智慧金融如何解決大數據

A. 大數據的內涵是什麼

中國發展門戶網訊 隨著新一代信息技術的迅猛發展和深入應用，數據的數量、規模不斷擴大，數據已日益成為土地、資本之後的又一種重要的生產要素，和各個國家和地區爭奪的重要資源，誰掌握數據的主動權和主導權，誰就能贏得未來。奧巴馬政府將數據定義為「未來的新石油」，認為一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有和控制將成為繼陸權、海權、空權之外的另一個國家核心權力。此後，一個全新的概念——大數據開始風靡全球。
大數據的概念與內涵
「大數據」的概念早已有之，1980年著名未來學家阿爾文攜攔•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數據熱情地贊頌為攜喚「第三次浪潮的華彩樂章」。但是直到近幾年,「大數據」才與「雲計算」、「物聯網」一道，成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。2008年，在谷歌成立10周年之際， 著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了「Big Data」的概念。2011年5 月，在「雲計算相遇大數據」 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 也拋出了Big Data概念。所以，很多人認為，2011年是大數據元年。
此後，諸多專家、機構從不同角度提出了對大數據理解。當然，由於大數據辯隱凱本身具有較強的抽象性，目前國際上尚沒有一個統一公認的定義。維基網路認為大數據是超過當前現有的資料庫系統或資料庫管理工具處理能力，處理時間超過客戶能容忍時間的大規模復雜數據集。全球排名第一的企業數據集成軟體商Informatica認為大數據包括海量數據和復雜數據類型，其規模超過傳統資料庫系統進行管理和處理的能力。亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。網路搜索的定義為："大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。互聯網周刊的定義為："大數據"的概念遠不止大量的數據（TB）和處理大量數據的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力。
綜合上述不同的定義，我們認為，大數據至少應包括以下兩個方面：一是數量巨大，二是無法使用傳統工具處理。因此，大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。它強調的不僅是數據的規模，更強調從海量數據中快速獲得有價值信息和知識的能力。
大數據4V特徵
一般認為，大數據主要具有以下四個方面的典型特徵：規模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價值性（Value）,即所謂的「4V」。
1．規模性。大數據的特徵首先就體現為「數量大」，存儲單位從過去的GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能終端等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。
2．多樣性。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。
3．高速性。與以往的檔案、廣播、報紙等傳統數據載體不同，大數據的交換和傳播是通過互聯網、雲計算等方式實現的，遠比傳統媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數據與海量數據的重要區別，除了大數據的數據規模更大以外，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
4.價值性。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
大數據六大發展趨勢
雖然大數據目前仍處在發展的起步階段，尚存在著諸多的困難與挑戰，但我們相信，隨著時間的推移，大數據未來的發展前景非常可觀。
1．數據將呈現指數級增長
