁盘级共享或连接,使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道,段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询,并根据查询计划在段之间有效地移动数据,因此,相比普通的数据库系统,该系统提供了更高的可扩展性。

效益提升:2011年,中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动,每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品,可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得,实现了秒级营销,而不必像之前那样等待好几个工作日。2011年的前三个季度,中信银行信用卡中心交易量增加65%,比股份制商业银行的平均水平高14%,比中国所有银行的平均值高4%。中信银行信用卡中心迄今已为客户进行了4000万次的信用额度调整。中信卡中心催收管理团队使用了基于数据仓库的FICO TRIAD系统后,信用卡不良贷款(NPL)比率同比减少了0.76%。中信银行信用卡中心电话销售中心将所有外呼营销历史整合到数据仓库,通过对大量历史数据分析后调整客户提取和营销策略,在上线后的第一个月便实现单位工时创收提升33%、笔均贷款额提升18%,目前银行正在开发针对每个产品的营销响应模型,以进一步提升产能。

2、兴业证券客户综合分析管理系统

实施背景:随着我国证券市场的日益规范和成熟,证券公司之间的竞争也日趋激烈。证券公司越来越注重对客户的有效服务,以及对营业部、经纪人的业绩管理,而现有的IT系统通常只是面向业务交易而设计的,随着市场竞争的日益激

烈,越来越不能满足证券公司的决策分析需要。为了提升证券公司的客户服务及精准营销的能力,兴业证券采用大数据技术提升自身客户综合分析管理系统能力。

技术实现:吉贝克针对兴业证券所面临的环境,采用数据仓库和数据挖掘技术,自主研发了证券公司客户综合分析管理系统,以满足证券公司日益深化的客户管理需求。

图4 客户综合分析管理系统功能架构图

数据来源:赛迪顾问整理,2013.06

图5 客户生命周期服务管理

数据来源:赛迪顾问整理,2013.06

围绕客户维护生命周期,在不同的生命周期阶段采用有针对性的方式来降低客户流失率,如主动关怀、客户营销、流失预警挽留、销户挽留等。

效益提升:采用了上述系统之后,数据加载速度明显提升,目前100万行数据入库仅需6-7秒,10GB的数据加载和导出也可以在5分钟内完成。同时,数据处理和查询的效率也显著提升,目前每天的数据处理时间基本控制在2小时以内。对于日常简单查询,在50条并发查询的情况下可以实现1秒内完成。对于长时间跨度、多条件的复杂查询,也能在5秒内完成。

3、某国有银行用户查询系统

应用背景:国有四大银行在中国的网点和用户数量非常多,特别是近几年来,金融业务的活跃程度大大提升之后,使得原有系统很难支持用户大范围的交易查

询以及各个网点内部人员的交易查询。

解决方案:英特尔和该国有银行进行合作,为它提出了基于Apache Hadoop 软件的英特尔分发版的大数据解决方案。将它所有的交易数据实时增量导入这个平台,并且能够存放几年。交易数据查询可在0.1秒内完成(并发用户数达600);交易数据增量处理每秒可达15万条,每天处理时间约4到5分钟;Hadoop还可以对于当中的所有交易数据进行批量的处理,定期账户批量处理9千万条不超出15分钟。该银行活期交易每年会产生130亿条数据(4.5TB),原有传统业务构架很难支持。但对于Apache Hadoop软件的英特尔分发版来说,可以达到秒级查询,可以轻松的支持这家国有银行的业务系统,甚至几年内可以非常平滑扩容支持将来业务的发展。

三、金融行业大数据应用发展展望

随着数据价值被越来越多的认可,尤其是在金融企业业务转型时期,基于数据的业务及内部管理优化使得金融领域的大数据应用市场规模在未来几年将以高于整体水平的速度增长。

表2 2013-2015年中国金融行业IT投资结构预测

数据来源:赛迪顾问,2013.06

图6 2013-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长

数据来源:赛迪顾问,2013.06

从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中对大数据应用投资的主体,证券和保险分列二、三位。

表3 2013-2015年中国金融行业大数据应用结构预测

数据来源:赛迪顾问,2013.06

和其它行业一样,金融行业也开始进入了大数据时代,数据将给这个行业带来深刻的变化,一些互联网厂商将凭借自身数据资源进入金融领域,传统金融企业也将改变经营思路重塑业务架构,而新的商业价值将在这场变革中被发掘出来。

公需课考试答案:第三节:大数据金融行业应用

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

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...

