当前位置：文档之家 › 大数据在金融行业中的应用..

大数据在金融行业中的应用..

  • 格式：pdf
  • 大小：229.39 KB
  • 文档页数：8

www.baifendian.com

数据掘金-大数据在金融行业中的应用

在当前大数据技术潮流中，各行各业都在不断的探索如何应用大数据技术以

解决企业面临的问题。目前国内已有不少金融机构开始尝试通过大数据来驱动相

关金融业务运营。如下是百分点就金融行业如何应用大数据技术提出我们的见解。

按照我们的经验，企业面向消费者的应用大致可以分为运营、服务和营销三

大类，在金融行业中这三类应用的典型例子有：

运营类：历史记录管理、多渠道数据整合分析、产品定位分析、客

户洞察分析、客户全生命周期分析等。

服务类：个性化坐席分配、个性化产品推荐、个性化权益匹配、个

性化产品定价、客户体验优化、客户挽留等。

营销类：互联网获客、产品推广、交叉销售、社会化营销、渠道效

果分析等。

大数据技术在这些应用中都可以发挥价值，其核心是通过一系列的技术手段，

采集、整合和挖掘用户全方位的数据，为每个用户建立数据档案，也就是常说的

“用户画像”。

大数据可应用于金融行业实时数据分析，场景包括：

在风险管理领域，可以应用于实时反欺诈、反洗钱，实时风险识别、

在线授信等场景；

在渠道方面，可以应用于全渠道实时监测、资源动态优化配置等场

景；

在用户管理和服务领域，可以应用于在线和柜面服务优化、客户流

失预警及挽留、个性化推荐、个性化定价等场景；

在营销领域，可以应用于（基于互联网用户行为的）事件式营销、

差异化广告投放与推广等场景。

大数据在金融业统计分析类应用中的优势

大数据在数据量、多种数据源、多种数据结构、复杂计算任务方面都优

于传统的数据仓库技术，这里仅举两个例子：

www.baifendian.com

a)大量数据的运算，例如：两张Oracle里面表数据分别是1000多万和

800多万做8层join，放在大数据平台运算比在Oracle里面运算至少

快2倍多；

b)对于跨数据库类型的表之间的join，例如一张Oracle的表和一张

sqlserver的表，在传统的数据仓库中是没有办法join的。可以将数据通过sqoop等工具放到HDFS上面。利用hive,pig, impala,spark等

进行更快的处理。

大数据协助银行实现其对客户的多维度分析

有人指出，目前银行自身的数据难以完成客户全维度分析，那么应用大

数据又能如何？首先，有几个问题我们需要仔细思考：什么叫客户“全维度”？

有没有可能做到“全维度”？按照百分点的理解，不存在对一个人的“全维

度”的刻画，因为我们现实中都做不到。您可以想象，一个人的DNA可以代

表他的“全维度”吗？或者他的所有言论可以代表他的“全维度”吗？都不

可以。我们期望的“全维度”实际上是想说最大可能的利用和挖掘手上的数

据资源！基于上面的理解，我们认为银行在大数据平台建设过程中最需要考

虑的是如何最大程度的整合所有数据源，特别是行内自有数据源，并且针对

业务需求做出有价值的分析应用。

其次，假设银行要引入第三方数据，这些数据怎么利用？这些数据如何

和行内数据整合发挥价值？这些数据又如何转化为客户“全维度”分析？显

然的，第三方数据也不是直接就能“全维度”的，还是要经过一系列的数据

分析和挖掘。对银行客户了解、并且契合银行业务的数据一定来自于银行业

内！任何外部的数据都需要经过大量的转换和业务解读才能直接在银行中使

用。如果需要第三方数据支撑，银行必须找到对金融业务有相当理解，并且

已经按照银行业务诉求分析好的数据才是有价值的。

最后，按照我们的理解和实践经验，银行只需要把第三方数据看做一个

数据源即可，“全维度”的关键还是如何整合所有数据源并进行深度挖掘。

在百分点的实际案例中，我们有一套自己的方法论，包括数据的集成、

清洗、脱敏、多渠道整合、用户画像标签建模、用户画像整合、用户画像服

务等几个步骤。第三方数据是在集成阶段就解决的问题，后面各阶段关注点

www.baifendian.com

都在如何整合、挖掘和应用这些数据。

相比传统技术，大数据技术的优势如下：

a)大数据技术更关注过程数据、行为数据、非结构化数据，可以真正做到“全方位”;