近年來，隨著社交網路、移動互聯、電子商務、互聯網和雲計算的興起，音頻、視頻、圖像、日誌等各類數據正在以指數級增長。據有關資料顯示，2011年，全球數據規模為1.8ZB，可以填滿575億個32GB的iPad，這些iPad可以在中國修建兩座長城。到2020年，全球數據將達到40ZB，如果把它們全部存入藍光光碟，這些光碟和424艘尼米茲號航母重量相當。美國互聯網數據中心則指出,互聯網上的數據每年將增長50%,每兩年便將翻一番,目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
2．數據將成為最有價值的資源
在大數據時代，數據成為繼土地、勞動、資本之後的新要素，構成企業未來發展的核心競爭力。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。IBM執行總裁羅睿蘭認為指出,「數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素,最終數據將成為人類至關重要的自然資源。」隨著大數據應用的不斷發展，我們有理由相信大數據將成為機構和企業的重要資產和爭奪的焦點谷歌、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且將會繼續通過大數據來提升自己的競爭力。
3．大數據和傳統行業智能融合
通過對大數據收集、整理、分析、挖掘, 我們不僅可以發現城市治理難題，掌握經濟運行趨勢，還能夠驅動精確設計和精確生產模式，引領服務業的精確化和增值化，創造互動的創意產業新形態。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。網路、阿里、騰訊等通過對海量數據的掌握和分析,為用戶提供更加專業化和個性化的服務。在智慧城市建設不斷深入的情況下，大數據必將在智慧城市中發揮越來越重要的作用。由城市數字化到智慧城市，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術，大數據將成為智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧醫療、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，無不是大數據和傳統產業融合的重要領域。
4．數據將越來越開放
大數據是人類的共同資源、共同財富，數據開放共享是不可逆轉的歷史潮流。隨著各國政府和企業對開放數據帶來的社會效益和商業價值認識的不斷提升，全球必將很快掀起一股數據開放的熱潮。事實上，大數據的發展需要全世界、全人類的共同協作，變私有大數據為公共大數據，最終實現私有、企業自有、行業自有的全球性大數據整合，才不至形成一個個毫無價值的「數據孤島」。大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。目前，美歐等發達國家和地區的政府都在政府和公共事業上的數據做出了表率。中國政府也將一方面帶頭力促數據公開共享，另一方面，還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供豐富的數據來源和數據的應用。
5．大數據安全將日受重視
大數據在經濟社會中應用日益廣泛的同時，大數據的安全也必將受到更多的重視。大數據時代，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術最大限度地收集更多有用信息，對其感興趣的目標發起更加「精準的」攻擊。近年來，個人隱私、企業商業信息甚至是國家機密泄露事件時有發生。對此，美歐等發達國家紛紛制定完善了保護信息安全、防止隱私泄露等相關法律法規。可以預見，在不久的將來，其他國家也會迅速跟進，以更好地保障本國政府、企業乃至居民的數據安全。
6．大數據人才將備受歡迎
隨著大數據的不斷發展及其應用的日益廣泛，包括大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等在內的具有豐富經驗的數據分析人員將成為全社會稀缺的資源和各機構爭奪的人才。據著名國際咨詢公司Gartner預測，2015年全球大數據人才需求將達到440萬人，而人才市場僅能夠滿足需求的三分之一。麥肯錫公司則預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口為14萬—19萬人。有鑒於此，美國通過國家科學基金會，鼓勵研究性大學設立跨學科的學位項目，為培養下一代數據科學家和工程師做准備，並設立培訓基金支持對大學生進行相關技術培訓，召集各個學科的研究人員共同探討大數據如何改變教育和學習等。英國、澳大利亞、法國等國家也類似地對大數據人才的培養做出專項部署。IBM 等企業也開始全面推進與高校在大數據領域的合作，力圖培養企業發展需要的既懂業務知識又具分析技能的復合型數據人才。（武鋒：國家信息中心）