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,

中国大数据市场调查调查研究报告

中国市场调研在线

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。 中国市场调研在线基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号:594149 市场价:纸介版7800元电子版8000元纸质+电子版8200元 优惠价:¥7500元可开具增值税专用发票 在线阅读: 温馨提示:如需英文、日文、韩文等其他语言版本报告,请咨询客服。 2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让"智能之门"从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门。众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得"智慧"的门槛。而在过去,商业智能才是企业获得"智慧"的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此,当同样能给企业带来"智慧"的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达317%,2016年收入将达到238亿美元,将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2015年中国大数据市场规模达20亿元,从2016年到2017年期间,每年将保持60%以上的增长。 市场格局 大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上,而这些应用必然带动"数据存储设备和提供解决方案","大数据的分析、挖掘和加工类企业"等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域,仍是国际巨头占绝对领先优势,大数据应用也还处在起步阶段,但发展前景可以期待。中国经济

大数据在金融行业中的作用

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。

金融行业大数据应用

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。

大数据在金融行业的应用

【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

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。

【完整版】2020-2025年中国大数据应用行业目标市场选择策略制定与实施研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国大数据应用行业 目标市场选择策略制定与实施研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业目标市场选择策略概述 (8) 第一节研究报告简介 (8) 第二节研究原则与方法 (9) 一、研究原则 (9) 二、研究方法 (10) 第三节研究企业目标市场选择策略的重要性及意义 (11) 一、重要性 (11) 二、研究意义 (11) 第二章市场调研:2018-2019年中国大数据应用行业市场深度调研 (13) 第一节大数据行业的定义 (13) 第二节我国大数据应用行业监管体制与发展特征 (14) 一、行业主管部门和行业监管体制 (15) (1)工业和信息化部 (15) (2)国家工商总局 (15) 二、主要法律法规 (15) 三、相关产业政策 (16) 四、主要法律法规和相关产业政策对行业的影响 (17) 五、行业经营模式及盈利模式 (17) 六、进入行业的主要壁垒 (18) (1)技术壁垒 (18) (2)资源壁垒 (18) (3)资金壁垒 (18) (4)品牌壁垒 (19) 第三节2019年中国大数据应用行业发展情况分析 (19) 一、大数据广泛的应用到各个行业各个领域 (19) 二、大数据应用主要受到政策支持、技术推动、资本助力和企业数字化转型需求推动..19 三、大数据应用市场目前仍在“野蛮成长”,整体提升空间巨大 (20) 四、大数据应用政策的相对落地助推细分行业和领域的迅速发展 (21) 五、大数据应用进入高速发展期,未来新商业模式的出现有望带动更大发展 (23) 六、大数据应用可以按照应用延展、企业级应用和行业级应用进行划分 (23) 第四节2019年中国大数据应用行业在细分领域发展情况分析 (24) 一、大数据行业级应用 (24) 二、大数据企业级应用 (25) 三、大数据工具级应用 (26) 第五节企业案例分析: (27) 一、汇医慧影:赋能医疗创新,发现医学需求,解决患者痛点 (27) 二、欧唯特:基于自身行业经验和数据分析能力,欧唯特通过为品牌 (28) 三、汇通达:以让农民生活的更美好为己任,服务农村商业数字化转型 (30) 第六节2019-2025年我国大数据应用行业发展前景及趋势预测 (31) 一、行业发展前景 (31) (1)国家政策大力支持 (31)

大数据在金融行业四大创新性应用..

