大數據在金融服務調研

㈠ 大數據在金融領域有何應用

你好！大數據在當今社會任何一個領域都有很大用處，比如金融領域，這樣可以通過大數據幫助投資者投資

㈡ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。

㈢ 大數據在金融領域中有哪些應用

大數據在金融領域中有哪些應用？應用很廣，定價、授信、風控領域尤其多，我這邊主要用到的分析軟體是單位的帆軟FineBI系統，應用案例隨便說兩個：
車險。其實根據車主的日常行車路線、里程、行車習慣、出險記錄、職業、年齡、性別，可以給出非常不同的定價。比如一個開中級車，每天固定路線往返幾公里通勤的熟練女白領車主，和一個開同樣車型每天在珠三角或者長三角跑生意的中年暴躁小老闆車主，假設後者出險概率是前者的3倍，那麼完全可以定3倍於前者的價格（商業部分）。對於保險公司，前者才是優質客戶，後者做了生意也是賠錢貨，不如趕到競爭對手那裡去。

貸款。現在各種小額貸款、消費貸款、供應鏈金融，都是在吃4大行懶得吃的散客市場，之所以他們懶得吃，就是怕麻煩。最麻煩的就是授信環節，對於一個沒有固定資產等擔保物的客戶，能授信多少額度是個問題。淘寶能做小微是因為商家的流水在他們手裡，白領的消費貸敢做是因為有穩定的現金流收入。但除了淘寶可以做到比較准確的模型，其他的業務都非常的粗放，基本每個領域都是根據幾條死規則來做業務。這意味著這個市場還有很大的潛力可以挖掘，比如一個小老闆，其實風險不大，他需要100w周轉，但你沒把握估算他的風險，只敢貸50w出去，就少賺了那50w的利息。

