智慧金融如何解决大数据

A. 大数据的内涵是什么

中国发展门户网讯 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。此后，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。
大数据的概念与内涵
“大数据”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文携拦•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为携唤“第三次浪潮的华彩乐章”。但是直到近几年,“大数据”才与“云计算”、“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。2008年，在谷歌成立10周年之际， 著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 也抛出了Big Data概念。所以，很多人认为，2011年是大数据元年。
此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解。当然，由于大数据辩隐凯本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。维基网络认为大数据是超过当前现有的数据库系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过客户能容忍时间的大规模复杂数据集。全球排名第一的企业数据集成软件商Informatica认为大数据包括海量数据和复杂数据类型，其规模超过传统数据库系统进行管理和处理的能力。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。网络搜索的定义为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。互联网周刊的定义为："大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。
综合上述不同的定义，我们认为，大数据至少应包括以下两个方面：一是数量巨大，二是无法使用传统工具处理。因此，大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。
大数据4V特征
一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。
1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。
3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4.价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
大数据六大发展趋势
虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，尚存在着诸多的困难与挑战，但我们相信，随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。
1．数据将呈现指数级增长
近年来，随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等各类数据正在以指数级增长。据有关资料显示，2011年，全球数据规模为1.8ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。美国互联网数据中心则指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
2．数据将成为最有价值的资源
在大数据时代，数据成为继土地、劳动、资本之后的新要素，构成企业未来发展的核心竞争力。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。IBM执行总裁罗睿兰认为指出,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”随着大数据应用的不断发展，我们有理由相信大数据将成为机构和企业的重要资产和争夺的焦点谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且将会继续通过大数据来提升自己的竞争力。
3．大数据和传统行业智能融合
通过对大数据收集、整理、分析、挖掘, 我们不仅可以发现城市治理难题，掌握经济运行趋势，还能够驱动精确设计和精确生产模式，引领服务业的精确化和增值化，创造互动的创意产业新形态。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。网络、阿里、腾讯等通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。在智慧城市建设不断深入的情况下，大数据必将在智慧城市中发挥越来越重要的作用。由城市数字化到智慧城市，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，大数据将成为智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，无不是大数据和传统产业融合的重要领域。
4．数据将越来越开放
大数据是人类的共同资源、共同财富，数据开放共享是不可逆转的历史潮流。随着各国政府和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值认识的不断提升，全球必将很快掀起一股数据开放的热潮。事实上，大数据的发展需要全世界、全人类的共同协作，变私有大数据为公共大数据，最终实现私有、企业自有、行业自有的全球性大数据整合，才不至形成一个个毫无价值的“数据孤岛”。大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。目前，美欧等发达国家和地区的政府都在政府和公共事业上的数据做出了表率。中国政府也将一方面带头力促数据公开共享，另一方面，还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和数据的应用。
5．大数据安全将日受重视
大数据在经济社会中应用日益广泛的同时，大数据的安全也必将受到更多的重视。大数据时代，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术最大限度地收集更多有用信息，对其感兴趣的目标发起更加“精准的”攻击。近年来，个人隐私、企业商业信息甚至是国家机密泄露事件时有发生。对此，美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。可以预见，在不久的将来，其他国家也会迅速跟进，以更好地保障本国政府、企业乃至居民的数据安全。
6．大数据人才将备受欢迎
随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛，包括大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等在内的具有丰富经验的数据分析人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。据著名国际咨询公司Gartner预测，2015年全球大数据人才需求将达到440万人，而人才市场仅能够满足需求的三分之一。麦肯锡公司则预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口为14万—19万人。有鉴于此，美国通过国家科学基金会，鼓励研究性大学设立跨学科的学位项目，为培养下一代数据科学家和工程师做准备，并设立培训基金支持对大学生进行相关技术培训，召集各个学科的研究人员共同探讨大数据如何改变教育和学习等。英国、澳大利亚、法国等国家也类似地对大数据人才的培养做出专项部署。IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作，力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。（武锋：国家信息中心）

B. 大数据与人工智能在金融行业的发展需要以什么为基础

AI产品化是大数据与人工智能在金融领域发展的基础。因为光有理念创新是不够的，必须将大数据与人工智能紧密的结合到一起，实现一加一大于2的效果，这样才能为大数据和人工智能进入金融领域并取得长远发展打下坚实的基础。以上是我的全部回复，希望能够帮助到您，祝您生活愉快～

C. 工行副行长张文武：打造面向未来的智慧型金融生态体系

11月11日，工商银行副行长张文武出席了“第十五届21世纪亚洲金融年会”，并发表了题为《智能 科技 开放金融 打造面向未来的智慧型金融生态体系》的主题演讲。

张文武表示，当前，金融 科技 已经成为提升我国 科技 自主创新能力、对外辐射能力、风险防控能力和建设“数字中国”的重要力量。与此同时，银行经营面临的政策环境、客户需求、金融监管等也在发生深刻变化，为银行业利用金融 科技 开展金融创新，推动金融服务开放，提供了新的机遇。

