理財產品大數據

⑴ 大數據在銀行業的應用與實踐

大數據在銀行業的應用

一、輿情分析

對於銀行來說，輿情分析包括：銀行的聲譽分析、品牌分析和客戶質量分析。它主要是通過分析網路社交媒體的評論，對於客戶的流失情況進行預警，還可以通過對新聞熱點的跟蹤以及政府報道的分析，為銀行提供個性化的分析場所。

二、客戶信用評級

銀行可以通過手機客戶申請信用卡的數據，分析客戶的信用程度，從而幫助業務人員做出相應的決策。

三、客戶與市場洞察

銀行可以通過跟蹤社交媒體的評論信息，利用各種非結構化數據，對客戶進行細分，改進客戶的流失情況。這是銀行對於市場的趨勢分析。

四、運營優化

銀行通過大數據平台對各種歷史數據進行保存和管理，同時可以對系統日誌進行維護、預測系統故障，從而提升系統的運營效率。

五、風險與欺詐分析

主要包括財務風險分析、貸款風險分析、各種反洗錢和欺詐調查和實時欺詐分析等內容。所謂財務風險分析是分析信用風險和市場風險產生的數據；貸款風險分析是從媒體或者社會公眾信息中提取企業客戶和潛在客戶的信息。提高對於風險的預測能力和預警能力；反洗錢與欺詐調查是提取犯罪記錄的信息；實時欺詐分析則是對大量的欺詐數據進行分析。

銀行數據架構規劃

隨著銀行業務的擴展，可以對數據進行架構規劃。大數據的數據架構規劃可以採用Hadoop技術，即通過與節後或數據進行關聯，進一步拓展對非結構化數據的處理。其數據源包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。半結構化數據和非結構化數據通過網路爬蟲的方式來搜集，再經過內容管理處理，將數據進行結構化處理，然後可以將內容管理處理得出的數據信息存放到基礎數據存儲中。這是基於HDFS存放的非結構化數據。

大數據為銀行創造的價值

當銀行客戶與銀行產生交易，會產生大量的數據，這些數據具有大量的業務價值，為銀行進行有針對性的營銷創造了機會。

在大部分的應用中，隨著數據量指數級的增長，特別是一些非結構化數據的快速增長，大量的數據導致分析時間增長，傳統的商業智能已經無法滿足需求，阻礙了業務的發展，以FineBI為代表的新型BI的涌現，無論在數據處理量和速度上都相比傳統BI有突破性的進步。

在很長的一段時間內，銀行的大部分業務是建立在客戶和銀行的交易過程中的，但是為了能更好地為客戶服務，光靠依賴這些數據是不夠的。隨著技術的進步，銀行可以通過很多途徑來搜集客戶的資料。從而進行有針對性的營銷。

隨著互聯網技術的發展，客戶可以通過電子渠道對銀行業務發表看法或者購買銀行產品。這些操作都是為增強對於客戶的了解，降低信息的不對稱性。

目前來說，在利率市場化的趨勢下，存款的穩定性降低，存貸款的利差收窄，數據分析已經逐漸成為銀行實現核心業務價值的重要手段。金融脫媒會導致大量客戶的流失和客戶忠誠度的降低。銀行作為「支付中介」的地位開始動搖，客戶對於銀行服務的要求越來越高。

在這種情況下，銀行需要通過大數據深入全名了解客戶的基本信息，提升業務運行的效率，逐步提高客戶的體驗。通過對大數據的加工以及挖掘，可能為銀行帶來極大的效益，特別是商業銀行。

對於銀行來說，風險管控和用戶營銷是未來最重要的兩個方向。而對客戶的信用評分是實現這兩個方向的重要條件之一。信用評分是根據申請人的申請信息和證明材料，幫助業務員作出決策，降低壞賬率。

比如：我們可以根據大數據的分析和查詢，有針對性地為客戶提供理財產品建議和提醒，同時通過對大數據的分析和挖掘，來評估客戶的信用風險和資金償還能力，降低了銀行的各種風險。

⑵ 關於大數據，證券公司的客戶服務可以這樣玩

對證券公司來說，開戶的股民就是他們的用戶，如何利用大數據來提供更好的用戶體驗，怎麼用，恐怕是很多證券公司都考慮的問題。正如周鴻禕在自述中說的，其實很多時候企業並不需要去搞那些驚天地的大創新，貼近用戶使用體驗、增加用戶好感的微創新可能更實用。