㈣ 大數據在金融行業的應用與挑戰

大數據在金融行業的應用與挑戰
A 具有四大基本特徵
金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。全球最大的金融數據公司Bloomberg在1981年成立時「大數據」概念還沒有出現。Bloomberg的最初產品是投資市場系統（IMS），主要向各類投資者提供實時數據、財務分析等。
隨著信息時代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價換取美林3000萬美元投資，先後推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產品。1996年Bloomberg身價已達20億美元，並以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機，美林面臨崩盤，其剩餘20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標桿高盛。
大數據概念形成於2000年前後，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型資料庫軟體工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。
具體來說，大數據具有四大基本特徵：
一是數據體量大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。
二是數據類別大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據。
三是處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是數據的真實性高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。
而相比其他行業，金融數據邏輯關系緊密，安全性、穩定性和實時性要求更高，通常包含以下關鍵技術：數據分析，包括數據挖掘、機器學習、人工智慧等，主要用於客戶信用、聚類、特徵、營銷、產品關聯分析等；數據管理，包括關系型和非關系型數據、融合集成、數據抽取、數據清洗和轉換等；數據使用，包括分布式計算、內存計算、雲計算、流處理、任務配置等；數據展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應用於對金融產品健康度、產品發展趨勢、客戶價值變化、反洗錢反欺詐等監控和預警。
B 重塑金融行業競爭新格局
「互聯網+」之後，隨著世界正快速興起「大數據+」，金融行業悄然出現以下變化：
大數據特徵從傳統數據的「3個V」增加到「5個V」。在數量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）基礎上，進一步完善了價值（Value）和真實性（Veracity），真實性包括數據的可信性、來源和信譽、有效性和可審計性等。
金融業按經營產品分類變為按運營模式分類。傳統金融業按經營產品劃分為銀行、證券、期貨、保險、基金五類，隨著大數據產業興起和混業經營的發展，現代金融業按運營模式劃分為存貸款類、投資類、保險類三大類別。
大數據市場從壟斷演變為充分市場競爭。全球大數據市場企業數量迅速增多，產品和服務的差異增大，技術門檻逐步降低，市場競爭日益激烈。行業解決方案、計算分析服務、存儲服務、資料庫服務和大數據應用成為市場份額排名最靠前的五大細分市場。
大數據形成新的經濟增長點。Wikibon數據顯示，2016年，全球大數據硬體、軟體和服務整體市場增長22%達到281億美元，預計到2027年，全球在大數據硬體、軟體和服務上的整體開支的復合年增長率為12%，將達到大約970億美元。
數據和IT技術替代「重復性」業務崗位。數據服務公司Eurekahedge通過追蹤23家對沖基金，發現5位對沖基金經理薪金總額為10億美元甚至更高。過去10年，靠數學模型分析金融市場的物理學家和數學家「寬客」一直是對沖基金的寵兒，其實大數據+人工智慧更精於此道。高盛的紐約股票現金交易部門2000年有600名交易員而如今只剩兩人，其任務全由機器包辦，專家稱10年後高盛員工肯定比今天還要少。
美國大數據發展走在全球前列。美國政府宣稱：「數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是將其禁錮在政府體制內。」作為大數據的策源地和創新引領者，美國大數據發展一直走在全球最前列。自20世紀以來，美國先後出台系列法規，對數據的收集、發布、使用和管理等做出具體的規定。2009年，美國政府推出Data.gov政府數據開放平台，方便應用領域的開發者利用平台開發應用程序，滿足公共需求或創新創業。2010年，美國國會通過更新法案，進一步提高了數據採集精度和上報頻度。2012年3月，奧巴馬政府推出《大數據研究與開發計劃》，大數據迎來新一輪高速發展。
英國是歐洲金融中心，大數據成為其領先科技之一。2013年，英國投資1.89億英鎊發展大數據。2015年，新增7300萬英鎊，創建了「英國數據銀行」data.gov.uk網站。2016年，倫敦舉辦了超過22000場科技活動，同年，英國數字科技投資逾68億英鎊，而收入則超過1700億英鎊。另外，英國統計局利用政府資源開展「虛擬人口普查」，僅此一項每年節省5億英鎊經費。
C 打造高效金融監管體系
大數據用已發生的總體行為模式和關聯邏輯預測未來，決策未來,作為現代數字科技的核心，其靈魂就是——預測。
偵測、打擊逃稅、洗錢與金融詐騙
全球每年因欺詐造成的經濟損失約3.7萬億美元，企業因欺詐受損通常為年營收額的5%。全球最大軟體公司之一美國SAS公司與稅務、海關等政府部門和全球各國銀行、保險、醫療保健等機構合作，有效應對日益復雜化的金融犯罪行為。如在發放許可之前，通過預先的數據分析檢測客戶是否有過行受賄、欺詐等前科，再確定是否發放借貸或海關通關。SAS開發的系統已被國際公認為統計分析的標准軟體，在各領域廣泛應用。英國政府利用大數據檢測行為模式檢索出200億英鎊的逃稅與詐騙，追回了數十億美元損失。被福布斯評為美國最佳銀行的德克薩斯資本銀行（TCBank），不斷投資大數據技術，反金融犯罪系統與銀行發展同步，近3年資產從90億美元增至210億美元。荷蘭第三大人壽保險公司CZ依靠大數據對騙保和虛假索賠行為進行偵測，在支付賠償金之前先期阻斷，有效減少了欺詐發生後的司法補救。