b)大数据技术在实时性、数据量和并发量上有明显优势，因为这些技术一开始就是为互联网、海量数据和高并发设计的；

c)大数据技术在组件化、水平扩展方面有明显优势，对业务升级和扩

展支持更加平滑。

如何选择大数据技术产品

选择大数据技术产品最优先考虑的原则是什么？大家选择某一款大数

据技术产品时，不能只关注某款产品有什么“高端”的功能，而应该关心是

这款产品是否能给我们带来价值，能解决我们的业务痛点。所以大数据产品

的关键不在于建一个大数据的平台，然后把数据进行采集和存储，而在于这

些大数据产品能在哪些方面支撑我们的应用场景、能从数据中分析出哪些有

价值的观点、能基于数据产生哪些数据应用、如何为企业提供增值变现的能

力。这一点，我们需要向互联网公司学习。大数据能够蓬勃发展正是因为互

联网行业真正让大数据产生丰富的价值，如Google的精准广告，亚马逊的

“千人千面”推荐等。

金融是极度依赖信息化技术的行业，在这个行业中，业务场景可以分为

下面几大类：

1)支撑类。例如海量数据的存储和查询等。

2)操作类。例如受众人群筛选、营销活动策划等。

3)战术类。人群分析洞察、产品舆情分析等。

4)战略类。运营分析报告、新业务拓展等。不存在一款产品可以支撑以上所有场景，我们在产品选型时应该尽量考

虑那些可以支撑更多场景的产品，至少应该了解：

1)该产品适合的直接场景是什么？

www.baifendian.com

2)该产品上已经提供的应用有哪些，支撑了哪些场景？

3)该产品上可以衍生出哪些应用，能够支撑哪些场景？

正是基于上述考虑，百分点才推出了大数据技术、大数据管理和大数据应用

三层产品，每一层解决特定的业务问题，但这些产品可以像搭积木那样轻松整合

在一起。

大数据平台建设

1.1大数据平台硬件选型

大数据的特点是数据量大但往往价值稀疏，从大数据里提取价值就像是从大

海里捞针，要想完成大海捞针的工作就必须提供性价比可接受的软硬件解决方案，

开源Hadoop解决方案就是典型的代表，通过基于廉价x86架构服务器之上提供

海量数据存储和分析解决方案赢得互联网界的青睐，所以，这种通过软件层面来

保证数据安全和稳定，硬件基于标准x86标准服务器的解决方案是未来的主要方

式。

另外对于x86服务器的硬件选型也是需要考虑的，从实践经验来看，我们往

往会综合数据量、数据应用和成本提供一个平衡性的硬件配置，然后基于平衡型

的硬件配置依据任务作业情况，调整硬件配置，如IO密集型可能会使用SSD&内

存,CPU密集型任务则会选择高端CPU等。

1.2大数据平台建设最佳实践

大数据平台建设中，Hadoop体系所包含的生态系统，如：

Hbase,Hive,snoop,pig,spark等子系统，那么如何根据各自的特性，通过组合方式

来适应实际需求并应用到具体场景中呢？我们的最佳实践是利用互联网+大数据

的技术架构，构建Lamda架构，如图所示：

www.baifendian.com

1)数据采集

a)传统业务系统数据库和数据集市、数据仓库的数据，均可以通过

Sqoop等数据桥接的方式接入大数据平台，同时可以将数据库日志、

系统日志等非结构化文本数据通过Flume等组件接入大数据平台。

b)银行线上渠道（网站、APP应用、微信公众号等）中的用户行为可

以通过数据探头技术，Web端及H5通过JS、移动端通过SDK部码，

采集用户行为数据；银行线下渠道（柜面、ATM等）的用户行为数

据，需从线下接入的系统数据中解构分析。

c)互联网公开数据，如论坛、微博、媒体资讯等，通过数据爬取技术

进行数据采集。

d)也可以利用各种API接口接入其他合作方、第三方等的在线或离线

数据。

2)数据分发通过FTP或Kafka消息队列将数据实时分发，分发后分开实时数据处理

和离线数据存储和处理两条线，形成“人”字型的Lamda架构。

3)离线数据存储及处理

基于Hadoop平台和MpReduce技术的离线数据处理，常用的是HBase

列式数据库。

www.baifendian.com

4)实时数据处理利用Storm或Spark技术的实时数据处理，例如Storm是事实流式处理，

Spark（Spark Streaming）是基于内存的实时批处理。

5)数据存储

不同的数据类型、不同的业务场景，需要的不同的数据存储服务，在我

们的产品中应用了Redis、MongoDB、MySQL、ElasticSearch等多种存储

服务。

百分点基于此架构为银行提供服务的典型应用场景包括：

1)用户行为采集分析：利用数据探头（JS、SDK，Nginx、ICE）、数据分发

（Kafka）、离线数据存储及处理（HBase）、运营分析结果展现（MySQL）。

2)跨部门数据整合：利用数据桥接（Sqoop）、日志接入（Flume）、数据分

