金融集團大數據

⑴ 大數據在金融行業的應用與挑戰

大數據在金融行業的應用與挑戰
A 具有四大基本特徵
金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。全球最大的金融數據公司Bloomberg在1981年成立時「大數據」概念還沒有出現。Bloomberg的最初產品是投資市場系統（IMS），主要向各類投資者提供實時數據、財務分析等。
隨著信息時代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價換取美林3000萬美元投資，先後推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產品。1996年Bloomberg身價已達20億美元，並以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機，美林面臨崩盤，其剩餘20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標桿高盛。
大數據概念形成於2000年前後，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型資料庫軟體工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。
具體來說，大數據具有四大基本特徵：
一是數據體量大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。
二是數據類別大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據。
三是處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是數據的真實性高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。
而相比其他行業，金融數據邏輯關系緊密，安全性、穩定性和實時性要求更高，通常包含以下關鍵技術：數據分析，包括數據挖掘、機器學習、人工智慧等，主要用於客戶信用、聚類、特徵、營銷、產品關聯分析等；數據管理，包括關系型和非關系型數據、融合集成、數據抽取、數據清洗和轉換等；數據使用，包括分布式計算、內存計算、雲計算、流處理、任務配置等；數據展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應用於對金融產品健康度、產品發展趨勢、客戶價值變化、反洗錢反欺詐等監控和預警。
B 重塑金融行業競爭新格局
「互聯網+」之後，隨著世界正快速興起「大數據+」，金融行業悄然出現以下變化：
大數據特徵從傳統數據的「3個V」增加到「5個V」。在數量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）基礎上，進一步完善了價值（Value）和真實性（Veracity），真實性包括數據的可信性、來源和信譽、有效性和可審計性等。
金融業按經營產品分類變為按運營模式分類。傳統金融業按經營產品劃分為銀行、證券、期貨、保險、基金五類，隨著大數據產業興起和混業經營的發展，現代金融業按運營模式劃分為存貸款類、投資類、保險類三大類別。
大數據市場從壟斷演變為充分市場競爭。全球大數據市場企業數量迅速增多，產品和服務的差異增大，技術門檻逐步降低，市場競爭日益激烈。行業解決方案、計算分析服務、存儲服務、資料庫服務和大數據應用成為市場份額排名最靠前的五大細分市場。
大數據形成新的經濟增長點。Wikibon數據顯示，2016年，全球大數據硬體、軟體和服務整體市場增長22%達到281億美元，預計到2027年，全球在大數據硬體、軟體和服務上的整體開支的復合年增長率為12%，將達到大約970億美元。
數據和IT技術替代「重復性」業務崗位。數據服務公司Eurekahedge通過追蹤23家對沖基金，發現5位對沖基金經理薪金總額為10億美元甚至更高。過去10年，靠數學模型分析金融市場的物理學家和數學家「寬客」一直是對沖基金的寵兒，其實大數據+人工智慧更精於此道。高盛的紐約股票現金交易部門2000年有600名交易員而如今只剩兩人，其任務全由機器包辦，專家稱10年後高盛員工肯定比今天還要少。
美國大數據發展走在全球前列。美國政府宣稱：「數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是將其禁錮在政府體制內。」作為大數據的策源地和創新引領者，美國大數據發展一直走在全球最前列。自20世紀以來，美國先後出台系列法規，對數據的收集、發布、使用和管理等做出具體的規定。2009年，美國政府推出Data.gov政府數據開放平台，方便應用領域的開發者利用平台開發應用程序，滿足公共需求或創新創業。2010年，美國國會通過更新法案，進一步提高了數據採集精度和上報頻度。2012年3月，奧巴馬政府推出《大數據研究與開發計劃》，大數據迎來新一輪高速發展。
英國是歐洲金融中心，大數據成為其領先科技之一。2013年，英國投資1.89億英鎊發展大數據。2015年，新增7300萬英鎊，創建了「英國數據銀行」data.gov.uk網站。2016年，倫敦舉辦了超過22000場科技活動，同年，英國數字科技投資逾68億英鎊，而收入則超過1700億英鎊。另外，英國統計局利用政府資源開展「虛擬人口普查」，僅此一項每年節省5億英鎊經費。
C 打造高效金融監管體系
大數據用已發生的總體行為模式和關聯邏輯預測未來，決策未來,作為現代數字科技的核心，其靈魂就是——預測。
偵測、打擊逃稅、洗錢與金融詐騙
全球每年因欺詐造成的經濟損失約3.7萬億美元，企業因欺詐受損通常為年營收額的5%。全球最大軟體公司之一美國SAS公司與稅務、海關等政府部門和全球各國銀行、保險、醫療保健等機構合作，有效應對日益復雜化的金融犯罪行為。如在發放許可之前，通過預先的數據分析檢測客戶是否有過行受賄、欺詐等前科，再確定是否發放借貸或海關通關。SAS開發的系統已被國際公認為統計分析的標准軟體，在各領域廣泛應用。英國政府利用大數據檢測行為模式檢索出200億英鎊的逃稅與詐騙，追回了數十億美元損失。被福布斯評為美國最佳銀行的德克薩斯資本銀行（TCBank），不斷投資大數據技術，反金融犯罪系統與銀行發展同步，近3年資產從90億美元增至210億美元。荷蘭第三大人壽保險公司CZ依靠大數據對騙保和虛假索賠行為進行偵測，在支付賠償金之前先期阻斷，有效減少了欺詐發生後的司法補救。