大數據風控建立客戶信用評分、監測對照體系
美國注冊舞弊審核師協會（ACFE）統計發現，缺乏反欺詐控制的企業會遭受高額損失。美國主流個人信用評分工具FICO能自動將借款人的歷史資料與資料庫中全體借款人總體信用習慣相比較，預測借款人行為趨勢，評估其與各類不良借款人之間的相似度。美國SAS公司則通過集中瀏覽和分析評估客戶銀行賬戶的基本信息、歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如搜索到該客戶從新出現的國家為特有用戶轉賬，或在新位置在線交易等），進行實時反欺詐分析。
美國一家互聯網信用評估機構通過分析客戶在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，對銀行的信貸和投保申請客戶進行風險評估，並將結果出售給銀行、保險公司等，成為多家金融機構的合作夥伴。
D 數據整合困難
應用經濟指標預測系統分析市場走勢
IBM使用大數據信息技術成功開發了「經濟指標預測系統」，該系統基於單體數據進行提煉整合，通過搜索、統計、分析新聞中出現的「新訂單」等與股價指標有關的單詞來預測走勢，然後結合其他相關經濟數據、歷史數據分析其與股價的關系，從而得出行情預測結果。
追蹤社交媒體上的海量信息評估行情變化
當今搜索引擎、社交網路和智能手機上的微博、微信、論壇、新聞評論、電商平台等每天生成幾百億甚至千億條文本、音像、視頻、數據等，涵蓋廠商動態、個人情緒、行業資訊、產品體驗、商品瀏覽和成交記錄、價格走勢等，蘊含巨大財富價值。
2011年5月，規模為4000萬美元的英國對沖基金DC Markets，通過大數據分析Twitter的信息內容來感知市場情緒指導投資，首月盈利並以1.85%的收益率一舉戰勝其他對沖基金僅0.76%的平均收益率。
美國佩斯大學一位博士則利用大數據追蹤星巴克、可口可樂和耐克公司在社交媒體的圍觀程度對比其股價，證明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉絲數與股價密切相關。
提供廣泛的投資選擇和交易切換
日本個人投資理財產品Money Design在應用程序Theo中使用演算法+人工智慧，最低門檻924美元，用戶只需回答風險承受水平、退休計劃等9個問題，就可使用35種不同貨幣對65個國家的1.19萬只股票進行交易和切換，年度管理費僅1%。Money Design還能根據用戶投資目標自動平衡其賬戶金額，預計2020年將超過2萬億美元投資該類產品。
利用雲端資料庫為客戶提供記賬服務
日本財富管理工具商Money Forward提供雲基礎記賬服務，可管理工資、收付款、寄送發票賬單、針對性推送理財新項目等，其軟體系統連接並整合了2580家各類金融機構的各類型帳戶，運用大數據分析的智能儀表盤顯示用戶當前財富狀況，還能分析用戶以往的數據以預測未來的金融軌跡。目前其已擁有50萬商家和350萬個體用戶，並與市值2.5萬億美元的山口金融集團聯合開發新一款APP。
為客戶定製差異化產品和營銷方案
金融機構迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，從而對細分客戶進行精準營銷、實時營銷、智慧營銷。
一些海外銀行圍繞客戶「人生大事」，分析推算出大致生活節點，有效激發其對高價值金融產品的購買意願。如一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將誕生嬰兒的客戶對壽險產品的潛在需求最大，於是通過銀行卡數據監控准媽媽開始購買保胎葯品和嬰兒相關產品等現象，識別出即將添丁的家庭，精準推出定製化金融產品套餐，受到了客戶的積極響應，相比傳統的簡訊群發模式大幅提高了成功率。
催生並支撐人工智慧交易
「量化投資之王」西蒙斯被公認為是最能賺錢的基金經理人，自1988年創立文藝復興科技公司的旗艦產品——大獎章基金以來，其憑借不斷更新完善的大數據分析系統，20年中創造出35%的年均凈回報率，比索羅斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成為有史以來最成功的對沖基金，並於1993年基金規模達2.7億美元時停止接受新投資。在美國《Alpha》雜志每年公布的對沖基金經理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩居全球之冠，2007年以13億美元位列第五，2008年再以25億美元重返榜首。
推動金融產品和服務創新
E 面臨三大挑戰
目前，全球各行業數據量的增長速度驚人，在我國尤其集中在金融、交通、電信、製造業等重點行業，信息化的不斷深入正在進一步催生更多新的海量數據。
據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高踞各行業之首。但在金融企業內部數據處於割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處於分散和「睡眠」狀態，雖然金融行業擁有的數據量「富可敵國」，但真正利用時卻「捉襟見肘」。
數據安全暗藏隱患
大數據本質是開放與共享，但如何界定、保護個人隱私權卻成為法律難題。大數據存儲、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風險，不僅需要技術手段保護，還需相關法律法規規范和金融機構自律。多項實際案例表明，即使無害的數據大量囤積也會滋生各種隱患。安全保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得出的知識和結論。在線市場平台英國Handshake.uk.com就嘗試允許用戶協商個人數據被品牌分享所得的報酬。
人才梯隊建設任重道遠
人才是大數據之本。與信息技術其他細分領域人才相比，大數據發展對人才的復合型能力要求更高，需要掌握計算機軟體技術，並具備數學、統計學等方面知識以及應用領域的專業知識。

