大数据技术在信托行业中的应用
华鑫国际信托
闯超
2017年4月
摘要
随着互联网和信息技术的发展及"互联网+"概念的外延不断扩大, 产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣。各行各业纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的信息科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中得以斩获先机。目前，大数据在众多行业的应用及发展产生了革命性影响。金融业对信息技术的应用有着高度的需求,大数据的出现为金融业紧跟时代的脚步带来了机遇。对大数据技术在金融业的应用进行深入研究,不仅对金融企业实施市场预测与风险管控、进行个性化金融产品与服务创新有着非常重要的现实意义,更对整个行业的持续快速发展有着深远影响。
如何利用大数据技术在信托行业中的应用，已成为信托业共同关注的话题。本文介绍了大数据技术在信托行业中的应用、围绕信托行业的特征,并提出了大数据应用对强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理、助力财富营销服务和产品的创新的意义及建议。
目录
一、背景 (4)
（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局 (4)
（二）大数据技术对行业持续快速发展意义重大 (5)
（三）信托资产规模与风险项目规模均在不断递增 (5)
（四）信托公司数据治理的情况不容乐观 (6)
二、涵与做法 (7)
（一）搭建信托公司特色的数据仓库 (7)
（二）梳理和完善信托公司部数据信息 (9)
（三）辅助风险决策，增强风险控制管理 (9)
（四）积极探索构建信托公司大数据体系 (10)
三、管理实效 (10)
（一）大数据有助于信托公司提高创新研发能力 (10)
（二）大数据有助于信托公司提高的风险管理 (11)
（三）大数据有助于信托公司提升财富营销的管理 (11)
（四）大数据有助于信托公司提升运营决策管理 (12)
四、结语 (13)
一、背景
（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局
信托公司通过灵活的制度优势、不断的业务创新，以及产品的高收益和低风险，使其在中国财富管理和资产管理行业中异军突起，逐渐成为财富管理的主力军。早已超越券商、基金以及保险，成为仅次于银行业的第二大金融业态。
截至2016年年末，全国68家信托公司管理的信托资产规模继三季度突破18万亿后，达到20.22万亿，同比增长24.01%，环比增长11.29%。与2016年2季度同比增长8.95%相比，3季度和4季度信托资产规模增速均实现两位数增长，信托业跨入了“20万亿时代”。
随着经济的发展，中国的高净值人士愈发成熟，对资产管理和财富管理的需求愈加多元化，金融行业竞争也愈发激烈。面对中国财富管理的蓝海，银行、证券、基金、保险、第三方理财和互联网金融等机构也都虎视眈眈。除了传统金融行业与互联网金融行业外，信托业务在高速增长的同时，
同业竞争也在加剧。
在高速发展的同时各行各业也纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中斩获先机。
（二）大数据技术对行业持续快速发展意义重大
随着互联网和信息技术的发展及"互联网+"概念的外延不断扩大, 产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣。目前，大数据在众多行业的应用及发展产生了革命性影响。金融业对信息技术的应用有着高度的需求,大数据的出现为金融业紧跟时代的脚步带来了机遇。对大数据技术在信托行业的应用进行深入研究,不仅对金融企业实施市场预测（决策分析）与风险管控、进行个性化金融产品与服务创新有着非常重要的现实意义,更对整个行业的持续快速发展有着深远影响。
（三）信托资产规模与风险项目规模均在不断递增
信托行业的资产管理规模仅次入银行业，作为第二大金融业态，其从业人员远远落后于银行、券商、保险等金融行业。信托资产规模突飞猛进的同时，信托业的风险项目规模也在不断递增，风险越来越复杂、隐蔽。
在全球经济整体下行阶段，信托公司的风险项目时有暴露，对风险管理的要求不断提高。通过大数据技术应用，可以为信托公司的风险管理提供更多先进工具。强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理，提高舆情预警能力。
（四）信托公司数据治理的情况不容乐观
信托行业信息化水平不容乐观，已经远远落后于银行、券商、保险等金融行业，好在行业经过十多年的积累与发展，已经形成了完整的信息技术系统，包括统一的客户管理平台、统一的产品登记销售平台和完善的营销服务平台等。但是在数据治理方面依然较弱，普遍数据存在不及时、不准确的现象。
在信息化时代，大数据金融业正呈现网络化，高效率的发展趋势。其快速采集各种数据进行快速分析的优点对于金融业，尤其是信托业有着极大的作用。未来前景也是一片光明。
