金融投资大数据实践分享

① 如何用大数据炒股

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。

那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？

目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。

和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。

由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。

量化非结构数据

不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。

2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。

在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。

从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。

做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。

量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。

金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。

卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。

结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。

华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”

在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。

既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。

捕捉市场情绪

上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。

在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。

席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。

回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。

上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。

量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。

“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。

随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。

于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。

计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。

基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。

海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。

在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。

保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。

在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”

另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。

此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。

关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。

回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。

此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。

中国原创大数据指数

尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。

网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。

百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。

外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。

百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。

“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。

和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。

此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。

网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。

传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。

“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。

百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。

业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。

但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。

样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。

样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。

展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”

除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。

正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。

天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”

在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。

大数据投资平台化

中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。

然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。

目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。

蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”

网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。

通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。

通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。

通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。

通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。

假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。

通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。

“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。

大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。

例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。

未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。

“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

② 大数据下互联网金融怎么投资

随着网络经济迅速发展,网络金融、网上购物等电子商务的发展如雨后春笋，人们不得不意识到，互联网金融时代来了。支付宝、余额宝、微信红包??，互联网金融大战在马年春节就已拉响。

1第一是传统的金融借助互联网渠道为大家提供服务。这个是大家熟悉的网银。互联网在其中发挥的作用应该是渠道的作用。

2第二种模式，类似金融平台，由于它具有电商的平台，为它提供信贷服务创造的优于其他放贷人的条件。互联网在里边发挥的作用是依据大数据收集和分析进而得到信用支持.

3第三种模式，大家经常谈到的P2P的模式，这种模式更多的提供了中介服务,这种中介把资金出借方需求方结合在一起。发展至今由P2P的概念已经衍生出了很多模式。

4以上三种模式稳贷建议大家要做好详细的分析，再进行投资这样投资有保证。

③ 金融领域七大数据科学应用实践案例

金融领域七大数据科学应用实践案例
近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。
自动化风险管理
风险管理是金融机构极其重要的领域， 负责公司的安全性，可信度和战略决策 。 过去几年来，处理风险管理的方法发生了重大变化，改变了金融部门的性质。 从未像现在这样，今天的机器学习模型定义了业务发展的载体。
风险可以来自很多来源，例如竞争对手，投资者，监管机构或公司的客户。 此外，风险的重要性和潜在损失可能不同。 因此，**主要步骤是识别，优先考虑和监控风险，这是机器学习的完美任务。 **通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。
数据科学和人工智能(AI)在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。 为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。
虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。 金融机构仍需要为变革做好准备，这种变革通过实现核心财务流程的自动化，提高财务团队的分析能力以及进行战略性技术投资。 但只要公司开始向这个方向发展，利润就不会让自己等待。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。
然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。**人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。**例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。
预测分析
分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。 通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值，未来生活事件，预期流失率和股市走势等主要应用。 最重要的是，这种技术可以帮助回答复杂的问题 - 如何最好地介入。
实时分析
实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向：
欺诈识别
**金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。**公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统，罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。**只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。**例如，针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。
消费者分析
实时分析还有助于更好地了解客户和有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情绪分析技术可以从客户行为，社交媒体互动，他们的反馈和意见中获得见解，并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。
算法交易
这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。
在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。过去，金融公司不得不聘用能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。然而，今天人工智能提供了使这一过程更快的技术，而且特别重要的是 - 不断改进。
因此， 数据科学和人工智能在交易领域进行了革命，启动了算法交易策略。 世界上大多数交易所都使用计算机，根据算法和正确策略制定决策，并考虑到新数据。 人工智能无限处理大量信息，包括推文，财务指标，新闻和书籍数据，甚至电视节目。 因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。
总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 通过hadoop，NoSQL和Storm等技术，传统和非传统数据集以及最精确的算法，数据工程师正在改变财务用于工作的方式。
深度个性化和定制
企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面取得重大进展，从而将客户个性化提升到一个全新的水平。 数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。
结论
对于金融机构来说，数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。
我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。

④ 大数据开启中小微企业信用融资新模式

大数据开启中小微企业信用融资新模式

“一年间，大数据为没有抵押和担保的中小微企业解决纯信用贷款21亿元；为银行跟踪监测中小微企业贷后资金总额达100亿元，未发生一笔不良……”这是8月15日，在由中国中小企业协会、中国投资协会新兴产业中心举办的“大数据信用融资实践报告暨国务院《关于金融支持小微企业发展的实施意见》周年媒体座谈会”上，由我国第一家大数据信用信息服务机构——金电联行（北京）信息技术有限公司披露的一组数据。

融资难一直是制约中国小微企业发展的瓶颈，目前中国有约5000万家中小微企业，由于抵押物不足、信息缺失导致的融资难题亟待解决。在业内专家看来，破题中小微企业融资难必须创新信用评价模式。

“信息和信用缺失是导致中小微企业融资难的主要原因之一”，中国投资协会新兴产业中心常务副主任王涛认为，大数据信用的出现，将成为化解这一问题的有力抓手和突破口。

2013年8月8日，国务院办公厅发布《关于金融支持小微企业发展的实施意见》，首次提出了大数据信用服务理念，强调对小微企业的增信服务和信息服务，第一次将大数据纳入国家解决小微企业融资难的政策中，极大地促进了大数据在金融信用领域的应用与发展。

一年间，大数据信用从幕后走向台前，在解决中小微企业融资难问题上发挥了引人瞩目的作用。而金电联行是中国大数据信用信息服务机构的先行者，拥有中国第一个自主知识产权的大数据信用技术体系和云数据挖掘、云信用计算和云结构服务三大核心技术，通过大数据客观反映、评价中小微企业的信用，为银行发放“纯信用贷款”提供了坚实的依据。