大數據風控建立客戶信用評分、監測對照體系
美國注冊舞弊審核師協會（ACFE）統計發現，缺乏反欺詐控制的企業會遭受高額損失。美國主流個人信用評分工具FICO能自動將借款人的歷史資料與資料庫中全體借款人總體信用習慣相比較，預測借款人行為趨勢，評估其與各類不良借款人之間的相似度。美國SAS公司則通過集中瀏覽和分析評估客戶銀行賬戶的基本信息、歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如搜索到該客戶從新出現的國家為特有用戶轉賬，或在新位置在線交易等），進行實時反欺詐分析。
美國一家互聯網信用評估機構通過分析客戶在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，對銀行的信貸和投保申請客戶進行風險評估，並將結果出售給銀行、保險公司等，成為多家金融機構的合作夥伴。
D 數據整合困難
應用經濟指標預測系統分析市場走勢
IBM使用大數據信息技術成功開發了「經濟指標預測系統」，該系統基於單體數據進行提煉整合，通過搜索、統計、分析新聞中出現的「新訂單」等與股價指標有關的單詞來預測走勢，然後結合其他相關經濟數據、歷史數據分析其與股價的關系，從而得出行情預測結果。
追蹤社交媒體上的海量信息評估行情變化
當今搜索引擎、社交網路和智能手機上的微博、微信、論壇、新聞評論、電商平台等每天生成幾百億甚至千億條文本、音像、視頻、數據等，涵蓋廠商動態、個人情緒、行業資訊、產品體驗、商品瀏覽和成交記錄、價格走勢等，蘊含巨大財富價值。
2011年5月，規模為4000萬美元的英國對沖基金DC Markets，通過大數據分析Twitter的信息內容來感知市場情緒指導投資，首月盈利並以1.85%的收益率一舉戰勝其他對沖基金僅0.76%的平均收益率。
美國佩斯大學一位博士則利用大數據追蹤星巴克、可口可樂和耐克公司在社交媒體的圍觀程度對比其股價，證明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉絲數與股價密切相關。
提供廣泛的投資選擇和交易切換
日本個人投資理財產品Money Design在應用程序Theo中使用演算法+人工智慧，最低門檻924美元，用戶只需回答風險承受水平、退休計劃等9個問題，就可使用35種不同貨幣對65個國家的1.19萬只股票進行交易和切換，年度管理費僅1%。Money Design還能根據用戶投資目標自動平衡其賬戶金額，預計2020年將超過2萬億美元投資該類產品。
利用雲端資料庫為客戶提供記賬服務
日本財富管理工具商Money Forward提供雲基礎記賬服務，可管理工資、收付款、寄送發票賬單、針對性推送理財新項目等，其軟體系統連接並整合了2580家各類金融機構的各類型帳戶，運用大數據分析的智能儀表盤顯示用戶當前財富狀況，還能分析用戶以往的數據以預測未來的金融軌跡。目前其已擁有50萬商家和350萬個體用戶，並與市值2.5萬億美元的山口金融集團聯合開發新一款APP。
為客戶定製差異化產品和營銷方案
金融機構迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，從而對細分客戶進行精準營銷、實時營銷、智慧營銷。
一些海外銀行圍繞客戶「人生大事」，分析推算出大致生活節點，有效激發其對高價值金融產品的購買意願。如一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將誕生嬰兒的客戶對壽險產品的潛在需求最大，於是通過銀行卡數據監控准媽媽開始購買保胎葯品和嬰兒相關產品等現象，識別出即將添丁的家庭，精準推出定製化金融產品套餐，受到了客戶的積極響應，相比傳統的簡訊群發模式大幅提高了成功率。
催生並支撐人工智慧交易
「量化投資之王」西蒙斯被公認為是最能賺錢的基金經理人，自1988年創立文藝復興科技公司的旗艦產品——大獎章基金以來，其憑借不斷更新完善的大數據分析系統，20年中創造出35%的年均凈回報率，比索羅斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成為有史以來最成功的對沖基金，並於1993年基金規模達2.7億美元時停止接受新投資。在美國《Alpha》雜志每年公布的對沖基金經理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩居全球之冠，2007年以13億美元位列第五，2008年再以25億美元重返榜首。
推動金融產品和服務創新
E 面臨三大挑戰
目前，全球各行業數據量的增長速度驚人，在我國尤其集中在金融、交通、電信、製造業等重點行業，信息化的不斷深入正在進一步催生更多新的海量數據。
據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高踞各行業之首。但在金融企業內部數據處於割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處於分散和「睡眠」狀態，雖然金融行業擁有的數據量「富可敵國」，但真正利用時卻「捉襟見肘」。
數據安全暗藏隱患
大數據本質是開放與共享，但如何界定、保護個人隱私權卻成為法律難題。大數據存儲、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風險，不僅需要技術手段保護，還需相關法律法規規范和金融機構自律。多項實際案例表明，即使無害的數據大量囤積也會滋生各種隱患。安全保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得出的知識和結論。在線市場平台英國Handshake.uk.com就嘗試允許用戶協商個人數據被品牌分享所得的報酬。
人才梯隊建設任重道遠
人才是大數據之本。與信息技術其他細分領域人才相比，大數據發展對人才的復合型能力要求更高，需要掌握計算機軟體技術，並具備數學、統計學等方面知識以及應用領域的專業知識。