二、涵与做法
信托公司业务多样、多数项目非标准化，容易造成数据之间的分割；部业务团队、前台与中后台等部门之间的信息传递存在一定障碍，数据存储、管理、应用等环节之间也可能会存在脱节。因此，信托公司在搭建大数据体系时应该从公司整体出发，实现线上、线下数据互联互通，部、外部数据整合。从目前技术发展和信托公司数据及管理积累上讲，信托公司具备一定的基础和可行性，但依然存在一定的差距。
目前，建设大数据平台主要集中在完善信托数据仓库、建立数据治理体系、探索数据价值应用三个方面。
（一）搭建信托公司特色的数据仓库
信托公司的数据规模不大且比较分散，对数据仓库的认识也有一个循序渐进的过程，应尽量采用轻量化的思路，采集并整理公司发展所需要的数据。
信托公司的数据仓库应包含五个层次：第一层是公司自身的业务及管理数据。即信托公司部数据，是信托公司大数据体系的核心和关键；第二层是信托行业的数据，包括公司数据、产品数据、风险数据、客户数据等，可以描述信托行业发展的全面特征，为公司在行业中的竞争提供直接参考；第三层是金融市场数据，不仅包括货币发行量、利率、汇率等宏观金融数据，还包括股票市场、债券市场以及其他金融
产品的数据，为信托公司的经营和决策提供重要依据；第四层是涉及宏观经济的非金融数据，包括与信托业务发展相关的宏观经济数据、区域经济数据、特定行业数据、交易对手数据等，数据量大、覆盖面广；第五层是涉及监管规要求的报表数据信息。五个层次的数据彼此联系，相互支撑，构成
了信托公司大数据体系中的金字塔型数据仓库。
上图为大数据总体架构图，说明如下：
1、数据整合平台。数据整合平台从各重要业务系统（数据提供者）中抽取数据，转换为需要的形式，再把转换后的数据加载到数据仓库中。
2、数据仓库。数据仓库存储各系统汇入的数据。再借助数据整合平台借助统一的数据模型加工成分析型的数据。然后根
据数据运用者的需要，再次借助数据整合平台为使用者提供数据。商业智能平台和综合监管平台为数据运用者。
3、商业智能平台。公司各级管理人员使用商业智能平台，对数据仓库的数据进行自定义报表、查询、对比、统计、分析和展现等处理，进而提供关键业绩指标管理（KPI）和决策支持。另外，一些简单的监管报表和部报表也可以通过此系统实现。
4、综合监管平台。可以产生监管报表，但考虑到成本，目前只产生其他业务系统不能产生的监管报表。在大数据项目中在综合监管平台上逐步实现一些过于复杂，不适合使用商业智能系统产生的监管报表。
（二）梳理和完善信托公司部数据信息
信托公司在加强公司治理的同时不仅提高部数据产生的质量，而且要充分发挥系统治理功能，使数据归集整理通过信息系统自动实现，提高数据管理的效率。尤其是信托公司业务多元化，所需数据来源渠道多而杂，技术处理要更加规，适度控制数据质量。特别需要注意的是，信托公司应该明确数据管理的阶段和重点，先易后难，稳扎稳打。从金融机构的实践经验上看，其自身积累的数据价值密度还是高于大数据的价值密度。信托公司在自身数据价值挖掘方面还处于初级阶段，因此对数据的管理应该由而外，循序渐进。
（三）辅助风险决策，增强风险控制管理
以互联网大数据为背景，从数据维度和数据时效性等方面辅助金融机构的风险体系决策。从信息化服务的角度来
讲，提供信托公司风险控制和管理所需的大数据信息服务，根据提供的大数据信息，辅助进行风险控制。例如信托产品的部评级问题，对于非标准化的信托产品，大数据可以在风险计量和产品收益等方面发挥重要作用，产品本身所涉及的项目数据、交易对手数据、抵质押物信息数据等（例如：征信评级、舆情信息）也可以通过外部渠道获取。
（四）积极探索构建信托公司大数据体系
信托公司首先应该审视自身经营管理中存在的突出问题，以问题为导向，引入大数据技术，设计解决方案。信托公司可以通过类似产品部评级、交易对手信用评级等重要课题，摸索大数据与公司经营决策之间恰当的结合方式，尝试发挥大数据的积极作用。
三、管理实效
（一）大数据有助于信托公司提高创新研发能力
信托公司的业务领域横跨资本市场、货币市场与实业市场，产品设计非常灵活，产品类型较为丰富，使得异类产品之间的组合更具空间。通过大数据技术应用，可以不断提高信托公司的产品研发水平及创新能力。
在信托公司鼓励业务创新的趋势下，利用大数据的商业价值，可以进行多种新产品和新业务模式的尝试。一个是消费信托等，信托公司完全可以利用大数据思维，对借款主体（自然人）的信用情况和消费行为进行全面评估，不仅可以针对其行为特征研发具体产品，而且有利于风险的分散与控
制。
（二）大数据有助于信托公司提高的风险管理
在全球经济整体下行阶段，信托公司的风险项目时有暴露，对风险管理的要求不断提高。通过大数据技术应用，可以为信托公司的风险管理提供更多先进工具。强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理，提高舆情预警能力。
一是提高风险管理的全面性（尽职调查）。通过大数据对交易对手的风险进行分析，对信托公司掌握更多更全面的风险信息将会有一定帮助。
