金融投資大數據實踐分享

① 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。

基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理

② 大數據下互聯網金融怎麼投資

隨著網路經濟迅速發展,網路金融、網上購物等電子商務的發展如雨後春筍，人們不得不意識到，互聯網金融時代來了。支付寶、余額寶、微信紅包??，互聯網金融大戰在馬年春節就已拉響。

1第一是傳統的金融藉助互聯網渠道為大家提供服務。這個是大家熟悉的網銀。互聯網在其中發揮的作用應該是渠道的作用。

2第二種模式，類似金融平台，由於它具有電商的平台，為它提供信貸服務創造的優於其他放貸人的條件。互聯網在里邊發揮的作用是依據大數據收集和分析進而得到信用支持.

3第三種模式，大家經常談到的P2P的模式，這種模式更多的提供了中介服務,這種中介把資金出借方需求方結合在一起。發展至今由P2P的概念已經衍生出了很多模式。

4以上三種模式穩貸建議大家要做好詳細的分析，再進行投資這樣投資有保證。

③ 金融領域七大數據科學應用實踐案例

金融領域七大數據科學應用實踐案例
近年來，數據科學和機器學習應對一系列主要金融任務的能力已成為一個特別重要的問題。 公司希望知道更多技術帶來的改進以及他們如何重塑業務戰略。
為了幫助您回答這些問題，我們准備了一份對金融行業影響最大的數據科學應用清單。 它們涵蓋了從數據管理到交易策略的各種業務方面，但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。
自動化風險管理
風險管理是金融機構極其重要的領域， 負責公司的安全性，可信度和戰略決策 。 過去幾年來，處理風險管理的方法發生了重大變化，改變了金融部門的性質。 從未像現在這樣，今天的機器學習模型定義了業務發展的載體。
風險可以來自很多來源，例如競爭對手，投資者，監管機構或公司的客戶。 此外，風險的重要性和潛在損失可能不同。 因此，**主要步驟是識別，優先考慮和監控風險，這是機器學習的完美任務。 **通過對大量客戶數據，金融借貸和保險結果的訓練，演算法不僅可以增強風險評分模型，還可以提高成本效率和可持續性。
數據科學和人工智慧(AI)在風險管理中最重要的應用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當的信用額度，公司使用機器學習演算法來分析過去的支出行為和模式。 這種方法在與新客戶或具有簡簡訊用記錄的客戶合作時也很有用。
雖然金融風險管理流程的數字化和自動化處於早期階段，但潛力巨大。 金融機構仍需要為變革做好准備，這種變革通過實現核心財務流程的自動化，提高財務團隊的分析能力以及進行戰略性技術投資。 但只要公司開始向這個方向發展，利潤就不會讓自己等待。
管理客戶數據
對於金融公司來說，數據是最重要的資源。因此，高效的數據管理是企業成功的關鍵。今天，在結構和數量上存在大量的金融數據：從社交媒體活動和移動互動到市場數據和交易細節。金融專家經常需要處理半結構化或非結構化數據，手動處理這些數據是一個巨大的挑戰。
然而，對於大多數公司來說，將機器學習技術與管理過程集成僅僅是從數據中提取真實知識的必要條件。**人工智慧工具，特別是自然語言處理，數據挖掘和文本分析有助於將數據轉化為智能數據治理和更好的業務解決方案，從而提高盈利能力。**例如，機器學習演算法可以通過向客戶學習財務歷史數據來分析某些特定財務趨勢和市場發展的影響。最後，這些技術可用於生成自動報告。
預測分析
分析現在是金融服務的核心。 值得特別關注的是預測分析，它揭示了預測未來事件的數據模式，可以立即採取行動。 通過了解社交媒體，新聞趨勢和其他數據源，這些復雜的分析方法已經實現了預測價格和客戶終生價值，未來生活事件，預期流失率和股市走勢等主要應用。 最重要的是，這種技術可以幫助回答復雜的問題 - 如何最好地介入。
實時分析
實時分析通過分析來自不同來源的大量數據從根本上改變財務流程，並快速識別任何變化並找到對其的最佳反應。財務實時分析應用有三個主要方向：
欺詐識別
**金融公司有義務保證其用戶的最高安全級別。**公司面臨的主要挑戰是找到一個很好的欺詐檢測系統，罪犯總是會採用新的方法並設置新的陷阱。**只有稱職的數據科學家才能創建完美的演算法來檢測和預防用戶行為異常或正在進行的各種欺詐工作流程。**例如，針對特定用戶的不尋常金融購買警報或大量現金提款將導致阻止這些操作，直到客戶確認為止。在股票市場中，機器學習工具可以識別交易數據中的模式，這可能會指示操縱並提醒員工進行調查。然而，這種演算法最大的優勢在於自我教學的能力，隨著時間的推移變得越來越有效和智能化。
消費者分析
實時分析還有助於更好地了解客戶和有效的個性化。先進的機器學習演算法和客戶情緒分析技術可以從客戶行為，社交媒體互動，他們的反饋和意見中獲得見解，並改善個性化並提高利潤。由於數據量巨大，只有經驗豐富的數據科學家才能精確分解。
演算法交易
這個領域可能受實時分析的影響最大，因為每秒都會受到影響。根據分析傳統和非傳統數據的最新信息，金融機構可以做出實時有利的決策。而且由於這些數據通常只在短時間內才有價值，因此在這個領域具有競爭力意味著使用最快的方法分析數據。
在此領域結合實時和預測分析時，另一個預期會開啟。過去，金融公司不得不聘用能夠開發統計模型並使用歷史數據來創建預測市場機會的交易演算法的數學家。然而，今天人工智慧提供了使這一過程更快的技術，而且特別重要的是 - 不斷改進。
因此， 數據科學和人工智慧在交易領域進行了革命，啟動了演算法交易策略。 世界上大多數交易所都使用計算機，根據演算法和正確策略制定決策，並考慮到新數據。 人工智慧無限處理大量信息，包括推文，財務指標，新聞和書籍數據，甚至電視節目。 因此，它理解當今的全球趨勢並不斷提高對金融市場的預測。
總而言之，實時和預測分析顯著改變了不同金融領域的狀況。 通過hadoop，NoSQL和Storm等技術，傳統和非傳統數據集以及最精確的演算法，數據工程師正在改變財務用於工作的方式。
深度個性化和定製
企業認識到，在當今市場競爭的關鍵步驟之一是通過與客戶建立高質量的個性化關系來提高參與度。 這個想法是分析數字客戶體驗，並根據客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智慧在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的水平。 數據工程師還可以建立模型，研究消費者的行為並發現客戶需要財務建議的情況。 預測分析工具和高級數字交付選項的結合可以幫助完成這項復雜的任務，在最恰當的時機指導客戶獲得最佳財務解決方案，並根據消費習慣，社交人口趨勢，位置和其他偏好建議個性化服務。
結論
對於金融機構來說，數據科學技術的使用提供了一個從競爭中脫穎而出並重塑其業務的巨大機會。大量不斷變化的財務數據造成了將機器學習和AI工具引入業務不同方面的必要性。
我們認為，我們主要關注金融領域的7大數據科學用例，但還有很多其他值得一提的。 如果您有任何進一步的想法，請在評論部分分享您的想法。

④ 大數據開啟中小微企業信用融資新模式

大數據開啟中小微企業信用融資新模式

「一年間，大數據為沒有抵押和擔保的中小微企業解決純信用貸款21億元；為銀行跟蹤監測中小微企業貸後資金總額達100億元，未發生一筆不良……」這是8月15日，在由中國中小企業協會、中國投資協會新興產業中心舉辦的「大數據信用融資實踐報告暨國務院《關於金融支持小微企業發展的實施意見》周年媒體座談會」上，由我國第一家大數據信用信息服務機構——金電聯行（北京）信息技術有限公司披露的一組數據。

