大數據金融服務企業

① 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。

② 中國有哪些金融大數據公司你知道哪些

金融大數據公司有很多，因為監管部門有牽頭組織的，然後還有這些互聯網平台他們自己成立的，還有那些專門為企業服務的那麼不同的類型，當然就有不同的機構了呀。像我們非常熟知的京東金融螞蟻金服，他就是互聯網電商平台旗下的金融科技公司。

電商平台給的比較明顯的螞蟻金服，我們京東金融我們平常使用的這個京東白條都價格範圍，還有網路的度小滿金融，它本身也是互聯網巨頭牽頭的這個金融大數據公司。本身也肩負著投資的這個平台功能，因為他們也可以叫做互聯網金融平台，大數據是他們自己的金融平台，是對我們的兩者並不沖突。

③ 大數據金融-第一章 大數據金融概論

1.大數據與小數據

2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面

（2） 技術方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數據的特徵

多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。

時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。

4.大數據與傳統數據的區別

5.大數據的產生背景

1.按照大數據結構分類

2. 按照大數據獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業大數據的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數據來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關系管理

4. 企業運營管理

5. 數據商業化

0. 數據來源

2. 付款定價

3. 研發

4. 新的商業模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。

1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。

2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。

3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。

6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。

企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。

④ 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。

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⑤ 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。