我就冒昧的嘗試著從一個股民的角度，提提證券公司可以怎麼利用大數據。數據的來源可以主要是客戶行為數據的分析。

第一，可以從客戶交易的數據中挖掘。

1、客戶交易過的

2、操作頻率高的

3、持有時間長的

4、客戶賺到錢的、賠了錢的

5、客戶放到自選股里的

     對於以上幾類情況，最簡單的就是將有關證券、行業的最新消息彈給用戶，提示閱讀。

     其次，完全可以藉助證券板塊的分類，對以上客戶交易的股票屬於相同、相關的板塊的股票，以小窗或通知的形式，在手機、網上交易終端上彈出給用戶，並標注說明「與您操作的某某股票同屬xx行業且具有較好投資前景的股票，為您精選了N只，請您笑納！」。 這個層次比較膚淺，稍深入一點，可以建立一個選股模型，在推薦的板塊和股票中，進一步從上市公司基本面分析、技術指標分析，精選個股推送給用戶。

       我們還可以進一步發揮下，對某用戶交易的數據再挖幾鏟子，可以對其歷史交易記錄再分析一下，結合具體股票的基本面、技術走勢和時間等要素，歸納出用戶成功率高的操作模式，為用戶提供他自己都沒有想到的投資策略。你說這夠貼心不？（當然，屢戰屢敗的用戶可能就真的無法總結出這百戰多勝的依據了，幸虧我還有過勝利記錄，雖然不多，嘿嘿）

       如果政策允許，完全可以在ta准備交易某證券時，提示：您的選擇太英明了，本公司今天已有x位用戶與您英雄所見略同，購買了此證券！或者，您真是有獨到見解，今日您是對此股票第一位鍾情者！讓ta可以換個角度考慮一下自己的交易是否合適。

第二、將客戶交易情況統計形成數據分析圖表，作為增值服務提供給股民。

       可以提供多種分析角度，供股民選擇。比如：從證券類型，大盤、中小板、創業板、債券、基金、理財產品等分類統計和顯示交易額及盈虧比例，讓股民明了自己究竟哪類證券做的成功；從時間角度，按月份、加上重要節假日，看看哪個月賺錢多，運氣旺；還可以從交易方式，按電腦軟體委託、手機下單、電話委託等。

        可以分析提供股民的投資愛好，比如：行業上熱衷煤炭、高科技、農林牧副漁等，形態上追漲、抄底等，操作上短平快、長期持有等，哪個方面收益大，哪個收益小。

第三、 （參考前一條）將提煉出來的成功率高的股民投資策略，轉成一個產品的形式 。

       根據其核心要素和特點，起個名字，比如：漲停板敢死隊策略、APEC藍選股策略等等，可以將這些策略產品放在公共平台上供其他人選擇使用或購買。當然，如果真的不錯，可以考慮收費哦。然後，給這些策略標註上，「已經有xxx位用戶選擇」的類似內容，讓客戶找到認同感。

       還可以從年齡上區分，劃分為「激進青春」、「沉穩歲月」、「從容暮年」等，供我們股民自己對號找適合的位置。

第四、非交易方面的增值服務。

1、交易地點的安全提醒。可以從發送交易的電腦IP地址、手機位置信息，獲取到客戶所在地理位置，與客戶基本信息中的地址（或經常交易的地址）比較，提醒客戶不在通常交易地點注意賬戶安全。（這個是模仿QQ登錄提醒的哦。哈哈）

2、順著第1點，如果客戶在外地，可以自動推送當地天氣預報、吃住推薦、小吃、旅遊景點等信息。哦，當地如果有營業網點，那也可以推給客戶，最好能為提供享受到某些待遇就更美啦。

3、好吧，我想了這么多了，剩下的大家自己開動起來拓展思路吧！嘿嘿。

  

⑶ 國內有哪些理財產品是利用大數據分析的，錢大人算不算

錢大人算的，錢大人是國內首家基於大數據量化投資針對二級市場的互聯網資產投資產品。目前，錢大人上主要的投資對象是股票

⑷ 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。

⑸ BAT的金融大數據到底是如何運作的

1、大數據徵信：在個人徵信領域，目前是金融行業面臨的最大問題。基於用戶在互聯網上的消費行為、社交行為、搜索行為等產生的海量數據，其價值並未被充分挖掘，個人徵信在大數據的採集和信息挖掘上面仍有很大的想像空間。阿里的芝麻信用在其中算是最會玩的。芝麻信用幾乎打通了用戶的身份特質，行為偏好，人脈關系，信用歷史，履約能力等各類信息。這恰恰是因為接入了電商、支付、社交等各類數據維度。