“‘纯信用贷款’虽然不看‘财报’，但要看‘市场’”，中国中小企业协会副会长、金电联行（北京）董事长兼总裁范晓忻表示，大数据信用融资不依赖传统的财报信用评价思维，而是通过对企业的“大数据”，即生产、流通、销售中产生的所有信息进行分析，从而创建出一个大批量、高效能、全风控、低成本的信用评价模式，通过计算机核算出企业的信用额度，让银行能够放心地提供无抵押的“纯信用贷款”，有效地化解了中小微企业会计信息失真，没有信用积累和抵押、担保资源，难以进行信用评价的问题，不仅可以开展成批量的企业信用评价，而且还大大降低了企业融资的门槛，使其获得真正的信用贷款。

座谈会上，范晓忻介绍了一年来金电联行开展的产业链、商业圈和企业群的中小微企业大数据信用融资的实践活动，从利用互联网新理念、新技术、新工具创新金融模式，以中小微企业经营的“软信息”解决融资缺信息、缺信用问题等10个方面，展现了大数据信用在落实党和国家政策、化解中小微企业融资难的过程中所具有的独特作用与优势，展现了大数据技术在改变经济和社会方面所产生的深刻影响。

“大数据信用能够化解中小微企业融资难的关键，在于它突破了从财报、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思维，而是从企业经营的明细数据中挖掘信用，从企业的行为模式中计算信用，打开人们认识信用的新天地，从而彻底解决了中小微企业融资难的缺信息、缺信用的问题。”范晓忻表示。

记者了解到，金电联行的大数据信用模式得到了众多商业银行的认可，合作的银行包括中国民生银行、国家开发银行、中国邮政储蓄银行、平安银行、浦发银行、广发银行等近10家；业务覆盖上海、北京、天津、浙江、山东、河北、江苏、安徽、重庆等十几个地区，实现了银行、企业、大数据信用三赢的局面，取得了良好的经济和社会效益。

中国中小企业协会副秘书长李鲁阳认为，这一创新模式成为解决中小微企业融资难的有效工具，并在完善金融体系促进中小微企业发展方面起到了重要作用。

范晓忻表示，对于很多企业来说，联保、互保既是融资的一个有效途径，但也存在较大的危机。一旦个别企业资金链断裂，就会造成一批企业陷入担保圈风险。而大数据提供的纯信用贷款则可以使企业的金融风险几乎为零。

中国投资协会新兴产业中心副主任王涛也高度评价了大数据信用在产业投融资建设中所发挥的重要作用。

以上是小编为大家分享的关于大数据开启中小微企业信用融资新模式的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑤ 金融类的实习总结

金融类的实习总结范文（通用5篇）

紧张又充实的实习生活又告一段落了，回顾这段时间的实习经历，收获的不仅岁月，还有成长，不能光会埋头苦干哦，写一份实习总结吧。那么好的实习总结都具备一些什么特点呢？下面是我帮大家整理的金融类的实习总结（通用5篇），欢迎阅读与收藏。

金融类的实习总结1

我这次在建设银行的实习，所涉及的内容主要是会计业务（对公业务），其他一般了解的有储蓄业务、信用卡业务、贷款业务。下面，我将实习报告总结如下：

⑴会计业务

对公业务的会计部门的核算（主要指票据业务）主要分为三个步骤：记帐、复核与返如出纳。

⑵储蓄业务

储蓄部门目前实行的是柜员负责制，就是每个柜员都可以办理所有的储蓄业务，但是每个柜员所制的单据都要交予相关行内负责人先审核，然后再传递到上级行“事后稽核”。

⑶信用可业务

碧世亏信用卡按是否具有消费信贷（透支）功能分为信用卡与借记卡。信用卡还可以按使用对象分为单位卡与个人卡，按信用等级分为金卡与普通卡。

⑷信贷业务

建行目前也有投入个人贷款领域，但有受到严格的控制。需要注意的是贷款业务并不是直接贷款给个人，而是与商家签定一定的协议，其实就是将贷款给商家，然后商家把商品卖个个人，个人再还款给银行。

以上是我的实习工作总结，通过这次的实习，我对自己的专业有了更为详尽而深刻的了解，也是对这几年大学里所学知识的巩固与运用。从这次实习中，我体会到，如果将我们在大学里所学的知识与更多的实践结合在一起，用实践来检验真理，使一个本科生具备较强的处理基本实务的能力与比较系统的专业知识，这才是我们学习与实习的真正目的。

金融类的实习总结2

经过在银行的1个半月的实习，我从客观上对自我在学校里所学的知识有了感性的认识，使自我更加充分地理解了理论与实际的关系。我这次实习所涉及的资料，主要是第三方存管业务，其他一般了解的有储蓄业务、信用卡业务、贷款业务。工作包括最先简单的录入、统计和之后的前台营销、接待工作。我的实习总结如下。

一、实习资料

在实习的前两个星期，我在五角场支行的电子产品部学习银行的最基本工作，如录入、统计、制表、复核等。透过这些简单的工作，我了解了银行卡业务的基本操作流程，未接触银行工作前看似简单的一张信用卡，是务必经过评估、审核、录入、复核、存档、编制、打印等一系列完整严密的手续才能完成的。当中任何一个环节出了差错，都会带来繁琐的纠正工作。刚开始认为对于简单的电脑操作完全能够胜任的我，慢慢明白，最重要的不是快，而是准。除了银行卡的操作流程，在做一些杂事，如电话联络各所业务人员、大堂经理等工作时，我也深刻体会到银行不是简单的存款取款的渠道，而是一个具有性的完整的金融机构。银行的后台业务也包罗万象，每个部门都有自我工作的操作流程，而我这次接触的是电子产品部，主要学习的是第三方存管业务。

经过两个星期的学习，我有幸有机会被分配到黄兴所营业网点进行前台的第三方存管业务处理。每一天我和一名银行操作人员还有三名实习生一组人来到营口路上的中心建投证券所，推广第三方存管业务。“第三方存管”是指证券公司客户证券交易结算资金交由银行存管，由存管银行按照法律、法规的要求，负责客户资金的存取与资金交收，证券交易操作持悔神续不变。对于这个国家刚出台的新型业务，我们要做好介绍和营销工作。在证券所，接触到的大部分人都是退休离职人员，年长的不在少数。我们除了需要耐心讲解外，还会根据他们的需要为他们带给各种便利帮忙他们申请和使用。介绍、答疑、填表、复印、装订、跑上跑下这些看似简单的活拼凑在一齐，比起在办公室里的电脑录入工作但是辛苦多了。但是这样的“亲民”实习让我学习到了很多，收获颇丰：要做好一份工作甚至一个业务，要从顾客的角度切实为他们着想，要用诚心感动他们，尤其是银行这样一个公立的主角，更要时时以认真严谨的态度要求自我服务大众。