㈤ 大數據在金融科技領域有哪些運用

我覺得大數據在金融科技方面的運用蠻多的，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣，一切都在改變。我們得到的數據再也不是隨機的抽樣，而是所有的數據。「樣本=總體」。大數據的核心：預測。 它是把數學演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。例如,名為Farecast的公司，找到了一個行業機票的預定資料庫，系統預測的結果是根據美國商業航空產業中，每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價記錄而得出的。通過預測機票價格的走勢以及增降幅度，Farecast票價預測工具能幫助消費者抓住最佳購買時機。到2012年為止，Faecast系統用了將近十萬億條價格記錄來幫助預測美國國內航班的票價，Farecast票價預測的准確度已經高達75％，使用Fcat票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節省50美元。

㈥ 調研顯示中國大數據應用與全球仍有差距

調研顯示中國大數據應用與全球仍有差距

BM發布了全新《分析：速度的優勢》白皮書，該白皮書基於IBM對60全球多個國家中超過1000位業務和IT高管的深度調研，對當前大數據[注]在中國及全球企業應用的現狀進行了全面分析。該白皮書指出目前影響快速發展的數字市場的四個重大變化趨勢，並基於企業的數據分析能力將他們分為領跑者、慢跑者、參與者和旁觀者四個組別。同時，白皮書就企業在分析生命周期的三個關鍵階段提出了快速將數據轉變為洞察並驅動行動的建議，幫助企業在競爭中保持領先優勢。作為全球發展最快的大數據市場，在此次調研中，雖然超過四分之三的大中華區企業在一年內實現了大數據的投資回報，顯示了高於全球的投資信心，但是更多的中國企業更注重利用大數據分析來贏得新客戶而不是創造更好的客戶體驗，同時，中國企業普遍在利用大數據推動數字和流程整合轉型方面落後於全球整體水平。

IBM 大中華區全球企業咨詢服務部高級合夥人兼副總裁Steven Davidson 表示：「隨著大數據應用的不斷深入，新的發展與變化已經產生。通過此次《分析：速度的優勢》白皮書的發布，我們可以看到，速度優勢對企業在競爭取勝至關重要。一部分企業正通過速度驅動的數據和分析實現差異化發展，對業務績效和競爭地位產生了顯著的影響。這一趨勢對於全球企業高管，尤其是那些致力於利用創新技術推動自身發展的中國企業的領導尤為重要。IBM一直致力於與中國企業緊密合作，分享自身豐富的大數據分析洞察與資源，共同攜手推動業務的創新與增長。」

四大變化引領全球大數據應用發展

作為IBM第六次全球數據分析調研，此次調研對象包括60多個國家中超過1,000位業務和IT高管，其中也包括大中華區企業。IBM 2014年全球分析調研揭示了影響快速發展的數字市場的四個重大變化：

變化1：絕大多數企業目前在一年內實現了大數據投資的回報。

變化2：以客戶為中心仍是分析活動的主要目的，但企業越來越多地將注意力集中於利用大數據應對運營挑戰。

變化3：通過將數字化能力集成到業務流程中實現企業轉型。

變化4：大數據的價值推動力從數量轉變為速度。

領跑者數據分析驅動實踐，速度成關鍵

該白皮書指出要跟上當前的發展速度，企業需要全面地採用分析技術。基於企業現階段分析能力，白皮書將企業分為四個組別：領跑者、慢跑者、參與者和旁觀者。佔10%的領跑者最有能力滿足速度需求，並創造了巨大的商業價值。超過一半的領跑者都表示分析對業務表現和收入產生了顯著影響並且使他們獲得了顯著的競爭優勢。但大中華區在分析對業務、收入和競爭力方面產生影響的表現仍與全球領跑者存在著較大差距。為了創造業務價值，中國企業需要仿效領跑者，並且加快速度管理數據和分析，並依據數據洞察採取行動。

通過大數據分析構建速度驅動型企業

此次研究還表明，將原始數據的數量和多樣性轉變為洞察驅動的行動的速度是企業從數據和分析中創造價值的關鍵。支持這一速度的力量是使用大數據技術。在企業內加快分析速度不能一蹴而就，企業必須在分析生命周期的每個關鍵階段保持領先：獲取、分析和行動。

在獲取階段，快速獲取和整合數據的能力對於創造速度優勢非常關鍵。企業在尋找和管理數據時必須能夠保證數據使用方式和時間的靈活性和敏捷性。企業需要推出支持數據多樣化的解決方案，讓數據為企業提供動力。

