数据掘金-大数据在金融行业中的应用

数据掘金-大数据在金融行业中的应用

在当前大数据技术潮流中，各行各业都在不断的探索如何应用大数据技术以解决企业面临的问题。目前国内已有不少金融机构开始尝试通过大数据来驱动相关金融业务运营。如下是百分点就金融行业如何应用大数据技术提出我们的见解。

按照我们的经验，企业面向消费者的应用大致可以分为运营、服务和营销三大类，在金融行业中这三类应用的典型例子有：

运营类：历史记录管理、多渠道数据整合分析、产品定位分析、客户洞察分析、客户全生命周期分析等。

服务类：个性化坐席分配、个性化产品推荐、个性化权益匹配、个性化产品定价、客户体验优化、客户挽留等。

营销类：互联网获客、产品推广、交叉销售、社会化营销、渠道效果分析等。

大数据技术在这些应用中都可以发挥价值，其核心是通过一系列的技术手段，采集、整合和挖掘用户全方位的数据，为每个用户建立数据档案，也就是常说的“用户画像”。

大数据可应用于金融行业实时数据分析，场景包括：

在风险管理领域，可以应用于实时反欺诈、反洗钱，实时风险识别、在线授信等场景；

在渠道方面，可以应用于全渠道实时监测、资源动态优化配置等场景；

在用户管理和服务领域，可以应用于在线和柜面服务优化、客户流失预警及挽留、个性化推荐、个性化定价等场景；

在营销领域，可以应用于（基于互联网用户行为的）事件式营销、差异化广告投放与推广等场景。

大数据在金融业统计分析类应用中的优势

大数据在数据量、多种数据源、多种数据结构、复杂计算任务方面都优于传统的数据仓库技术，这里仅举两个例子：

a)大量数据的运算，例如：两张Oracle里面表数据分别是1000多万和

800多万做8层join，放在大数据平台运算比在Oracle里面运算至少

快2倍多；

b)对于跨数据库类型的表之间的join，例如一张Oracle的表和一张

sqlserver的表，在传统的数据仓库中是没有办法join的。可以将数

据通过sqoop等工具放到HDFS上面。利用hive,pig, impala,spark等

进行更快的处理。

大数据协助银行实现其对客户的多维度分析

有人指出，目前银行自身的数据难以完成客户全维度分析，那么应用大数据又能如何？首先，有几个问题我们需要仔细思考：什么叫客户“全维度”？有没有可能做到“全维度”？按照百分点的理解，不存在对一个人的“全维度”的刻画，因为我们现实中都做不到。您可以想象，一个人的DNA可以代表他的“全维度”吗？或者他的所有言论可以代表他的“全维度”吗？都不可以。我们期望的“全维度”实际上是想说最大可能的利用和挖掘手上的数据资源！基于上面的理解，我们认为银行在大数据平台建设过程中最需要考虑的是如何最大程度的整合所有数据源，特别是行内自有数据源，并且针对业务需求做出有价值的分析应用。

其次，假设银行要引入第三方数据，这些数据怎么利用？这些数据如何和行内数据整合发挥价值？这些数据又如何转化为客户“全维度”分析？显然的，第三方数据也不是直接就能“全维度”的，还是要经过一系列的数据分析和挖掘。对银行客户了解、并且契合银行业务的数据一定来自于银行业内！任何外部的数据都需要经过大量的转换和业务解读才能直接在银行中使用。如果需要第三方数据支撑，银行必须找到对金融业务有相当理解，并且已经按照银行业务诉求分析好的数据才是有价值的。

最后，按照我们的理解和实践经验，银行只需要把第三方数据看做一个数据源即可，“全维度”的关键还是如何整合所有数据源并进行深度挖掘。

在百分点的实际案例中，我们有一套自己的方法论，包括数据的集成、清洗、脱敏、多渠道整合、用户画像标签建模、用户画像整合、用户画像服务等几个步骤。第三方数据是在集成阶段就解决的问题，后面各阶段关注点

都在如何整合、挖掘和应用这些数据。

相比传统技术，大数据技术的优势如下：

a)大数据技术更关注过程数据、行为数据、非结构化数据，可以真正

做到“全方位”;

b)大数据技术在实时性、数据量和并发量上有明显优势，因为这些技

术一开始就是为互联网、海量数据和高并发设计的；

c)大数据技术在组件化、水平扩展方面有明显优势，对业务升级和扩

展支持更加平滑。

如何选择大数据技术产品

选择大数据技术产品最优先考虑的原则是什么？大家选择某一款大数据技术产品时，不能只关注某款产品有什么“高端”的功能，而应该关心是这款产品是否能给我们带来价值，能解决我们的业务痛点。所以大数据产品的关键不在于建一个大数据的平台，然后把数据进行采集和存储，而在于这些大数据产品能在哪些方面支撑我们的应用场景、能从数据中分析出哪些有价值的观点、能基于数据产生哪些数据应用、如何为企业提供增值变现的能力。这一点，我们需要向互联网公司学习。大数据能够蓬勃发展正是因为互联网行业真正让大数据产生丰富的价值，如Google的精准广告，亚马逊的“千人千面”推荐等。