二是提高风险管理的动态性（存续期管理）。加强存续项目的过程管理，是信托公司提高风险管理水平的重点。由于信托公司项目众多，每一个项目的融资方、抵押物、担保方的情况都处于不断变化的过程中。而信托公司负责过程管理的人员十分有限，仅通过项目成员的定期调查回访，很难发现潜在的风险和问题。利用大数据，建立每一个项目的过程管理数据档案，对抵质押物的价值变化进行动态监测，对交易对手、担保方的经营情况、资产负债和现金流等信息进行及时分析，可以提高风险管理的及时性和动态性，提高项目过程管理水平。
三是提高舆情预警能力。通过先进手段（海量舆情数据）都有助于提高信托公司的舆情预警能力，使信托公司更为主动地化解声誉风险。
（三）大数据有助于信托公司提升财富营销的管理
对大数据的深度挖掘应用可以实现信托公司高净值客户的维护和开发。大数据技术应用对包括信托公司在的金融机构的财富管理业务，将起到重要的推动作用。
一是助力产品营销。一方面，利用大数据技术，信托公司可以更为精准地细分客户群，根据不同类型的客户，了解其投资与风险偏好，为其提供不同类型的产品，更好地满足客户需求。另一方面，对于产品而言，通过大数据分析，可以对产品进行更为全面的评级，衡量其风险与收益的匹配程度，进而对产品进行合理定价。
二是助力资产配置。财富管理业务发展到一定阶段，重点将从产品营销转为针对客户需求和偏好的资产配置。利用大数据，不仅可以帮助客户选择收益率适当、风险可控的多样化产品，而且可以更准确了解客户的风险和收益需求，为量身定制资产配置方案提供帮助。
三是助力客户拓展。信托公司的财富管理业务将来有两个发展趋势，一是围绕更高净值的客户，开展家族信托服务；二是对接互联网，扩大客户围和数量。对于后者，大数据可以在风险偏好、行为习惯等方面对客户进行更为细致的描述，帮助信托公司更有针对性地开发与维护客户。
（四）大数据有助于信托公司提升运营决策管理
通过大数据技术的运用一方面帮助信托公司及时掌握部经营管理状况。对经营活动中的数据进行有效利用，可以为管理层和相关部门提供具较强价值和时效性的信息，对公司部经营管理情况进行及时了解。另一方面是帮助信托公司
提高决策水平。用大数据思维和工具对公司经营管理的各方面进行描述，可以为公司的各项决策提供客观依据。由于大数据的即时性特征可以将相关信息迅速传递给管理层，有利于提高决策效率。
四、结语
尽管大数据在金融领域属于较为前沿的问题，看上去与信托公司尚有距离，但无论从信托公司自身转型发展的需求来看，还是同业竞争激烈的市场环境来看，未来的专业化发展、精细化管理必然要求信托公司重视大数据、用好大数据。
第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A
第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。 未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
大数据在金融行业中的作用 进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。 总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。
大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。
不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
二、金融行业大数据应用 当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。
【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
大数据金融对当今社会的影响 大数据作为近一年互联网研究领域兴起的新兴课题，在越来越多的行业和产业中扮演着重要角色，甚至在我们的生活中也变得至关重要。现在我们对大数据金融作出分析。 一、大数据时代特征分析 随着经济社会和互联网产业的不断发展，大数据生活环绕在我们的生活中，人们无时无刻不产生数据，当这些数据被我们收集起来，人们在对它进行分析。他就能充分反映我们的生活需要以及市场需求。在2007年人类制造的信息量首次超过可用存储空间更应作为大数据时代到来的标志性事件。从那以后人类就开始让数据跟存储空间拉开巨大差距。因为早在互联网产业刚刚兴起时，就有科学家意识到未来社会是数据的社会，所以数据存储也将是我们需要考虑的问题。根据google统计，2010年世界范围内数字信息量达到了1ZB。预计到2020年，每年都将产生35ZB的大数据，差不多是世界上所有沙粒的总数。根据中文互联网数据研究资讯中心的定义：大数据指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据。 而腾讯QQ每天同时在线超过2亿人，还有超过1亿的人在线玩不同的腾讯游戏，腾讯开发的各种APP是产生大数据海量信息的实现来源的缩影。请容我们考虑一下，大数据时代已经来临。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本