在分析階段，追求行動速度的企業需要集中精力分析數據，並確定最有可能對業務產生積極影響的洞察。

在行動階段，企業提高當前所需的快速行動能力的最後一步是真正地採取行動，並且快速處理數據。企業需要通過數字與流程的整合提升端到端的速度，使分析數據可供員工和高管使用，從而做到洞察交付和洞察需求相互匹配。

IBM推動中國企業大數據應用的快速發展

作為全球大數據技術與應用的領導者之一，IBM一直努力與廣大中國企業、組織保持緊密的合作關系，並通過自身豐富的全球實踐幫助眾多企業成功應用大數據分析技術，實現了業務的創新與發展。

在汽車工業領域，IBM幫助上汽集團成功打造中國汽車市場首個O2O[注]電子商務平台——車享網。該平台將基於線上客戶數據，有效判斷客戶潛在需求(+微信關注網路世界)，提高運營分析效率，為客戶提供及時的、個性化的服務與信息。通過全面的客戶洞察做到精細化營銷，車享網平台將大幅提升會員管理水平。通過數據分析提升汽車消費者全生命周期服務能力，真正做到高品質的客戶體驗。

在金融領域，去年，IBM幫助中國銀行天津分行打造智能化網點，通過整合中國銀行的後台數據分析平台，利用大數據分析技術，分析用戶的業務偏好，為驗證銷售具體產品市場策略的有效性能提供重要的數據依據。

在快消領域，IBM與蒙牛集團於去年底達成戰略合作。藉助IBM強大的社交大數據分析與商務智能等解決方案，蒙牛將構建有效的大數據分析能力，發現新的客戶洞察，並以此作為企業決策與業務流程優化的依據。

在零售領域，今年初IBM在幫助國內休閑食品領先企業良品鋪子打造全渠道信息化應用平台的過程中，通過大數據分析，幫助企業將顧客有效地分群，從而實現精準營銷和差異化服務。

在新互聯網時代下，隨著大數據、雲計算[注]、社交及移動趨勢的快速崛起，IBM正在構建自身全新的服務能力。在大數據應用領域，IBM一直引領著創新和發展，並不斷融合自身在各行業與全球化發展中的經驗，不斷幫助中國客戶緊抓新時代下的發展機遇，以穩健的步伐成長為全球企業的領導者。

