『壹』 大数据金融-第一章 大数据金融概论
1.大数据与小数据
2.大数据的内涵
（1） 数据类型方面
（2） 技术方法方面
（3） 分析应用方面
3.大数据的特征
多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。
时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。
价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。
4.大数据与传统数据的区别
5.大数据的产生背景
1.按照大数据结构分类
2. 按照大数据获取处理方式分类
3.按照其他方式分类
1.销售机会增多
0. 商业大数据的来源
1. 客户
2. 市场
3. 商品
4. 供应链
0. 数据来源
2. 市场与精准营销
3. 客户关系管理
4. 企业运营管理
5. 数据商业化
0. 数据来源
2. 付款定价
3. 研发
4. 新的商业模式
5. 公共健康
1. 营销
2. 服务
3. 运营
4. 风控
大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。
1. 呈现方式网络化
大量的金融产品和服务通过网络呈现。
2. 风险管理有所调整
风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。
风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。
对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。
风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。
3. 信息不对称降低
4. 金融业务效率提高
在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。
5. 金融企业服务边界扩大
由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。
金融从业人员个体服务对象会更多。
6. 产品是可控的、可受的
通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。
7. 普惠金融
大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。
1. 放贷快捷，精准营销个性化服务
立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。
2. 客户群体大，运营成本低
大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。
3. 科学决策，有效风控
根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。
基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。
典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。
企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。
京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。
在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。
『贰』 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。
『叁』 如何利用大数据防范金融风险
1、征信大数据挖掘： 互联网海量大数据中与风控相关的数据。在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。 2、风控运营： 贷前营销：帆没 1、已有客户开发、新客户开发； 2、预审批、申请评分； 3、预审批，客户准入、预授信额度估算。 贷中审批： 1、欺诈甄别、反欺诈液此监测； 2、申请再评分； 3、授信审批； 4、贷款定价。 贷后管理： 1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预态埋纳催收； 4、催收评分、催收策略。