身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 二、大数据金融现状分析 大数据将给银行带来什么 低成本获取海量C端客户，C端客户粘性降低。大数据可使银行快速低成本地获取C端客户，客户不再有门槛限制，客户质量变得参差不齐，银行可向他们提供差异化的金融产品。货比三家、资金搬家将呈常态，资金快速流动将是大数据金融的典型特征。 通过产业链拓展B端客户，B端客户粘性增强。大数据使处于供应链上下游的企业联系更为密切，银行获取了供应链的核心客户，即可通过大数据与众多企业建立业务关系。供应链上下游企业则基于企业关系和银行供应链金融产品的特点，无意愿转换银行，客户粘性较强。大数据使B端客户的交易信息更加清晰，银行对客户的把控力度更高，提供金融产品的针对性更强。大数据对于银行的重要性不言而喻。将大数据作为银行的重要战略资源，持续深化数据治理，真正“以客户为中心”开展创新，银行业将会在大数据时代迎来更大的发展。 从行业的本质来看，无论是我们讨论的金融业还是互联网行业，最核心的原料和产品的都是大数据，对金融企业，用户数据是其提供金融中介服务，找出合适的存贷双方完成交易的基础；而对互联
大数据在金融行业的应用与挑战 作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。 摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。 关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据 大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是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。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征 大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价
值（Value）。 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。 图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势 随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场
特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例:FactSet (5) Conotate功能介绍: (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态与其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控与了解金融行业的动态对于占领与稳固金融数据的市场份额就是必不可少的。速度与精准度就是最关键的。 自动化Web数据监控与抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站与世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻与媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到: ?通过监控市场动态,利用内部变化监控与关键字搜索方式,提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据与减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户与政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务与管理的灵活性 有了Web数据自动化监控与抽取的Connotate,管理人员与分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式与繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet与其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控与抽取。 