金融機構數據獲取的技術挑戰

⑴ 大數據的發展所面臨的挑戰有哪些

挑戰一：業務部門沒有清晰的大數據需求。

挑戰二：企業內部數據孤島嚴重。

挑戰三：數據可用性低，數據質量差。

挑戰四：數據相關管理技術和架構。

挑戰五：數據安全。

⑵ 結合2016中國經濟的運行情況簡述金融機構面臨的風險與挑戰

一、解讀中央經濟工作會議所指出的五大挑戰去產能造成產能過剩的原因主要有三方面：第一個是30年形成的經濟增長方式：世界經濟的周期調整，讓中國一直處於外向型的經濟增長方式，突然之間失去了外部的需求以後，造成產能釋放的困難，不僅是鋼鐵產能，我們很多行業，隨著出口的迅速下滑，都處於一個產能過剩的狀態。第二個原因就是政府在金融危機爆發以後，採取的4萬億的財政政策來緩解今天外向型增長方式受到挑戰的問題，但是帶來的後遺症卻是造成了更嚴重的產能過剩。因為那時全國各地不管能力有沒有，比較優勢在何處，都跟隨政府做了十大產業振興計劃方向的投資，而且項目規模非常大，耗用資源非常多，投資方向非常集中，最後造成重復建設，過度投資，惡性競爭，價格破壞，引起了現在銀行回款能力弱的嚴峻問題。第三個是我們成長的煩惱，中國這樣一個發展中國家的地位，我們的消費能力還沒達到發達國家消費能力的這種硬傷，導致我們現在產能釋放要比發達國家產能釋放更加困難。我們有40%的人口還沒進入城鎮化，沒有完成農業現代化，國家也是希望在2020年讓大家人均收入倍增，可以實現小康社會的目標。在沒有到達小康社會目標之前，中國老百姓靠自己國內的市場消費能力化解我們嚴重的產能過剩問題，確實是非常有限的。去庫存去庫存的問題，如果不能有效解決，直接影響我們銀行回款能力低，造成錢荒的問題，進而不斷催生貨幣政策解決錢荒。但是投放的貨幣只是用於解決錢荒所造成的債務問題，也就說銀行有了錢即使借給企業，企業也直接用來還債(展期)，所以，這種投放的錢，根本沒有盤活存量，服務實體經濟，這種放錢雖然穩定了金融體系，但實際上是沒有效率的錢。因此，去庫存直接涉及到銀行是否能夠有效地將資產盤活來解決壞賬的問題。同時，房地產的屬性，需要從一個投資性的標的轉變為消費型的標的，需要真正解決住房的剛性需求問題。需要通過稅收機制、市場交易機制的改革，降低交易成本，盤活存量，讓投資客覺得房地產的投資未來已經不再是一種投資標的的市場，而是要回歸它的消費屬性的市場。否則，房子賣不動，開發商匯款能力低，銀行資金及時不能回款，銀行想再支持大眾創業，萬眾創新的能力就沒有了。所以現在去庫存的問題，就是要盤活存量的問題，是非常關鍵的。我想2016年都在供求兩個問題上，一個是怎麼把今天的健康消費需求能夠釋放出來，一個是怎麼把房子的供給能力通過稅收機制的改革等等，把它盤活出來。去杠桿降成本去杠桿的問題，包括幾個方面：一是去地方政府的杠桿，在賭注盲目向銀行融資的同時，加快地方債市場建設，這有利於調動社會閑置的資源，另一方面也有利於中國債券市場的發展，為提供利率市場化後監管部門所需要的合理的利率期限結構打下基礎。二是去僵屍企業的杠桿，通過重組、收購、退出和必要的破產程序，把浪費的資源盤活出來。三是去金融投機的杠桿。實際上就是要解決今天中國開始出現了場外配資，互聯網P2P過度加大金融的杠桿，甚至出現龐氏騙局的賺錢方式。現在的監管已經發現了很多這樣的靠錢養錢的模式，甚至我們中國有很多的企業家，也放棄了主營業務，開始拿產業的資本進入到金融投資的平台上，造成產業空心化的問題。在2016年一定要加強金融的監管，要在金融的市場去杠桿，真正地讓實體經濟的融資成本能夠降低下來。我們實體經濟的融資成本由於金融的杠桿加得過高，最後金融的投資收益被過度的資金釋放，帶來了追漲收益高的現象。