融資難一直是制約中國小微企業發展的瓶頸，目前中國有約5000萬家中小微企業，由於抵押物不足、信息缺失導致的融資難題亟待解決。在業內專家看來，破題中小微企業融資難必須創新信用評價模式。

「信息和信用缺失是導致中小微企業融資難的主要原因之一」，中國投資協會新興產業中心常務副主任王濤認為，大數據信用的出現，將成為化解這一問題的有力抓手和突破口。

2013年8月8日，國務院辦公廳發布《關於金融支持小微企業發展的實施意見》，首次提出了大數據信用服務理念，強調對小微企業的增信服務和信息服務，第一次將大數據納入國家解決小微企業融資難的政策中，極大地促進了大數據在金融信用領域的應用與發展。

一年間，大數據信用從幕後走向台前，在解決中小微企業融資難問題上發揮了引人矚目的作用。而金電聯行是中國大數據信用信息服務機構的先行者，擁有中國第一個自主知識產權的大數據信用技術體系和雲數據挖掘、雲信用計算和雲結構服務三大核心技術，通過大數據客觀反映、評價中小微企業的信用，為銀行發放「純信用貸款」提供了堅實的依據。

「『純信用貸款』雖然不看『財報』，但要看『市場』」，中國中小企業協會副會長、金電聯行（北京）董事長兼總裁范曉忻表示，大數據信用融資不依賴傳統的財報信用評價思維，而是通過對企業的「大數據」，即生產、流通、銷售中產生的所有信息進行分析，從而創建出一個大批量、高效能、全風控、低成本的信用評價模式，通過計算機核算出企業的信用額度，讓銀行能夠放心地提供無抵押的「純信用貸款」，有效地化解了中小微企業會計信息失真，沒有信用積累和抵押、擔保資源，難以進行信用評價的問題，不僅可以開展成批量的企業信用評價，而且還大大降低了企業融資的門檻，使其獲得真正的信用貸款。

座談會上，范曉忻介紹了一年來金電聯行開展的產業鏈、商業圈和企業群的中小微企業大數據信用融資的實踐活動，從利用互聯網新理念、新技術、新工具創新金融模式，以中小微企業經營的「軟信息」解決融資缺信息、缺信用問題等10個方面，展現了大數據信用在落實黨和國家政策、化解中小微企業融資難的過程中所具有的獨特作用與優勢，展現了大數據技術在改變經濟和社會方面所產生的深刻影響。

「大數據信用能夠化解中小微企業融資難的關鍵，在於它突破了從財報、抵押資產和擔保信息評價企業信用的傳統思維，而是從企業經營的明細數據中挖掘信用，從企業的行為模式中計算信用，打開人們認識信用的新天地，從而徹底解決了中小微企業融資難的缺信息、缺信用的問題。」范曉忻表示。

記者了解到，金電聯行的大數據信用模式得到了眾多商業銀行的認可，合作的銀行包括中國民生銀行、國家開發銀行、中國郵政儲蓄銀行、平安銀行、浦發銀行、廣發銀行等近10家；業務覆蓋上海、北京、天津、浙江、山東、河北、江蘇、安徽、重慶等十幾個地區，實現了銀行、企業、大數據信用三贏的局面，取得了良好的經濟和社會效益。

中國中小企業協會副秘書長李魯陽認為，這一創新模式成為解決中小微企業融資難的有效工具，並在完善金融體系促進中小微企業發展方面起到了重要作用。

范曉忻表示，對於很多企業來說，聯保、互保既是融資的一個有效途徑，但也存在較大的危機。一旦個別企業資金鏈斷裂，就會造成一批企業陷入擔保圈風險。而大數據提供的純信用貸款則可以使企業的金融風險幾乎為零。

中國投資協會新興產業中心副主任王濤也高度評價了大數據信用在產業投融資建設中所發揮的重要作用。

以上是小編為大家分享的關於大數據開啟中小微企業信用融資新模式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑤ 金融類的實習總結

金融類的實習總結範文（通用5篇）

緊張又充實的實習生活又告一段落了，回顧這段時間的實習經歷，收獲的不僅歲月，還有成長，不能光會埋頭苦幹哦，寫一份實習總結吧。那麼好的實習總結都具備一些什麼特點呢？下面是我幫大家整理的金融類的實習總結（通用5篇），歡迎閱讀與收藏。

金融類的實習總結1

我這次在建設銀行的實習，所涉及的內容主要是會計業務（對公業務），其他一般了解的有儲蓄業務、信用卡業務、貸款業務。下面，我將實習報告總結如下：

⑴會計業務

對公業務的會計部門的核算（主要指票據業務）主要分為三個步驟：記帳、復核與返如出納。

⑵儲蓄業務

儲蓄部門目前實行的是櫃員負責制，就是每個櫃員都可以辦理所有的儲蓄業務，但是每個櫃員所制的單據都要交予相關行內負責人先審核，然後再傳遞到上級行「事後稽核」。

⑶信用可業務

碧世虧信用卡按是否具有消費信貸（透支）功能分為信用卡與借記卡。信用卡還可以按使用對象分為單位卡與個人卡，按信用等級分為金卡與普通卡。

⑷信貸業務

建行目前也有投入個人貸款領域，但有受到嚴格的控制。需要注意的是貸款業務並不是直接貸款給個人，而是與商家簽定一定的協議，其實就是將貸款給商家，然後商家把商品賣個個人，個人再還款給銀行。

以上是我的實習工作總結，通過這次的實習，我對自己的專業有了更為詳盡而深刻的了解，也是對這幾年大學里所學知識的鞏固與運用。從這次實習中，我體會到，如果將我們在大學里所學的知識與更多的實踐結合在一起，用實踐來檢驗真理，使一個本科生具備較強的處理基本實務的能力與比較系統的專業知識，這才是我們學習與實習的真正目的。

金融類的實習總結2

經過在銀行的1個半月的實習，我從客觀上對自我在學校里所學的知識有了感性的認識，使自我更加充分地理解了理論與實際的關系。我這次實習所涉及的資料，主要是第三方存管業務，其他一般了解的有儲蓄業務、信用卡業務、貸款業務。工作包括最先簡單的錄入、統計和之後的前台營銷、接待工作。我的實習總結如下。

一、實習資料

在實習的前兩個星期，我在五角場支行的電子產品部學習銀行的最基本工作，如錄入、統計、製表、復核等。透過這些簡單的工作，我了解了銀行卡業務的基本操作流程，未接觸銀行工作前看似簡單的一張信用卡，是務必經過評估、審核、錄入、復核、存檔、編制、列印等一系列完整嚴密的手續才能完成的。當中任何一個環節出了差錯，都會帶來繁瑣的糾正工作。剛開始認為對於簡單的電腦操作完全能夠勝任的我，慢慢明白，最重要的不是快，而是准。除了銀行卡的操作流程，在做一些雜事，如電話聯絡各所業務人員、大堂經理等工作時，我也深刻體會到銀行不是簡單的存款取款的渠道，而是一個具有性的完整的金融機構。銀行的後台業務也包羅萬象，每個部門都有自我工作的操作流程，而我這次接觸的是電子產品部，主要學習的是第三方存管業務。