他认为，新机遇孕育新变化。围绕日益增长的客消铅闹户需求，商业银行对内构建协同一体的智慧金融，对外拓展开放共享的智慧生态，推动银行金融服务朝着“线上+线下”“业内+业外”“人工+智能”的方向演进。面向未来，银行业要顺势而动，围绕开放和创新两个重点，深耕金融场景、提升服务效能，打造智慧型生态体系。

一是深激洞化数据治理，让金融更具穿透性。 数据作为新型生产要素，将更大地激发银行业全要素生产力。银行要紧抓数据要素市场改革机遇，加强数据共享和技术合作，释放数据资产潜能，做实、做活、做强数据资产。着眼于数据和 科技 双轮驱动的基础能力建设，工商银行自主搭建了业内领先的大数据云平台，创建集团数据要素市场，通过打造分布式融合数据智能平台，为金融发展注入“有广度、有深度、有速度、有精度”的数据服务新活力。

二是构建开放生态，让金融更具可得性。 坚持开放、合作、共赢的发展理念，银行金融服务要“走出去”和“引进来”相结合，在清醒认知合作伙伴的基础上，与 社会 各行各业合作共建场景，积极主动布局开放金融生态。工商银行通过API开放平台把上千个标准化产品与服务，输出开放给数千家合作伙伴，API开放能力、合作伙伴数量领跑业界；通过金融生态云引入财资、教育、景区等诸多行业应用，与合作伙伴携手为客户提供“行业+金融”的综合服务，生态云租户数量已经达到了3万户，初步构建了丰富、多元的工行云生态。

三是布局智能 科技 ，让金融更具智慧性。 智能 科技 布局是一个水平不断提升、功能不断完善的过程，将随着金融市场环境变化、用户需求的升级，新技术新产品不断迭代而创新升级。银行业必须持续加大技术创新力度，不断提升金融 科技 的核心竞争力，激发经营发展的新活力。工商银行打造了人工智能、区块链、物联网、5G等一系列自主可控的新技术平台，超过700件专利授权领跑银行同业。

四是创新智慧服务，让金融更具普惠性。 金融 科技 作为践行数字普惠金融的重要途径，正在解决普惠金融发展面临的成本较高、收益不足、效率与安全难兼得等拿罩问题，提升金融服务的覆盖率、可得性和包容性。近年来，工商银行按照党中央、国务院决策部署，利用金融 科技 手段不断提升对小微企业、大众普惠、民营企业、脱贫攻坚等重点领域的金融服务能力。例如，打造手机银行、客户经理云工作室等线上平台，创新融e借、数字信用卡等新型金融产品，构建“经营快贷”“e抵快贷”“e链快贷”三大普惠金融产品体系，推出“环球撮合荟”跨境撮合平台，初步构建了更为开放、普惠、共享的智慧金融服务新体系。

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D. 德州市政务大数据支撑能力明显提升

改善政务服务、助力经济发展、推进社会治理、服务宏观决策……去年以来,市大数据局开展政务数据汇聚共享攻坚行动,深化数据“聚、通、用”,完善提升全市政务大数据平台支撑能力,有力破除“信息孤岛”“数据烟囱”。
据介绍,目前,我市统筹建设了人口、法人单位、公共信用、空间地理、电子证照5大基础库;首批生态环境、社会保障、医疗健康、应急管理、市场监管、农业农村、交通出行、金融风险监测主题库,构建完善基础库、主题库、专题库和通用业务库“四库一体化”政务资源体系,共汇聚数据约10亿条。
同时,优化政务服务,在不动产登记、公积金、户政、入学、就业、养老、社会救助、互联网+医疗健康等领域推动数据共享,深化数据应用,让数据多跑路、群众少跑腿。尤其是利用数据共享实现义务教育入学网上办,各县(市、区)全部建设了中小学新生入学服务平台,通过联通市政务大数姿缺漏据平台,共享户籍、不动产登记、房产交易、市场监管、社保等数据资源,去年初步实现学区自动划片,提扮此升了工作透明度和便捷性;实现了义务教迹烂育入学报名“网上办”,做到学生家长“零跑腿”,实现了“阳光入学、阳光分班”。接下来将通过适龄儿童区域分布、生源来源、区域生源流动等数据汇聚分析,提前预判招生趋势,为招生片区调整、新建学校布局、推动城乡一体统筹发展等提供精准的数据支撑。
在助力经济发展方面,通过推进政务数据共享,提升为企业服务水平。简化企业获电,整合企业注册、不动产登记、规划审批、审批服务、城管执法等数据资源,简化获得电力流程,企业相关申请材料可进行线上核验,实现“一证”办电、“一链”办理、“房产+供电”网上联合过户。便利企业融资,打造智慧金融,为智慧金融平台所需要的信用信息、市场监管、税务、社保、公安、水电气暖等管理部门(单位)的数据归集、互通共享、接口查询提供保障,对智慧金融平台的建设管理进行技术支撑。截至目前,已通过政务大数据平台为智慧金融平台推送43类目录、920万条数据,平台正式运行后将有效缓解中小微企业融资难、融资贵、融资慢等问题。