⑵ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

⑶ 國內將首現金融大數據平台

成立不足半年的北京金融控股集團（以下簡稱「北京金控集團」）於近日開啟成立以後的首次大動作。2月28日，在北京市金融 科技 促進民營小微企業融資工作會上，北京金控集團宣布發起設立全國首家普惠型金融大數據公司，旨在解決民營和小微企業的融資難題。

設立北京金融大數據公司

公開數據顯示，北京金控集團為首批五家金控集團監管試點之一，成立於2018年10月19日，並於今年1月24日核准。由北京國有資本經營管理中心100%持股，注冊資本120億元。銀保監會原國際部主任範文仲擔任公司的法定代表人及董事長。此外，孟振全擔任董事一職。

蘇寧金融研究院金融 科技 研究中心主任孫揚也認為，在數據運用和操作流程方面，與傳統金融機構不同的是，金融大數據公司應該具有數據開放平台、數據實驗室等供外部合作夥伴聯合建模和數據實驗測試。同時，金融大數據公司應該會對外提供民營企業和小微企業客戶的數據驗證服務，通過API交互方式進行，輸入一個數據，返回一個驗證結果。因此，基本上該公司會通過在線方式對機構提供數據服務。

致力解決小微融資難題

事實上，作為北京金控集團成立以來的首秀，設立普惠型金融大數據公司這一動作的發生也早有端倪。今年1月，範文仲在接受媒體采訪時就曾表示，近期將推出小微企業金融服務平台，以解決小微融資難題。

就當前民營小微企業在融資方面存在的難題，範文仲曾在2月22日召開的北京市促進民營、小微、科創企業融資工作座談會上指出，由於信用風險大，小微企業經營的規范性相對較差，輕資產特徵明顯，抵質押物缺乏；同時交易成本較高，小微企業單筆融資規模小，對金融機構的利潤貢獻度低，但金融機構所付出的人力成本、運營成本等與發放一筆大規模貸款相差無幾；再加上服務效率低，傳統模式下的信貸審批程序多、周期長，與小微企業信貸規模小、速度快的需求特點不匹配。

對於上述難題，範文仲表示，北京金控集團將依託北京金融大數據公司解決信息不對稱的問題，從健全小微企業信用信息徵集、評價與應用機制，提高融資擔保體系效能以及充分利用金融 科技 創新的新機遇等多方面推動平台建設。同時，以實現對全市民營、小微企業融資更廣的覆蓋面、更低的融資交易成本、更強的風險管控能力等作為目標，以金融大數據為核心技術降低融資成本，支持民營小微企業。