經過兩個星期的學習，我有幸有機會被分配到黃興所營業網點進行前台的第三方存管業務處理。每一天我和一名銀行操作人員還有三名實習生一組人來到營口路上的中心建投證券所，推廣第三方存管業務。「第三方存管」是指證券公司客戶證券交易結算資金交由銀行存管，由存管銀行按照法律、法規的要求，負責客戶資金的存取與資金交收，證券交易操作持悔神續不變。對於這個國家剛出台的新型業務，我們要做好介紹和營銷工作。在證券所，接觸到的大部分人都是退休離職人員，年長的不在少數。我們除了需要耐心講解外，還會根據他們的需要為他們帶給各種便利幫忙他們申請和使用。介紹、答疑、填表、復印、裝訂、跑上跑下這些看似簡單的活拼湊在一齊，比起在辦公室里的電腦錄入工作但是辛苦多了。但是這樣的「親民」實習讓我學習到了很多，收獲頗豐：要做好一份工作甚至一個業務，要從顧客的角度切實為他們著想，要用誠心感動他們，尤其是銀行這樣一個公立的主角，更要時時以認真嚴謹的態度要求自我服務大眾。

第三方存管作為一個新出台的業務，不僅僅給了證券市場一股新的氣象，也給了我全新的力量，讓我收獲的不僅僅僅是簡單的業務操作方法，且是工作背後那份深刻的認知體會—該如何做好一個銀行人員。

二、實習收獲與體會

這次實習，除了讓我對農業銀行的基本業務有了必須了解，並且能進行基本操作外，我覺得自我在其他方面的收獲也是挺大的。作為一名一向生活在單純的大學校園的我，這次的實習無疑成為了我踏入社會前的一個平台，為我今後踏入社會奠定了基礎。

首先，我覺得在學校和單位的很大一個不一樣就是進入社會以後務必要有很強的職責心。在工作崗位上，我們務必要有強烈的職責感，要對自我的崗位負責，要對自我辦理的業務負責。如果沒有完成當天就應完成的工作，那職員務必得加班；如果不留意出現了錯誤，也務必負責糾正。

其次，我覺得工作後每個人都務必要堅守自我的職業道德和努力提高自我的職業素養，正所謂做一行就要懂一行的行規。在這一點上我從實習單位同事那裡深有體會。比如，有的業務辦理需要身份證件，雖然客戶可能是自我認識的人，他們也會要求對方出示證件，而當對方有所微詞時，他們也總是耐心的解釋為什麼務必得這么做。此刻銀行已經類似於服務行業，所以職員的工作態度問題尤為重要，這點我有親身感受。

最後，我覺得到了實際工作中以後，學歷並不顯得最重要，主要看的是個人的業務潛力和交際潛力。任何工作，做得時光久了是誰都會做的，在實際工作中動手潛力更重要。

因此，我體會到，如果將我們在大學里所學的知識與更多的實踐結合在一齊，用實踐來檢驗真理，使一個本科生具備較強的處理基本實務的潛力與比較系統的專業知識，這才是我們實習的真正目的。

很感謝實習單位給我這個這么好的實習機會，讓我學習很多、成長很多、收獲很多。

金融類的實習總結3

至此，我在xx金融實習已有5周，作為一名總裁辦管培生，這5周的工作讓我瞬間成長了不少。與之前的實習經歷不同，這是我第一份正式工作，因此初入社會的我投入了很多的激情。毫不誇張地說，這是第一次這么快融入一個陌生的集體。我並不是一個健談的人，尤其不擅長與陌生人相處，可在與xx金融同事（包括上司）的相處中，我卻絲毫也沒有感覺到陌生和壓力。也許這就是創業型企業的優點之一。

之所以選擇xx金融作為我的第一份工作，當然是因為它有吸引我的地方。有人說我的選擇就像是買股票，但我並不這么認為，雖然比起進已經成熟的公司，xx金融這樣的創業企業風險更大，但我看重的並不是這個，而是在這里我能幹什麼。

一、我對互聯網金融行業的認識

從進入公司的第一天起，我就一直在問自己「什麼是互聯網金融「，直到今天，我仍然在問自己這個問題。因為，它總在不斷創新、不斷變化。

如果上網查看，網路會告訴你「從廣義上講，互聯網金融是網路技術與金融服務相互融合、相互作用的產物，在互聯網和移動互聯網環境下開展的所有金融業務都屬於互聯網金融的范疇；但在狹義上，互聯網金融包括第三方支付平台模式、P2P網路小額信貸模式、基於大數據的金融服務平台模式、眾籌模式、網路保險模式、金融理財產品網路銷售等模式。」但這只是學術用語，如要真正理解互聯網金融，我深知必須深入其中，不僅要從互聯網金融公司的角度去了解它的經營過程、盈利模式等，更要從客戶的角度，真正參與。因此，我開始嘗試通過互聯網金融進行理財，在我看來，這並不是一個賺錢的機會，而是一個學習互聯網金融的重要方法。

我在大學的專業是金融，不過毫無疑問，我們所學習的僅僅局限於「傳統金融業」，對於互聯網金融這一新鮮事物，教科書也許仍需兩年才能納入。進入公司以前，我跟很多人一樣，對互聯網金融就是「門外漢」，認為互聯網金融與傳統金融業的區別僅僅在於金融業務所採用的媒介不同。但事實並非如此，當極不透明的傳統金融與極其透明的互聯網相融合時，一切都發生了變化。在互聯網金融中，「開放、平等、協作、分享」的宗旨引導著傳統金融業務朝著「透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷」不斷轉變；另外，在互聯網金融中中國盛行的「關系型銷售模式」不再起主導作用，以效果為導向的銷售方式將更加強調「產品價值」，注重放大客戶、用戶的使用體驗，讓產品本身說服客戶。

當前中國金融體系具有高度的壟斷性，競爭不充分、不透明，對實體經濟服務效率低，金融服務沒有跟上經濟發展的步伐，亟須基因式變革，而推動這一變革最重要的力量正是互聯網。聯網金融因具有資源開放化、成本集約化、選擇市場化、渠道自主化、用戶行為價值化等優點，將對傳統銀行業務帶來巨大沖擊。互聯網金融現有模式主要包括第三方支付、P2P、眾籌、大數據金融、互聯網貨幣以及互聯網信息門戶，如xx金融、融360、陸金所等，那麼這些中介為什麼會存在呢？在傳統金融中，消費者向中介機構繳納不菲的服務費用後，並沒有得到良好服務，消費感受惡劣，尤其會誤認為費用部分是由銀行方收取的，因此對銀行服務的期許很高。而互聯網金融的業務主要是三件事：信息匹配、手續服務和部分借款人的包裝。其收取費用低，進入門檻低，可為客戶帶來較好的服務和消費感受。

互聯網金融的興起正值我國金融業改革的關鍵時期，是金融體制改革與互聯網技術發展的必然結果。互聯網金融不僅是傳統金融的有益補充，而且會推動我國的金融效率提升、交易結構和金融架構的深刻變革。互聯網金融對原有金融行業帶來了「去中介化」「泛金融化」和「全智能化」的新的挑戰。

二、我所學到的東西

1、我的同事

如果只用一個詞來形容xx金融，那就是團結，這也是公司最吸引我的地方。一群年輕的面孔，天真可愛但卻透露出激情和勇氣，他們不願意走別人走過的路，而是一次又一次地開墾屬於自己的新征程。

也許是在進入公司時大家都做好了准備跟公司共進退，所以在工作中很少有人計較個人得失，真正印證了xx金融的公司精神——公司利益至上。實習期間我所接觸的同事大都每天加班，不管多晚都會將工作完成再離開，有的甚至在家做的凌晨三四點，周末加班也毫無怨言，反而充滿了激情，說24小時待命也毫不誇張。在這些同事身上，我真正明白在創業企業中，你要計較的不是工資也不是福利，你的成長和付出才是你真正的收獲和幸福。

一個多月的時間，我跟周圍的同事相處越來越好、越來越自如。整個公司一直十分和諧，同事間總是互幫互助，領導也不會嚴苛，而會在你不懂時給你指導，在你犯錯時給你提醒，在你成功時給你鼓勵。我以前一直以為只有嚴厲的規則下員工才會盡職盡責，但是我錯了，在xx金融這樣的環境中並沒有滋生懶惰和不負責任，反而會讓你無時無刻不注意自己的工作細節，無時無刻不謹記自己所犯的錯誤。總之，能擁有這樣一群團結而富有激情的同事並不是件容易的事，在xx金融這個大家庭中，一切都是那麼自然。