『肆』 陈华：基于数据分析的金融风险管理领军人
无论是在工作还是生活中，我们无时无刻不在跟风险打交道，在管控风险。不管是日常生活中开车的时候，或是制定新的保险或医疗计划时。多数人在日常中都在无意识地管理风险。但当谈到金融市场与商业运营时，评估管理金融风险就变得非常重要和关键了。
在互联网时代，随着金融服务渠道逐渐丰富、金融服务逐渐多元化，金融机构经营面临的环境越来越复杂，金融机构对客户行为模式的认识、信息安全的认识、经济发展“新常态”的认识、国际环境不确定性的认识均需要重新构建。在这样的背景下，全球金融机构面临的风险也日趋复杂化、多样化、扩散化，风险管理的难度增大，风控管理机制亟待重新设计，当前风险管理组织架构面临着重构与调整。
在这样的行业环境背景下，有越来越多的金融风险管理顶级专业人才运用自己的杰出才能持续推动着行业的发展。其中，陈华作为基于数据分析的金融风险管理领军人物对于行业的发展做出了巨大的贡献。
陈华在重新审视复杂环境下的金融风险特征的基础上，结合传统与新兴金融计量方法，创新采用独创的金融风险数据分析技术强化风险防范机制，满足金融风险管理的要求，及早采取防范措施，降低预期与非预期损失的风险成本。
随着金融机构面临的内外部环境日趋复杂，金融业务日趋多样化，风险发生可能性、影响程度也日趋增大，如何应对新形势下多样、复杂的金融风险成为传统金融风险管理体系亟待思考的命题。企业管理者应积极 探索 、采用创新技术手段评估、规避、预测金融风险，改造现有风险管理系统，以适应市场环境、监管体系及自身风控的要求。
陈华打造的金融风险管理体系通过收集123个维度的数据信息，建立全面、精准的数据模型，分析用户行为特征和信用风险之间的关系，促进金融企业在金融业务的全生命周期中，不断提升效率和服务能力。这些数据信息主要分为四类，基础信息数据（姓名、身份证、银行卡、手机号、用户学历、收入、家庭地址等基本信息）、用户征信数据（该用户是否在其他平台有过多头借贷行为，在非银机构是否有过逾期行为、有没有上过征信系统的黑名单等等）、运营商数据（通过运营商数据可以判断用户的设备是否有异常，比如入网时长、入网状态、每月消费情况、通话记录、短信情况等）以及用户行为数据（包括用户的搜索记录、购买记录、社交数据等，通过这些数据可以判断识别该用户是一个什么样的人、有多强的消费能力、 社会 关系如何等等）。
大数据时代正在影响着各行各业的发展，各种信息化设备和应用系统所产生的数据量的年均增速超过50%，2020年全球产生的数据量达到约44Z（44x1021B），数据量的指数型增长显著改变了当今 社会 的竞争方式和经营方式。对于金融行业来说，大数据时代的核心竞争力就是选择正确的技术，对银行拥有的海量数据进行全方位、系统化地分析与挖掘，参考有价值的结果并做出正确的商业决策，提高风险控制技术和水平，进而在竞争中保持长期优势。
2008年国际金融危机之后，世界各地的金融机构越来越多地采用主动风险管理的新模式，在加强信用卡欺诈检测、金融犯罪合规、信用评分、压力测试和网络分析等领域，大数据分析技术在风险管理方面发挥着重要作用。
英国Big DataFinance（2015-2019）制定并开展了关于“金融研究与风险管理”的大数据创新培训网络计划，开发和实施大型复杂数据集的实证金融和新的风险管理定量和计量方法，以此来增强欧洲银行和其他金融机构的风险防范能力。美国跨国投资银行和金融服务公司摩根大通通过生成大量有关其美国客户的信用卡信息和其他交易数据，利用大数据分析技术，能够将消费者市场划分为更小的细分市场，并可在几秒钟内生成报告。
陈华独创的基于数据分析的金融风险管理体系目前已在全国金融行业得到广泛应用，成为维护金融业各项业务正常运营以及降低风险事件发生概率的重要工具。这个体系从数据收集、存储、使用、传输及销毁等关键环节，确保用户数据信息不留存，在遭受潜在的安全威胁时不泄漏，从而实现了真正意义上的数据安全。目前全球都在大力提升基于数据分析的金融风险管理水平和能力，相信在不久的将来，由陈华打造的金融风险管理体系在全球范围内广泛应用，促进全球金融风险管理能力的提升。（文 / 陈珊）
『伍』 大数据金融创新与发展
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近年来，大数据已经成为重塑金融竞争格局的重要支撑和抓手。特别是“十三五”规划纲要明确提出实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，加快数据资源共享、开放和发展。