E. 人工智能将加大减少支付流程中的什么环节

人工处理环节。

智慧金融是依托于互联网技术 ，运用大数据 、 人工智能 、 云计算等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、获客、服务的智慧化，使得智慧金融表现出高效率、低风险的特点。

人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。

人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，使得供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，AI在金融中运用具有广阔的市场空间，金融业需要主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利。

人工智能在金融界的六大应用

场景一：支付：智能创新最前沿

作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随消喊着智能技术的进一步成熟，支付将进入"万物皆载体"的新阶段。

首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。

场景二：个人信贷：全链条智能化

针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。

继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。

场景三：企业信贷：新技术应用初显成效

在贸易融资、供应链金融、企业信用贷款等对公信贷业务方面，智能金融将起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用

大数据可以改善客户与金融机构之间信息不对称的情况，改变传统的信用评级方法，有效解决小微企业融资难问题。大数据在采集过程中会出现很多不可控的因素，因而真实性的有效验证十分重要。物联网可以获取企业的动产与不动产数据，补充企业经营状况信息。

场景四： 财富管理：智能匹配初具雏形

智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效，使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。

互联网多维的行为特征大数据，可低成本深刻理解用户投资需求，立体刻画用户特征，包括人生阶段、消费能力、风险偏好等。此外，通过响应模型和多渠道主动、适时、多次的智能晌桥吵触达策略高效获客。

场景五：资产管理：穿透资产底层试水期

资管市场产品多样，结构复杂，资产方、资金方具有较多痛点。智能技术将解决跨期资源配置中的信息不对称问题，全面提升资金和资产流通效率。

一方面，国内的资产证券化市场并未实现本质上的"主体信用和债项信用的分离"，传统尽调方式尚难穿透资产包识别风险。而智能金融通过反欺诈、大数据风控能力的积累，可穿透到资产，提供详尽实时的资产信息和宴侍资产评估。

另一方面，区块链技术可应用于资产证券化全流程，通过"联盟链"、"智能合约"、"穿透式监管"等技术，增强交易和资产信息的透明度，做到资产全景跟踪和交易全环节可追溯，可减少人为操作风险和效率低下的问题，更可大大提高存续期信息交互的频次与质量。

场景六：保险：行业变革的开启

智能技术在保险业的应用不断深化，逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域，真正开启保险业的全面变革。

物联网技术的应用和普及，也拓展了保险公司的数据广度和厚度，更多基于用户数据的保险产品创新成为可能；并能精确识别客户风险，基于风险进行个性化定价和动态定价，更好地服务消费者。

F. 信也科技的智慧金融研究院是干什么的

信也科技的智慧金融研究院是干什么的。不知道他这个是干啥的。

G. 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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H. 智能金融业务模式有哪些

智能金融业务模式主要是指应用人工智能、大数据和云计算等先进技术，在金融服务领域开展的新型业务和模式。以下是几种智能金融业务模式：

1.风险管理模式逗键册：通过大数据和人工智能技术，帮助金融机构监控和管理风险，提高贷款的还款率和信用质量。

2.智能理财模式：以大数据分析为基础，为客户提亮州供智能化的资产配置、投资建议和风险控制策略。

3.智能客服模式：通过语音识别、机器人问答、智能助理等技术，实现山宏智能化客户服务，提高客户满意度和服务效率。

4.区块链金融模式：利用区块链技术，实现高效可靠的金融信息共享和交易，并创造出新的金融产品和服务。

以上仅是智能金融业务模式的部分示例，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，未来还会出现更多创新的业务模式。

I. 什么是智慧金融

硅基智能为您解答：银行主动拥抱金融科技，推动金融创新与变革的风口下，银行的智能化升级刻不容缓，“AI+金融”的智慧金融FinAI模式应运而生。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与大数据、区块链等技术一培乱道，促进金融行业创新和稿中搜服务。 智慧金融键历解决方案通过人工智能核心技术，机器学习、知识图谱、自然语言处理为主要驱动力，为金融各类业务环节赋能，对金融行业的产品创新、流程再造、服务升级进行科学化升级和改造，降本增效，加速数字化转型。