发（FTP）、离线数据存储存储及处理（HBase、ES）。

3)离线用户画像和用户洞察（支持营销）：利用离线数据存储存储及处理

（HBase、ES）。

4)实时用户画像及推荐：利用实时数据处理（Storm、Spark）、数据存储

（Redis、MongoDB）。

5)实时反欺诈：利用数据接口（API）、数据分发（MQ）、实时数据处理（Storm）。

1.3大数据平台和现有数据仓库的有效整合

目前各行都有自己的数据仓库或数据集市平台，而大数据平台的引入又往往

独立于数据仓库，对于某些场景，将结构化数据与非结构化数据进行整体结合往

往能够起到更好的效果，如何能够将大数据平台和现有数据仓库进行有效整合？

1)非结构化数据处理与大数据应用的关系

首先分享一下我们对“结构化”和“非结构化”的理解：

狭义的理解：结构化就是指关系型数据，其余都是非结构化数据。

广义的理解：结构化是相对于某一个程序来讲的，例如视频对于播放器来说

显然是结构化的，但是对于文本编辑器来说就是非结构化的。

事实上，即使是人脑，处理的也都是“广义的”结构化数据。你可以想象，

合集下载

大数据分析在金融行业中的应用

大数据分析在金融行业中的应用

大数据分析在金融行业中的应用

近几年来，大数据分析在金融行业中受到越来越多的关注和应用。随着金融行业数据规模的不断扩大，金融机构需要从庞大的数据中快速提取有效的信息，以便更好地做出决策和把握市场机会。大数据分析技术就基于这一需求而产生。

一、大数据分析在金融行业的基础应用

大数据分析技术在金融行业的应用非常广泛，包括但不限于：

1.风险管理。

金融机构需要不断评估和控制风险，以确保其业务的安全性和盈利性。大数据分析技术可以通过分析长时间跨度的数据，发现不同场景下的风险发生概率和趋势，从而提供更加精准的风险评估和监测，为金融机构的决策提供更多的参考信息。

2.客户管理。

金融机构需要了解客户福利需求、行为特征等信息，以便提供更好的产品和服务。大数据分析技术可以对客户数据进行深入挖掘，掌握客户群体特征，制定更加精准的市场策略，并为客户提供更好的服务。

3.市场分析。

金融机构需要对市场变化进行快速反应，掌握市场趋势并及时调整投资方向。大数据分析技术可以帮助金融机构收集和分析市场数据，发现市场趋势和变化，并为金融机构规划长期和短期的投资策略提供指导。

二、大数据分析给金融业带来的变革

大数据分析技术对金融行业的影响远远不止于底层技术上的优化，更重要的是从业人员思考问题和业务模式的改变。

1.从数据视角出发。

大数据分析技术的应用使从业人员在了解，分析数据时更加深入全面，能够对数据发掘出更多的信息和机会，并且能够从数据中发现问题、看到趋势和变化。

2.提高工作效率。

通过对大数据的分析，金融机构能够更快速地以及准确地获取所需的信息，优化业务流程和客户服务质量，从而提升企业的核心竞争力。

3.创建新业务。

大数据分析技术使得金融机构可以快速发现新的业务模式和提高企业的创新和变革能力。

三、大数据分析在金融行业中的挑战

大数据分析在金融行业中的应用也面临着许多挑战。

1.数据的质量。

大数据分析技术需要大量的有质量的数据支撑，而金融行业受到法律法规、隐私等多重因素的影响，在获取大量可用的数据上存在困难。

金融行业的大数据应用案例及解决方案

金融行业的大数据应用案例及解决方案

金融行业的大数据应用案例及解决方案

清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。

一、大数据在金融行业的应用案例

1.风险控制

记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。

2.客户画像

在金融行业，了解客户是至关重要的。一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。

3.资产配置

一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。 二、大数据在金融行业的解决方案

1.数据采集与清洗

大数据的第一步，是采集和清洗数据。金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。

2.数据存储与管理

金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。

3.数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是大数据的核心。金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。