在此背景下，为全面落实“十三五”规划提出的国家大数据战略，推动金融业转型升级和创新发展，助力上海建设国际金融中心和科技创新中心，“大数据时代的金融野盯服务与创新”论坛于8月17日在中国金融信息中心举行。论坛由上海市经济和信息化委员会、上海市金融服务办公室和上海银监局指导。由新华社中国经济信息社、新华社新闻信息中心、新华网、上海证券报、中国金融信息中心、中国银行上海市分行主办，易迅财经协办，证大财富特别支持。
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大数据之父勋伯格曾说，“大数据开启了时代的重大变革。正如望远镜让我们感受宇宙，显微镜让我们观察微生物一样，大数据正在改变我们的生活和我们理解世界的方式，成为新发明和服务的来源，更多的变化即将发生”。
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张笑君表示，传统金融行业如何利用大数据技术和思维实现产业转型变革，推动金融服务创新发展，是每个企业都应该深入思考的问题；如何利用大数据降低金融风险，促进“大数据新金融”的可持续发展，使其发挥更大的社会价值，也是政府部门和监管部门面临的新课题。
据了解，2016年是“十三五”的开局之年，也是新华社业务转型发展的重要一年。2016年7月底，新华社全面完成国内分支机构采编管理“两分离两加强”重大机构改革。7月1日，新闻信息中心上海中心正式成立，这也标志着新华社在上海的各项事业进入了一个新阶颂罩和段。
“在保持传统信息产品和业务优势的同时，上海证券报将能够专注于国家战略和上海本地事业的整体发展。在垂直管理体制和上海分社的双重领导下，将继续夯实基础、求新求变，进一步扩大新华社新闻产品市场的覆盖面和影响力，为上海“四个中心”建设做出我们的贡献。”张笑君说。
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上海市经济和信息化委员会副主任邵志清
上海市经济和信息化委员会副主任邵志清表示，这次论坛主要是为了规划所谓的“形势、战略和技术”。所谓“趋势”，永远不应该是趋势的敌人。一个人，一个企业做一件事，一定要顺应时代潮流，顺势而为。今天，我们已经进入了信息文明时代，其中第一个是PC时代，第二个是网络时代，第三个是大数据时代。
大数据可以开发成引擎吗？邵志清讲了三个方面。首先，世界进入了一个新时代。90年代中期加入互联网大家庭，实现了人际交往的突破，让“一条家信抵一吨金”不复存在。现在，世界各国都在计划实现大数据时代的国家发展，因为大数据已经是一种资源，一种资产。显然，它已经成为一项国家发展战略。大数据能力已经成为综闷凯合国际竞争力和国际影响力不可或缺的方面。
第二，大数据已经成为我们的生产要素。大数据为计算开辟了新模式和新路径。产业方面，有新业务、新商业模式、新业态，给新经济带来很多活力。现在政府掌握了大量的大数据资源，如何服务社会和市场，从而激发市场的活力和社会的创造力，在社会治理方面如何管理网格。大数据也带来了很多机会，例如，它可以用于控制城市基础设施、环境保护、食品药品安全和交通运输。
第三，利用大数据安装创新驱动发展的强大引擎，要从资源、技术、使用、产业、安全等几个方面着力。
邵志清表示，最近上海也在制定大数据发展的实施意见，对接国家层面的战略，结合上海实际，大概有几个方面要做：要素供给、使用创新、产业发展。他认为，要加快几个方面的建设：一是整合共享的资源流通体系。二是创新活跃的行业使用体系。三是发展自主可控的数据技术服务体系。第四是世界一流的大数据基础设施体系。第五，可信、安全、独立的担保体系。
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上海数据交易中心首席运营官沈翔宇
“在具体循环方面，我们对所有数据做了从高风险到低风险的评估。从用户产生的原始数据到后来产生的数据，无论是对个人还是对群体，都有几个要求。进入流通，我们有自主知识产权的六要素标准：数据要有ID，数据要有维度主键，也就是Key。这是分配ID、分配key、设置限制、数据提供及时性、设置交易价格的角度。”他们把数据交易中心能给大家提供的服务分为会员、挂牌、撮合、分销、清算服务等五个方面。沈翔宇说会有一个交易平台给大家用。
