金融集团大数据

⑴ 大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战
A 具有四大基本特征
金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。
随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。
大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
具体来说，大数据具有四大基本特征：
一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。
三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。
B 重塑金融行业竞争新格局
“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：
大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。
金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。
大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。
大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。
数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。
美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。
英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。
C 打造高效金融监管体系
大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。
侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗
全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。
大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系
美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。
美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。
D 数据整合困难
应用经济指标预测系统分析市场走势
IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。
追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化
当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。
2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。
美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。
提供广泛的投资选择和交易切换
日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。
利用云端数据库为客户提供记账服务
日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。
为客户定制差异化产品和营销方案
金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。
一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。
催生并支撑人工智能交易
“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。
推动金融产品和服务创新
E 面临三大挑战
目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。
据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。
数据安全暗藏隐患
大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。
人才梯队建设任重道远
人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

⑵ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。

⑶ 国内将首现金融大数据平台

成立不足半年的北京金融控股集团（以下简称“北京金控集团”）于近日开启成立以后的首次大动作。2月28日，在北京市金融 科技 促进民营小微企业融资工作会上，北京金控集团宣布发起设立全国首家普惠型金融大数据公司，旨在解决民营和小微企业的融资难题。

设立北京金融大数据公司

公开数据显示，北京金控集团为首批五家金控集团监管试点之一，成立于2018年10月19日，并于今年1月24日核准。由北京国有资本经营管理中心100%持股，注册资本120亿元。银保监会原国际部主任范文仲担任公司的法定代表人及董事长。此外，孟振全担任董事一职。

苏宁金融研究院金融 科技 研究中心主任孙扬也认为，在数据运用和操作流程方面，与传统金融机构不同的是，金融大数据公司应该具有数据开放平台、数据实验室等供外部合作伙伴联合建模和数据实验测试。同时，金融大数据公司应该会对外提供民营企业和小微企业客户的数据验证服务，通过API交互方式进行，输入一个数据，返回一个验证结果。因此，基本上该公司会通过在线方式对机构提供数据服务。

致力解决小微融资难题

事实上，作为北京金控集团成立以来的首秀，设立普惠型金融大数据公司这一动作的发生也早有端倪。今年1月，范文仲在接受媒体采访时就曾表示，近期将推出小微企业金融服务平台，以解决小微融资难题。

就当前民营小微企业在融资方面存在的难题，范文仲曾在2月22日召开的北京市促进民营、小微、科创企业融资工作座谈会上指出，由于信用风险大，小微企业经营的规范性相对较差，轻资产特征明显，抵质押物缺乏；同时交易成本较高，小微企业单笔融资规模小，对金融机构的利润贡献度低，但金融机构所付出的人力成本、运营成本等与发放一笔大规模贷款相差无几；再加上服务效率低，传统模式下的信贷审批程序多、周期长，与小微企业信贷规模小、速度快的需求特点不匹配。

对于上述难题，范文仲表示，北京金控集团将依托北京金融大数据公司解决信息不对称的问题，从健全小微企业信用信息征集、评价与应用机制，提高融资担保体系效能以及充分利用金融 科技 创新的新机遇等多方面推动平台建设。同时，以实现对全市民营、小微企业融资更广的覆盖面、更低的融资交易成本、更强的风险管控能力等作为目标，以金融大数据为核心技术降低融资成本，支持民营小微企业。

多因素导致风险犹存

在业内人士看来，当前服务民营、小微企业融资的过程中，仍存在部分风险需要警惕和防范。苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁认为，民营和小微企业受宏观经济影响较大，无论是增长放缓、贸易战还是去杠杆，都会对民营和小微企业造成重大影响。建议在服务过程中，要根据宏观经济情况，灵活调整政策，助力企业，控制市场风险。

同时，陈嘉宁指出，民营和小微企业的征信信息有限，难于授信。因此，建立金融大数据平台，结合上下游以及更多的数据维度，提升行业的数据采集和风险分析能力，有利于金融机构更高效率地识别、计量和管理民营和小微企业的风险，提供更加体贴的服务。

于百程也表示，目前民营和小微企业融资中，金融机构对于企业风险的把控是一个难点，从而会影响金融机构对此类业务的积极性。而数据不断丰富、完善和共享，是破解这一难点比较有效的手段。

此外，陈嘉宁还强调，民营和小微企业数量众多，金融机构难以对接，通过建立金融大数据平台，将民营和小微企业与有意服务民营和小微企业的金融机构进行很好地撮合、匹配和对接，实现资源的最优配置。

就下一步支持民营、小微和科创企业发展的措施，北京金控集团表示，未来3-5年，在小微企业金融综合服务平台建设的基础上，将逐步构建金融大数据、 社会 全信用、聚合无感支付、创新资产交易等金融服务设施，增加首都金融体系信息透明度。