而金融市場的收益恰恰是今天我們實體經濟的融資成本，因為金融市場的收益高了以後，銀行的存款就出現了流失，最後銀行就無法通過吸收存款提供貸款的模式。只能通過理財產品這樣一個服務，通過高成本的迴流資金的方式，再來對實體經濟服務，這時候他貸款的利息已經不是吸收以前資金的存款渠道，而是通過理財的高成本的渠道回籠資金，所以給實體經濟發展造成了巨大的壓力，也就是說借給真正需要錢的中小企業期限很短，利率很高，這樣降成本就降不下來。國家貨幣政策已經如此的寬松，已經讓銀行互相的借貸成本得非常的低，但是一旦銀行去跟客戶打交道，借給那些沒有抵押能力，但是未來賺錢能力又是不確定的中小企業，今天他借出去的條件就非常的苛刻，期限短、資本成本高。這樣的話企業拿到了錢，也不可能再為實體經濟服務，只能去沖到金融市場去博一把，最後投資失敗的話，就出現了跑路的企業家，這樣的一種現象不容忽視。一定要把金融的杠桿去掉，然後才能降低實體經濟的融資成本，我們才能夠做結構調整的補短板的問題。補短板中國的短板問題是非常嚴重的，最主要的就是我們的增長方式就是最大的短板。我們以前的增長方式是靠招商引資，搭著跨國企業的便車去做出口，民營企業的出口也是看跨國企業做什麼市場，他們也學做什麼市場，但是他們缺乏的是像跨國企業的核心競爭力，他們需要進口大量的海外技術部件或者是貼海外的品牌才能在海外市場贏得更大的份額，這個商業模式花去他們高昂的代價。但是在過去因為有勞動力便宜的成本，地方政府給他們土地資源的成本也非常的便宜，再加上稅收的監管又比較弱，偷稅漏稅這種現象非常嚴重。所以講白了，中國過去的企業最大的短板，就是靠成本的優勢去爭奪市場的份額，以此對沖技術高昂進口成本。再加上政府通過資源價格管制，給企業的便宜外匯和便宜的利率，便宜的油等。但如今都跟市場接軌了，這種成本優勢已經沒有了，這樣的商業模式也走不下去了。所以現在能夠讓中國的製造業生存的短板問題必須要解決，能不能有自己國產化的技術，去替代用高昂的成本進口海外的技術。能不能用國產的品牌，自己的民族品牌，去替代貼海外的品牌所付出的高昂代價。這部分的成本如果能夠降下來，我們自己的企業就可以有核心競爭力。中國企業的短板真正的能夠解決了，這個時候你就會發現中國的經濟盤活了。由於中國的企業賺得到錢了，中國銀行也敢給企業借錢，現在中國銀行業不想貸給中小企業，不是他們錢荒的問題，而是企業經營賺不到錢的風險太大，所以他們有錢也不敢貸。當中國企業把這個賺錢能力的短板補掉，中國銀行業對企業，金融服務實體經濟的能力就會大大提高。銀行不會再把對公業務的錢，拿到今天對家庭理財的業務，然後通過通道業務又把錢送到金融市場理財，這樣的模式就會改變，所以現在的短板就是實體經濟的賺錢能力，就是我們的核心競爭力。長期以來我們這個短板靠搭便車補掉了，這個短板就是我們靠跨國企業，他們做什麼，我們就做什麼。另一方面，由於我們過去採取了招商引資的發展模式，所以我們的短板金融服務實體經濟能力非常糟糕的制約被掩蓋了，因為我們是用海外招商引資的錢去服務實體經濟了，所以金融短板都沒問題。現在這個短板，由於招商引資的模式走不下去了，跨國企業的投資規模減少了，資本流入的結構也在在從長期變為短期，所以接下來的短板就是中國的金融服務實體經濟能力，就是我們自己要有找到好項目的能力。以前我們的錢放在銀行沒關系，找不到好項目都沒關系，只要跨國企業的錢能夠找到好項目，我們搭他們的便車就行了。現在要我們自己金融服務實體經濟的能力，還有我們企業自身的核心競爭力和自己的品牌，這個短板一定要補上，不補上中國經濟就沒有希望，不補上就會出現金融體系大量的資金不得不空轉，從而滋生了股票市場場外高杠桿配資，P2P運營中採取旁氏騙局的「商業模式」。