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上海大数据联盟
常务副秘书长马慧民
上海大数据联盟常务副秘书长马慧民演讲主题是《大数据推动产业创新》。市场交易成本主要是由信息成本和讨价还价成本构成。他说，企业组织成本主要是指维持企业内部各个部门运转所需要的各类行政成本和协调成本。
当企业内的组织管理成本扩大到等于市场交易费用时，企业达到其最大边界。比如说大数据、移动互联网等新型技术让出租车行业交易费用大幅度降低，传统出租车公司逐渐被中间市场——平台公司影响。比如说滴滴打车、Uber，有了这些平台，交易成本大大降低了。互联网促进和推动这个产业的发展，同时为产业的生产也带来了变革。大数据和相关技术解决了某种信息不对称领域引起的交易成本增加的过程。
通过大数据可以进行精准营销。“我们通过很多数据采集之后，我们会形成一个用户画像，无论是线上数据还是线下的数据，集合在一起之后就知道这个个人或者是企业需要什么样的东西。这里就解决了一个问题，就是线上、线下数据加在一起的个人标签。”马慧民说。
上海交通大学互联网金融研究所所长罗明雄
上海交通大学互联网金融研究所所长罗明雄分享的主题是《从互联网金融投融资看大数据金融》。他说，互联网金融等同于P2P、等同于骗子这是非常不准确的，P2P只是互联网金融当中的一个分支，而骗子只是打着P2P的旗号去做的行骗。他把大数据产业链条分为四个部分包括数据源、数据采集与存储、数据分析与挖掘和大数据使用。
什么人可以做好大数据金融，罗明雄说，一个是可以合法拿到大量的非结构化数据，二是能够对这些非结构化数据进行专业的挖掘、梳理、清洗。他建议大家不要把银行完全想像成传统金融机构，银行业在变，银行会通过很多领域来进行思考，要做风控，会拿到很多的数据，然后把这些数据打通，包括你的信贷风控、精准营销、运行决策优化。他说，银行的电商把信息打通，本质就非常类似于余额宝，余额宝就是利用信息化手段，让老百姓以极低门槛享受一个私人银行般的理财服务。
罗明祥说，传统的供应链金融是以银行或传统金融机构主导，通过绑定核心企业通过给核心企业授信，并给予其上下游企业一定支持，对供应链金融企业的BD能力以及自身资源能力提出很大的挑战。近期以B2B或者是SaaS模式切入供应链金融，从“三流”切入成为供应链金融最容易弯道超车的商业模式。供应链金融的本质是你能够抓到中小的企业为他提供整套供应链金融服务。
万达金融集团总裁助理兼万达征信公司总经理嵇磊
万达金融集团总裁助理兼万达征信公司总经理嵇磊结合他在银行、信贷行业和征信领域的工作体会与大家分享了征信行业的发展机遇。
国外征信行业发展情况来讲，美国的征信体系最为成熟，现已形成从数据采集、数据标准化、数据处理到信用使用等成熟完整的产业链布局，从而形成全球最大的市场规模。嵇磊说，美国征信行业的发展历程、动因及趋势，对我国征信市场及机构发展具有很好的借鉴意义。从发展路径看，美国的征信行业经历了快速发展、法律完善、行业整合及成熟发展四大阶段，最后经过行业洗牌整合，机构数量从最多时的2000家减少至500家，并逐渐出现全国性征信巨头。
研究分析国外市场，是为了更好的研判中国征信市场。至2015年末，央行征信系统已收录8.8亿自然人信息，其中3.8亿有信贷记录;收录企业及其他组织2120万户，其中577万户有信贷记录。伴随着庞大消费市场的逐步成熟、消费信贷的快速增长、互联网及大数据使用的跨越式发展，更多的社会第三方征信机构参与到我国征信体系建设中。
尽管成立背景不同、数据类型各异，但在个人征信业务的具体规划上，各家征信公司均不约而同地突出了“大数据”和“互联网征信”。互联网征信机构收集信息面宽，可以覆盖无法在银行留下信贷记录的庞大群体，从而成为央行征信体系的有益补充。
嵇磊认为，征信业最好的时代已经到来。随着法律法规的进一步完善、消费经济持续增长以及大数据、互联网技术的发展，征信行业正面临前所未有的发展机遇：一是法律法规的完善为征信发展提供支持；二是消费经济增长推动征信业持续发展；三是大数据及互联网促动征信业务全面升级；四是社会发展提高人们对信用价值的认知。
翼勋金融总经理孙海江
翼勋金融总经理孙海江表示，大数据的成长速度非常快，现在整体的大数据，人类90%数据都是在最近三年产生的。每天要使用消费类的软件，比如说滴滴打车这样的工具类软件以及金融软件等等，都会产生大量的数据。这些数据的服务能够产生价值，同时这些数据使用也能够带来价值。但是其实这个当中还有数据为我们带来的困扰。