多因素導致風險猶存

在業內人士看來，當前服務民營、小微企業融資的過程中，仍存在部分風險需要警惕和防範。蘇寧金融研究院高級研究員陳嘉寧認為，民營和小微企業受宏觀經濟影響較大，無論是增長放緩、貿易戰還是去杠桿，都會對民營和小微企業造成重大影響。建議在服務過程中，要根據宏觀經濟情況，靈活調整政策，助力企業，控制市場風險。

同時，陳嘉寧指出，民營和小微企業的徵信信息有限，難於授信。因此，建立金融大數據平台，結合上下游以及更多的數據維度，提升行業的數據採集和風險分析能力，有利於金融機構更高效率地識別、計量和管理民營和小微企業的風險，提供更加體貼的服務。

於百程也表示，目前民營和小微企業融資中，金融機構對於企業風險的把控是一個難點，從而會影響金融機構對此類業務的積極性。而數據不斷豐富、完善和共享，是破解這一難點比較有效的手段。

此外，陳嘉寧還強調，民營和小微企業數量眾多，金融機構難以對接，通過建立金融大數據平台，將民營和小微企業與有意服務民營和小微企業的金融機構進行很好地撮合、匹配和對接，實現資源的最優配置。

就下一步支持民營、小微和科創企業發展的措施，北京金控集團表示，未來3-5年，在小微企業金融綜合服務平台建設的基礎上，將逐步構建金融大數據、 社會 全信用、聚合無感支付、創新資產交易等金融服務設施，增加首都金融體系信息透明度。

本文源自北京商報

更多精彩資訊，請來金融界網站(www.jrj.com.cn)

⑷ 鳳凰智信完成百行徵信數據對接 推進信用建設

近日，鳳凰金融集團旗下 網貸 平台鳳凰智信宣布與百行 徵信 正式簽署「信用信息 共享 合作協議」，且已完成數據系統對接工作。後續鳳凰智信將向百行徵信系統全面、准確、及時地報送徵信信息，並獲取百行徵信所提供信用信息的查詢及相關增值服務。

百行徵信是在中國人民銀行監管指導下，由市場自律組織中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信、前海徵信、考拉徵信、鵬元徵信、中誠信徵信、中智誠徵信、華道徵信等8家市場機構按照共商共建共享共贏原則，共同發起組建的一家市場化 個人徵信 機構，也是全國首家市場化個人徵信機構。

鳳凰智信接入百行徵信，將有助於構建國家級的基礎資料庫，打破徵信市場的「數據孤島」，推動個人徵信系統建設。通過多維度的徵信記錄，百行徵信將缺乏銀行信貸記錄的「長尾」客戶納入徵信服務范圍，將緩解個人徵信產品有效供給不足的問題，有效提升金融風控效率，能夠更好地防範金融風險，提升金融科技行業的整體抗風險能力，促進互聯網金融行業的健康有序發展。

一直以來，鳳凰金融集團都倡導企業間風險信息共享，在智能風控體系建設中，除了獲取精準用戶畫像與自動化用戶分層，利用大數據風險管理引擎全面把控各類風險等之外，善用行業資源、與行業其他平台共同協作規避風險也是其中的重要環節。

2018年5月，鳳凰金融集團成功獲選「中國互聯網金融協會理事單位」，並表示將和400多家會員單位一起，互相學習借鑒風控先進經驗，協力將行業風險降到最低，而接入徵信，風險信息共享正是降低行業風險的重要舉措。

目前鳳凰金融集團依託於大數據平台的基礎設施環境自主研發了「鳳羽萬象大數據風控系統」，該風控系統可根據宏觀環境、動態管理的實時變化，自動採集和分析海量數據，能有效分析用戶畫像，通過多維度評估用戶價值與需求、還款能力及意願。

在鳳凰金融集團已經成型的智能風控體系之外，再加上百行徵信提供的徵信數據助力，鳳凰金融集團精準風控管理能力和效率將有效提升，風控成本也能有效降低，從而更好地服務未被滿足的個人信貸需求。

鳳凰金融集團總裁張震表示，「鳳凰智信積極接入百行徵信，一方面能夠強化我們平台自身的智能風控體系，另一方面徵信體系建設對金融科技的發展也有重大意義。」鳳凰金融集團在短時間內發展成為綜合性智能化的行業頭部平台，並始終踐行誠信穩健發展的原則，與其堅持信用價值的初心密不可分。