二、2016年中國經濟市場化改革的艱巨性我覺得這次中央經濟工作會議提出的「去產能、去庫存、去杠桿、降成本，補短板」這五個改革方向定得非常及時，中國應該盡早地開始去做這樣的努力。但是這個努力不是明年就立刻能見成效的，挑戰主要來自以下三大方面：第一，中國30年形成的這種出口帶動投資的外向型增長模式，立刻要轉變為中國自己國內的內需來帶動經濟增長，這個難度很大。或者哪怕我們還是堅持一部分靠出口，但是今天全球的經濟，包括美國經濟的復甦都非常的脆弱。2016年世界經濟是不是重新回到2008年之前的繁榮狀況，讓我們有非常良好的出口的市場，我不樂觀。所以這也是我講的，增長方式，明年能不能靠出口的提升，再給我們時間，現在看這個時間都沒有。明年要靠我們自己的能力，確實一年就要把增長方式轉變過來，不太可能。第二，我們2009年所做的4萬億的刺激經濟的做法所帶來的經濟發展過度依賴政策紅利的後遺症。到今天這種後遺症還沒有得到徹底的解決，要把這個包袱解掉不是一朝一夕的任務。因為它在以下五個方面造成了我們資源配置效率嚴重損失的存量問題：1、產能過剩。政府在2009年帶著我們圍繞整個大的產業振興計劃，後來是六大新興戰略產業，包括光伏產業，這樣投資引導，結果形成了全國各地，不管自己有沒有能力，是不是具有比較優勢，都做了同樣的投資，結果重復建設，投資過度，不得不惡性競爭，即使是光伏產業也因為價格惡性競爭，處在這個行業中的低端水平。現在這些行業都處在較為嚴重的產能過剩狀態中。2、全民理財。因為4萬億的做法是貨幣政策拿錢，財政政策投項目，銀行的信貸跟上。這種投放資金過度，造成老百姓對今天票子發的過多以後，未來這個錢不值錢，放在銀行你的錢一定會形成負利率，也就是說銀行的利息趕不過未來自己購買商品的價格或者房地產價格的上漲。所以大家都不願意今天把錢放在銀行，都到銀行之外的金融市場，房地產市場去理財，最後全民理財的結果是造成銀行的資金流失，銀行為實體經濟的服務能力下降，銀行再把流失的資金拿回來，只能通過理財的通道，而理財的成本已經給實體經濟增加了嚴重的成本上升的壓力。這是第二個後遺症，4萬億的包袱到今天，你要想把今天老百姓理財的行為轉變為消費的行為，困難，短時間不可能。3、國進民退。很多民營企業家4萬億的過程當中，他們沒有機會拿到政府的采購行為，最後他們把30年，2008年之前30年所創造的產業資本拿過來炒房，炒股票，出現了國進民退，民營資本退步了，去玩金融資本，而玩過金融的企業家，再讓他做實業難度也很大。所以我們希望推動供給端的改革，用「大眾創業，萬眾創新」方式，將改革的重任交給沒有沉迷金融投資的企業家和富有理想的年輕人，但是年輕人的創業才剛剛開始起步，要獲得豐碩的成果，還起碼需要3年到5年的時間，所以短期就想看到我們市場活力的再現有相當的難度。4、貪污腐敗。今天我們看到在那個政府權力過度集中的時代，以權換錢、以權謀私的現象非常普遍，居然成為了一條商業運行的潛規則。最後使得一些黨性不強的地方政府官員，今天成為反腐倡廉的反面角色——為他們的貪婪付出沉重的代價！但是，我們不得不看到，今天又出現了另外一個相反的特徵，那就是一些地方政府不作為的現象。從昔日過度作為到現在的「不作為」，都是不利於中國經濟的發展。如果明年地方政府還是像現在這樣不作為的話，也就是政府職能的轉變無法產生經濟效益的話，那麼，要實現今天中央經濟工作會議的任務，還是非常艱巨的。5、環境的破壞。政府過去的治理模式，導致企業過度投資，重資產，高能耗的情況非常嚴重。再加上本來應該把財政的錢用在環境治理等民生問題上，但卻為了追求GDP增長給自己創下良好的政績，大興土木，這些都造成了現在的環境污染。