2、我的老闆

進入公司第一件事便是參加總裁辦早會，與CEO的第一次見面讓我莫名的緊張，也許是他說話時的嚴肅表情，也許是他一舉一動中散發出的力量。

我總是習慣叫他許總，雖然他並沒有老總的派頭，因為我認為公司就是公司，稱呼是必要的。但是他總強調叫他許澤瑋，這一點讓我很不解。但長時間接觸下來，我明白也許他是為了跟員工更近距離相處，因為他總是把我們當成他好朋友，並把一切自己認為有價值的東西分享給大家，為的就是公司所有人都能和他一起成長，從而促進公司的成長。

許總每天都很忙，在公司的時間很少，他總說他的任務是給公司找資源，而我們的任務則是好好利用這些資源。他一有時間就會給我們「上課」，但這課卻不像大學課堂，沒有深刻的理論，也沒有枯燥的書本，他的一字一句都是他用實踐得來的經驗。他似乎習慣於把我們當成孩子，再瑣碎的事他都會加以提醒，只要他想到了。也許正因為這樣，他似乎總有操不完的心、忙不完的事，每天凌晨1點多還在給我們分享新事物，第二天早上又跟大家一起上班。在我眼裡，這樣的老闆是絕對值得去學習的。

3、我的未來

在進入公司之前，我還在盲目地投簡歷，盲目地找工作，不知道自己要什麼，也不知道自己適合什麼。xx金融給了我一個認識自己的機會，更讓我看到了自己缺乏的東西。正如許總所說，成功的人只有兩種：一種是專業技術過硬的人，一種是善於利用身邊資源的人。而我，卻兩種都不是。工作沒有什麼合適不合適，只有自己做或不做，看清自己是成功的第一步。

能夠一畢業就進入xx金融我覺得很幸運。一方面，我認為互聯網金融是一個很有發展前景的行業，而且xx金融也只這個行業的佼佼者；另一方面，公司自身的氛圍和團隊讓我無比滿足，我深信這將是一個正確的選擇。雖然發展至今，公司也遇到過不同的問題，行業競爭日益激烈，政府監管日益嚴苛，但未來的xx金融必將朝著更加完善的產業鏈、更加廣泛的地域、更加豐富的產品以及更加深入的交易方向發展。我深信xx金融的未來是無比光明的，在xx金融我也將實現自己的價值。因此，我一開始便全身心地投入到了工作，不會計較是否加班，也不會計較工資高低，因為我知道現在自己最需要的是什麼，也知道我跟公司是共榮辱的。

金融類的實習總結4

我的金融實習是一個意外的實習，因為當時自己根本沒抱希望，但最終它竟然讓我去了，讓我很是意外。作為一名曾今未接觸過投資的嫩頭小子而言，這絕對是一個絕好的鍛煉機會。所以我很珍惜它，努力做好每天的工作，認真的做筆記。嘿嘿，當時感覺可好了，一股沖勁十足啊！

在公司培訓人員的講解下，三天時間讓我慢慢了解了投資模式，股市中的一些技術指標等等；也能看懂圖表和數據了，大致預測下大盤走勢，嘿嘿，當時感覺可興奮了！每日老交易員的大盤分析也是個學習的重要環節，我可以根據他們的`思維去觀察大盤，觀察他們分析的依據；同時，思考自己的。

隨著時間的過去，我從金融投資的一無所知，逐漸開始了解它，它在我面前也逐漸褪去了神秘的面紗。實踐也讓我真正認識到沒有專業知識為基礎，貿然接觸一個全新行業很困難，自己要比別人付出，但收獲卻不見得會多。一個與我一起參加實習的金融專業的同學，她就很厲害啊，不管是在大盤分析還是在實際操作中。她的分析一點不比那些老交易員差，甚至還更有條理性。哎，可真謂「隔行如隔山啊」！後來，老交易員也要求我做股評，自己感覺可緊張了。雖然自己接觸這個行業有段時間了，但實在太短了，不可能做出那麼專業的評論，哎，也只好腆著這張老臉說了，管它對與錯呢，照我的思路說完就行了。嘿嘿！

或許任何事都是三天的新鮮吧！後來的日子可難受，每日盯著大盤看，好辛苦啊！每日跳動的k線舞動著絢麗的舞姿在你的眼前晃動四個小時，晃動得人真是難受啊！每天下班總是想睡覺，頭昏沉沉的，自習也不想上了；估計這個月下來自己又近視了好幾十度吧！

雖然有那麼多的辛勞，但是實習結束了，自己心裡還是很開心的，縱然一分錢沒掙！首先，自己了解了投資的基本方法，懂得了利用股市中的一些技術指標分析股市的走勢，也勉強算科班出身了吧，雖算不上「正規部隊」。或許，將來某天我想炒股了，就可以少走點彎路了。這個月的實踐鍛煉，是我接觸社會、了解社會的第一步，是我尋找差距，進一步認識自我的良機。這次實踐雖非對口專業，但是增加了我對金融行業的了解，為我今後踏入社會打下了良好的基礎。再次，此次實習讓我接觸了其他專業的同學，拓寬了自己的交際面，結交了新的朋友。我會很珍惜這些無形的寶貴財產的。在此，感謝公司提供如此一個實習機會，讓我有機會去了解金融行業；感謝公司所有成員對我此行的大力支持和幫助。

通過這次的實習，除了讓我對農業銀行的基本業務有了一定了解，能進行基本操作外，我覺得自己在其他方面的收獲也是挺大的。作為一名一直生活在單純的大學校園的我，這次的畢業實習無疑成為了我踏入社會前的一個平台，為我今後踏入社會奠定了基礎。首先，我覺得學校和單位很大的一個不同點就是進入社會以後必須要有很強的責任心。在工作崗位上，我們必須要有強烈的責任感，必須要對自己的崗位負責，要對自己辦理的業務負責。

如果沒有完成當天應該完成的工作，那職員就必須得加班；如果是不小心弄錯了錢款，而又無法追回的話，那就必須由經辦人自己負責賠償。

其次，我覺得工作後每個人都必須要堅守自己的職業道德和努力提高自己的職業素養，正所謂做一行就要懂一行的行規。在這一點上我從實習單位同事那裡深有體會。比如，有的業務辦理需要身份證件，雖然客戶可能是自己認識的人，他們也會要求對方出示證件，而當對方有所微詞時，他們也總是耐心的去解釋為什麼必須得這么做。

在銀行職員的工作態度問題尤為重要，比如：在對待客戶的態度，首先是要用敬語，如「您好，請簽字，請慢走」；其次與客戶傳遞資料時必須起立並且雙手接送，最後對於客戶的一些問題和咨詢必須要耐心的解答。

這使我認識到在真正的工作當中要求的是我們嚴謹和細致的工作態度，這樣才能在自己的崗位上有所發展。

最後，我覺得到了實際工作中以後，學歷雖然很重要，但個人的業務能力和交際能力更為重要。任何工作，做得時間久了是誰都會做的，在實際工作中動手能力更重要。實習過程里使我深深體會到，如果將我們在大學里所學的知識與的實踐結合在一起，使我們具備較強的處理基本實務的能力與比較系統的專業知識，這才是我們實習的真正目的。

