⑴ 有一個群買了大數據讓大家投資利息很高有風險嗎
有一個群買了大數據讓大家投資利息很高有風險。因為通過微信群、朋友圈向你推薦「高回報」投資項目，鼓吹「致富機會」，其實背後隱藏著危險的騙局。已經有很多受騙者報警處理了。
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 大數據有什麼風險
當大數據充斥各種場合，從馬雲到釋昭慧都侃侃而談，你還能不懂什麼是大數據嗎？你也許已經聽過無數的大數據神話，但對於大數據仍停留在一知半解階段，公子義為整理為梳理什麼才是真正的大數據。
大數據是什麼？
大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。但大數據現在不只是資料處理工具，更是一種企業思維和商業模式，因為資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件就位，方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，甚至是破舊立新，開創從所未見的商業模式。
一般而言，大數據的定義是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多樣性），但也有人另外加上Veracity（真實性）和Value（價值）兩個V。但其實不論是幾V，大數據的資料特質和傳統資料最大的不同是，資料來源多元、種類繁多，大多是非結構化資料，而且更新速度非常快，導致資料量大增。而要用大數據創造價值，不得不注意數據的真實性。
為什麼需要大數據？
因為當從人到機器都已經被數據解構，數據不僅僅是歐巴馬口中的石油或是黃金，它更是血液，貫穿每個人一生中每個生命階段。這並非危言聳聽，更不是科幻電影，而是正在逐步成真的現實。
大數據的應用廣泛
對企業而言，大數據可望提升服務質量、增加管理效率、幫助決策和創造商業模式；對一般民眾而言，大數據是另一個自我，它可能比本人更了解本人，為你預先解決每個未知，當一切都開始數據化，你能夠不需要數據嗎？
大數據一定要很大嗎？
雖然大數據的狹義定義是，資料量要在100TB到PB之間，但其實絕大多數的企業，都不符合這個標准，大企業如eBay、亞馬遜或AT&T或許符合大數據的標准。但其實資料量只是大數據的其中一個面向，大數據揭示的是一種「資料經濟」的精神，而非只是「大」。
「大，是大數據中最無趣的部分。」公子義認為，企業真正要尋找的是非傳統的、而且未曾被挖掘過的資料，並且從這些資料中去提煉出價值，這才是對大數據應有的正確認知，而非只是執著於資料大小，只要能從看似毫無意義的數據礦坑中挖掘出金礦，有誰會在意那座礦坑原本是大得像座山還是小得像狗屋呢？和沛科技創辦人翟本喬就指出，大數據這個名字容易讓人誤導，因為真正重要的其實是大智慧。大數據不只是說資料量有多大，速度快和資料量大都可以用技術輕易解決，但種類（Variety）比較需要智慧。
沒有大數據就不能用大數據嗎？
非也，建置大數據架構與環境的確所費不貲，一般中小企業通常無法輕易投入巨額成本，但大數據時代的精神在於如何妥善利用既有或非傳統資料，從中挖掘出新商機，因此即使是中小企業甚或者是新創企業，都能在大數據時代用「大數據」。
數據應該如何建立？
就技術面來說，現在有許多業者開始提供建置成本較低的大數據處理工具和雲端系統，有些甚至跟App一樣，只要根據自身需求挑選需要購買的功能即可，例如科智提供的工業化數據管理工具即為一例。另一方面，很多時候中小企業其實不需要建設大數據系統。公子義認為，在絕大多數情況下，大數據項目其實不需要建置Hadoop系統，先用小量資料去驗證一個概念，是否能將資料轉換成商業機會，再來決定要不要建置大數據的作業環境。
大數據領域權威麥爾苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大數據》一書中便提及，大公司有巨量資料的規模優勢，但小公司有成本及創新上的優勢，小公司因為速度夠快、靈活度高，就算維持小規模，還是能夠蓬勃發展。
要怎麼開始進行大數據項目？
第一步設置專門統籌大數據項目的部門和職銜， 而且層級越高越好，企業領導人必須足夠正視大數據的力量，才能帶動整個組織重視數據的文化。Etu負責人蔣居裕便指出，大數據其實是管理問題，而非技術問題，缺少跨部門協作，大數據項目很難有個美好的開始。
第二步，切勿陷入大數據迷思，與其急著想用數據變現，不如先回頭看看自己企業內部的問題為何，先定義問題，再試圖用數據找解方。 阿里巴巴集團副總裁車品覺建議，與其整天想著大數據，不如先整頓自己企業內部的數據，很多時候光是企業內部的數據就問題叢生，不同部門之間的數據無法兼容，「整個數據在一個中小企業裡面也是四分五裂，在這個地方沒做好的情況下，居然說你想用大數據，其實是有點難以理解。」