B. 大數據與人工智慧在金融行業的發展需要以什麼為基礎

AI產品化是大數據與人工智慧在金融領域發展的基礎。因為光有理念創新是不夠的，必須將大數據與人工智慧緊密的結合到一起，實現一加一大於2的效果，這樣才能為大數據和人工智慧進入金融領域並取得長遠發展打下堅實的基礎。以上是我的全部回復，希望能夠幫助到您，祝您生活愉快～

C. 工行副行長張文武：打造面向未來的智慧型金融生態體系

11月11日，工商銀行副行長張文武出席了「第十五屆21世紀亞洲金融年會」，並發表了題為《智能 科技 開放金融 打造面向未來的智慧型金融生態體系》的主題演講。

張文武表示，當前，金融 科技 已經成為提升我國 科技 自主創新能力、對外輻射能力、風險防控能力和建設「數字中國」的重要力量。與此同時，銀行經營面臨的政策環境、客戶需求、金融監管等也在發生深刻變化，為銀行業利用金融 科技 開展金融創新，推動金融服務開放，提供了新的機遇。

他認為，新機遇孕育新變化。圍繞日益增長的客消鉛鬧戶需求，商業銀行對內構建協同一體的智慧金融，對外拓展開放共享的智慧生態，推動銀行金融服務朝著「線上+線下」「業內+業外」「人工+智能」的方向演進。面向未來，銀行業要順勢而動，圍繞開放和創新兩個重點，深耕金融場景、提升服務效能，打造智慧型生態體系。

一是深激洞化數據治理，讓金融更具穿透性。 數據作為新型生產要素，將更大地激發銀行業全要素生產力。銀行要緊抓數據要素市場改革機遇，加強數據共享和技術合作，釋放數據資產潛能，做實、做活、做強數據資產。著眼於數據和 科技 雙輪驅動的基礎能力建設，工商銀行自主搭建了業內領先的大數據雲平台，創建集團數據要素市場，通過打造分布式融合數據智能平台，為金融發展注入「有廣度、有深度、有速度、有精度」的數據服務新活力。

二是構建開放生態，讓金融更具可得性。 堅持開放、合作、共贏的發展理念，銀行金融服務要「走出去」和「引進來」相結合，在清醒認知合作夥伴的基礎上，與 社會 各行各業合作共建場景，積極主動布局開放金融生態。工商銀行通過API開放平台把上千個標准化產品與服務，輸出開放給數千家合作夥伴，API開放能力、合作夥伴數量領跑業界；通過金融生態雲引入財資、教育、景區等諸多行業應用，與合作夥伴攜手為客戶提供「行業+金融」的綜合服務，生態雲租戶數量已經達到了3萬戶，初步構建了豐富、多元的工行雲生態。

三是布局智能 科技 ，讓金融更具智慧性。 智能 科技 布局是一個水平不斷提升、功能不斷完善的過程，將隨著金融市場環境變化、用戶需求的升級，新技術新產品不斷迭代而創新升級。銀行業必須持續加大技術創新力度，不斷提升金融 科技 的核心競爭力，激發經營發展的新活力。工商銀行打造了人工智慧、區塊鏈、物聯網、5G等一系列自主可控的新技術平台，超過700件專利授權領跑銀行同業。

四是創新智慧服務，讓金融更具普惠性。 金融 科技 作為踐行數字普惠金融的重要途徑，正在解決普惠金融發展面臨的成本較高、收益不足、效率與安全難兼得等拿罩問題，提升金融服務的覆蓋率、可得性和包容性。近年來，工商銀行按照黨中央、國務院決策部署，利用金融 科技 手段不斷提升對小微企業、大眾普惠、民營企業、脫貧攻堅等重點領域的金融服務能力。例如，打造手機銀行、客戶經理雲工作室等線上平台，創新融e借、數字信用卡等新型金融產品，構建「經營快貸」「e抵快貸」「e鏈快貸」三大普惠金融產品體系，推出「環球撮合薈」跨境撮合平台，初步構建了更為開放、普惠、共享的智慧金融服務新體系。