金融類的實習總結5

作為一名對外經濟貿易大學金融學專業二年級的學生，在過去的一年中我通過對《貨幣銀行學》、《金融市場學》等學科基礎課程的學習對商業銀行的體制，運營機制有了初步的了解。但是在學習中，我也認識到所學習的基本上是西方發達國家的理論知識，與中國現階段銀行的實際情況有一定的不同。因此，在人民幣業務即將全面放開，銀監會的獨立設置與巴塞爾新資本協議簽定的背景下，我認為十分有必要到中國的商業銀行去實習，了解一下中國商業銀行的發展現狀，同時也有利於下一階段專業課的學習。華夏銀行，作為一家92年成立的國有控股的股份制商業銀行，既保留了國有銀行的性質，又具有股份制銀行的朝氣與活力。所以，我很榮幸能到華夏銀行玉林支行實習，獲得了一次寶貴的鍛煉機會。

信貸部是我實習的主要部門，粗略的學習了解以下四個主要業務：貸款業務，銀行承兌票據業務，銀行承兌票據貼現業務與保涵業務。

由於中國商業銀行的利潤主要仍為存貸利差。因此，信貸部在銀行起著重要作用，來自上級分行的內部與央行的外部監管十分嚴格。當企業申請信貸業務時，銀行先對該企業進行信用評級同時根據信貸的具體額度上報相應級別的分行、支行或者總行。再由其信貸審核部門批復最高信貸額度，即受信。最後銀行根據上級回復再結合實際情況給予業相應的貸款。而每一筆業務都會通過商業銀行信貸系統上報到央行的資料庫中，既便於上級的復核，也使其他銀行能了解該企業的信貸情況，資源共享。對於信貸的監管主要好處：

1、加強了對銀行信貸的控制，減小了風險。信貸的額度越大，所需審核單位的級別越高。也就減少了違規貸款的可能，也方便銀行進行行業間的信貸調控。

2、加強了商業銀行間的信息溝通。因為每一個企業在申請信貸業務的時候，央行就強制給其規定了唯一的貸款號碼。而根據該號碼，企業的詳實資料和每一筆信貸業務都被記錄在央行的資料庫內，任何商業銀行可以通過客戶提供的號碼與密碼隨時查詢其信用信息，避免了企業重復貸款。

3、利於央行對過熱或過冷行業的政策調控。例如最近鋼材，水泥或者電解鋁行業的過熱，使得央行緊縮相關行業的信貸。所以各個商業銀行的在面對該行業企業信貸時，就不會重視企業的信用評級，而著重考慮中央政策，慎重貸款，抑制行業過熱。

4、加強了對貸款回收的力度。通過實行貸款的五級分類加強了監管，把信貸的情況具體分析量化，減小了道德風險，避免了呆、壞帳的產生。但是，我國商業銀行的不成熟也是顯而易見的話：暑假是一段漫長的時光，除了休息之外我們是否也應該嘗試著走入生活？

（1）銀行收入單一，以存貸利差為主，使得利潤空間縮小。目前，國外的成熟銀行經營業務極為廣泛，其中表外業務，中間業務所佔比重逐步增加，甚至成為收入的主要，這樣也減少了資產負債變動，縮小了營運風險。導致我國現狀的直接原因是相關的法規嚴格禁止商業銀行從事其他業務。也就形成了我國現在的「分業管理，分業經營」。收入的單一，使得銀行的利潤化行為的依靠減少成本。對於商業銀行，主要一方面是減少員工數目。以華夏銀行玉林支行為例，信貸部只有4名員工，相對我後來實習的中國銀行某一支行而言業務量雖然只是其二分之一，而是人數是四分之一。這也從另一個側面反映了四大國有商業銀行極有必要「精兵簡政」。另一方面，就是整合營業網點。據不完全統計，中國銀行成都支行在上半年已經撤消了一個支行和4個分理處。因此，目前銀行在增加利潤方面手段還是比較單一。

（2）中小企業難以獲得信貸。中小企業由於自身的抗風險能力弱，銀行評定的信用額度極小，或者基本得不到貸款。盡管二板市場的推出在一定程度上緩解了那些具有高增長潛質的中小企業融資難的處境，但是眾多不具有上述特點或是急需融通短期資金的中小企業目前還是希望於銀行的貸款。現在，銀行為此推出了保理服務，針對那些持有大型企業開出的本票的中小企業提供貼現服務。但是，大型企業以手續復雜而不願意配合，使得保理業務難以實施。而從銀行角度而言，信貸業務主要以大中型企業為住，使的利潤單一，不便於銀行的利潤多元化。

（3）銀行貸款評級主觀因素比重較大，受信額度公式計算變數少，忽視了大量其他影響企業還貸能力的因素。銀行的信貸評級的標准和公式目前沒有統一，各家銀行之間有不同。以華夏銀行為例，在信用評級的管理者部分就是全憑業務的經辦人主觀打分，沒有客觀依據。計算信貸額度的公式也主要是粗略的企業資產，負債和上期收益三個變數。因此在實際操作中，普遍反映用處不大，的是依靠主管者的自己定奪，而目前銀監會的作用是提供建議、銀行監會還是以上級銀行和央行為主。這樣就有可能出現企業按期不能還貸的情況。隨後，我又在銀行的客戶服務部門實習。

給我感觸最深的就是銀行對個人住房按揭貸款的控制管理與央行對結算賬戶現金提存的嚴格管制。個人住房貸款在銀行個人信貸業務中佔有極大比例。華夏銀行目前是和藍光房地產集團結成貿易夥伴，為藍光集團的客戶提供貸款，而藍光集團與銀行簽定回購協議，交納保證金並在客戶無能力償貸時，履行購回其住房的義務。這樣，銀行的貸款刺激房地產商的業務開展，而回購協議又極大的降低了銀行的經營風險。但是，在近期炒房現象逐漸引起銀行的注意。他們通常以自己或親友的名義通過個人住房按揭貸款大量購買住宅樓。甚至出現了三位客戶買斷整個樓盤的現象。目前看來這樣的炒房團體或個人通常是可以按時還貸，加上回購協議的簽訂使得銀行方面基本沒有經營風險。但是他們一旦看到房價上漲就立刻清償所有貸款以獲得產權並立刻售出獲利。由於炒房者貸款期限極短，銀行所獲的貸款利息極少甚至難以收回貸款成本。因此，目前各家銀行對此項業務審查較為嚴格，對外地戶口而在成都居住時間較短的客戶基本不辦理此項業務。

央行從去年起出台新規定：結算賬戶的提現只能通過其下的基本賬戶，而且金額超過五萬元的還要上報央行批准。因為儲蓄賬戶不能轉賬，而結算賬戶又被嚴格管制。當然針對個人和企業的特殊要求，在結算賬戶下又令設臨時和特殊賬戶，但開戶條件較高，還有時間限制。

國家對銀行賬戶細化管理直接目的是加強了對現金的監管，最終目的是打擊偷稅漏稅的犯罪活動。因為每一筆資金只能在銀行賬戶間流動而難以擅自變現提出，而資金的流動又是有詳實的記錄。所以監管部門，稅務機關就能及時掌握企業間的資金和流向，同時對大額資金可以進行重點檢查其合法性，維護了金融市場的穩定。但是，在具體的實踐中，由於規則對五萬元以下款項沒有具體的規定，對提款的次數和總金額也沒有相關的法則法規，這樣就在理論上存在漏洞：利用螞蟻搬家的形式把大額款項化整為零，規避監管。

事實上這種做法已經存在，但是由於提款次數的增加使得手續復雜，目前銀行只為關系較為密切的客戶辦理。通過這次實習，我加深了對國有商業銀行的認識，初步了解現階段的主要任務，收獲很大，同時我也要感謝華夏銀行玉林支行的領導對我的支持與幫助。