這個問題就像人的身體一樣，是一種慢性病，立刻要解決環境的問題，明年就到不可能。所以環境的污染會造成我們有能力的消費群體移師海外，甚至未來生活都選擇在海外。他們認為在中國投資的標准低，賺錢在中國好賺，但是現在中國的賺錢機會沒有了，要生活的話，還是沒有環境污染的海外更好，買商品更有安全感，這樣的話，環境的污染造成了中國消費的流失，於是中國產能過剩的問題就會變得更加嚴重，產能釋放變得更加困難。第三，成長的煩惱。如果調結構的任務放在美國去到相對容易一些，原因是他們的發展階段已經到了成熟的發達國家，人均收入是在世界的前10位。今天中國的人均收入排在世界70位左右，這樣一種消費能力不足的市場，要解決今天的庫存，解決今天的產能釋放是困難的。一方面，中國40%的農村人口，今天還沒有進入到城鎮化，他們的消費水平跟發達國家比較相差甚遠，消費還處在一個是解決溫飽的水平，而達國家的追求幸福的消費范圍各種各樣，高質量的服務水平和高支出的消費能力，是我們目前達不到的。另一方面，有錢不敢消費的問題在我國也很突出，尤其是一二線城市居住的居民，中高收入的人群較多，購買力的相對旺盛和公共資源(養老、教育、醫療、就業、商圈等非常珍貴，所以，大家必須要有足夠的財富積淀才能確保未來安心的生活，如果我們的貨幣不能保證幣值的穩定，我們的社會保障問題政府不能及時加以解決，那麼消費能力的提高也是困難的。再者，國內消費者利益的保護，仇富心態的扭轉，環境的優化，都是解決有錢不在中國消費問題的努力方向。三、用好市場兩種資源是化解中國經濟各類矛盾的關鍵今天中國政府非常務實地認為中國未來的增長方式轉變，關鍵就是人均收入要倍增，要把我們的老百姓帶到小康社會。但是，現在就有一個悖論問題來了，收入沒有到小康社會，收入的倍增靠誰來買單，企業發力但是缺乏市場消化能力的問題，就是中國今天的發展階段給我們帶來的成長的煩惱。所以解決成長的煩惱，我們應該用好政府指出的兩種資源：在國內先解決以環境、消費者保護等等的問題和稅收問題，以及大力發展電子商務和實施「互聯網+」戰略，把製造業的高成本通過服務環節的創新將成本降下來，從而確保中國勞動大軍在碎片化的時間，在確保誠信的環境中，進行消費，積少成多，也能釋放出國內足夠多的產能；另外一點，中國政府推進的「一帶一路」，上海自貿區，天津、福建、廣東自貿區的方式，鼓勵中國資本走出去，到海外去獲得財富增長的機會，全靠中國這樣一個發展中國家的消費能量來解決中國今天要實現的五個方向的轉變，那是非常困難的。總之，成長的煩惱和過去積極的政府刺激政策所帶來的今天負資產，以及30年所打造的增長方式的轉變，這些東西都不是明年一年能夠解決的簡單問題。當然我最後要提醒大家的是：不要把五個方向的改革任務當作一項競標賽，最後為了達標，又是政府出來解決。而政府解決的方式往往會過度依賴貨幣政策加以支持，因為政府手裡面沒有錢，你叫它減稅，它減稅的錢從哪裡來，減稅等於政府財政收入沒有了。政府已經在經濟下行的時候財政收入已經很薄了，還要完成減稅的指標，只能通過貨幣的印發，來解決減稅的政府讓利所需要的資金。這樣的話就會帶來又是政府帶著我們解決遺留下來的問題，又把今天政府幹預市場的後遺症留在了未來！所以，現在完成中央經濟工作會議提出的五個方向的改革任務，一定要執行十八屆三中全會確立的思路：資源配置市場起決定性作用。絕對不能夠依靠政府去購買樓盤，政府拿錢去消化今天的產能，政府去通過印鈔票降低資金的成本，如果一切的問題又回到政府來解決的話，未來的後遺症是更加得嚴重，現在的關鍵是要政府職能轉變，真正落實上海自貿區的探索負面清單改革的方向，這才是重中之重。五項任務三大挑戰兩種資源