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

金融行业的大数据应用案例及解决方案

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。

2019中国大数据行业研究报告

2019年 中国大数据行业研究报告

目录CONTENT 01 02 03 04大数据行业发展现状 大数据行业典型企业案例分析大数据应用场景分析 大数据行业发展前景与趋势

大数据行业发展现状1.1 大数据产业概况 1.2 全球大数据行业发展现状1.3 中国大数据行业发展现状1.4 大数据细分市场概况

大数据(big data),是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。 麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产,实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化,并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。 IDC认为大数据具备海量(volume)、异构(Variety)、高速(Velocity)和价值(Value)四大特性。 小数据与大数据对比 海量(volume) 价值(Value) 异构(Variety) 高速(Velocity) 大数据四大特性 特征小数据大数据 体积有限的量数据庞大 彻底性样本整个群体 分辨率和索引性粗糙,弱精致,强 关联性弱强 速度慢、定格快 多样性窄宽 灵活性和可扩展性中等 高

大数据的价值 数据应用的关联性数据分析的成本 数据价值的转化 数据质量的兼容性 大数据降低了数据分析的成本门槛 大数据使技术与算法从“静态”走向“持续 大数据实现了从数据到价值的高效转化 大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度 随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异,信息传输、存储、处理能力快速上升,导致数据量的指数型递增。传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的 方式,数据采集方式更加多样化,数据来源更加广泛、多样化,数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系,同时,大数据还能基于历史数据分析,提供市场预测,促成决策。 目前,大数据已从概念落到实地,在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用,随着云计算、物联网、移动互联网等支撑行业快速发展,未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。

论大数据在金融行业中的应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/fc14731827.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研究

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

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一:大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二:大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三:大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四:大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五:大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一:大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇,全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取,管理,处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"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。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大 2

中国大数据市场规模及应用前景研究报告

中国大数据市场规模及应用前景研究报告

一、全球大数据产业发展分析 1、全球数据量产生规模分析 随着移动互联网、移动终端和数据传感器的出现,数据正以超出想象的速度快速增长。近几年,数据量已经从TB级别跃升到PB乃至ZB级别。2014年全球数据总量为6.2ZB,2015年全球数据总量达8.6ZB。目前全球数据的增长速度在每年40%左右,以此推算,到2020年,全球的数据总量将达到40ZB。 2011-2015年全球数据量增长趋势图 数据来源:IDC、中商产业研究院 2、全球大数据市场规模分析 目前,大数据以爆炸式的发展速度蔓延至各行各业,随着各国不断加大对其的扶持力度,加之资本的青睐及投资,使全球大数据市场规模保持着高速增长态势。2015年全球大数据市场规模达到421亿美元,同比增长了47.7%。以此增速进行推算,到2020年,全球大数据市场规模将突破3000亿美元。 2011-2015年全球大数据市场规模增长趋势图

数据来源:Wikibon、中商产业研究院 3、全球大数据市场结构分析 目前全球大数据市场中,行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场,分别占据35.40%、17.30%、14.70%、12.50%和7.90%的市场份额。 全球大数据市场结构情况

数据来源:中商产业研究院 二、中国大数据产业发展分析 1、中国大数据产业发展概况 (1)大数据市场规模分析 我国大数据仍处于起步发展阶段,各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。2015年,中国大数据市场规模为115.9亿元,增速达53.10%。 2011-2015年中国大数据市场规模增长趋势图 数据来源:中国大数据发展调查报告、中商产业研究院 (2)大数据细分市场结构 2015年,在中国大数据市场中,硬件层市场、技术层市场和应用层市场是市场份额排名前三的细分市场,分别占据46.97%、23%和13%的市场份额。 中国大数据细分市场结构情况

大数据在金融行业的应用

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:

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