⑥ 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛，除金融外，還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面，各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一，數據體量大（Volume），海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二，數據類型繁多（Variety），大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三，價值密度低（Value），大數據的體量巨大，但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四，處理速度快（Velocity），大數據要求快速處理，時效性強，要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段，大數據可以使業務決策具有前瞻性，讓企業戰略的制定過程更加理性化，實現生產資源優化分配，依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，降低庫存積壓的風險，從而獲取更高的利潤。
當前，大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面：
在銀行業的應用主要表現在兩個方面：一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為：一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情，通過構建更多元的量化因子，投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分，從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務，其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依靠大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用，一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據，整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能，以達到實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統，幫助擁有海量歷史數據，日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心，形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量高並發線上行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，並實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為；系統穩定運行，日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級，監測時效提升近3000倍，上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點，在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處，其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為，通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像，高效劃分人群，能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶，攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本，累計合作近500家社會金融機構，幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平台和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台，對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯，各自為戰問題突出，缺乏有效的整合協同。同時，行業應用缺乏整體性規劃，分散、臨時、應激等特點突出，信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題，一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。

⑦ 朋友圈分享的金融科技和金融大數據你了解多少

微信不僅是一個支付工具，它還是一個聊天工具，人們可以在微信上分享自己的生活。很多人就喜歡發朋友圈，向朋友展示自己的生活，以此來獲得他人艷羨的目光。有一位網友提出了這樣的問題，朋友圈分享的金融科技和金融大數據，你了解多少？

總結

所以說朋友圈分享的金融科技和金融大數據有可能是假的，最好不要信。就算這些金融知識是真的，你也可以去詢問一下這位朋友，如果這位朋友和你的關系並不是很親密，那麼就不要隨意的去進行投資。畢竟我們都隔著網路，並不知道背後到底是誰，是不是騙子。

⑧ 金融行業如何用大數據構建精準用戶畫像

用戶畫像的焦點工作就是為用戶打「標簽」，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最後將用戶的所有標簽綜合來看，就可以勾勒出該用戶的立體「畫像」了。

為了精準地描述用戶特徵，可以參考下面的思路，從用戶微觀畫像的建立→用戶畫像的標簽建模→用戶畫像的數據架構，我們由微觀到宏觀，逐層分析。

首先我們從微觀來看，如何給用戶的微觀畫像進行分級呢？如下圖所示

總原則：基於一級分類上述分類逐級進行細分。

第一分類：人口屬性、資產特徵、營銷特性、興趣愛好、購物愛好、需求特徵

市場上用戶畫像的方法很多，許多企業也提供用戶畫像服務，將用戶畫像提升到很有逼格一件事。金融企業是最早開始用戶畫像的行業，由於擁有豐富的數據，金融企業在進行用戶畫像時，對眾多緯度的數據無從下手，總是認為用戶畫像數據緯度越多越好，畫像數據越豐富越好，某些輸入的數據還設定了權重甚至建立了模型，搞的用戶畫像是一個巨大而復雜的工程。但是費力很大力氣進行了畫像之後，卻發現只剩下了用戶畫像，和業務相聚甚遠，沒有辦法直接支持業務運營，投入精力巨大但是回報微小，可以說是得不償失，無法向領導交代。

    事實上， 用戶畫像涉及數據的緯度需要業務場景結合 ，既要簡單干練又要和業務強相關，既要篩選便捷又要方便進一步操作。用戶畫像需要堅持三個原則，分別是人口屬性和信用信息為主，強相關信息為主，定性數據為主。下面就分別展開進行解釋和分析。

描述一個用戶的信息很多，信用信息是用戶畫像中重要的信息，信用信息是描述一個人在社會中的消費能力信息。任何企業進行用戶畫像的目的是尋找目標客戶，其必須是具有潛在消費能力的用戶。 信用信息可以直接證明客戶的消費能力，是用戶畫像中最重要和基礎的信息 。一句戲言，所有的信息都是信用信息就是這個道理。其包含消費者工作、收入、學歷、財產等信息。

我們需要介紹一下強相關信息和弱相關信息。 強相關信息就是同場景需求直接相關的信息，其可以是因果信息 ，也可以是相關程度很高的信息。

如果定義採用0到1作為相關系數取值范圍的化，0.6以上的相關系數就應該定義為強相關信息。例如在其他條件相同的前提下，35歲左右人的平均工資高於平均年齡為30歲的人，計算機專業畢業的學生平均工資高於哲學專業學生，從事金融行業工作的平均工資高於從事紡織行業的平均工資，上海的平均工資超過海南省平均工資。從這些信息可以看出來人的年齡、學歷、職業、地點對收入的影響較大，同收入高低是強相關關系。簡單的將，對信用信息影響較大的信息就是強相關信息，反之則是弱相關信息。

用戶其他的信息，例如用戶的身高、體重、姓名、星座等信息，很難從概率上分析出其對消費能力的影響，這些弱相關信息，這些信息就不應該放到用戶畫像中進行分析，對用戶的信用消費能力影響很小，不具有較大的商業價值。

用戶畫像和用戶分析時，需要考慮強相關信息，不要考慮弱相關信息，這是用戶畫像的一個原則。

例如可以將年齡段對客戶進行劃分，18歲-25歲定義為年輕人，25歲-35歲定義為中青年，36-45定義為中年人等。可以參考個人收入信息，將人群定義為高收入人群，中等收入人群，低收入人群。參考資產信息也可以將客戶定義為高、中、低級別。定性信息的類別和方式方法，金融可以從自身業務出發，沒有固定的模式。

將金融企業各類定量信息，集中在一起，對定性信息進行分類，並進行定性化，有利與對用戶進行篩選，快速定位目標客戶，是用戶畫像的另外一個原則。

下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。

什麼用戶 ：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。

以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。

什麼時間 ：時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。時間戳，為了標識用戶行為的時間點，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常採用精度到秒的時間戳即可。因為微秒的時間戳精度並不可靠。瀏覽器時間精度，准確度最多也只能到毫秒。時間長度，為了標識用戶在某一頁面的停留時間。

什麼地點 ：用戶接觸點，Touch Point。對於每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網址 + 內容。網址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯網頁面地址，或者某個產品的特定頁面。可以是PC上某電商網站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產品應用的特定畫面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。

內容 ：每個url網址（頁面/屏幕）中的內容。可以是單品的相關信息：類別、品牌、描述、屬性、網站信息等等。如，紅酒，長城，干紅，對於每個互聯網接觸點，其中網址決定了權重；內容決定了標簽。

註：接觸點可以是網址，也可以是某個產品的特定功能界面。如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區賣5元。 商品的售賣價值，不在於成本，更在於售賣地點。 標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現出了權重差異。這里的權重可以理解為用戶對於礦泉水的需求程度不同。即願意支付的價值不同。

標簽 權重

礦泉水 1 // 超市

礦泉水 3 // 火車

礦泉水 5 // 景區

類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網瀏覽紅酒信息，表現出對紅酒喜好度也是有差異的。這里的關注點是不同的網址，存在權重差異，權重模型的構建，需要根據各自的業務需求構建。

所以，網址本身表徵了用戶的標簽偏好權重。網址對應的內容體現了標簽信息。

什麼事 ：用戶行為類型，對於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏 等等。

不同的行為類型，對於接觸點的內容產生的標簽信息，具有不同的權重。如，購買權重計為5，瀏覽計為1

紅酒 1 // 瀏覽紅酒

紅酒 5 // 購買紅酒

綜合上述分析，用戶畫像的數據模型，可以概括為下面的公式： 用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網址+內容） ，某用戶因為在什麼時間、地點、做了什麼事。所以會打上**標簽。

如：用戶A，昨天在品尚紅酒網瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。

標簽： 紅酒，長城

時間： 因為是昨天的行為，假設衰減因子為：r=0.95

行為類型： 瀏覽行為記為權重1

地點： 品尚紅酒單品頁的網址子權重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7）

假設用戶對紅酒出於真的喜歡，才會去專業的紅酒網選購，而不再綜合商城選購。

則用戶偏好標簽是：紅酒，權重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用戶A：紅酒 0.665、長城 0.665。