金融行业应用 信息与内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析与加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下,投资者与分析师可以针对企业与部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场瞧来并不就是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门与政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力与招聘人员活动等操作数据,与各种能够帮助预测分析的指标。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0615245710.html, 论大数据在金融行业中的应用 作者：王语然 来源：《中国经贸》2017年第16期 【摘要】科技创新为主导、万物互联为基础，是拉动人类社会经济发展的引擎。以“云计算” 、“大数据”为显著特征的万物互联，引领人类社会迈入了新型社会型态，使人类的地平线上出现了解决问题的新方法——云、软件和大数据，这些新方法，未来必定成为产业、公司和组织发展壮大的依托，成为社会发展的命脉。而阿里巴巴创始人马云也曾精辟的论述：未来的时代是大数据科技时代。大数据作为高科技时代应运而生的产物，使信息沟通畅通无阻，使人与人之间的交流更为方便密切。纵观当今社会，大数据已渗透到各个产业，如制造业、农业、金融业等等。笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 【关键词】大数据；金融；应用 作为海量信息的集合，大数据是信息化时代发展的必然产物，亦是推动世界快速发展的动力之源。随着大数据的快速推广和应用，迫使越来越多的金融企业义无反顾的投身大数据应用实践中。大数据带给金融行业的不仅有理性化的战略制定，前瞻性的决策，更有资源的优化分配。现笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 一、什么是大数据 所谓大数据，简而言之，就是采用多元化形式，收集多方数据源从而整合成庞大数据组。大量、时效、多样、价值、准确性是大数据独有的5V特性。但大数据整合功能的达成，必须依托云计算分布式的处理、公布式的数据库、云存储或虚拟化的技术，方能实现对海量数据的挖掘。 二、银行应用大数据，应对被边缘化危机 大数据能力将是未来银行的核心竞争力之一。是否拥有超强的“大数据”处理能力，成为银行能否实现价值最大化的关键所在。总体来说，银行大数据应用主要表现为如下几方面： 1.构建客户全景图像 客户信息分散且不全面，彼此之间既有联系又相互独立，但整合难度大且不易实现。这是传统客户图像的显著特征。而大数据技术的应用，不仅可以将之前难以处理的客户反馈、票据影像等内部数据以结构化的方式解析，而且可以将客户数据、金融数据及社交数据三者有机整合，以真实完整的方式展现客户全景图像，提升银行了解客户的透彻度。 2.实现精准营销
互联网金融借贷行业中大数据的运用 摘要：在大数据的时代背景下，网络借贷是一种新型的民间借贷模式，在互联网时代迅速发展。事物的发展总是有两面性的，网络时代信息的虚拟性、平台监管缺失、法律不完善等情况都影响着个人信息的安全。本文在大数据背景下，针对互联网中的借贷行业进行了研究探讨，提出了完善网贷体系的相关措施。 关键词：金融；大数据；网贷行业 互联网时代，公众生活中的点滴都会被记载下来，然后每隔一段时间数据都会被整合分析，准确反映人们的生活喜好以及消费习惯、信用情况等等。大数据将这些信息归集，然后分析出这个时代的需要，企业未来的发展情况等。网络借贷品牌中最早崛起的是拍拍贷，它凭借了网络的发展冲破了时间与空间的界限，根据借款人注册时填写的联系电话、身份信息、收入情况等发布实时信息。大数据归集后，系统会自动分析其经济实力等，便于企业更好的发展与经营。 1.大数据与金融借贷行业 1.1 大数据的特点 大数据时代最显著的特征是多样性、高速性以及前沿性。当初大数据出现主要是电商为了方便统计商品的成交数量，而后根据成交率以及收益成本进行商品进货比例统计。在信息统计与操作的复杂过程中，因为会经历收藏、点击、对比等一系列的过程，所以信息非常容易被遗漏。而在当前便捷的互联网社会，社交软件的发展使得大数据发生了很大的变化。社交媒体将人们的个性特征以及消费行为、喜好等进行搜集，推动了网贷平台的发展，在复杂多样的大数据模式下减少了误差。大数据时代的高速性主要表现在对信息更新的需求上，随着移动网络的发展，人们对于数据的实时需求更为普遍，比如关注客户端的时事热点。大数据的前沿性主要表现在技术领域与工业领域的结合，因为大数据的跨度大，此领域的研究需要广泛深度的数据累积。 1.2 网贷行业的发展现状 从2007年的拍拍贷诞生，到2009年的红岭创投崛起，再到现在网贷平台的纷繁复杂、平分秋色，网贷发展的如火如荼。在互联网模式中，借款人需要承担平台的违约风险，而投资人需要牢牢锁定平台的经营与发展。但由于投资者无法有效控制平台风险，所以很可能会爆发危机。近几年的互联网平台问题层出不穷，诈骗、清盘、停业等都是经常出现的问题，其中牵涉的金额庞大，不得不引发人们的深思。 出书11年荐刊老编辑Q2315126918 专利申请论文斧正老师Q2966910228 2. 