4.应用场景拓展

大数据在金融行业的应用场景非常广泛。我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。

大数据技术在金融行业中的应用

大数据技术在金融行业中的应用

大数据技术在金融行业中的应用

随着信息技术和互联网的不断发展，数据成为了如此重要的资产，甚至被人们誉为“新的石油”。在金融行业中，大数据技术也被广泛运用，成为了推动金融创新和发展的有力工具。本文将探讨大数据技术在金融行业中的应用。

一、风险管理

在金融行业中，风险控制是至关重要的。以往，风险控制主要依赖人工判断，这种方法不仅速度慢，而且难以分析海量的数据信息。而现在，大数据技术的应用可以改变这一状况。通过对各类数据的收集与分析，将其转化为可视化的数据图表，分析人员可以更加直观地了解到当前市场的风险情况，及时决策。

例如，很多银行都会利用大数据技术来对客户进行信用评估。通过对客户的历史交易记录、财务状况、社交媒体等多维度数据的收集与分析，银行可以更加准确地评估客户的信用状况，避免借款人信用风险。

二、投资决策

大数据技术在金融行业中还有一个重要应用，那就是投资决策。在过去，投资决策很大程度上依赖专业投资人士的经验和直觉，这种方法有很大的局限性。而随着大数据技术的应用，投资决策已经变得更加科学。投资人员不仅可以利用大数据分析市场趋势，而且可以通过各种数据模型和算法预测投资回报。

例如，一些基金公司就会利用大数据分析股票市场的趋势，比如哪些行业的股票表现较好，哪些行业的股票表现较差。基金公司甚至可以根据大数据分析出的结果进行量化投资，预测投资回报率。

三、客户关系管理

在金融行业中，客户关系管理也是一个关键的环节。利用大数据技术，金融机构可以更加深入地了解客户需求，精准地进行市场营销。例如，从客户的历史行为数据中分析客户需求，同时渠道营销也可以进行量化分析，快速发现不同渠道的把控点和营销效果并予以优化。这样，金融机构可以更加高效地与客户之间建立长期合作关系，同时也为自身的运营管理带来更高效的效率。

四、反欺诈及追踪

金融机构常常面对欺诈案件。而利用大数据技术，金融机构可以在海量数据中寻找规律，及时发现欺诈行为的存在。例如，金融机构可以利用大数据分析客户交易记录，以找出异常交易，及时发现欺诈行为的存在。

大数据技术在互联网金融中的应用

大数据技术在互联网金融中的应用

大数据技术在互联网金融中的应用

随着互联网金融行业的快速发展，大数据技术越来越被广泛应用，并成为了互联网金融的核心竞争力。大数据的应用在互联网金融领域，不仅能够提高金融服务的效率和准确性，还能实现金融产品的创新，推进金融行业的智能化、数字化和移动化发展。

1.大数据技术在市场分析中的应用

互联网金融中的一个重要的应用就是市场分析。通过大数据分析技术，可以对用户进行充分的分析和研究，进而对市场进行定位和分析。通过大数据技术，金融机构可以快速了解客户需求、了解市场变化趋势，提升金融产品的市场竞争力。

2.大数据技术在信用评估中的应用

金融机构在发放贷款时，需要对客户进行信用评估，评估客户是否有偿还贷款的能力。大数据分析技术可以通过对客户的个人信息、征信记录、社交媒体信息等数据进行分析，从而严格评估客户的信用贷款能力。这样，金融机构可以实现客户信用评估的自动化、智能化和精准化，提高信用评估的准确性。

3.大数据技术在风控中的应用

金融服务涉及到风险管理。大数据技术可以通过对客户的个人信息、资金状况、征信情况等多方面数据进行综合分析，实现对客户的风险评估。通过数据建模、风险控制模型的构建，可以实现对风险的提前预判和控制，从而降低金融风险。

4.大数据技术在客户管理中的应用

客户管理是互联网金融中不可缺少的环节，金融机构需要不断地与客户保持联系，了解客户需求和反馈，提供全面、优质的金融服务。大数据技术可以帮助金融机构实现客户数据的整合和管理，实现对客户的个性化服务。通过大数据技术，金融机构可以建立客户画像，了解客户需求，进而根据客户的需求设计出针对性的金融产品，提高客户满意度。

5.大数据技术在反欺诈中的应用

随着金融行业的发展，欺诈现象有所增多，造成了严重的金融损失。大数据技术可以通过对客户的身份信息、交易行为、银行卡信息等进行分析，实现对欺诈行为的预测和控制。并且，大数据技术可以快速响应和处理欺诈行为，实现反欺诈的快速响应能力。