2、大數據風控：大數據風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用，相對於智能投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，大數據風控目前已經在業界逐步普及。目前，美國基本上都用三大徵信局的信息，最傳統的評分基本上都是用FICO來做的。各家平台會嘗試著用機器學習、神經網路等大數據處理方法。

國內市場對於大數據風控的嘗試還是比較積極。特別是大公司，可以將移動互聯網的行為和貸款申請人聯繫到一起展開大數據風控。網路在風控層面上的進展還是比較突出，網路安全每天要處理數十億網民搜索請求，保護數億用戶的終端安全，保護十萬網站的安全，因此積累了大量的數據。

一個很具體的案例就是，通過海量互聯網行為數據，比如監測相關設備ID在哪些借貸網站上進行注冊、同一設備是否下載多個借貸App，可以實時發現多頭貸款的徵兆，把風險控制到最低。

3、大數據消費金融：消費金融對大數據的依賴是天然形成的。比如說消費貸、工薪貸、學生貸，這些消費型的金融貸款很依賴對用戶的了解。所以必須對用戶畫像進行分析提煉，通過相關模型展開風險評估，並根據模型及數據從多維度為用戶描繪一個立體化的畫像。

網路金融的優勢在於，通過基於大數據和人工智慧技術為基礎的合作商戶管理平台，為合作商戶提供涵蓋營銷和金融服務的全面管理方案，降低獲客成本，解決細分行業的微小需求。一方面可以降低風險，另一方面也能提升金融的安全度。

在大數據消費金融的領域中，騰訊和阿里的優勢很大程度上是在渠道層面上的。正如前文所說的，阿里以電商-支付-信用為三級跳板，針對性很強支付寶接入消費金融產品之後會有較強的渠道作用。而在去年12月，騰訊的「微粒貸」已經接入到了微信支付當中。在消費金融的發展速度上，騰訊速度也不差。

4、大數據財富管理：財富管理是近些年來在我國金融服務業中出現的一個新業務。主要為客戶提供長期的投顧服務，實現客戶資產的優化配置。這方面業務在傳統金融機構中存在的比較多。不過因為技術能力不足，大數據財富管理在傳統金融機構中相對弱勢。

財富管理在互聯網公司的業務中也非常流行。螞蟻金服一開始最為簡單的財富管理方式就是余額寶，後來逐漸演化成經過大數據計算智能推薦給用戶的各種標准化的「寶寶」理財產品。網路金融相對來說更進一步，是依託「網路大腦」通過互聯網人工智慧、大數據分析等手段，精準識別和刻畫用戶，提供專業的「千人千面」的定製化財富管理服務。

金融大數據的孿生兄弟金融雲是地基，未來更具看點

大數據和雲計算永遠都是相伴相隨的一對孿生兄弟。金融大數據核心工作包括三方面，即獲取數據、建立模型、模型在實踐中優化、迭代。而對於金融大數據而言，金融雲才是它的地基。

打個不恰當的比方，前文中說大數據是煤礦，而金融雲其實就是礦井。礦井的安全行、可靠性決定了挖煤的效率和結果。

金融雲把底層技術很多問題都解決了。大量金融模型都是金融雲所引入的，如客戶模型、產品模型、賬務模型等。同時金融雲關注金融本身的嚴謹性和周密性、安全性的考慮。

2016年7月，「騰訊雲+未來」峰會上，騰訊雲和騰訊金融雲都已成為最重點部署的業務。同年9月，網路世界大會金融科技分論壇上，網路金融雲正式向業界開放。據時任網路金融研發負責人沈抖表示，網路金融雲將通過人工智慧、安全防護、智能獲客、大數據風控、IT系統、支付等六大技術能力給合作夥伴賦能。10月，阿里雲棲大會上，阿里金融雲負責人則是提出將會和生態合作夥伴、服務聯盟為金融行業量身定製推出雲增強服務。

大數據必須要跑在雲端，而金融大數據更需要和業內其他企業展開數據、支付、業務等一系列的合作。金融雲對可用性、安全性的要求嚴格，比如說對一個高度可控可信的雲安全體系而言，基礎環境安全、風控與審計、數據安全三者缺一不可。而金融雲在未來的競爭中將發揮越來越重要的作用。

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