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㈦ 大數據思維在金融學研究中的作用

大數據思維在金融學研究中的作用
如今，計算機信息技術的迅速發展迎來了大數據時代，大數據時代極大程度的改變了現有的市場環境，給許多經濟主體活動既提供了發展機遇，又帶來了些許挑戰。現階段，金融研究與大數據思維息息相關，在大數據的時代背景下，對於金融研究來說，應當積極抓住機遇，迎接挑戰，金融研究人員可以利用大數據思維來為各項研究工作提供幫助，通過分析大數據的一些良好特徵，優化相關技術，調整金融研究模式。
一、大數據與大數據思維概述
（一）大數據與大數據思維
數據量大、數據真實性高、高度運行是大數據的幾大特徵，這些也是大數據得以發展的基礎，同時計算機信息技術的迅速發展，又為大數據的發展提供了技術支持。大數據的實現必須要依賴於新型數據的處理，只有這樣，大數據的真實性才能得到提高，大數據是海量且高速增長的一種綜合性信息資產[1]。大數據思維是大數據時代下的產物，在擺脫傳統的思維模式的基礎上，利用大數據思維分析問題，只有這樣，決策才能更加科學合理。
（二）大數據的發展趨勢
大數據的發展趨勢的具體表現為：首先，隨著計算機信息技術的不斷發展，數據的種類與來源越來越多，這樣一來就為大數據時代的發展增添了助力，如今，資料庫已經滲透到了人們的生活與工作之中，它幾乎囊括了人們生活與工作中的所有數據信息，這些數據信息給人們的生活與工作提供了極大的便利；其次，超級計算機的誕生為大數據時代的發展提供了設備支撐，數據的存儲與分析更加迅速，開放式的數據平台分析能力為數據的工業運行提供了保障；再次，大數據時代下，數據的種類與數量均是非常豐富，為了能夠盡量的給人們提供有用的信息，數據分析就顯得越來越重要；最後，大數據時代下，資料庫的發展勢頭強勁，但是由於資料庫仍舊處於剛剛興起階段，國家在這方面的法律與法規體系並不健全，在這一背景下，很多大數據的建設開始受到政府部門的高度關注，國際層面的大數據建設計劃也在不斷推出[2]。
二、金融學研究中運用大數據思維的價值
大數據思維的價值在在金融學研究中的運用主要表現在兩個方面，其一，大數據思維能夠決定金融行業的興衰，這並不是危言聳聽，主要是因為金融分析不可能脫離數據而獨立存在，數據獲取量與主動權利直接掛鉤，並有著正相關的關系，阿里巴巴和京東等能夠在大數據的環境下發展自身的金融業務證實了該點；其二，大數據時代的來臨給金融行業既帶來了機遇，又帶來了挑戰，一方面大數據時代下金融行業的市場競爭越來越激烈，金融企業只有依賴於大數據的思維模式，優化對客戶的服務，才能在激烈的市場競爭中占據優勢地位，另一方面，大數據時代使得金融企業在市場的開拓上不再遙不可及，而是近在咫尺。
三、大數據思維在金融學研究中的具體運用
（一）完善數據平台建設
顧名思義，大數據的主要內容即是數據，為了大數據時代的良好發展，完善數據平台建設就顯得非常有必要。完善數據平台首先要拓展數據來源，傳統的金融數據來源主要為銀行，而在網路得到普及後，網上銀行、門戶網站和很多的手機APP等類型的互聯網產品都是不同數據的主要來源[3]。完善數據的平台建設的主要目的是為客戶提供更加優質的服務，在完善數據平台的建設過程中，要特別注意應用大數據思維進行思考，從而完成數據的獲取、存儲以及分析，只有這樣，才能有效避免傳統數據的諸多不足，例如，數據豐富性和全面性缺失，也能夠在極大限度上提升數據平台建設的科學性和合理性[4]。
（二）運用大數據思維提高風險管控能力
眾所周知，所有金融產品在經營上均存在一定的風險，這種風險一旦危害到金融產品的經營，將會給金融企業造成很大損失，金融企業要想給自身的長遠性發展提供保障，在大數據的時代背景下，運用大數據思維提高風險管控能力就顯得非常有必要。研究表明，金融企業在產品的經營過程中，運用大數據思維，能夠極大的提高決策的精準性，降低經營風險。比如，一些中小企業向銀行尋求借貸時，銀行可以利用大數據思維對這些企業的銷售額、資金量和社會認可程度做出分析，從而決定是否放貸以及放貸的多少，這樣銀行在盈利的同時，也最大程度的降低了經營風險。與大數據思維相比，傳統的數據統計形式有許多不足之處，在風險管控能力上更是不可同日而語，因此，金融企業無論出於何種考慮，在經營過程中，均需要運用大數據思維。
（三）促進互聯網金融的發展
互聯網金融是金融行業一種新興產物，互聯網金融的發展不僅離不開網路技術的支持，也離不開大數據的時代背景。互聯網金融集數據行業與金融行業二者之長，在大數據的時代背景與網路技術的支持下，不斷創新生產經營方式，發展勢頭良好。互聯網金融始終建立在大數據的基礎之上，大數據的金融模式是互聯網金融得以高速發展的重要因素。
（四）大數據擴展了現代金融學的研究范圍
現代金融學的研究幾乎已經不能離開大數據思維，研究人員在獲取樣本信息時，通過實證分析與數據分析，在一定程度上能夠一改傳統分析模式的缺陷，拓展了對金融學的研究范圍。大數據的分析方式通過開辟更多的研究思路拓展現代金融學的研究范圍，主要表現在兩個方面：其一，大量數據的支撐使得數據分析的准確性得到提升，取樣數據的偶然性與隨機性得到降低或是予以避免，這樣數據分析結果的可信度與說服力大大提高；其二，大數據不僅數據數量多，而且數據種類豐富，利用資料庫內部的數據進行金融學的研究，自然而然的擴大了研究范圍，現階段的資料庫不僅擁有結構化數據，還擁有非結構化數據，這就使得金融企業特別關注圖片信息以及視頻信息。
四、金融界學習大數據思維的方式
大數據思維對於金融行業的發展具有獨到的作用，但是不得不注意的是，金融界在對大數據思維的學習與應用存在許多不足之處，金融行業要想有長遠性發展，必須要深入學習大數據的思維方式，具體可以從以下幾個方面著手：首先，金融企業可以特別成立大數據研究部門，設立相關崗位，根據企業的發展現狀進行大數據思維的學習研究。一些大中型金融企業成立了數據研究部門，主要負責信息數據的收集，分析數據信息，設立起參考的具體方案，利用互聯網和電視媒體等形式做好數據的收集；其次，考慮到現階段大數據處於剛剛起步階段，雖說門檻較低，但由於資金的滯後，一些金融企業即使建立了自身的大數據研究部門，卻缺乏硬體上的支持，使得大數據的研究受到嚴重阻礙，因此，對於一些中小型金融企業來說，大數據的研究並不一定完全需要自己著手進行，可以與專門從事大數據研究的機構取得聯系，相互合作，共同進行大數據的研究；最後，金融企業對於大數據思維的學習要深入到日常工作中，在日常的金融研究中，要積極運用大數據的思維方式，必要時，可以藉助相關培訓，使得金融研究人員在對大數據思維的應用上養成一種良好的習慣。
五、在金融研究中運用大數據思維的方式
（一）挖掘自身以及相關領域
大數據金融研究的主要內容就是對數據的處理分析，實際研究過程中，運用大數據思維挖掘自身以及相關領域的數據，這樣能夠有效提高工作效率。通過這種應用大數據思維進行挖掘的形式，能夠給我國的金融研究人員提供更加豐富的思想類型與依據，這樣能夠開發出更多種類型的適合客戶需求的個性化服務，提高我國金融企業的市場競爭力。另外，挖掘自身以及相關領域的大數據，能夠給金融企業自身提供參考，這樣可以使得金融企業認清自身發展上存在的不足，預防一些安全隱患，促進自身的發展。