上述模型權重值的選取只是舉例參考，具體的權重值需要根據業務需求二次建模，這里強調的是如何從整體思考，去構建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。

本文並未涉及具體演算法，更多的是闡述了一種分析思想，在計劃構建用戶畫像時，能夠給您提供一個系統性、框架性的思維指導。

核心在於對用戶接觸點的理解，接觸點內容直接決定了標簽信息。內容地址、行為類型、時間衰減，決定了權重模型是關鍵，權重值本身的二次建模則是水到渠成的進階。模型舉例偏重電商，但其實，可以根據產品的不同，重新定義接觸點。

比如影視產品，我看了一部電影《英雄本色》，可能產生的標簽是：周潤發 0.6、槍戰 0.5、港台 0.3。最後，接觸點本身並不一定有內容，也可以泛化理解為某種閾值，某個行為超過多少次，達到多長時間等。

比如游戲產品，典型接觸點可能會是，關鍵任務，關鍵指數（分數）等等。如，積分超過1萬分，則標記為鑽石級用戶。鑽石用戶 1.0。

百分點現已全面應用用戶畫像技術於推薦引擎中 ，在對某電商客戶，針對活動頁新訪客的應用中，依靠用戶畫像產生的個性化效果，對比熱銷榜，推薦效果有顯著提升：推薦欄點擊率提升27%， 訂單轉化率提升34%。

金融企業內部的信息分布在不同的系統中，一般情況下， 人口屬性信息主要集中在客戶關系管理系統 ， 信用信息主要集中在交易系統和產品系統之中 ，也集中在客戶關系管理系統中， 消費特徵主要集中在渠道和產品系統中 。

興趣愛好和社交信息需要從外部引入 ，例如客戶的行為軌跡可以代表其興趣愛好和品牌愛好，移動設備到位置信息可以提供較為准確的興趣愛好信息。社交信息，可以藉助於金融行業自身的文本挖掘能力進行採集和分析，也是可以藉助於廠商的技術能力在社交網站上直接獲得。社交信息往往是實時信息，商業價值較高，轉化率也較高，是大數據預測方面的主要信息來源。例如用戶在社交網站上提出羅馬哪裡好玩的問題，就代表用戶未來可能有出國旅遊的需求；如果客戶在對比兩款汽車的優良，客戶購買汽車的可能性就較大。金融企業可以及時介入，為客戶提供金融服務。

客戶畫像數據主要分為五類， 人口屬性、信用信息、消費特徵、興趣愛好、社交信息。 這些數據都分布在不同的信息系統，金融企業都上線了數據倉庫（DW），所有畫像相關的強相關信息都可以從數據倉庫裡面整理和集中，並且依據畫像商業需求，利用跑批作業，加工數據，生成用戶畫像的原始數據。

數據倉庫成為用戶畫像數據的主要處理工具，依據業務場景和畫像需求將原始數據進行分類、篩選、歸納、加工等，生成用戶畫像需要的原始數據。

用戶畫像的緯度信息不是越多越好，只需要找到這五大類畫像信息強相關信息，同業務場景強相關信息，同產品和目標客戶強相關信息即可。根本不存在360度的用戶畫像信息，也不存在豐富的信息可以完全了解客戶，另外數據的實效性也要重點考慮。

依據用戶畫像的原則，所有畫像信息應該是五大分類的強相關信息。強相關信息是指同業務場景強相關信息，可以幫助金融行業定位目標客戶，了解客戶潛在需求，開發需求產品。

只有強相關信息才能幫助金融企業有效結合業務需求，創造商業價值 。例如姓名、手機號、家庭地址就是能夠觸達客戶的強人口屬性信息，收入、學歷、職業、資產就是客戶信用信息的強相關信息。差旅人群、境外遊人群、汽車用戶、旅遊人群、母嬰人群就是消費特徵的強相關信息。攝影愛好者、游戲愛好者、健身愛好者、電影人群、戶外愛好者就是客戶興趣愛好的強相關信息。社交媒體上發表的旅遊需求，旅遊攻略，理財咨詢，汽車需求，房產需求等信息代表了用戶的內心需求，是社交信息場景應用的強相關信息。

金融企業內部信息較多，在用戶畫像階段不需要對所有信息都採用，只需要採用同業務場景和目標客戶強相關的信息即可，這樣有助於提高產品轉化率，降低投資回報率（ROI），有利於簡單找到業務應用場景，在數據變現過程中也容易實現。

千萬不要將用戶畫像工作搞的過於復雜，同業務場景關系不大， 這樣就讓很多金融企業特別是領導失去用戶畫像的興趣，看不到用戶畫像的商業，不願意在大數據領域投資。為企業帶來商業價值才是用戶畫像工作的主要動力和主要目的。

金融企業集中了所有信息之後，依據業務需求，對信息進行加工整理，需要對定量的信息進行定性，方便信息分類和篩選。這部分工作建議在數據倉庫進行，不建議在大數據管理平台（DMP）里進行加工。

定性信息進行定量分類是用戶畫像的一個重要工作環節，具有較高的業務場景要求，考驗用戶畫像商業需求的轉化。其主要目的是幫助企業將復雜數據簡單化，將交易數據定性進行歸類，並且融入商業分析的要求，對數據進行商業加工。例如可以將客戶按照年齡區間分為學生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生階段。源於各人生階段的金融服務需求不同，在尋找目標客戶時，可以通過人生階段進行目標客戶定位。企業可以利用客戶的收入、學歷、資產等情況將客戶分為低、中、高端客戶，並依據其金融服務需求，提供不同的金融服務。可以參考其金融消費記錄和資產信息，以及交易產品，購買的產品，將客戶消費特徵進行定性描述，區分出電商客戶，理財客戶，保險客戶，穩健投資客戶，激進投資客戶，餐飲客戶，旅遊客戶，高端客戶，公務員客戶等。利用外部的數據可以將定性客戶的興趣愛好，例如戶外愛好者，奢侈品愛好者，科技產品發燒友，攝影愛好者，高端汽車需求者等信息。

將定量信息歸納為定性信息，並依據業務需求進行標簽化 ，有助於金融企業找到目標客戶，並且了解客戶的潛在需求，為金融行業的產品找到目標客戶，進行精準營銷，降低營銷成本，提高產品轉化率。另外金融企業還可以依據客戶的消費特徵、興趣愛好、社交信息及時為客戶推薦產品，設計產品，優化產品流程。提高產品銷售的活躍率，幫助金融企業更好地為客戶設計產品。

利用數據進行畫像目的主要是為業務場景提供數據支持，包括尋找到產品的目標客戶和觸達客戶。金融企業自身的數據不足以了解客戶的消費特徵、興趣愛好、社交信息。

金融企業可以引入外部信息來豐富客戶畫像信息，例如引入銀聯和電商的信息來豐富消費特徵信息，引入移動大數據的位置信息來豐富客戶的興趣愛好信息，引入外部廠商的數據來豐富社交信息等。

外部信息的緯度較多，內容也很豐富，但是如何引入外部信息是一項具有挑戰的工作。外部信息在引入時需要考慮幾個問題，分別是外部數據的覆蓋率，如何和內部數據打通，和內部信息的匹配率，以及信息的相關程度，還有數據的鮮活度，這些都是引入外部信息的主要考慮緯度。外部數據魚龍混雜，數據的合規性也是金融企業在引入外部數據時的一個重要考慮， 敏感的信息例如手機號、家庭住址、身份證號在引入或匹配時都應該注意隱私問題 ， 基本的原則是不進行數據交換，可以進行數據匹配和驗證。