金融是极度依赖信息化技术的行业，在这个行业中，业务场景可以分为下面几大类：

1)支撑类。例如海量数据的存储和查询等。

2)操作类。例如受众人群筛选、营销活动策划等。

3)战术类。人群分析洞察、产品舆情分析等。

4)战略类。运营分析报告、新业务拓展等。

不存在一款产品可以支撑以上所有场景，我们在产品选型时应该尽量考虑那些可以支撑更多场景的产品，至少应该了解：

1)该产品适合的直接场景是什么？

2)该产品上已经提供的应用有哪些，支撑了哪些场景？

3)该产品上可以衍生出哪些应用，能够支撑哪些场景？

正是基于上述考虑，百分点才推出了大数据技术、大数据管理和大数据应用三层产品，每一层解决特定的业务问题，但这些产品可以像搭积木那样轻松整合在一起。

大数据平台建设

1.1大数据平台硬件选型

大数据的特点是数据量大但往往价值稀疏，从大数据里提取价值就像是从大海里捞针，要想完成大海捞针的工作就必须提供性价比可接受的软硬件解决方案，开源Hadoop解决方案就是典型的代表，通过基于廉价x86架构服务器之上提供海量数据存储和分析解决方案赢得互联网界的青睐，所以，这种通过软件层面来保证数据安全和稳定，硬件基于标准x86标准服务器的解决方案是未来的主要方式。

另外对于x86服务器的硬件选型也是需要考虑的，从实践经验来看，我们往往会综合数据量、数据应用和成本提供一个平衡性的硬件配置，然后基于平衡型的硬件配置依据任务作业情况，调整硬件配置，如IO密集型可能会使用SSD&内存,CPU密集型任务则会选择高端CPU等。

1.2大数据平台建设最佳实践

大数据平台建设中，Hadoop体系所包含的生态系统，如：

Hbase,Hive,snoop,pig,spark等子系统，那么如何根据各自的特性，通过组合方式来适应实际需求并应用到具体场景中呢？我们的最佳实践是利用互联网+大数据的技术架构，构建Lamda架构，如图所示：

1)数据采集

a)传统业务系统数据库和数据集市、数据仓库的数据，均可以通过

Sqoop等数据桥接的方式接入大数据平台，同时可以将数据库日志、

系统日志等非结构化文本数据通过Flume等组件接入大数据平台。

b)银行线上渠道（网站、APP应用、微信公众号等）中的用户行为可

以通过数据探头技术，Web端及H5通过JS、移动端通过SDK部码，

采集用户行为数据；银行线下渠道（柜面、ATM等）的用户行为数

据，需从线下接入的系统数据中解构分析。

c)互联网公开数据，如论坛、微博、媒体资讯等，通过数据爬取技术

进行数据采集。

d)也可以利用各种API接口接入其他合作方、第三方等的在线或离线

数据。

2)数据分发

通过FTP或Kafka消息队列将数据实时分发，分发后分开实时数据处理和离线数据存储和处理两条线，形成“人”字型的Lamda架构。

3)离线数据存储及处理

基于Hadoop平台和MpReduce技术的离线数据处理，常用的是HBase 列式数据库。

4)实时数据处理

利用Storm或Spark技术的实时数据处理，例如Storm是事实流式处理，

Spark（Spark Streaming）是基于内存的实时批处理。

5)数据存储

不同的数据类型、不同的业务场景，需要的不同的数据存储服务，在我

们的产品中应用了Redis、MongoDB、MySQL、ElasticSearch等多种存储

服务。

百分点基于此架构为银行提供服务的典型应用场景包括：

1)用户行为采集分析：利用数据探头（JS、SDK，Nginx、ICE）、数据分发

（Kafka）、离线数据存储及处理（HBase）、运营分析结果展现（MySQL）。

2)跨部门数据整合：利用数据桥接（Sqoop）、日志接入（Flume）、数据分

发（FTP）、离线数据存储存储及处理（HBase、ES）。

3)离线用户画像和用户洞察（支持营销）：利用离线数据存储存储及处理

（HBase、ES）。

4)实时用户画像及推荐：利用实时数据处理（Storm、Spark）、数据存储

（Redis、MongoDB）。

5)实时反欺诈：利用数据接口（API）、数据分发（MQ）、实时数据处理（Storm）。

1.3大数据平台和现有数据仓库的有效整合

目前各行都有自己的数据仓库或数据集市平台，而大数据平台的引入又往往独立于数据仓库，对于某些场景，将结构化数据与非结构化数据进行整体结合往往能够起到更好的效果，如何能够将大数据平台和现有数据仓库进行有效整合？