在圆桌讨论环节，光大云付副董事长兼总裁夏令武、绿地金服CEO杨晓冬、上海互联网大数据工程研究中心主任陆晋军、证大财富总裁戴卫新、前海征信副总经理施奕明围绕四个议题展开，分别是：大数据时代为金融业带来的新机遇；大数据 金融如何服务小微企业；如何管理大数据征信使用中存在的挑战与风险；政府如何监管并服务于大数据金融创新。
光大云付副董事长兼总裁夏令武
光大云付副董事长兼总裁夏令武说，大数据和互联网最近几年的飞速发展给金融业带来很多机遇。这种机遇是两个方面，一个方面是给传统金融机构带来了更大、更强的生存能力。有人说互联网会颠覆传统机构。现在如果说从大数据维度来看，其实不是的。传统金融机构掌控了金融业、经济部门最大的数据。因为金融机构就是经营数据的。所以我想大数据增强了传统金融机构的能力。另一方面，大数据也推动了新的金融服务形式的产生，而光大云付就是这两方面的结合。
绿地金服CEO杨晓冬
作为陆金所创始管理团队之一，绿地金服CEO杨晓冬说，大数据最重要的是要降低企业的成本，从经营角度来说，大数据可以帮助我们提高风控能力。我对大数据未来的远景还是充满信心的，但目前的状况还是不令人满意的。举一个例子，在美国，这是我在90年代做的项目。90年代的时候，你在美国就可以在互联网上开户，我不用1秒钟就可以知道所有的信息。但是在目前，在中国的信息还是岛式的信息，没有一个统一的信息可以证明这个人是可信的，可以线上开户。市场数据成本是否合理，是关系到大数据能否成功的关键。他希望政府可以为不仅是金融企业，要为所有企业提供公共信息。这样才可以帮助金融企业降低成本。
上海互联网大数据工程研究中心主任陆晋军
上海互联网大数据工程研究中心主任陆晋军说，现在整个大数据行业存在一个乱象。一方面拥有数据的，比如说政府、银行、运营商很难开放。另一方面，有很多公司又号称有数据。但这个数据哪里来?可能会涉及到到隐私泄露的问题。围绕金融谈大数据，谈移动互联网，这是真正可以改变金融领域供给侧改革的技术和手段。因为有了移动互联网、各种宝、各种贷，为老百姓提供了更多的选择，当然选择过程当中又带来了很多风险。这是做技术、管理、监管的人要去解决的问题。通过大数据一定程度可以解决客户画像、客户获取、征信等等的问题，要把它做好。
陆晋军说，大数据一定要开放，一定要跨境。如果说你是封闭群体的数据也可以做数据分析，但是只有打开了通路，和不同领域的数据做交换、结合之后才可以产生更多的价值。这也是大数据交易所面临的一个非常重要的课题，而且要注重大数据的安全。
证大财富CEO戴卫新
证大财富的CEO戴卫新认为精准营销和风险管理两者结合度是非常高的。他们公司在两年前就做了“淘宝达人贷”，面对的客户是专门在淘宝上有消费的人群做信用贷款。在推出这个产品的时候，芝麻信用分还没有出来，通过这两年的数据积累，未来在大数据使用上，可以做一些改善。可以结合芝麻信用分来看我们客户的表现以及真实的芝麻信用分有巨大的关联性，来验证芝麻信用分在这样一个领域的市场，是不是有更好的使用场景。
戴卫新表示，金融最大的要点就是风险控制，大家数据共享可以有效降低在这一块上的损失。他说证大财富一直和上海官方机构、民营征信机构等合作，做数据共享。
前海征信副总经理施奕明
前海征信副总经理施奕明从征信和金融的关系谈了他的看法。金融的核心是风险定价，风险控制是非常重要的手段。原来传统的金融方式都是以线下方面为主，比如说贷款必须要面签。但是现在很多都是远程化、线上化的方式，如果说没有像现代征信业的发展，像远程开户、人脸识别这样的技术是不可能实现的。未来大数据在金融行业将会越来越重要。
施奕明介绍征信业面临的挑战是信息孤岛问题、安全合规问题和技术创新问题。
他说，现在征信把信息分为三大类，第一类是公共信用数据，第二类是金融信用数据，第三类是生活信用数据。这三方面的数据分别在各个不同的地方，要把这三类进行整合，需要一个大的战略，数据联盟、数据交易中心的出现为数据整合提供了很好的基础，也会成为征信业未来发展的契机。
大数据时代一个很大的问题就是个人信息披露泛滥。前海征信操作是非常规范的，任何数据的采集和披露都是要遵照合法的途径和规矩来做的，大数据的前提是合法合规。
在大数据征信时代有很多的创新点，但必须要谨慎。传统的金融征信其实已经被验证过无数次了，是可以非常有效的判断一个人的信用风险的。现在大数据发展很快，但是这些信息和标签是不是可以真正的防止风险，这是需要待验证的。因此并不会把所有创新都推向市场，需要经过长期验证之后，才会非常负责地推向市场。
主持人：第一财经广播主持人叶柳