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D. 德州市政務大數據支撐能力明顯提升

改善政務服務、助力經濟發展、推進社會治理、服務宏觀決策……去年以來,市大數據局開展政務數據匯聚共享攻堅行動,深化數據「聚、通、用」,完善提升全市政務大數據平台支撐能力,有力破除「信息孤島」「數據煙囪」。
據介紹,目前,我市統籌建設了人口、法人單位、公共信用、空間地理、電子證照5大基礎庫;首批生態環境、社會保障、醫療健康、應急管理、市場監管、農業農村、交通出行、金融風險監測主題庫,構建完善基礎庫、主題庫、專題庫和通用業務庫「四庫一體化」政務資源體系,共匯聚數據約10億條。
同時,優化政務服務,在不動產登記、公積金、戶政、入學、就業、養老、社會救助、互聯網+醫療健康等領域推動數據共享,深化數據應用,讓數據多跑路、群眾少跑腿。尤其是利用數據共享實現義務教育入學網上辦,各縣(市、區)全部建設了中小學新生入學服務平台,通過聯通市政務大數姿缺漏據平台,共享戶籍、不動產登記、房產交易、市場監管、社保等數據資源,去年初步實現學區自動劃片,提扮此升了工作透明度和便捷性;實現了義務教跡爛育入學報名「網上辦」,做到學生家長「零跑腿」,實現了「陽光入學、陽光分班」。接下來將通過適齡兒童區域分布、生源來源、區域生源流動等數據匯聚分析,提前預判招生趨勢,為招生片區調整、新建學校布局、推動城鄉一體統籌發展等提供精準的數據支撐。
在助力經濟發展方面,通過推進政務數據共享,提升為企業服務水平。簡化企業獲電,整合企業注冊、不動產登記、規劃審批、審批服務、城管執法等數據資源,簡化獲得電力流程,企業相關申請材料可進行線上核驗,實現「一證」辦電、「一鏈」辦理、「房產+供電」網上聯合過戶。便利企業融資,打造智慧金融,為智慧金融平台所需要的信用信息、市場監管、稅務、社保、公安、水電氣暖等管理部門(單位)的數據歸集、互通共享、介面查詢提供保障,對智慧金融平台的建設管理進行技術支撐。截至目前,已通過政務大數據平台為智慧金融平台推送43類目錄、920萬條數據,平台正式運行後將有效緩解中小微企業融資難、融資貴、融資慢等問題。

E. 人工智慧將加大減少支付流程中的什麼環節

人工處理環節。

智慧金融是依託於互聯網技術 ，運用大數據 、 人工智慧 、 雲計算等金融科技手段，使金融行業在業務流程、業務開拓和客戶服務等方面得到全面的智慧提升，實現金融產品、風控、獲客、服務的智慧化，使得智慧金融表現出高效率、低風險的特點。

人工智慧技術越來越成熟，依託語音識別、機器人技術、機器學習、人臉識別等人工智慧技術研究成果開始走向產業端。

人工智慧應用的三要素：數據、處理數據的能力和商業變現的場景，使得供應鏈金融領域已具備人工智慧快速發展的必要條件，AI在金融中運用具有廣闊的市場空間，金融業需要主動擁抱人工智慧，擁抱人工智慧帶來的福利。

人工智慧在金融界的六大應用

場景一：支付：智能創新最前沿

作為與消費者連接最緊密的環節，智能金融對廣大用戶的支付需求影響得最早、最廣、最深。隨消喊著智能技術的進一步成熟，支付將進入"萬物皆載體"的新階段。

首先，以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術，正在極大地簡化支付流程。生物識別技術還在安防、商業、娛樂等場景得到廣泛實踐。

其次，區塊鏈技術也將對跨境支付幫助不小。它將極大減少支付流程中的人工處理環節，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介機構作用，提高資金流動性，實現實時確認和監控，有效降低交易各環節中的直接和間接成本。

場景二：個人信貸：全鏈條智能化

針對不同類型的客戶開發適合他們的信貸產品、提升客戶體驗，是金融業未來的努力方向。

繼移動時代的場景流量後，從智能獲客到智能反欺詐、再到大數據風控，全鏈條智能化的技術能力將成為個人信貸企業新的競爭力。通過智能獲客，在獲取具有信貸需求的客戶基礎上，藉助智能技術構建強有力的風控體系，准確評估客戶信用風險，成為促進個人信貸健康發展的重要環節。

場景三：企業信貸：新技術應用初顯成效

在貿易融資、供應鏈金融、企業信用貸款等對公信貸業務方面，智能金融將起到完善企業信用體系、補充企業經營狀況信息和降低放貸機構單據確權難度的作用

大數據可以改善客戶與金融機構之間信息不對稱的情況，改變傳統的信用評級方法，有效解決小微企業融資難問題。大數據在採集過程中會出現很多不可控的因素，因而真實性的有效驗證十分重要。物聯網可以獲取企業的動產與不動產數據，補充企業經營狀況信息。