第三方存管作为一个新出台的业务，不仅仅给了证券市场一股新的气象，也给了我全新的力量，让我收获的不仅仅仅是简单的业务操作方法，且是工作背后那份深刻的认知体会—该如何做好一个银行人员。

二、实习收获与体会

这次实习，除了让我对农业银行的基本业务有了必须了解，并且能进行基本操作外，我觉得自我在其他方面的收获也是挺大的。作为一名一向生活在单纯的大学校园的我，这次的实习无疑成为了我踏入社会前的一个平台，为我今后踏入社会奠定了基础。

首先，我觉得在学校和单位的很大一个不一样就是进入社会以后务必要有很强的职责心。在工作岗位上，我们务必要有强烈的职责感，要对自我的岗位负责，要对自我办理的业务负责。如果没有完成当天就应完成的工作，那职员务必得加班；如果不留意出现了错误，也务必负责纠正。

其次，我觉得工作后每个人都务必要坚守自我的职业道德和努力提高自我的职业素养，正所谓做一行就要懂一行的行规。在这一点上我从实习单位同事那里深有体会。比如，有的业务办理需要身份证件，虽然客户可能是自我认识的人，他们也会要求对方出示证件，而当对方有所微词时，他们也总是耐心的解释为什么务必得这么做。此刻银行已经类似于服务行业，所以职员的工作态度问题尤为重要，这点我有亲身感受。

最后，我觉得到了实际工作中以后，学历并不显得最重要，主要看的是个人的业务潜力和交际潜力。任何工作，做得时光久了是谁都会做的，在实际工作中动手潜力更重要。

因此，我体会到，如果将我们在大学里所学的知识与更多的实践结合在一齐，用实践来检验真理，使一个本科生具备较强的处理基本实务的潜力与比较系统的专业知识，这才是我们实习的真正目的。

很感谢实习单位给我这个这么好的实习机会，让我学习很多、成长很多、收获很多。

金融类的实习总结3

至此，我在xx金融实习已有5周，作为一名总裁办管培生，这5周的工作让我瞬间成长了不少。与之前的实习经历不同，这是我第一份正式工作，因此初入社会的我投入了很多的激情。毫不夸张地说，这是第一次这么快融入一个陌生的集体。我并不是一个健谈的人，尤其不擅长与陌生人相处，可在与xx金融同事（包括上司）的相处中，我却丝毫也没有感觉到陌生和压力。也许这就是创业型企业的优点之一。

之所以选择xx金融作为我的第一份工作，当然是因为它有吸引我的地方。有人说我的选择就像是买股票，但我并不这么认为，虽然比起进已经成熟的公司，xx金融这样的创业企业风险更大，但我看重的并不是这个，而是在这里我能干什么。

一、我对互联网金融行业的认识

从进入公司的第一天起，我就一直在问自己“什么是互联网金融“，直到今天，我仍然在问自己这个问题。因为，它总在不断创新、不断变化。

如果上网查看，网络会告诉你“从广义上讲，互联网金融是网络技术与金融服务相互融合、相互作用的产物，在互联网和移动互联网环境下开展的所有金融业务都属于互联网金融的范畴；但在狭义上，互联网金融包括第三方支付平台模式、P2P网络小额信贷模式、基于大数据的金融服务平台模式、众筹模式、网络保险模式、金融理财产品网络销售等模式。”但这只是学术用语，如要真正理解互联网金融，我深知必须深入其中，不仅要从互联网金融公司的角度去了解它的经营过程、盈利模式等，更要从客户的角度，真正参与。因此，我开始尝试通过互联网金融进行理财，在我看来，这并不是一个赚钱的机会，而是一个学习互联网金融的重要方法。

我在大学的专业是金融，不过毫无疑问，我们所学习的仅仅局限于“传统金融业”，对于互联网金融这一新鲜事物，教科书也许仍需两年才能纳入。进入公司以前，我跟很多人一样，对互联网金融就是“门外汉”，认为互联网金融与传统金融业的区别仅仅在于金融业务所采用的媒介不同。但事实并非如此，当极不透明的传统金融与极其透明的互联网相融合时，一切都发生了变化。在互联网金融中，“开放、平等、协作、分享”的宗旨引导着传统金融业务朝着“透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷”不断转变；另外，在互联网金融中中国盛行的“关系型销售模式”不再起主导作用，以效果为导向的销售方式将更加强调“产品价值”，注重放大客户、用户的使用体验，让产品本身说服客户。

当前中国金融体系具有高度的垄断性，竞争不充分、不透明，对实体经济服务效率低，金融服务没有跟上经济发展的步伐，亟须基因式变革，而推动这一变革最重要的力量正是互联网。联网金融因具有资源开放化、成本集约化、选择市场化、渠道自主化、用户行为价值化等优点，将对传统银行业务带来巨大冲击。互联网金融现有模式主要包括第三方支付、P2P、众筹、大数据金融、互联网货币以及互联网信息门户，如xx金融、融360、陆金所等，那么这些中介为什么会存在呢？在传统金融中，消费者向中介机构缴纳不菲的服务费用后，并没有得到良好服务，消费感受恶劣，尤其会误认为费用部分是由银行方收取的，因此对银行服务的期许很高。而互联网金融的业务主要是三件事：信息匹配、手续服务和部分借款人的包装。其收取费用低，进入门槛低，可为客户带来较好的服务和消费感受。

互联网金融的兴起正值我国金融业改革的关键时期，是金融体制改革与互联网技术发展的必然结果。互联网金融不仅是传统金融的有益补充，而且会推动我国的金融效率提升、交易结构和金融架构的深刻变革。互联网金融对原有金融行业带来了“去中介化”“泛金融化”和“全智能化”的新的挑战。