（二）參與大數據交易或者互換資源
在大數據時代之下，數據種類復雜，數量巨大，可以肯定的說，沒有任何一個企業可以掌握所有的所有數據信息，企業要想獲得更多的數據信息，進行大數據的交易或者互換資源是一種非常方便、高效的方式，這種方式也必然會成為大數據未來發展的重要走向。對於金融企業來說，在激烈的市場競爭環境下，任何一個企業不可能脫離其它企業而獨立存在，因此，合作共贏就顯得非常重要，各金融企業通過參與大數據交易或者互換資源，可以得到更多對自身發展有用的信息，在這一情況下，大數據交易中心平台應運而生，它可以有效的搜集到企業發展所需的數據信息，促進金融企業之間的協同合作。
（三）使用大數據為自身發展服務
對於任何一個企業來說，使用大數據均是為自身發展服務。金融企業可以根據自身的發展現狀，利用大數據傳達的信息，及時發現自身發展中存在的問題並予以規避，完善生產經營模式，降低發展風險，促進自身的長遠性發展。
六、結語
綜上所述，大數據時代是未來社會發展的重要走向，金融學的研究離不開大數據思維，金融企業只有足夠重視大數據的思維方式，將其運用到具體事項中，實現大數據的價值，提升對客戶的服務水平，金融企業才能在激烈的市場競爭中游刃有餘的發展下去。

㈧ 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用

有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息的技術，強調快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。

㈨ 如何用大數據分析金融數據

有大數據分析工具的，免費的，你找一下大數據魔鏡。

㈩ 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛，除金融外，還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面，各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一，數據體量大（Volume），海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二，數據類型繁多（Variety），大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三，價值密度低（Value），大數據的體量巨大，但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四，處理速度快（Velocity），大數據要求快速處理，時效性強，要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段，大數據可以使業務決策具有前瞻性，讓企業戰略的制定過程更加理性化，實現生產資源優化分配，依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，降低庫存積壓的風險，從而獲取更高的利潤。
當前，大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面：
在銀行業的應用主要表現在兩個方面：一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為：一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情，通過構建更多元的量化因子，投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分，從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務，其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依靠大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用，一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據，整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能，以達到實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統，幫助擁有海量歷史數據，日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心，形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量高並發線上行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，並實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為；系統穩定運行，日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級，監測時效提升近3000倍，上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點，在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處，其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為，通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像，高效劃分人群，能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶，攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本，累計合作近500家社會金融機構，幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平台和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台，對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯，各自為戰問題突出，缺乏有效的整合協同。同時，行業應用缺乏整體性規劃，分散、臨時、應激等特點突出，信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題，一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。