外部數據不會集中在某一家，需要金融企業花費大量時間進行尋找。外部數據和內部數據的打通是個很復雜的問題， 手機號／設備號／身份證號的MD5數值匹配是一種好的方法 ，不涉及隱私數據的交換，可以進行唯一匹配。依據行業內部的經驗，沒有一家企業外部數據可以滿足企業要求，外部數據的引入需要多方面數據。一般情況下，數據覆蓋率達到70%以上，就是一個非常高的覆蓋率。覆蓋率達到20%以上就可以進行商業應用了。

金融行業外部數據源較好合作方有 銀聯、芝麻信用、運營商、中航信、騰雲天下、騰訊、微博、前海徵信，各大電商平台等 。市場上數據提供商已經很多，並且數據質量都不錯，需要金融行業一家一家去挖掘，或者委託一個廠商代理引入也可以。獨立第三方幫助金融行業引入外部數據可以降低數據交易成本，同時也可以降低數據合規風險，是一個不錯的嘗試。另外各大城市和區域的大數據交易平台，也是一個較好的外部數據引入方式。

用戶畫像主要目的是讓金融企業挖掘已有的數據價值，利用數據畫像技術尋找到目標客戶和客戶的潛在需求，進行產品推銷和設計改良產品。

用戶畫像從業務場景出發，實現數據商業變現重要方式。 用戶畫像是數據思維運營過程中的一個重要閉環，幫助金融企業利用數據進行精細化運營和市場營銷，以及產品設計。用戶畫像就是一切以數據商業化運營為中心，以商業場景為主，幫助金融企業深度分析客戶，找到目標客戶。

DMP（大數據管理平台）在整個用戶畫像過程中起到了一個數據變現的作用。從技術角度來講，DMP將畫像數據進行標簽化，利用機器學習演算法來找到相似人群，同業務場景深度結合，篩選出具有價值的數據和客戶，定位目標客戶，觸達客戶，對營銷效果進行記錄和反饋。大數據管理平台DMP過去主要應用在廣告行業，在金融行業應用不多，未來會成為數據商業應用的主要平台。

DMP可以幫助信用卡公司篩選出未來一個月可能進行分期付款的客戶，電子產品重度購買客戶，篩選出金融理財客戶，篩選出高端客戶（在本行資產很少，但是在他行資產很多），篩選出保障險種，壽險，教育險，車險等客戶，篩選出穩健投資人，激進投資人，財富管理等方面等客戶，並且可以觸達這些客戶，提高產品轉化率，利用數據進行價值變現。DMP還可以了解客戶的消費習慣、興趣愛好、以及近期需求，為客戶定製金融產品和服務，進行跨界營銷。利用客戶的消費偏好，提高產品轉化率，提高用戶黏度。

DMP還作為引入外部數據的平台，將外部具有價值的數據引入到金融企業內部，補充用戶畫像數據，創建不同業務應用場景和商業需求，特別是移動大數據、電商數據、社交數據的應用，可以幫助金融企業來進行數據價值變現，讓用戶畫像離商業應用更加近一些，體現用戶畫像的商業價值。

用戶畫像的關鍵不是360度分析客戶，而是為企業帶來商業價值 ，離開了商業價值談用戶畫像就是耍流氓。金融企業用戶畫像項目出發點一定要從業務需求出發，從強相關數據出發，從業務場景應用出發。用戶畫像的本質就是深度分析客戶，掌握具有價值數據，找到目標客戶，按照客戶需求來定製產品，利用數據實現價值變現。

銀行具有豐富的交易數據、個人屬性數據、消費數據、信用數據和客戶數據，用戶畫像的需求較大。但是缺少社交信息和興趣愛好信息。

到銀行網點來辦業務的人年紀偏大，未來消費者主要在網上進行業務辦理。銀行接觸不到客戶，無法了解客戶需求，缺少觸達客戶的手段。分析客戶、了解客戶、找到目標客戶、為客戶設計其需要的產品，成了銀行進行用戶畫像的主要目的。銀行的主要業務需求集中在消費金融、財富管理、融資服務，用戶畫像要從這幾個角度出發，尋找目標客戶。

銀行的客戶數據很豐富，數據類型和總量較多，系統也很多。可以嚴格遵循用戶畫像的五大步驟。先利用數據倉庫進行數據集中，篩選出強相關信息，對定量信息定性化，生成DMP需要的數據。利用DMP進行基礎標簽和應用定製，結合業務場景需求，進行目標客戶篩選或對用戶進行深度分析。同時利用DMP引入外部數據，完善數據場景設計，提高目標客戶精準度。找到觸達客戶的方式，對客戶進行營銷，並對營銷效果進行反饋，衡量數據產品的商業價值。利用反饋數據來修正營銷活動和提高ROI。形成市場營銷的閉環，實現數據商業價值變現的閉環。另外DMP還可以深度分析客戶，依據客戶的消費特徵、興趣愛好、社交需求、信用信息來開發設計產品，為金融企業的產品開發提供數據支撐，並為產品銷售方式提供場景數據。

簡單介紹一些DMP可以做到的數據場景變現。

A 尋找分期客戶

利用發卡機構數據＋自身數據＋信用卡數據，發現信用卡消費超過其月收入的用戶，推薦其進行消費分期。

B 尋找高端資產客戶

利用發卡機構數據＋移動位置數據（別墅／高檔小區）＋物業費代扣數據＋銀行自身數據＋汽車型號數據，發現在銀行資產較少，在其他行資產較多的用戶，為其提供高端資產管理服務。

C 尋找理財客戶

利用自身數據（交易＋工資）＋移動端理財客戶端／電商活躍數據。發現客戶將工資／資產轉到外部，但是電商消費不活躍客戶，其互聯網理財可能性較大，可以為其提供理財服務，將資金留在本行。

D 尋找境外遊客戶

利用自身卡消費數據＋移動設備位置信息＋社交好境外強相關數據（攻略，航線，景點，費用），尋找境外遊客戶為其提供金融服務。

E 尋找貸款客戶

利用自身數據（人口屬性＋信用信息）＋移動設備位置信息＋社交購房／消費強相關信息，尋找即將購車／購房的目標客戶，為其提供金融服務（抵押貸款／消費貸款）。

來源: 錢塘大數據二次整理，TalkingData的鮑忠鐵原文出處，

⑨ 金融服務領域的大數據：即時分析

近年來，「大數據」這個術語似乎比其他IT術語都更加流行。這不僅是術語的傳播，而且還有廣泛的應用，並且很多公司似乎都想趕上創新的列車。無論人們稱之為「大數據」、「數據科學」、「工業4.0」或任何其他誘人的術語，人們談論的都是一樣的事物：數據。

目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那麼他們其實採用的就是大數據。

這5個V是：數量、速度、種類、准確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。

大數據並不是每個商業等式的答案。但是，並非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫伺服器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。

金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數並不高。事實上，由於IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。

企業需要通過利用大數據並將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：

業務運營與戰略 在普華永道公司於2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基於分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，並提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平台，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，並將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，並將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。

風險管理 信用評分平台是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用於建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，並提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標准。

信息技術 近年來，由於大量的網路犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐並防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網路攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地採取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建並行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。 企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。

如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那麼相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限於金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：

(1)無可爭議的答案：客戶細分 分析可以提供基於年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定製需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。

(2)無可置疑的答案：定價策略 除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，並建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。

(3)無可爭議的答案：金融包容性 正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。 但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助於他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。

(4)無可置疑的答案：數據治理 使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，並解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，並更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。

大數據的指導原則無處不在，但這並不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決於分析的執行深度。並非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，並與他們的業務能力、人員技能和企業願景保持一致。

當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：

•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試

•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化

•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力

數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。

本網站內容原作者如不願意在本網站刊登內容，請及時通知本站，予以刪除。發布者：rango，轉轉請註明出處： https://dataworkers.cn