二、我所学到的东西

1、我的同事

如果只用一个词来形容xx金融，那就是团结，这也是公司最吸引我的地方。一群年轻的面孔，天真可爱但却透露出激情和勇气，他们不愿意走别人走过的路，而是一次又一次地开垦属于自己的新征程。

也许是在进入公司时大家都做好了准备跟公司共进退，所以在工作中很少有人计较个人得失，真正印证了xx金融的公司精神——公司利益至上。实习期间我所接触的同事大都每天加班，不管多晚都会将工作完成再离开，有的甚至在家做的凌晨三四点，周末加班也毫无怨言，反而充满了激情，说24小时待命也毫不夸张。在这些同事身上，我真正明白在创业企业中，你要计较的不是工资也不是福利，你的成长和付出才是你真正的收获和幸福。

一个多月的时间，我跟周围的同事相处越来越好、越来越自如。整个公司一直十分和谐，同事间总是互帮互助，领导也不会严苛，而会在你不懂时给你指导，在你犯错时给你提醒，在你成功时给你鼓励。我以前一直以为只有严厉的规则下员工才会尽职尽责，但是我错了，在xx金融这样的环境中并没有滋生懒惰和不负责任，反而会让你无时无刻不注意自己的工作细节，无时无刻不谨记自己所犯的错误。总之，能拥有这样一群团结而富有激情的同事并不是件容易的事，在xx金融这个大家庭中，一切都是那么自然。

2、我的老板

进入公司第一件事便是参加总裁办早会，与CEO的第一次见面让我莫名的紧张，也许是他说话时的严肃表情，也许是他一举一动中散发出的力量。

我总是习惯叫他许总，虽然他并没有老总的派头，因为我认为公司就是公司，称呼是必要的。但是他总强调叫他许泽玮，这一点让我很不解。但长时间接触下来，我明白也许他是为了跟员工更近距离相处，因为他总是把我们当成他好朋友，并把一切自己认为有价值的东西分享给大家，为的就是公司所有人都能和他一起成长，从而促进公司的成长。

许总每天都很忙，在公司的时间很少，他总说他的任务是给公司找资源，而我们的任务则是好好利用这些资源。他一有时间就会给我们“上课”，但这课却不像大学课堂，没有深刻的理论，也没有枯燥的书本，他的一字一句都是他用实践得来的经验。他似乎习惯于把我们当成孩子，再琐碎的事他都会加以提醒，只要他想到了。也许正因为这样，他似乎总有操不完的心、忙不完的事，每天凌晨1点多还在给我们分享新事物，第二天早上又跟大家一起上班。在我眼里，这样的老板是绝对值得去学习的。

3、我的未来

在进入公司之前，我还在盲目地投简历，盲目地找工作，不知道自己要什么，也不知道自己适合什么。xx金融给了我一个认识自己的机会，更让我看到了自己缺乏的东西。正如许总所说，成功的人只有两种：一种是专业技术过硬的人，一种是善于利用身边资源的人。而我，却两种都不是。工作没有什么合适不合适，只有自己做或不做，看清自己是成功的第一步。

能够一毕业就进入xx金融我觉得很幸运。一方面，我认为互联网金融是一个很有发展前景的行业，而且xx金融也只这个行业的佼佼者；另一方面，公司自身的氛围和团队让我无比满足，我深信这将是一个正确的选择。虽然发展至今，公司也遇到过不同的问题，行业竞争日益激烈，政府监管日益严苛，但未来的xx金融必将朝着更加完善的产业链、更加广泛的地域、更加丰富的产品以及更加深入的交易方向发展。我深信xx金融的未来是无比光明的，在xx金融我也将实现自己的价值。因此，我一开始便全身心地投入到了工作，不会计较是否加班，也不会计较工资高低，因为我知道现在自己最需要的是什么，也知道我跟公司是共荣辱的。

金融类的实习总结4

我的金融实习是一个意外的实习，因为当时自己根本没抱希望，但最终它竟然让我去了，让我很是意外。作为一名曾今未接触过投资的嫩头小子而言，这绝对是一个绝好的锻炼机会。所以我很珍惜它，努力做好每天的工作，认真的做笔记。嘿嘿，当时感觉可好了，一股冲劲十足啊！

在公司培训人员的讲解下，三天时间让我慢慢了解了投资模式，股市中的一些技术指标等等；也能看懂图表和数据了，大致预测下大盘走势，嘿嘿，当时感觉可兴奋了！每日老交易员的大盘分析也是个学习的重要环节，我可以根据他们的`思维去观察大盘，观察他们分析的依据；同时，思考自己的。

随着时间的过去，我从金融投资的一无所知，逐渐开始了解它，它在我面前也逐渐褪去了神秘的面纱。实践也让我真正认识到没有专业知识为基础，贸然接触一个全新行业很困难，自己要比别人付出，但收获却不见得会多。一个与我一起参加实习的金融专业的同学，她就很厉害啊，不管是在大盘分析还是在实际操作中。她的分析一点不比那些老交易员差，甚至还更有条理性。哎，可真谓“隔行如隔山啊”！后来，老交易员也要求我做股评，自己感觉可紧张了。虽然自己接触这个行业有段时间了，但实在太短了，不可能做出那么专业的评论，哎，也只好腆着这张老脸说了，管它对与错呢，照我的思路说完就行了。嘿嘿！

或许任何事都是三天的新鲜吧！后来的日子可难受，每日盯着大盘看，好辛苦啊！每日跳动的k线舞动着绚丽的舞姿在你的眼前晃动四个小时，晃动得人真是难受啊！每天下班总是想睡觉，头昏沉沉的，自习也不想上了；估计这个月下来自己又近视了好几十度吧！

