金融大数据照片

⑴ 什么是大数据金融

大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集，大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。
大数据金融的特点如下：
1、影响大。由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件；
2、数量多。互联网金融大数据是获取的个人的金融行为数据，而这是属于个人数据中非常高频使用的部分。国内互联网金融服务企业获取的互金大数据已经达到数百PB，而且还在不断高速增长中；
3、速度快。互联网金融业务主要信息由系统处理，操作流程完全标准化，业务处理速度更快。在用户画像和信用数据库等金融大数据的支持下，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，一笔业务从申请到完成只需要几秒钟。
法律依据：《中华人民共和国数据安全法》第五条
中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策，统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作，建立国家数据安全工作协调机制。

⑵ 北京成立人民数据金融数据中心

【导读】11月19日，“人民启信”正式上线暨人民数据金融数据中心成立新闻发布会在人民日报社新媒体大厦举行，相关领域专业人士分别为大会致辞，对人民数据金融数据中心的建设发展提出了殷切希望，下面我们就来了解一下具体内容。

人民数据金融数据中心将发挥金融大数据的集聚和增值作用，促进普惠金融发展、防范化解金融风险、推动并构建金融业数据融合应用的新格局。同时，“人民启信”APP也正式上线。

疫情影响下，数字技术的应用价值更加凸显，社会数字化进程明显加速，金融科技的力量已引起了各方重视，在未来全球的经济复苏中，金融科技将发挥关键性作用。

专家表示，希望人民金融数据中心可以建立生态服务体系，以自身优势能力和资源，与监管机构、数据拥有方、场景拥有方开放合作，在数据联合治理和价值共享机制、产品研发和场景服务合作机制、市场合作机制方面一起探索，共同推动行业标准建立，更好服务实体经济。

作为新时代大数据领域中的“国家队”，人民数据以承建国家大数据灾备中心、中国卫星安全数据中心和国家离岸大数据中心等国家大数据项目为契机，以构建全方位的大数据运营生态为目标，打造安全、高效、开放、共享的国家级大数据平台，并致力于做好各级党政机关、央国企、民企等大数据的“存、管、用”工作，提供大数据存储、管理、交易、场景化解决方案。

据了解，本次新闻发布会主办方人民网·人民数据(国家大数据灾备中心)是人民日报、人民网旗下“党管数据”理论和实践的平台，可见，未来国家或更加关注金融数据的发展。

⑶ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

具体来说，比如说实时欺诈检测，大数据征信，社交媒体的舆情分析等等。就个人经验来说，用机器学习去检测用户的信用记录，监管贷款的风险，增强风险控制等方面都很有可行性。其他因为不太了解金融这里指的是什么，如果说指商业，bus之类的，那应用前景简直太多了。最后听说一个CS PhD学长，被我认识的一个长辈忽悠去金融领域做量化交易模型，写了一个模型一个小时赚数十万，现在已经移民英国。大数据的意义是什么。有一个观点，就是如果我能掌握这个世界上每一个粒子的状态，我能够预测未来。其实万事万物都是有迹可循的，只不过影响因素太多，人类的认知能力有限，所以就要提炼特征，提取主要的影响因素。

⑷ 大数据怎样影响着金融业

大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。

正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。

中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。

首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。

其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。

第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。

当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。

一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。

二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患。

三是大数据的技术选择存在决策风险。当前，大数据还处于运行模式的探索和成长期，分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟，对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向结构化数据，缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下，金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势，但过早进行大量投入，选择了不适合自身实际的软硬件，或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。

应该怎样将大数据应用于金融企业呢？

尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但从发展趋势看，应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时，董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素，还要更加重视对大数据的占有和使用能力，以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力；要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法，推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化；要保证对大数据的资源投入，把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。

（一）推进金融服务与社交网络的融合

我国金融企业要发展大数据平台，就必须打破传统的数据源边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道，充分发挥社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展，利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将声誉风险降至最低。

（二）处理好与数据服务商的竞争、合作关系

当前各大电商平台上，每天都有大量交易发生，但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，传统金融企业处于支付链末端，从中获取的价值较小。为此，金融机构可考虑自行搭建数据平台，将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面，也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，进行数据和信息的交换共享，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲，金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择；如果自办电商，没有专业优势，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。
（三）增强大数据的核心处理能力

首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前，来自各行业、各渠道的数据标准存在差异，要尽快统一标准与格式，以便进行规范化的数据融合，形成完整的客户视图。同时，针对大数据所带来的海量数据要求，还要对传统的数据仓库技术，特别是数据传输方式ETL（提取、转换和加载）进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力，要利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是要打造一支复合型的大数据专业团队，他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的业务理解力，并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。

（四）加大金融创新力度，设立大数据实验室

可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室，统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源，建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前，实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验；待测试通过后，对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”，不断优化模型算法。在“方法论上。

（五）加强风险管控，确保大数据安全。

大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题，为金融企业风险管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征，它不仅需要新的管理方法，还必须纳入到全面风险管理体系，进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全，金融机构必须抓住三个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享；二是加强与监管机构合作交流，借助监管服务的力量，提升自身的大数据安全水准；三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升客户的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

⑸ 想要金融类数据，应该如何收集

金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。

所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。

一、大数据平台

大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：

1.一个客户

客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表

2.做了一笔交易

交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。

3.使用哪个账户

账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表

4.通过什么渠道

渠道主题：渠道属性、维度、限额组成宽表

5.涉及哪类业务&产品

产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表

⑹ 金融需要 hadoop、spark 等这些大数据分析工具吗使用场景是怎样的

首先，金融业的涵盖非常之广，主要包括三大类：银行类、投资类和保险类。具体则很多：商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等。而且随着时代和技术发展，还出现了各类新型金融机构，比如：消费贷、P2P等等。其次，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。

而最近大火的UBI(Usage Based Insurance)更是将大数据技术的使用推向新高度。甚至通过在保险购买者的车辆上安装检测OBD数据的硬件设备来获取各项数据，从而对好司机和坏司机差别定价保费。

⑺ 大数据在金融领域的应用

大数据在金融领域的应用如下：

1. 概述

近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这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。

2. 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有着广泛的应用， 下面将介绍大数据技术在银行、证券、保险等金融细分领域中的应用。

3. 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。

⑻ 大数据金融前景

2019年，中国金融服务业大数据分析服务市场的收入总额为人民币1093亿元。其中323亿元用于金融风险管理及70亿元用于客户生命周期管理，后者包括吸纳新客及现有客户管理。

疫情导致大数据分析市场需求下降

金融服务供应商对科技服务的强劲需求及科技服务的增长潜力吸引新参与者进入市场。这些参与者凭借其庞大的客源或强劲的技术能力，如大数据、AI及云计算，快速扩展。同时，在金融服务业迅速增长的推动下，由于大数据分析技术可促进信贷评级及有效实现精准营销及更有效率的客户管理，中国金融业迅速应用大数据分析技术。金融服务供应商现广泛应用大数据分析技术于金融风险管理及客户生命周期管理。

2019年，中国金融服务业大数据分析服务市场的收入总额为人民币1093亿元，受COVID-19疫情影响，2020年上半年，金融机构的业务发展步伐放慢，导致对大数据分析服务的整体需求下降。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

⑼ 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。