大數據從哪來？
任何地方。隨著物聯網興起，任何以前不可能產生資料的東西或地方都可能「資料化」。公子義認為大數據的發展可以分成三階段，正說明了大數據的來源多樣化：.com時期、社群網路時期和物聯網時期。早在2000年初網路熱潮興起，人們就已經開始研究log資料，搜集使用者的cookie和搜尋行為等。而社群網路如Facebook或Twitter將人們的互動關系數據化，這些社群數據創造了大量的商業價值。而第三階段物聯網時期，可能是最有趣的階段，無論是機器還是人都開始被數據解構，數據可能來自手錶、鞋墊甚至皮帶，這些物聯網數據將是接下來重要的數據分析對象。
大數據有什麼風險？
傳統商業分析會有的風險，大數據也都會有，這並非大數據才有的問題，「個資安全問題」一直都存在，只是隨著資料來源越來越多且資料量越來越大，資安問題更顯迫切罷了。市場研究機構Gartner研究副總裁布萊恩（Brian Prentice）指出，大數據本身並沒有資安問題，問題在企業應用資料的方式，Gartner預測2018年，企業違反商業倫理的案件中，有近50％都來自不當的大數據應用。
另一值得關切的是大數據可能帶來的「資料獨裁問題」，根據大數據領域權威麥爾苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）的說法，資料獨裁指的是任由資料來管控我們，盲目受到分析結果的制約，導致濫用或誤用資料。例如根據數據分析將人群分類，其實有可能會把個體給標簽化，甚至污名化某些族群，想像未來若我們用數據預先打擊犯罪，那會是什麼情景？
⑷ 大數據對投資管理的影響
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。
⑸ 大數據銀行理財的作用及意義
大數據銀行理財是一種新型的投資服務，它利用大數據分析技術對銀行客戶的投資組合進行精準分析和管理，幫助客戶建立更精確的投資組合，了解客戶的財務狀況，分析客戶的投資風格，推薦最佳的投資策略，從而實現最佳的投資收益。
大數據銀行理財的作用和意義在於：
1、幫助客戶更好地把握投資機會：利用大數據分析技術，可以更好的幫助客戶把握投資機會，實現更佳的投資收益。
2、提高客戶的投資風險管理水平：通過分析客戶的投資風格，推薦客戶最佳的投資策略，極大的提高客戶的投資風險管理水平，避免客戶出現投資失敗的情況。
3、提升客戶的投資效率：大數據銀行理財的分析技術可以極大的提高客戶投資的效率，節省客戶的時間和精力，減少投資失誤，從而實現最佳的投資收益。
⑹ 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。
⑺ 如何利用大數據和人工智慧技術，提高股市投資的精準度和成功率
利用大數據和人工智慧技術，可以通過以下方式提高股市投資譽者納的精準度和成功率：
1. 數據分析：使用大數據技術，收集和分析股市嫌行數據，包括公司財務數據、市場數據和宏觀經濟數據等，以幫助投資者做出更明智的投資決策。
2. 機器學習：通過機慶沒器學習演算法，能夠對歷史股市數據進行分析和預測，以預測股市未來的趨勢和走勢，幫助投資者做出更准確的決策。
3. 情感分析：利用自然語言處理技術對社交媒體、新聞和公告等信息進行情感分析，以了解市場情緒和投資者情感，幫助投資者做出更明智的投資決策。
4. 特徵工程：通過特徵工程技術，提取和選擇與股市投資相關的特徵，以建立更准確的股市預測模型，提高投資的成功率。
5. 風險管理：利用大數據和人工智慧技術，對股市風險進行分析和管理，以減少投資者的風險和損失。
⑻ 如何利用機器學習和大數據分析來優化投資組合和風險管理策略
機器學戚扒習和大數據分析可以在投資組合和風險管理方面提供有價值的信息和洞見，以下是一些基本的步驟：
數據准備：獲取和整理數據，包括資產價格、財務指標、市場數據、宏觀經濟數據等。
特徵工程：從數據中提取有意義的特徵，如市場波動、行業變化、財務穩定性等，用於機器學習模型的訓練和預測。
模型選擇和訓練：根據投資組合和風險管理的需求，選擇合適的機器學習演算法，如回歸、分類、聚類等，利用歷史數據對模型進行訓練。
模型評估和優化：評估模型的表現，比較不同演算法和參數組合的效果，進行枯缺優化，以提高預測准確度和投資回報率。
風險管理：利用機器學習模型高敗昌預測風險和波動性，制定相應的風險管理策略，如對沖、分散投資等。
實時監控和調整：定期更新數據和模型，實時監控投資組合和風險管理策略的表現，及時調整和優化。
在以上步驟中，特徵工程和模型選擇和訓練是非常重要的，需要具備一定的數據科學和機器學習技能。此外，還需要一定的金融和投資知識，以確保模型的合理性和有效性。