虽然有那么多的辛劳，但是实习结束了，自己心里还是很开心的，纵然一分钱没挣！首先，自己了解了投资的基本方法，懂得了利用股市中的一些技术指标分析股市的走势，也勉强算科班出身了吧，虽算不上“正规部队”。或许，将来某天我想炒股了，就可以少走点弯路了。这个月的实践锻炼，是我接触社会、了解社会的第一步，是我寻找差距，进一步认识自我的良机。这次实践虽非对口专业，但是增加了我对金融行业的了解，为我今后踏入社会打下了良好的基础。再次，此次实习让我接触了其他专业的同学，拓宽了自己的交际面，结交了新的朋友。我会很珍惜这些无形的宝贵财产的。在此，感谢公司提供如此一个实习机会，让我有机会去了解金融行业；感谢公司所有成员对我此行的大力支持和帮助。

通过这次的实习，除了让我对农业银行的基本业务有了一定了解，能进行基本操作外，我觉得自己在其他方面的收获也是挺大的。作为一名一直生活在单纯的大学校园的我，这次的毕业实习无疑成为了我踏入社会前的一个平台，为我今后踏入社会奠定了基础。首先，我觉得学校和单位很大的一个不同点就是进入社会以后必须要有很强的责任心。在工作岗位上，我们必须要有强烈的责任感，必须要对自己的岗位负责，要对自己办理的业务负责。

如果没有完成当天应该完成的工作，那职员就必须得加班；如果是不小心弄错了钱款，而又无法追回的话，那就必须由经办人自己负责赔偿。

其次，我觉得工作后每个人都必须要坚守自己的职业道德和努力提高自己的职业素养，正所谓做一行就要懂一行的行规。在这一点上我从实习单位同事那里深有体会。比如，有的业务办理需要身份证件，虽然客户可能是自己认识的人，他们也会要求对方出示证件，而当对方有所微词时，他们也总是耐心的去解释为什么必须得这么做。

在银行职员的工作态度问题尤为重要，比如：在对待客户的态度，首先是要用敬语，如“您好，请签字，请慢走”；其次与客户传递资料时必须起立并且双手接送，最后对于客户的一些问题和咨询必须要耐心的解答。

这使我认识到在真正的工作当中要求的是我们严谨和细致的工作态度，这样才能在自己的岗位上有所发展。

最后，我觉得到了实际工作中以后，学历虽然很重要，但个人的业务能力和交际能力更为重要。任何工作，做得时间久了是谁都会做的，在实际工作中动手能力更重要。实习过程里使我深深体会到，如果将我们在大学里所学的知识与的实践结合在一起，使我们具备较强的处理基本实务的能力与比较系统的专业知识，这才是我们实习的真正目的。

金融类的实习总结5

作为一名对外经济贸易大学金融学专业二年级的学生，在过去的一年中我通过对《货币银行学》、《金融市场学》等学科基础课程的学习对商业银行的体制，运营机制有了初步的了解。但是在学习中，我也认识到所学习的基本上是西方发达国家的理论知识，与中国现阶段银行的实际情况有一定的不同。因此，在人民币业务即将全面放开，银监会的独立设置与巴塞尔新资本协议签定的背景下，我认为十分有必要到中国的商业银行去实习，了解一下中国商业银行的发展现状，同时也有利于下一阶段专业课的学习。华夏银行，作为一家92年成立的国有控股的股份制商业银行，既保留了国有银行的性质，又具有股份制银行的朝气与活力。所以，我很荣幸能到华夏银行玉林支行实习，获得了一次宝贵的锻炼机会。

信贷部是我实习的主要部门，粗略的学习了解以下四个主要业务：贷款业务，银行承兑票据业务，银行承兑票据贴现业务与保涵业务。

由于中国商业银行的利润主要仍为存贷利差。因此，信贷部在银行起着重要作用，来自上级分行的内部与央行的外部监管十分严格。当企业申请信贷业务时，银行先对该企业进行信用评级同时根据信贷的具体额度上报相应级别的分行、支行或者总行。再由其信贷审核部门批复最高信贷额度，即受信。最后银行根据上级回复再结合实际情况给予业相应的贷款。而每一笔业务都会通过商业银行信贷系统上报到央行的资料库中，既便于上级的复核，也使其他银行能了解该企业的信贷情况，资源共享。对于信贷的监管主要好处：

1、加强了对银行信贷的控制，减小了风险。信贷的额度越大，所需审核单位的级别越高。也就减少了违规贷款的可能，也方便银行进行行业间的信贷调控。

2、加强了商业银行间的信息沟通。因为每一个企业在申请信贷业务的时候，央行就强制给其规定了唯一的贷款号码。而根据该号码，企业的详实资料和每一笔信贷业务都被记录在央行的资料库内，任何商业银行可以通过客户提供的号码与密码随时查询其信用信息，避免了企业重复贷款。

3、利于央行对过热或过冷行业的政策调控。例如最近钢材，水泥或者电解铝行业的过热，使得央行紧缩相关行业的信贷。所以各个商业银行的在面对该行业企业信贷时，就不会重视企业的信用评级，而着重考虑中央政策，慎重贷款，抑制行业过热。

4、加强了对贷款回收的力度。通过实行贷款的五级分类加强了监管，把信贷的情况具体分析量化，减小了道德风险，避免了呆、坏帐的产生。但是，我国商业银行的不成熟也是显而易见的话：暑假是一段漫长的时光，除了休息之外我们是否也应该尝试着走入生活？

（1）银行收入单一，以存贷利差为主，使得利润空间缩小。目前，国外的成熟银行经营业务极为广泛，其中表外业务，中间业务所占比重逐步增加，甚至成为收入的主要，这样也减少了资产负债变动，缩小了营运风险。导致我国现状的直接原因是相关的法规严格禁止商业银行从事其他业务。也就形成了我国现在的“分业管理，分业经营”。收入的单一，使得银行的利润化行为的依靠减少成本。对于商业银行，主要一方面是减少员工数目。以华夏银行玉林支行为例，信贷部只有4名员工，相对我后来实习的中国银行某一支行而言业务量虽然只是其二分之一，而是人数是四分之一。这也从另一个侧面反映了四大国有商业银行极有必要“精兵简政”。另一方面，就是整合营业网点。据不完全统计，中国银行成都支行在上半年已经撤消了一个支行和4个分理处。因此，目前银行在增加利润方面手段还是比较单一。