⑶ 如何應對大數據的挑戰

大數據行業面臨的五大挑戰如下：

挑戰一：數據來源錯綜復雜
豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，每年新增數據量僅為美國的7%，歐洲的12%，其中政府和製造業的數據資源積累遠遠落後於國外。就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這大大降低了數據的價值。
現如今，幾乎任何規模企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。而大數據技術的意義確實不在於掌握規模龐大的數據信息，而在於對這些數據進行智能處理，從中分析和挖掘出有價值的信息，但前提是如何獲取大量有價值的數據。

挑戰二：數據挖掘分析模型建立
步入大數據時代，人們紛紛在談論大數據，似乎這已經演化為新的潮流趨勢。數據比以往任何時候都更加根植於我們生活中的每個角落。我們試圖用數據去解決問題、改善福利，並且促成新的經濟繁榮。人們紛紛流露出去大數據的高期待以及對大數據分析技術的格外看好。然而，關於大數據分析，人們鼓吹其神奇價值的喧囂聲浪很高，卻鮮見其實際運用得法的模式和方法。造成這種窘境的原因主要有以下兩點：一是對於大數據分析的價值邏輯尚缺乏足夠深刻的洞察；其次便是大數據分析中的某些重大要件或技術還不成熟。大數據時代下數據的海量增長以及缺乏這種大數據分析邏輯以及大數據技術的待發展，正是大數據時代下我們面臨的挑戰。

挑戰三：數據開放與隱私的權衡
數據應用的前提是數據開放，這已經是共識。有專業人士指出，中國人口居世界首位，但2010年中國新存儲的數據為250PB，僅為日本的60%和北美的7%。目前我國一些部門和機構擁有大量數據但寧願自己不用也不願提供給有關部門共享，導致信息不完整或重復投資。2012年中國的數據存儲量達到64EB，其中55%的數據需要一定程度的保護，然而目前只有不到一半的數據得到保護。

挑戰四：大數據管理與決策
大數據的技術挑戰顯而易見，但其帶來的決策挑戰更為艱巨。大數據至關重要的方面，就是它會直接影響組織怎樣作決策、誰來作決策。在信息有限、獲取成本高昂且沒有被數字化的時代，組織內作重大決策的人，都是典型的位高權重的人，要不然就是高價請來的擁有專業技能和顯赫履歷的外部智囊。但是，在今時今日的商業世界中，高管的決策仍然更多地依賴個人經驗和直覺，而不是基於數據。

挑戰五：大數據人才缺口
如果說，以Hadoop為代表的大數據是一頭小象，那麼企業必須有能夠馴服它的馴獸師。在很多企業熱烈擁抱這類大數據技術時，精通大數據技術的相關人才也成為一個大缺口。