場景四： 財富管理：智能匹配初具雛形

智能技術在投資偏好洞察和投資資產匹配環節能極大降本提效，使財富管理逐漸走出高費率、高門檻，走向中低凈值人群，實現高效、低費、覆蓋更廣泛的目標。

互聯網多維的行為特徵大數據，可低成本深刻理解用戶投資需求，立體刻畫用戶特徵，包括人生階段、消費能力、風險偏好等。此外，通過響應模型和多渠道主動、適時、多次的智能晌橋吵觸達策略高效獲客。

場景五：資產管理：穿透資產底層試水期

資管市場產品多樣，結構復雜，資產方、資金方具有較多痛點。智能技術將解決跨期資源配置中的信息不對稱問題，全面提升資金和資產流通效率。

一方面，國內的資產證券化市場並未實現本質上的"主體信用和債項信用的分離"，傳統盡調方式尚難穿透資產包識別風險。而智能金融通過反欺詐、大數據風控能力的積累，可穿透到資產，提供詳盡實時的資產信息和宴侍資產評估。

另一方面，區塊鏈技術可應用於資產證券化全流程，通過"聯盟鏈"、"智能合約"、"穿透式監管"等技術，增強交易和資產信息的透明度，做到資產全景跟蹤和交易全環節可追溯，可減少人為操作風險和效率低下的問題，更可大大提高存續期信息交互的頻次與質量。

場景六：保險：行業變革的開啟

智能技術在保險業的應用不斷深化，逐漸涉足核心的產品設計和精算定價領域，真正開啟保險業的全面變革。

物聯網技術的應用和普及，也拓展了保險公司的數據廣度和厚度，更多基於用戶數據的保險產品創新成為可能；並能精確識別客戶風險，基於風險進行個性化定價和動態定價，更好地服務消費者。

F. 信也科技的智慧金融研究院是干什麼的

信也科技的智慧金融研究院是干什麼的。不知道他這個是幹啥的。

G. 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶

這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。

除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。

2.

改善醫療保健和公共衛生

大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。

大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。

4.

了解和優化業務流程

大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。

人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。

5.

改善城市和國家建設

大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。

加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。

6.提升科學研究

大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械設備性能

大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。

9.

提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

10.金融交易

大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

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H. 智能金融業務模式有哪些

智能金融業務模式主要是指應用人工智慧、大數據和雲計算等先進技術，在金融服務領域開展的新型業務和模式。以下是幾種智能金融業務模式：

1.風險管理模式逗鍵冊：通過大數據和人工智慧技術，幫助金融機構監控和管理風險，提高貸款的還款率和信用質量。

2.智能理財模式：以大數據分析為基礎，為客戶提亮州供智能化的資產配置、投資建議和風險控制策略。

3.智能客服模式：通過語音識別、機器人問答、智能助理等技術，實現山宏智能化客戶服務，提高客戶滿意度和服務效率。

4.區塊鏈金融模式：利用區塊鏈技術，實現高效可靠的金融信息共享和交易，並創造出新的金融產品和服務。

以上僅是智能金融業務模式的部分示例，隨著技術的不斷進步和應用范圍的擴大，未來還會出現更多創新的業務模式。

I. 什麼是智慧金融

硅基智能為您解答：銀行主動擁抱金融科技，推動金融創新與變革的風口下，銀行的智能化升級刻不容緩，「AI+金融」的智慧金融FinAI模式應運而生。人工智慧技術作為金融行業未來發展的核心驅動力，與大數據、區塊鏈等技術一培亂道，促進金融行業創新和稿中搜服務。 智慧金融鍵歷解決方案通過人工智慧核心技術，機器學習、知識圖譜、自然語言處理為主要驅動力，為金融各類業務環節賦能，對金融行業的產品創新、流程再造、服務升級進行科學化升級和改造，降本增效，加速數字化轉型。