（2）中小企业难以获得信贷。中小企业由于自身的抗风险能力弱，银行评定的信用额度极小，或者基本得不到贷款。尽管二板市场的推出在一定程度上缓解了那些具有高增长潜质的中小企业融资难的处境，但是众多不具有上述特点或是急需融通短期资金的中小企业目前还是希望于银行的贷款。现在，银行为此推出了保理服务，针对那些持有大型企业开出的本票的中小企业提供贴现服务。但是，大型企业以手续复杂而不愿意配合，使得保理业务难以实施。而从银行角度而言，信贷业务主要以大中型企业为住，使的利润单一，不便于银行的利润多元化。

（3）银行贷款评级主观因素比重较大，受信额度公式计算变量少，忽视了大量其他影响企业还贷能力的因素。银行的信贷评级的标准和公式目前没有统一，各家银行之间有不同。以华夏银行为例，在信用评级的管理者部分就是全凭业务的经办人主观打分，没有客观依据。计算信贷额度的公式也主要是粗略的企业资产，负债和上期收益三个变量。因此在实际操作中，普遍反映用处不大，的是依靠主管者的自己定夺，而目前银监会的作用是提供建议、银行监会还是以上级银行和央行为主。这样就有可能出现企业按期不能还贷的情况。随后，我又在银行的客户服务部门实习。

给我感触最深的就是银行对个人住房按揭贷款的控制管理与央行对结算账户现金提存的严格管制。个人住房贷款在银行个人信贷业务中占有极大比例。华夏银行目前是和蓝光房地产集团结成贸易伙伴，为蓝光集团的客户提供贷款，而蓝光集团与银行签定回购协议，交纳保证金并在客户无能力偿贷时，履行购回其住房的义务。这样，银行的贷款刺激房地产商的业务开展，而回购协议又极大的降低了银行的经营风险。但是，在近期炒房现象逐渐引起银行的注意。他们通常以自己或亲友的名义通过个人住房按揭贷款大量购买住宅楼。甚至出现了三位客户买断整个楼盘的现象。目前看来这样的炒房团体或个人通常是可以按时还贷，加上回购协议的签订使得银行方面基本没有经营风险。但是他们一旦看到房价上涨就立刻清偿所有贷款以获得产权并立刻售出获利。由于炒房者贷款期限极短，银行所获的贷款利息极少甚至难以收回贷款成本。因此，目前各家银行对此项业务审查较为严格，对外地户口而在成都居住时间较短的客户基本不办理此项业务。

央行从去年起出台新规定：结算账户的提现只能通过其下的基本账户，而且金额超过五万元的还要上报央行批准。因为储蓄账户不能转账，而结算账户又被严格管制。当然针对个人和企业的特殊要求，在结算账户下又令设临时和特殊账户，但开户条件较高，还有时间限制。

国家对银行账户细化管理直接目的是加强了对现金的监管，最终目的是打击偷税漏税的犯罪活动。因为每一笔资金只能在银行账户间流动而难以擅自变现提出，而资金的流动又是有详实的记录。所以监管部门，税务机关就能及时掌握企业间的资金和流向，同时对大额资金可以进行重点检查其合法性，维护了金融市场的稳定。但是，在具体的实践中，由于规则对五万元以下款项没有具体的规定，对提款的次数和总金额也没有相关的法则法规，这样就在理论上存在漏洞：利用蚂蚁搬家的形式把大额款项化整为零，规避监管。

事实上这种做法已经存在，但是由于提款次数的增加使得手续复杂，目前银行只为关系较为密切的客户办理。通过这次实习，我加深了对国有商业银行的认识，初步了解现阶段的主要任务，收获很大，同时我也要感谢华夏银行玉林支行的领导对我的支持与帮助。

⑥ 大数据技术在金融行业中的典型应用

大数据技术在金融行业中的典型应用
近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。
大数据在金融行业的典型应用场景
大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。
金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
金融大数据的典型案例分析
为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
网络的搜索技术正在全面注入网络金融。网络金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。网络“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为网络内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
金融大数据应用面临的挑战及对策
大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。
一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。
二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。
三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。
四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

⑦ 朋友圈分享的金融科技和金融大数据你了解多少

微信不仅是一个支付工具，它还是一个聊天工具，人们可以在微信上分享自己的生活。很多人就喜欢发朋友圈，向朋友展示自己的生活，以此来获得他人艳羡的目光。有一位网友提出了这样的问题，朋友圈分享的金融科技和金融大数据，你了解多少？

总结

所以说朋友圈分享的金融科技和金融大数据有可能是假的，最好不要信。就算这些金融知识是真的，你也可以去询问一下这位朋友，如果这位朋友和你的关系并不是很亲密，那么就不要随意的去进行投资。毕竟我们都隔着网络，并不知道背后到底是谁，是不是骗子。

⑧ 金融行业如何用大数据构建精准用户画像

用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。

首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示

总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。

第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征

市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，搞的用户画像是一个巨大而复杂的工程。但是费力很大力气进行了画像之后，却发现只剩下了用户画像，和业务相聚甚远，没有办法直接支持业务运营，投入精力巨大但是回报微小，可以说是得不偿失，无法向领导交代。

    事实上， 用户画像涉及数据的纬度需要业务场景结合 ，既要简单干练又要和业务强相关，既要筛选便捷又要方便进一步操作。用户画像需要坚持三个原则，分别是人口属性和信用信息为主，强相关信息为主，定性数据为主。下面就分别展开进行解释和分析。

描述一个用户的信息很多，信用信息是用户画像中重要的信息，信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。任何企业进行用户画像的目的是寻找目标客户，其必须是具有潜在消费能力的用户。 信用信息可以直接证明客户的消费能力，是用户画像中最重要和基础的信息 。一句戏言，所有的信息都是信用信息就是这个道理。其包含消费者工作、收入、学历、财产等信息。

