⑴ 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
⑵ 大數據金融存在哪些問題
法律分析：大數據金融存在的問題：
1、大數據對個人信息的大量獲取導致了隱私和安全問題。
2、大數據技術不能代替人類價值判斷和邏輯思考。
3、基於大數據開發的金融產品和交易工具對金融監管提出挑戰。
法律依據：《中華人民共和國商業銀行法》 第四條 商業銀行以安全性、流動性、效益性為經營原則，實行自主經營，自擔風險，自負盈虧，自我約束。商業銀行依法開展業務，不受任何單位和個人的干涉。商業銀行以其全部法人財產獨立承擔民事責任。
⑶ 大數據怎樣影響著金融業
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。
三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。
應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？
盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。
（一）推進金融服務與社交網路的融合
我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。
（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系
當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力
首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。
（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室
可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。
（五）加強風險管控，確保大數據安全。
大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。
⑷ 大數據金融存在的問題
一、大數據的定義分析：從生產來看，不需要特別的採集過程，因為監管要求、業務邏輯或者技術便利，具有「自生產」特徵，比如搜索數據、交易數據等;從存-儲來看，相對於傳統資料庫的數據規模，量變引起質變，需要新的資料庫技術來支持存-儲和訪問;從使用來看，分析方法從基於概率論的抽樣理論過渡到人工智慧、統計學習等講求高維、高效率分析技術。從行業細分角度，大數據金融業主要有大數據銀行金融和大數據證券金融，分別和銀行業務、證券業務相關。當然，保險業天然就和大數據相關。信用卡自動授信是典型的大數據銀行金融。從銀行角度是否應該對申請者授信、發授多少信用額度，是個重要問題。傳統方式是人工審核申請資料，然後根據大致的檔位發放額度或拒絕申請。但是當銀行積累了足夠多的用卡客戶數據，可以把是否違約，違約概率，有效使用額度等指標作為被評價對象，然後調用與此相關的各種客戶信息建立統計模型，自動計算授信結果。機器人投資是大數據證券金融的代表形式，股票價格波動受各種因素影響，傳統的投資方式一般人工收集信息，手動交易。機器人投資可以建立多因素模型，自動選擇股票或尋找交易時機，在適廳春當的風控模型下建立機器人投資雲交易模式。再如，連接銀行和證券的大數據不良資產評估。2005年，某國有不良資產管理公司開始嘗試在海量數據基礎上進行不良資產評估。原本銀行信貸資產的評估都是基於會計模型，但是不良資產茄爛基本沒扮納耐有會計特徵，很難用傳統方法評估。因此，收集已處置資產和待處置資產樣本進行對比，建立數據挖掘模型，可以方便評估待處置資產的價格。二、大數據金融的定義分析：金融業積累的大數據就是金融大數據，根據銀行金融和證券金融本身的不同，這些數據也分成銀行金融大數據和證券金融大數據。積累數據過程中，產生了數據採集、存-儲、使用的相關工作和企業，這樣就完成了金融大數據的產業鏈，但總體依然是信息技術產業鏈。目前，大數據服務平台的運營模式可以分為以阿-里小額信貸為代表的平台模式和京-東、蘇-寧為代表的供應鏈金融模式。阿-里小貸以「封閉流程+大數據」的方式開展金融服務，憑借電子化系統對貸款人的信用狀況進行核定，發放無抵押的信用貸款及應收賬款抵押貸款，單筆金額在5萬元以內，與銀行的信貸形成了非常好的互補。**金融目前只統計、使用自己的數據，並且會對數據進行真偽性識別、虛假信息判斷。**金融通過其龐大的雲計算能力及數十位優秀建模團隊的多種模型，為**集團的商戶、店主時時計算其信用額度及其應收賬款數量，依託電商平台、支付寶和阿-里雲，實現客戶、資金和信息的封閉運行，一方面有效降低了風險因素，同時真正的做到了一分鍾放貸。京-東商城、蘇-寧的供應鏈金融模式是以電商作為核心企業，以未來收益的現金流作為擔保，獲得銀行授信，為供貨商提供貸款。大數據能夠通過海量數據的核查和評定，增加風險的可控性和管理力度，及時發現並解決可能出現的風險點，對於風險發生的規律性有精準的把握，將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析需求。雖然銀行有很多支付流水數據，但是各部門不交叉，數據無法整合，大數據金融的模式促使銀行開始對沉積的數據進行有效利用。大數據將推動金融機構創新品牌和服務，做到精細化服務，對客戶進行個性定製，利用數據開發新的預測和分析模型，實現對客戶消費模式的分析以提高客戶的轉化率。大數據金融模式廣泛應用於電商平台，以對平台用戶和供應商進行貸款融資，從中獲得貸款利息以及流暢的供應鏈所帶來的企業收益。隨著大數據金融的完善，企業將更加註重用戶個人的體驗，進行個性化金融產品的設計。未來，大數據金融企業之間的競爭將存在於對數據的採集范圍、數據真偽性的鑒別以及數據分析和個性化服務等方面。
⑸ 金融大數據應用面臨哪些風險
1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。
⑹ 什麼是大數據金融
大數據金融是通過大數據技術搜集客戶交易信息、網路社區交流行為、資金流走向等數據，大數據金融了解客戶的消費習慣，從而針對不同的客戶投放不同的營銷和廣告或分析客戶的信用狀況。由於大數據金融數據是根據客戶自身行為而搜集，大數據金融客觀真實，因此，大數據金融針對客戶制定的營銷方案和偏好推薦也能做到精準化。
大數據金融的特點如下：
1、影響大。由於互聯網加快了數據的傳播，而金融大數據又屬於個人核心隱私材料。在我國互聯網金融發展現狀下，信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套。互聯網金融單位的違約成本較低，容易引發多種金融風險問題，造成群體性事件；
2、數量多。互聯網金融大數據是獲取的個人的金融行為數據，而這是屬於個人數據中非常高頻使用的部分。國內互聯網金融服務企業獲取的互金大數據已經達到數百PB，而且還在不斷高速增長中；
3、速度快。互聯網金融業務主要信息由系統處理，操作流程完全標准化，業務處理速度更快。在用戶畫像和信用資料庫等金融大數據的支持下，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，一筆業務從申請到完成只需要幾秒鍾。
法律依據：《中華人民共和國數據安全法》第五條
中央國家安全領導機構負責國家數據安全工作的決策和議事協調，研究制定、指導實施國家數據安全戰略和有關重大方針政策，統籌協調國家數據安全的重大事項和重要工作，建立國家數據安全工作協調機制。
⑺ 金融領域7大數據科學案例
金融領域7大數據科學案例
1 金融領域有哪些典型數據問題？
2 金融領域應用那些數據科學方法？
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。
自動化風險管理管理客戶數據預測分析實時分析欺詐識別消費者分析演算法交易深度個性化和定製結論自動化風險管理
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。
⑻ 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。
⑼ 金融大數據是什麼
金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。