⑷ 我國金融機構在營銷方面應該採取哪些措施來應對外資進入中國的挑戰

個人認為應該加重外資進入中國的手續費，或者對外資進行轉賬限制。

⑸ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

⑹ 面對當前大數據智能，審計業務提出怎樣挑戰

大數據對政府審計技術的挑戰
首先，在大數據時代，物聯網的發展使得數據之間的共享日益頻繁。而政府審計數據又具有一定的保密性，但是大數據的數據較為冗雜，存在著很大的安全隱患。因此政府審計對大數據的監管技術的要求較高。具體包括：首先，數據儲存，為了完成在成本和能耗相對較低的情況下達到可靠性較高的目標，一般要依靠重新配置冗餘並加之雲計算技術的幫助，在儲存的時候要將數據分類，刪除同類重復數據，減少數據的存儲量，然後添加標簽便於日後對數據進行抽查或檢驗;其次，數據處理，數據處理非常復雜，這種復雜性不僅是指數據樣本自身，同時更是包含多重空間、多重結構以及多重實體間的一種交互的動態情況，這些情況很難通過傳統的方法對其進行描述或分析，處理難度大大增加，也更加復雜，因而需要利用相互之間的關聯來對語義進行分析得出易於理解的內容;最後，結果可視，使用這些工具得出的結果屬於計算機語言，對於非計算機專業的審計人員來說，其結果是晦澀難懂的。然而要使結果更直觀，更容易理解和分析，就需要通過審計軟體和審計技術將審計結果可視化，而以目前的審計技術還不能夠達到所需要求。
因此，對審計大數據的安全監管存在著巨大的問題，對審計技術的安全防護提出了更高的要求。同時，隨著大數據的日漸龐大，審計技術需要及時更新審計技術，加強對審計大數據的安全管理;修補技術漏洞，不斷完善審計技術。
(二)大數據對政府審計平台的挑戰
1.政務管理模式的新發展
電子政務，是政府政務管理部門運用現代化信息搜集、傳播技術、互聯網通訊技術將政府對政務的管理與服務進行一定程度上的歸集，通過互聯網對政府組織結構和工作流程進行重新的組合和分配，優化資源，全面有效地為公眾提供高效、透明和優質的服務。通過電子政務可以實現能夠為公眾提供更多的高效透明的信息和實質性的服務。
電子政務體系的健康高效有秩序的發展同樣給國家審計帶來了一系列的問題。其對於政府審計來說是一個全新的平台，電子政務建設可能脫離政府的管理體制，因而審計人員在進行審計的時候也許無法發現電子政務發揮的作用，也有可能不適應傳統的管理體制，產生「電子浪費」影響審計資源的分配，新的信息孤島也可能因此而產生。
2.雲審計的新要求
隨著信息技術的發展，審計技術不斷更新，但是在方法和技術方面，其實質仍是現代審計，即僅提高了當時審計工作的效率。而大數據的出現，當前的審計已不能夠滿足審計工作的要求。同時，雲計算的管理模式逐漸應用到了審計大數據中，雲審計逐漸走進審計人員的視線。雲審計是一種運用雲計算技術並通過互聯網完成的模式，審計人員通過運用儲存在「雲」端的各種數據與資源，更科學更有效地進行審計的過程，即雲審計即為將大數據、雲計算技術和互聯網技術應用到國家審計的一種新模式。在大數據時代，雲審計的優勢明顯，更能夠適應時代發展的需要，最終將在審計管理、審計方式等方面實現根本性的變革。
(三)大數據對政府審計人員的挑戰
隨著信息技術的不斷更新換代，伴隨大數據、互聯網+的時代來臨，審計數據日益龐大，在進行審計工作時，審計人員自身的審計信息技術能力有更高的要求。主要涉及三個方面：
在雲計算方面，由於時代的發展，雲審計終將成為開展國家審計的趨勢，而雲計算技術又是雲審計不可或缺的重要技術之一。雲計算技術的發展要求審計人員不僅要具備較高的傳統審計理論基礎，同時也要掌握現代化信息技術的理論基礎。因此，大數據時代的審計人員要求具備非常過硬的專業能力。大數據時代的審計人員不僅要掌握與審計相關的專業知識，而且還要在信息技術方面具有較強的認知。就目前的現狀看來，審計人員雖具備較為完善的審計專業知識和較強的專業能力，但是對大數據、雲計算技術等知識的認識和掌握較為欠缺，兼顧審計專業知識和大數據、雲計算技術的專業人員更是少之又少，無法滿足高速發展的社會對大數據時代審計的需求，現有的審計隊伍中信息化審計人才急缺。
在大數據的收集方面，大數據時代的數據突破了傳統審計的結構方式。傳統的審計中的數據主要是以結構化數據為主，使用資料庫來儲存結構化的數據，根據分析的需要對數據建設數據倉庫，從而進行多維度多內涵的操作，並運用數據挖掘技術對收集到的數據進行分析，從而深度地獲取信息。而在大數據時代，數據主要是以半結構化和非結構化數據為主，審計人員對這種類型的數據不太了解，傳統的存儲無法滿足需要，如何對大數據進行搜集將是審計人員面臨的一個新問題。同時大數據的收集也要遵守一定的法律法規，大數據的安全防護需要有相關的法治機制為依據和相關的技術作為保障。
大數據時代對人才的要求較高，急需復合型人才。同時，對在職的審計人員也提出了較高的要求，在平時的工作學習中，除了加強自身專業知識的學習之外，還需提高自身的數據處理能力、雲計算技術能力等。
因此，大數據時代對國家審計的要求進一步提高，同時要求審計機關培養分析大數據的能力，發現經濟運行過程中的突出問題與薄弱環節，為完善國家治理提出相關建議。