我们需要介绍一下强相关信息和弱相关信息。 强相关信息就是同场景需求直接相关的信息，其可以是因果信息 ，也可以是相关程度很高的信息。

如果定义采用0到1作为相关系数取值范围的化，0.6以上的相关系数就应该定义为强相关信息。例如在其他条件相同的前提下，35岁左右人的平均工资高于平均年龄为30岁的人，计算机专业毕业的学生平均工资高于哲学专业学生，从事金融行业工作的平均工资高于从事纺织行业的平均工资，上海的平均工资超过海南省平均工资。从这些信息可以看出来人的年龄、学历、职业、地点对收入的影响较大，同收入高低是强相关关系。简单的将，对信用信息影响较大的信息就是强相关信息，反之则是弱相关信息。

用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。

用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。

例如可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，36-45定义为中年人等。可以参考个人收入信息，将人群定义为高收入人群，中等收入人群，低收入人群。参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。

将金融企业各类定量信息，集中在一起，对定性信息进行分类，并进行定性化，有利与对用户进行筛选，快速定位目标客户，是用户画像的另外一个原则。

下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户 ：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。

什么时间 ：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。

什么地点 ：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。

内容 ：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。

注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车上卖3元，景区卖5元。 商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。 标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿泉水的需求程度不同。即愿意支付的价值不同。

标签 权重

矿泉水 1 // 超市

矿泉水 3 // 火车

矿泉水 5 // 景区

类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。

所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。

什么事 ：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1

红酒 1 // 浏览红酒

红酒 5 // 购买红酒

综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式： 用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容） ，某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。

如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。

标签： 红酒，长城

时间： 因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95

行为类型： 浏览行为记为权重1

地点： 品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）

假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。

则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。

上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。

核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。

比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 0.6、枪战 0.5、港台 0.3。最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。

比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 1.0。

百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中 ，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。

金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下， 人口属性信息主要集中在客户关系管理系统 ， 信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中 ，也集中在客户关系管理系统中， 消费特征主要集中在渠道和产品系统中 。

兴趣爱好和社交信息需要从外部引入 ，例如客户的行为轨迹可以代表其兴趣爱好和品牌爱好，移动设备到位置信息可以提供较为准确的兴趣爱好信息。社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也是可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。例如用户在社交网站上提出罗马哪里好玩的问题，就代表用户未来可能有出国旅游的需求；如果客户在对比两款汽车的优良，客户购买汽车的可能性就较大。金融企业可以及时介入，为客户提供金融服务。

客户画像数据主要分为五类， 人口属性、信用信息、消费特征、兴趣爱好、社交信息。 这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库（DW），所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。

数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。

用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到这五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。

依据用户画像的原则，所有画像信息应该是五大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。

只有强相关信息才能帮助金融企业有效结合业务需求，创造商业价值 。例如姓名、手机号、家庭地址就是能够触达客户的强人口属性信息，收入、学历、职业、资产就是客户信用信息的强相关信息。差旅人群、境外游人群、汽车用户、旅游人群、母婴人群就是消费特征的强相关信息。摄影爱好者、游戏爱好者、健身爱好者、电影人群、户外爱好者就是客户兴趣爱好的强相关信息。社交媒体上发表的旅游需求，旅游攻略，理财咨询，汽车需求，房产需求等信息代表了用户的内心需求，是社交信息场景应用的强相关信息。

金融企业内部信息较多，在用户画像阶段不需要对所有信息都采用，只需要采用同业务场景和目标客户强相关的信息即可，这样有助于提高产品转化率，降低投资回报率（ROI），有利于简单找到业务应用场景，在数据变现过程中也容易实现。

千万不要将用户画像工作搞的过于复杂，同业务场景关系不大， 这样就让很多金融企业特别是领导失去用户画像的兴趣，看不到用户画像的商业，不愿意在大数据领域投资。为企业带来商业价值才是用户画像工作的主要动力和主要目的。

金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。这部分工作建议在数据仓库进行，不建议在大数据管理平台（DMP）里进行加工。

定性信息进行定量分类是用户画像的一个重要工作环节，具有较高的业务场景要求，考验用户画像商业需求的转化。其主要目的是帮助企业将复杂数据简单化，将交易数据定性进行归类，并且融入商业分析的要求，对数据进行商业加工。例如可以将客户按照年龄区间分为学生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生阶段。源于各人生阶段的金融服务需求不同，在寻找目标客户时，可以通过人生阶段进行目标客户定位。企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。可以参考其金融消费记录和资产信息，以及交易产品，购买的产品，将客户消费特征进行定性描述，区分出电商客户，理财客户，保险客户，稳健投资客户，激进投资客户，餐饮客户，旅游客户，高端客户，公务员客户等。利用外部的数据可以将定性客户的兴趣爱好，例如户外爱好者，奢侈品爱好者，科技产品发烧友，摄影爱好者，高端汽车需求者等信息。

将定量信息归纳为定性信息，并依据业务需求进行标签化 ，有助于金融企业找到目标客户，并且了解客户的潜在需求，为金融行业的产品找到目标客户，进行精准营销，降低营销成本，提高产品转化率。另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。

利用数据进行画像目的主要是为业务场景提供数据支持，包括寻找到产品的目标客户和触达客户。金融企业自身的数据不足以了解客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息。

金融企业可以引入外部信息来丰富客户画像信息，例如引入银联和电商的信息来丰富消费特征信息，引入移动大数据的位置信息来丰富客户的兴趣爱好信息，引入外部厂商的数据来丰富社交信息等。

外部信息的纬度较多，内容也很丰富，但是如何引入外部信息是一项具有挑战的工作。外部信息在引入时需要考虑几个问题，分别是外部数据的覆盖率，如何和内部数据打通，和内部信息的匹配率，以及信息的相关程度，还有数据的鲜活度，这些都是引入外部信息的主要考虑纬度。外部数据鱼龙混杂，数据的合规性也是金融企业在引入外部数据时的一个重要考虑， 敏感的信息例如手机号、家庭住址、身份证号在引入或匹配时都应该注意隐私问题 ， 基本的原则是不进行数据交换，可以进行数据匹配和验证。