本文源自北京商报

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⑷ 凤凰智信完成百行征信数据对接 推进信用建设

近日，凤凰金融集团旗下 网贷 平台凤凰智信宣布与百行 征信 正式签署“信用信息 共享 合作协议”，且已完成数据系统对接工作。后续凤凰智信将向百行征信系统全面、准确、及时地报送征信信息，并获取百行征信所提供信用信息的查询及相关增值服务。

百行征信是在中国人民银行监管指导下，由市场自律组织中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信、前海征信、考拉征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、华道征信等8家市场机构按照共商共建共享共赢原则，共同发起组建的一家市场化 个人征信 机构，也是全国首家市场化个人征信机构。

凤凰智信接入百行征信，将有助于构建国家级的基础数据库，打破征信市场的“数据孤岛”，推动个人征信系统建设。通过多维度的征信记录，百行征信将缺乏银行信贷记录的“长尾”客户纳入征信服务范围，将缓解个人征信产品有效供给不足的问题，有效提升金融风控效率，能够更好地防范金融风险，提升金融科技行业的整体抗风险能力，促进互联网金融行业的健康有序发展。

一直以来，凤凰金融集团都倡导企业间风险信息共享，在智能风控体系建设中，除了获取精准用户画像与自动化用户分层，利用大数据风险管理引擎全面把控各类风险等之外，善用行业资源、与行业其他平台共同协作规避风险也是其中的重要环节。

2018年5月，凤凰金融集团成功获选“中国互联网金融协会理事单位”，并表示将和400多家会员单位一起，互相学习借鉴风控先进经验，协力将行业风险降到最低，而接入征信，风险信息共享正是降低行业风险的重要举措。

目前凤凰金融集团依托于大数据平台的基础设施环境自主研发了“凤羽万象大数据风控系统”，该风控系统可根据宏观环境、动态管理的实时变化，自动采集和分析海量数据，能有效分析用户画像，通过多维度评估用户价值与需求、还款能力及意愿。

在凤凰金融集团已经成型的智能风控体系之外，再加上百行征信提供的征信数据助力，凤凰金融集团精准风控管理能力和效率将有效提升，风控成本也能有效降低，从而更好地服务未被满足的个人信贷需求。

凤凰金融集团总裁张震表示，“凤凰智信积极接入百行征信，一方面能够强化我们平台自身的智能风控体系，另一方面征信体系建设对金融科技的发展也有重大意义。”凤凰金融集团在短时间内发展成为综合性智能化的行业头部平台，并始终践行诚信稳健发展的原则，与其坚持信用价值的初心密不可分。

社会信用体系是现代市场经济的基础，加快推进社会信用体系建设已成为各方共识。凤凰金融集团将以网贷平台接入百行征信为起点，携手社会各界一道，继续投身新社会信用体系的建设，通过加强行业信息共享、技术开放与共享，在不断提升风控实力，为用户提供更安全的投资体验外，为信用社会建设贡献更多力量。

⑸ 为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台

大数据时代是未来的趋势，为了适应社会发展，必须建立，这样才能够生存下去。

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

那么，想而知，对于这个集团目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该集团的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

⑹ 京东金融有什么用

京东金融的用途：
一、帮助金融机构提供信贷、财富管理、保险保障、支付等科技服务。
二、京东金融的理财产品为个人和企业用户提供安全、高收益服务。
三、京东金融的白条可以让消费者享受提前消费，解决了资金短缺的问题。
【拓展资料】
京东金融是京东金融集团打造的“一站式”在线投融资平台。
以“成为国内最值得信赖的互联网投融资平台”为使命，依托京东集团强大的资源，发挥整合和协同效应优势，将传统金融业务与互联网技术相结合，探索全新的互联网金融发展模式，致力于为个人和企业用户提供安全、高收益、定制化的金融服务。
在数据获取能力方面，京东金融背靠京东集团超过2.4亿的活跃用户，拥有几十万供应商和合作伙伴数据，以及交易数据；同时，通过投资和合作的形式，丰富数据资源。在数据技术能力方面，以大数据为基础，进行学习、人工智能、图像识别、图谱网络、区块链等技术应用。
在数据模型产品能力方面，开发出风险量化模型、营销模型以及用户洞察模型等。京东金融集团通过领先的大数据应用技术，建立起风控体系、支付体系、投研体系、投顾体系以及DaaS（数据即服务）平台、SaaS（软件即服务）平台等一整套金融底层基础设施。
京东金融是否靠谱
一、平台实力
京东金融本来是是京东官方推出的金融服务平台，目前京东金融集团于2013年10月开始独立运营，已建立起九大业务板块--供应链金融、消费金融、众筹、财富管理、支付、保险、证券，农村金融，金融科技，布局公司金融和消费者金融，确立了以科技服务金融行业的战略定位。可见实力强大。
二、安全保障
京东金融严格遵守国家相关法律法规，对用户的隐私信息进行严格的保护。
京东金融采用业界最先进的加密技术用户的注册信息账户收支信息都已进行高强度的加密处理不会被不法分子窃取到。
京东金融设有严格的安全系统未经允许的员工不可获取您的相关信息。
京东金融绝不会将您的账户信息、银行信息以任何形式透露给第三方。