社會信用體系是現代市場經濟的基礎，加快推進社會信用體系建設已成為各方共識。鳳凰金融集團將以網貸平台接入百行徵信為起點，攜手社會各界一道，繼續投身新社會信用體系的建設，通過加強行業信息共享、技術開放與共享，在不斷提升風控實力，為用戶提供更安全的投資體驗外，為信用社會建設貢獻更多力量。

⑸ 為什麼當下眾多企業都在著力搭建自己的大數據平台

大數據時代是未來的趨勢，為了適應社會發展，必須建立，這樣才能夠生存下去。

何為大數據

過去，大數據指的是那些數量龐大而復雜的數據集，其大小超出了常用軟體工具在可容忍的時間內捕獲、管理和處理數據的能力。一個更能達成共識的定義就是：大數據代表的信息資產的特點是具有非常龐大的數量，產生的速度非常快以及數據的多樣性，這些特點決定了需要特定的技術和分析方法來實現其價值的轉化。因此，其實近期「大數據」已經很少用來指數據集的大小了，現在更傾向於指人們使用預測分析、用戶行為分析或某些其他高級的數據分析方法，從數據中提取信息創造價值。因為數據本身的價值是無法直接可見的，但是通過各種數據計算和分析，可以將人們無法注意到的信息從數據中提取出來，創造價值。

這也是為什麼企業們紛紛想搭建大數據分析平台的原因。每天企業的內部運營支撐系統和外部與客戶的交互系統都能產生大量的數據，如何利用這些數據向企業內部和外部企業客戶提供具有極大商業價值的信息支撐和智能解決方案已經成為企業的重要的無形資產。根據企業量身定做的大數據分析平台，可為企業提供報表工具、分析工具、結合企業的實際需求進行的解決方案實施服務；企業的管理人員、業務分析人員等也可以通過web、手機或者其他移動設備訪問，以便隨時了解企業的關鍵指標和進行深度業務分析。

那麼，想而知，對於這個集團目前建設基礎數據平台和BI應用是未來一段時間的重點。通過數據平台和BI應用建設，他們可以搭建統一的大數據共享和分析平台，對各類業務進行前瞻性預測分析，並為集團各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。下圖為該集團的大數據分析平台的效果圖，可視為最終的建設目標。

⑹ 京東金融有什麼用

京東金融的用途：
一、幫助金融機構提供信貸、財富管理、保險保障、支付等科技服務。
二、京東金融的理財產品為個人和企業用戶提供安全、高收益服務。
三、京東金融的白條可以讓消費者享受提前消費，解決了資金短缺的問題。
【拓展資料】
京東金融是京東金融集團打造的「一站式」在線投融資平台。
以「成為國內最值得信賴的互聯網投融資平台」為使命，依託京東集團強大的資源，發揮整合和協同效應優勢，將傳統金融業務與互聯網技術相結合，探索全新的互聯網金融發展模式，致力於為個人和企業用戶提供安全、高收益、定製化的金融服務。
在數據獲取能力方面，京東金融背靠京東集團超過2.4億的活躍用戶，擁有幾十萬供應商和合作夥伴數據，以及交易數據；同時，通過投資和合作的形式，豐富數據資源。在數據技術能力方面，以大數據為基礎，進行學習、人工智慧、圖像識別、圖譜網路、區塊鏈等技術應用。
在數據模型產品能力方面，開發出風險量化模型、營銷模型以及用戶洞察模型等。京東金融集團通過領先的大數據應用技術，建立起風控體系、支付體系、投研體系、投顧體系以及DaaS（數據即服務）平台、SaaS（軟體即服務）平台等一整套金融底層基礎設施。
京東金融是否靠譜
一、平台實力
京東金融本來是是京東官方推出的金融服務平台，目前京東金融集團於2013年10月開始獨立運營，已建立起九大業務板塊--供應鏈金融、消費金融、眾籌、財富管理、支付、保險、證券，農村金融，金融科技，布局公司金融和消費者金融，確立了以科技服務金融行業的戰略定位。可見實力強大。
二、安全保障
京東金融嚴格遵守國家相關法律法規，對用戶的隱私信息進行嚴格的保護。
京東金融採用業界最先進的加密技術用戶的注冊信息賬戶收支信息都已進行高強度的加密處理不會被不法分子竊取到。
京東金融設有嚴格的安全系統未經允許的員工不可獲取您的相關信息。
京東金融絕不會將您的賬戶信息、銀行信息以任何形式透露給第三方。