外部数据不会集中在某一家，需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题， 手机号／设备号／身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法 ，不涉及隐私数据的交换，可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。

金融行业外部数据源较好合作方有 银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等 。市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错的尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。

用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户的潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。

用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。 用户画像是数据思维运营过程中的一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为主，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。

DMP（大数据管理平台）在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲，DMP将画像数据进行标签化，利用机器学习算法来找到相似人群，同业务场景深度结合，筛选出具有价值的数据和客户，定位目标客户，触达客户，对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。

DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户，筛选出稳健投资人，激进投资人，财富管理等方面等客户，并且可以触达这些客户，提高产品转化率，利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好、以及近期需求，为客户定制金融产品和服务，进行跨界营销。利用客户的消费偏好，提高产品转化率，提高用户黏度。

DMP还作为引入外部数据的平台，将外部具有价值的数据引入到金融企业内部，补充用户画像数据，创建不同业务应用场景和商业需求，特别是移动大数据、电商数据、社交数据的应用，可以帮助金融企业来进行数据价值变现，让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。

用户画像的关键不是360度分析客户，而是为企业带来商业价值 ，离开了商业价值谈用户画像就是耍流氓。金融企业用户画像项目出发点一定要从业务需求出发，从强相关数据出发，从业务场景应用出发。用户画像的本质就是深度分析客户，掌握具有价值数据，找到目标客户，按照客户需求来定制产品，利用数据实现价值变现。

银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

到银行网点来办业务的人年纪偏大，未来消费者主要在网上进行业务办理。银行接触不到客户，无法了解客户需求，缺少触达客户的手段。分析客户、了解客户、找到目标客户、为客户设计其需要的产品，成了银行进行用户画像的主要目的。银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。

银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。利用DMP进行基础标签和应用定制，结合业务场景需求，进行目标客户筛选或对用户进行深度分析。同时利用DMP引入外部数据，完善数据场景设计，提高目标客户精准度。找到触达客户的方式，对客户进行营销，并对营销效果进行反馈，衡量数据产品的商业价值。利用反馈数据来修正营销活动和提高ROI。形成市场营销的闭环，实现数据商业价值变现的闭环。另外DMP还可以深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。

简单介绍一些DMP可以做到的数据场景变现。

A 寻找分期客户

利用发卡机构数据＋自身数据＋信用卡数据，发现信用卡消费超过其月收入的用户，推荐其进行消费分期。

B 寻找高端资产客户

利用发卡机构数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务。

C 寻找理财客户

利用自身数据（交易＋工资）＋移动端理财客户端／电商活跃数据。发现客户将工资／资产转到外部，但是电商消费不活跃客户，其互联网理财可能性较大，可以为其提供理财服务，将资金留在本行。

D 寻找境外游客户

利用自身卡消费数据＋移动设备位置信息＋社交好境外强相关数据（攻略，航线，景点，费用），寻找境外游客户为其提供金融服务。

E 寻找贷款客户

利用自身数据（人口属性＋信用信息）＋移动设备位置信息＋社交购房／消费强相关信息，寻找即将购车／购房的目标客户，为其提供金融服务（抵押贷款／消费贷款）。

来源: 钱塘大数据二次整理，TalkingData的鲍忠铁原文出处，

⑨ 金融服务领域的大数据：即时分析

近年来，“大数据”这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。

目前，还没有对大数据的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。

这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。

大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。

金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。

企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来释放更多的机会，例如：

业务运营与战略 在普华永道公司于2018年发布的一份报告中，美国只有38%的消费者表示他们与之互动的员工了解他们的需求; 美国以外的46%消费者也这么认为。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而增强客户体验，并提高运营效率。通过利用大数据，企业还可以建立自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至最低。将部门收集到的旧数据连接起来，并将其与新收集的数据集成，以获得最大的数据完整性，这将是一个很好的实践。

风险管理 信用评分平台是一项重要的服务，可以为全球数亿名客户提供服务。但现在必须将其提升到第二等级，以便对客户的财务状况提供全方位的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据产生的结果可用于建立数据模型，以识别捕捉股市欺诈者的模式，并提醒金融风险机构调查这些案例。积极主动的首席风险官将定期使用大数据，以确保企业符合他们严格的标准。

信息技术 近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了发现欺诈并防止其发生，金融企业必须具有更高级的安全级别。构建预测性分析将使IT工作人员能够在网络攻击入侵系统之前进行预测。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据即服务，其范围包括：为财务部门自动调节流程、为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动，以及在新服务发布前构建并行大数据模型以对其进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐参与者，他们有能力不断地支持跨部门的同事将暗数据转化为战略数据。 企业通常从大数据中探索分析其资产负债表。即使是声明健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上，这些是获得市场扩张、竞争优势和利润增长的公司。

如果企业能够授权大数据来回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上，大数据确定的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将进一步扩大到其他领域，其中包括：

(1)无可争议的答案：客户细分 分析可以提供基于年龄、收入和人口统计的不同消费者行为的见解。因此，金融服务公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者-金融服务提供商。

(2)无可置疑的答案：定价策略 除了其他好处之外，大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据他们审慎模式，在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现住房的价格过高，并建议客户评估不同的报价，重新引导他们找到一个更合适的贷款人。受益人：消费者-竞争监管机构。

(3)无可争议的答案：金融包容性 正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中所提到的，受访者表示，大数据对更多金融包容性有着积极影响。相当一部分消费者无法获得金融服务，如：信用评分、住房融资等。 但是，通过涉及大数据，这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人：消费者-金融服务提供商-政府机构。

(4)无可置疑的答案：数据治理 使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者需求，他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人：所有上述受益人。

大数据的指导原则无处不在，但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出，因为每家公司都有不同的数据量，这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。

当今的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争，他们在数据战略方面获胜的结构如下：

•管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试

•分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化

•成果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导力

数据是一种永不贬值的有形资产，使用有价值的见解是一种面向未来的战略。因此，竞争是一个不断变化的目标，企业必须随时进行分析。

本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。发布者：rango，转转请注明出处： https://dataworkers.cn