大数据在网贷行业中的运用 2.1 信用征信 大数据在互联网领域应用广泛。企业借助大数据能够预测企业的发展与未来，通过大数据进行风险控制与分析。大数据中的信用征信可以从个体状况、社交网络、网络购物方面进行分析。其中个体状况涵盖着个人的姓名、银行卡信息、身份证号、住所、个人收入、工作信息、婚姻状况等。最早进行分析的网贷平台是拍拍贷，09年居民信息的开放提升了网贷的准确率，提升了交易规模。除了用户公开的信息，网贷平台还可要求借款人向平台提供相应的收入证明，确定还款人的还款能力，保证网贷平台的安全。从社交网络层面分析可以从微信、微博方面着手，记录粉丝的数量等。当前人们对于社交软件的依赖，使得更多的社交信息能够集合起来，使得网贷体系能够更好发展。 2.2 信贷审核 网贷平台在甄选出目标客户后，需要认真审核客户的申请，然后最终决定放多少额度。在大数据的影响下，各大网贷平台已经实现了审核的标准化，大数据下的风控成为可能。根
大数据在金融行业的应用
一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT 应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 二、金融行业大数据应用
当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。 大数据服务于金融领域的五种应用类型包括：互联网获客、个性化推荐、精准化营销、大数据征信及信用评级体系：
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。
大数据金融的优质PPT 一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家对大数据的理解又存在巨大的差异。成就大数据的不仅仅是传统定义中的“大”即三个“V”（Volume –量, Velocity –速度, Variety –多样性），而是“大”所能带来的“价值”。当人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。 毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7亿的互联网用户，3.5亿的微信用户以及8亿的智能连接装置都使得数据作为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。相较于欧美，中国的用户更愿意分享个人信息，根据BCG最近完成的一份调研结果来看。问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分
享你通过使用这一产品所产生的数据。93%的被调研客户会说“我愿意”。而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。这在很大程度上反映了当前的80和70后作为互联网人的张扬心态。这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新的发展契机。一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。但大数据的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商业模式的转变从而产生巨大的价值。 从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每100万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是820G，远多于
大数据环境下对金融行业内部审计模式的转变 随着经济的快速发展，金融行业也相继发展起来，其内部审计就是一个非常独立的系统。在当前互联网的时代下，大数据逐渐开始应用到金融行业内部审计系统中，在极大程度上提高了其内部审计的效率和质量。为此，以大数据对金融行业内部审计的影响进行了一定的分析，并对大数据对金融行业内部审计所产生的利弊进行了相应的探讨。 标签：大数据；金融；内部审计 随着互联网的不断发展，大数据的应用也在不断的加深。在金融行业内部审计的过程中，大数据的应用对其造成了一定的影响。大数据的应用，不仅仅可以使其审计效率更高、计算更加精准，而且还可以使审计的范围更加全面。但是由于目前的大数据开发还处在一个非常初级的阶段，在进行金融行业内部审计的过程中，大数据的应用仍然会带来一些问题，这也在一定程度上限制了大数据在金融行业的发展。 1理论概述 1.1大数据定义 大数据（big data），是指在突破传统数据处理模式的前提下，使用新的处理模式，来对数据进行有效的整合，是一种具有多样化、高增长率、具有一定优化能力的信息化资产。通俗来讲，大数据就是在打破传统意义的基础上，对常规软件无法进行有效整合的数据来进行有效的分析和处理。 