⑺ 金融業有哪些機遇與挑戰

加入WTO是我國深化改革、擴大開放和建立社會主義市場經濟體制的內在要求，是我國經濟發展的需要，也是世界經濟發展的需要。加入WTO後，外資金融機構將能更多地參與我國的經濟建設和金融發展，對我國經濟金融發展帶來新的機遇。為境內貸款，這些貸款的70%年底，我國累計批准設立外商投資企業36.4萬家，實際利用外資3486億美元。2000億元，佔全國工業增加值（現價）23685。一般說來，外資金融的主要服務對象是外商投資企業，外資金融機構的服務比中資金融機構更能滿足外商投資企業需要。我國加入WTO後，在華外資金融機構的服務功能將更加全面，這將進一步改善我國投資環境，吸引更多外商到我國投資後，外資金融機構的業務范圍和客戶基礎將逐漸擴大，在我國金融市場上運用的新產品和新技術將隨之增加，中資金融機構將與外資金融機構展開全方位的競爭。這將推動中資金融機構採取切實措施，解決當前存在的各種問題，改善金融企業產權結構和治理結構，轉換經營機制，建立審慎會計制度，提高經營效率和服務水平，擴大對外開放，不僅能「請進來」，擴大引進外資，而且還能鼓勵「走出去」，有效地推進我國金融業的國際化進程。 年底，中資銀行類機構在境外共設立營業性分支機構68億美元。加入WTO對於證券業，合資基金管理公司和合資證券公司的設立，將有利於引進和學習境外證券業成熟的管理經驗，促進國內證券公司和基金管理公司規范發展，逐步提高其國際競爭力。 加入WTO，更多外資金融機構進入中國市場，將在優質客戶、優秀人才、新業務、新技術等方面與中資金融機構競爭。由於我國金融企業自我約束、自我發展的經營機制尚未真正建立，加上歷史包袱沉重、金融基礎設施建設薄弱，與具有百年以上歷史的大部分外資金融機構相比，存在一定的劣勢，因此，加入WTO，也將給中資金融機構的經營和監管當局的監管帶來新的壓力和挑戰。同時，我們要繼續加快金融體制改革步伐，完善與社會主義市場經濟相適應的金融組織體系、金融市場體系、金融監管體系和金融調控體系，完善金融法規，培養金融人才，提高參與國際金融業競爭的能力。

⑻ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

⑼ 金融領域7大數據科學案例

金融領域7大數據科學案例
1 金融領域有哪些典型數據問題？
2 金融領域應用那些數據科學方法？

近年來，數據科學和機器學習應對一系列主要金融任務的能力已成為一個特別重要的問題。 公司希望知道更多技術帶來的改進以及他們如何重塑業務戰略。
為了幫助您回答這些問題，我們准備了一份對金融行業影響最大的數據科學應用清單。 它們涵蓋了從數據管理到交易策略的各種業務方面，但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。
自動化風險管理管理客戶數據預測分析實時分析欺詐識別消費者分析演算法交易深度個性化和定製結論自動化風險管理
風險管理是金融機構極其重要的領域，負責公司的安全性，可信度和戰略決策。 過去幾年來，處理風險管理的方法發生了重大變化，改變了金融部門的性質。 從未像現在這樣，今天的機器學習模型定義了業務發展的載體。
風險可以來自很多來源，例如競爭對手，投資者，監管機構或公司的客戶。 此外，風險的重要性和潛在損失可能不同。 因此，主要步驟是識別，優先考慮和監控風險，這是機器學習的完美任務。通過對大量客戶數據，金融借貸和保險結果的訓練，演算法不僅可以增強風險評分模型，還可以提高成本效率和可持續性。

數據科學和人工智慧（AI）在風險管理中最重要的應用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當的信用額度，公司使用機器學習演算法來分析過去的支出行為和模式。 這種方法在與新客戶或具有簡簡訊用記錄的客戶合作時也很有用。
雖然金融風險管理流程的數字化和自動化處於早期階段，但潛力巨大。 金融機構仍需要為變革做好准備，這種變革通過實現核心財務流程的自動化，提高財務團隊的分析能力以及進行戰略性技術投資。 但只要公司開始向這個方向發展，利潤就不會讓自己等待。
管理客戶數據
對於金融公司來說，數據是最重要的資源。因此，高效的數據管理是企業成功的關鍵。今天，在結構和數量上存在大量的金融數據：從社交媒體活動和移動互動到市場數據和交易細節。金融專家經常需要處理半結構化或非結構化數據，手動處理這些數據是一個巨大的挑戰。
然而，對於大多數公司來說，將機器學習技術與管理過程集成僅僅是從數據中提取真實知識的必要條件。人工智慧工具，特別是自然語言處理，數據挖掘和文本分析有助於將數據轉化為智能數據治理和更好的業務解決方案，從而提高盈利能力。例如，機器學習演算法可以通過向客戶學習財務歷史數據來分析某些特定財務趨勢和市場發展的影響。最後，這些技術可用於生成自動報告。
預測分析