1)非结构化数据处理与大数据应用的关系

首先分享一下我们对“结构化”和“非结构化”的理解：

狭义的理解：结构化就是指关系型数据，其余都是非结构化数据。

广义的理解：结构化是相对于某一个程序来讲的，例如视频对于播放器来说显然是结构化的，但是对于文本编辑器来说就是非结构化的。

事实上，即使是人脑，处理的也都是“广义的”结构化数据。你可以想象，

自己在注视一张照片时，脑海中形成的一定不是一个一个像素点，而是抽象过的一些属性！

按照我们上面的理解，无论是语音、影像还是其它“狭义”的非结构化数据，只要我们有工具可以将这些数据转化成我们关心数据结构，那就可以作为大数据应用的一个数据源，后续由针对这类数据的的特定工具处理即可。这里举一个例子：通常我们认为HTML网页，例如电商的单品页面，是非结构化的，因为我很难从中提取出结构化字段，例如商品名称、价格等。但通过互联网抓取系统，我们可以将这些页面转化为结构化字段，那么后续按照结构化数据处理即可。语音、影响也是一样，关键是我们期望从中提取什么信息，用什么工具提取，一旦提取成功，即可整合到大数据应用中。

在百分点的实践中，我们已经完全整合了网页、文本、JSON、XML等非结构化数据，部分整合了图像和语音数据，这些内容都已经应用到了业务中。

2)大数据平台和现有数据仓库的整合

现有的数据仓库完全可以和大数据平台进行整合，现有数据仓库可以作为大数据平台的一个数据源和数据应用。

对于金融银行业，往往已经实施有数据仓库，这个时候如果盲目上大数据平台进行平台替换往往容易造成数据混乱，所以我们提供的建议是混搭先行，逐步替换，先替换那些传统手段不能解决的问题，再替换那些数据仓库已经存在的应用。现阶段数据仓库上下游生态圈丰富程度远远大于大数据生态圈，我们应该充分利用现有数据仓库上下游丰富的解决方案充分发挥传统数仓的价值，然后通过Hadoop等大数据产品来补充传统数仓对于非结构化数据处理不足的缺陷。随着大数据技术的发展，大数据产品（Hadoop等）各项功能和性能不断完善，再逐步把数仓之上已有业务应用迁移到大数据平台。

常见技术问题解答

1)在Hadoop中导入Oracle的数据后，数据怎么备份？

在数据导入到Hadoop中之后，数据的备份数就已经根据Hadoop的HDFS

配置做了多备份（默认是3备份）。

2)Oracle关系数据库的数据怎么部署Hadoop环境中使用？

Oracle数据库中的数据可以直接导入到Hadoop中，而后利用一些工具进行处理：

a)Hadoop生态中有一系列的工具和组件可以在RDBMS和Hadoop间导

入导出数据，例如Sqoop，这些工具或多或少会有一些坑，需要使用者注意或者找有经验的专家指导。

b)数据处理方面，Hive、SparkSQL和Impala都是很好的SQL on Hadoop

工具，它们可以满足大部分的数据处理需求，但它们对SQL的支持

不尽相同，目前也没有任何组件能完美支持Oracle的PL/SQL。这些

SQL组件无法满足数据处理需求，一般的做法是利用其它工具，例如

Pig、原生MapReduce等。

3)HDFS数据怎么入Hbase

HDFS数据导入到HBase有三种方式：

a)可以通过普通的MR程序，在Map或者Reduce里面通过HTable的

对象来写入到HBase。

b)直接通过MR程序，用HBase的TableMapper和TableReducer方法，

然后用TableMapReduceUtil类来执行MR，和1类似。

c)如果数据量大，建议使用bulkload的方式，通过HfileOutputFormat

方法生成HFile格式的数据，再通过LoadIncrementalHfile的方法把

结果加载到Hbase。

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，

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。

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。

论大数据在金融行业中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3e6842164.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：

银行业金融大数据服务平台项目规划书

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修订稿

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。

课题_大数据金融的优质PPT

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

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

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

大数据在金融领域的应用及影响

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@https://www.wendangku.net/doc/3e6842164.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