我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在这种信息化时代下，信息的传播以及其传播的方式更加迅速，这就对人们对数据的收集、整合及掌控的能力提出了更新的要求。大数据技术是以数据为本质的以互联网为基础的新一代革命性信息技术，在进行数据挖掘的过程中，能够在极大程度上带动程序、模式、技术等方面的创新。 1.2金融机构内部审计的定义及作用 图1金融机构内部审计流程图 金融机构内部审计，就是指在金融机构内部所建立起来的一种相对客观、公正的监督体系，其主要是以金融机构内部控制为目的，来对金融机构的经营活动进行相应的审查和评价。对于金融机构而言，内部审计是保障金融机构能够得到有效运行的一个基础。 在当前经济全球化的时代下，国际金融行业的竞争压力也越来越大，一些金融机构也提出了相应的措施，以应对国际金融的冲击。为了能够更进一步地加快
大数据对金融和银行业的影响 人们可能并知道大数据会以多种方式影响其银行帐户，为此需要对大数据在金融行业以及银行中所扮演的角色进行了解。 如今，“数据分析”、“数据可视化”和“大数据”等术语已经变得非常流行。这些术语主要与涉及数字化转型以及组织业务成长的事物相关。在这个现代社会，每个业务实体都是由数据驱动的。只要涉及决策过程，数据分析就变得至关重要。 通过数据分析这一工具，获得更好的洞察力现在变得容易得多。所考虑的决定对于产生影响是否大小都无关紧要;组织必须确保他们能够访问正确的数据并向前发展。在通常情况下，这种方法是必不可少的，尤其是对于当今世界的金融和银行业来说。 大数据的作用 银行等金融机构必须实施这种做法，尤其是在为回测交易策略奠定基础时。他们必须充分利用大数据的潜力，以符合其特定的安全协议和要求。银行机构积极地使用他们所能得到的数据，以使他们的客户满意。这样，这些金融机构可以减少欺诈案件并防止将来出现任何复杂的情况。 一些著名的银行机构已经采取了额外的措施，并采用软件来分析每个文档，同时记录这些文档可能携带的关键信息。目前，大数据工具正在不断应用在金融和银行业。 通过这种发展，特别是在银行领域正在取得许多重大进步，大数据正在发挥至关重要的作用，特别是在金融服务方面。大数据所带来的价值是无与伦比的，并将在银行和金融领域带来积极的成果。 基本概念 IBM公司商业价值研究所和牛津大学在2013年进行的一项调查表明，71%的金融服务公司已经采用了数据分析和大数据技术。全球各地的金融机构现在正在探索新颖而有趣的技术，通过这些技术，他们可以顺利地将大数据分析纳入其系统，以获得最佳结果。 大数据对金融和银行业有很多好处。随着数字技术日新月异的发展，信息已变得至关重要，这些行业正在努力工作并适应这种转变。如今的行业竞争激
栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@https://www.doczj.com/doc/0615245710.html, 2019年·第2期 29 大数据在金融领域的应用及影响 ■ 广东财经大学金融学院 庄旭东 摘要： 近年来，随着互联网技术的迅猛发展，大数据技术逐渐向金融领域渗透，并释放出裂变式的创新活力和应用潜能。大数据在金融领域的应用，给金融行业带来了不可忽视的积极影响，注入了新的活力，已成为金融发展的必然趋势。本文将探讨、分析大数据在金融领域的应用及影响，通过对大数据在金融创新、金融风控和金融监管3个方面的应用展开研究，提出在大数据时代下金融领域与大数据融合发展的应对策略，更好地促进我国金融的变革与发展。 关键词： 金融科技；大数据；金融监管作者简介： 庄旭东（1996-），男，广东汕头人，广东财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：金融科技、区域金融等。收稿日期： 2018-11-21 一、前言 纵观金融业的发展史，几乎每次变革都是由科技创新推动的。而随着大数据时代的到来，各类数据正呈几何级数增长，对大数据的研究与应用正在逐步渗透到人类社会的各个角落。而作为数据最密集的行业之一，金融业无疑是这场数据风暴的重要参与角色。大数据与金融业的融合，促使了金融大数据这一新兴概念的出现。金融大数据包含了金融交易数据、客户数据、运营数据、监管数据以及各类衍生数据等，其背后蕴含的巨大利用价值不言而喻。当前金融大数据已经成为金融发展的新动力，其广泛应用是现代金融发展的必然趋势，与此同时，也带来了更多的问题和挑战。 因此，研究大数据在金融领域中的应用及其带来 的影响，对未来分析问题与应对挑战具有重要的现实意义。在大数据时代下，只有针对金融领域与大数据的融合发展提出相应的策略，才能够更好地促进我国金融的变革与发展。 二、大数据在金融领域的应用及影响 在当前高度信息化的时代，大数据相关的概念与技术应运而生，而金融领域与大数据技术的跨界组合快速兴起，成为学者相继探讨研究的新学科。大数据在金融领域的应用有多个方面，本文仅从金融创新、金融风控、金融监管3个方面进行介绍。 （一）大数据与金融创新 金融创新，是将现有的技术革新引入到金融领域，形成新的经济能力，而大数据就是金融创新最好