分析現在是金融服務的核心。 值得特別關注的是預測分析，它揭示了預測未來事件的數據模式，可以立即採取行動。 通過了解社交媒體，新聞趨勢和其他數據源，這些復雜的分析方法已經實現了預測價格和客戶終生價值，未來生活事件，預期流失率和股市走勢等主要應用。 最重要的是，這種技術可以幫助回答復雜的問題 - 如何最好地介入。
實時分析
實時分析通過分析來自不同來源的大量數據從根本上改變財務流程，並快速識別任何變化並找到對其的最佳反應。財務實時分析應用有三個主要方向：
欺詐識別
金融公司有義務保證其用戶的最高安全級別。公司面臨的主要挑戰是找到一個很好的欺詐檢測系統，罪犯總是會採用新的方法並設置新的陷阱。只有稱職的數據科學家才能創建完美的演算法來檢測和預防用戶行為異常或正在進行的各種欺詐工作流程。例如，針對特定用戶的不尋常金融購買警報或大量現金提款將導致阻止這些操作，直到客戶確認為止。在股票市場中，機器學習工具可以識別交易數據中的模式，這可能會指示操縱並提醒員工進行調查。然而，這種演算法最大的優勢在於自我教學的能力，隨著時間的推移變得越來越有效和智能化。
消費者分析
實時分析還有助於更好地了解客戶和有效的個性化。先進的機器學習演算法和客戶情緒分析技術可以從客戶行為，社交媒體互動，他們的反饋和意見中獲得見解，並改善個性化並提高利潤。由於數據量巨大，只有經驗豐富的數據科學家才能精確分解。
演算法交易
這個領域可能受實時分析的影響最大，因為每秒都會受到影響。根據分析傳統和非傳統數據的最新信息，金融機構可以做出實時有利的決策。而且由於這些數據通常只在短時間內才有價值，因此在這個領域具有競爭力意味著使用最快的方法分析數據。
在此領域結合實時和預測分析時，另一個預期會開啟。過去，金融公司不得不聘用能夠開發統計模型並使用歷史數據來創建預測市場機會的交易演算法的數學家。然而，今天人工智慧提供了使這一過程更快的技術，而且特別重要的是 - 不斷改進。

因此，數據科學和人工智慧在交易領域進行了革命，啟動了演算法交易策略。世界上大多數交易所都使用計算機，根據演算法和正確策略制定決策，並考慮到新數據。 人工智慧無限處理大量信息，包括推文，財務指標，新聞和書籍數據，甚至電視節目。 因此，它理解當今的全球趨勢並不斷提高對金融市場的預測。
總而言之，實時和預測分析顯著改變了不同金融領域的狀況。 通過Hadoop，NoSQL和Storm等技術，傳統和非傳統數據集以及最精確的演算法，數據工程師正在改變財務用於工作的方式。
深度個性化和定製
企業認識到，在當今市場競爭的關鍵步驟之一是通過與客戶建立高質量的個性化關系來提高參與度。 這個想法是分析數字客戶體驗，並根據客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智慧在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的水平。 數據工程師還可以建立模型，研究消費者的行為並發現客戶需要財務建議的情況。 預測分析工具和高級數字交付選項的結合可以幫助完成這項復雜的任務，在最恰當的時機指導客戶獲得最佳財務解決方案，並根據消費習慣，社交人口趨勢，位置和其他偏好建議個性化服務。
結論
對於金融機構來說，數據科學技術的使用提供了一個從競爭中脫穎而出並重塑其業務的巨大機會。大量不斷變化的財務數據造成了將機器學習和AI工具引入業務不同方面的必要性。
我們認為，我們主要關注金融領域的7大數據科學用例，但還有很多其他值得一提的。 如果您有任何進一步的想法，請在評論部分分享您的想法。

⑽ 金融機構有哪些信息化，大數據需求

數據大集中
數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。