金融机构数据获取的技术挑战

⑴ 大数据的发展所面临的挑战有哪些

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求。

挑战二：企业内部数据孤岛严重。

挑战三：数据可用性低，数据质量差。

挑战四：数据相关管理技术和架构。

挑战五：数据安全。

⑵ 结合2016中国经济的运行情况简述金融机构面临的风险与挑战

一、解读中央经济工作会议所指出的五大挑战去产能造成产能过剩的原因主要有三方面：第一个是30年形成的经济增长方式：世界经济的周期调整，让中国一直处于外向型的经济增长方式，突然之间失去了外部的需求以后，造成产能释放的困难，不仅是钢铁产能，我们很多行业，随着出口的迅速下滑，都处于一个产能过剩的状态。第二个原因就是政府在金融危机爆发以后，采取的4万亿的财政政策来缓解今天外向型增长方式受到挑战的问题，但是带来的后遗症却是造成了更严重的产能过剩。因为那时全国各地不管能力有没有，比较优势在何处，都跟随政府做了十大产业振兴计划方向的投资，而且项目规模非常大，耗用资源非常多，投资方向非常集中，最后造成重复建设，过度投资，恶性竞争，价格破坏，引起了现在银行回款能力弱的严峻问题。第三个是我们成长的烦恼，中国这样一个发展中国家的地位，我们的消费能力还没达到发达国家消费能力的这种硬伤，导致我们现在产能释放要比发达国家产能释放更加困难。我们有40%的人口还没进入城镇化，没有完成农业现代化，国家也是希望在2020年让大家人均收入倍增，可以实现小康社会的目标。在没有到达小康社会目标之前，中国老百姓靠自己国内的市场消费能力化解我们严重的产能过剩问题，确实是非常有限的。去库存去库存的问题，如果不能有效解决，直接影响我们银行回款能力低，造成钱荒的问题，进而不断催生货币政策解决钱荒。但是投放的货币只是用于解决钱荒所造成的债务问题，也就说银行有了钱即使借给企业，企业也直接用来还债(展期)，所以，这种投放的钱，根本没有盘活存量，服务实体经济，这种放钱虽然稳定了金融体系，但实际上是没有效率的钱。因此，去库存直接涉及到银行是否能够有效地将资产盘活来解决坏账的问题。同时，房地产的属性，需要从一个投资性的标的转变为消费型的标的，需要真正解决住房的刚性需求问题。需要通过税收机制、市场交易机制的改革，降低交易成本，盘活存量，让投资客觉得房地产的投资未来已经不再是一种投资标的的市场，而是要回归它的消费属性的市场。否则，房子卖不动，开发商汇款能力低，银行资金及时不能回款，银行想再支持大众创业，万众创新的能力就没有了。所以现在去库存的问题，就是要盘活存量的问题，是非常关键的。我想2016年都在供求两个问题上，一个是怎么把今天的健康消费需求能够释放出来，一个是怎么把房子的供给能力通过税收机制的改革等等，把它盘活出来。去杠杆降成本去杠杆的问题，包括几个方面：一是去地方政府的杠杆，在赌注盲目向银行融资的同时，加快地方债市场建设，这有利于调动社会闲置的资源，另一方面也有利于中国债券市场的发展，为提供利率市场化后监管部门所需要的合理的利率期限结构打下基础。二是去僵尸企业的杠杆，通过重组、收购、退出和必要的破产程序，把浪费的资源盘活出来。三是去金融投机的杠杆。实际上就是要解决今天中国开始出现了场外配资，互联网P2P过度加大金融的杠杆，甚至出现庞氏骗局的赚钱方式。现在的监管已经发现了很多这样的靠钱养钱的模式，甚至我们中国有很多的企业家，也放弃了主营业务，开始拿产业的资本进入到金融投资的平台上，造成产业空心化的问题。在2016年一定要加强金融的监管，要在金融的市场去杠杆，真正地让实体经济的融资成本能够降低下来。我们实体经济的融资成本由于金融的杠杆加得过高，最后金融的投资收益被过度的资金释放，带来了追涨收益高的现象。而金融市场的收益恰恰是今天我们实体经济的融资成本，因为金融市场的收益高了以后，银行的存款就出现了流失，最后银行就无法通过吸收存款提供贷款的模式。只能通过理财产品这样一个服务，通过高成本的回流资金的方式，再来对实体经济服务，这时候他贷款的利息已经不是吸收以前资金的存款渠道，而是通过理财的高成本的渠道回笼资金，所以给实体经济发展造成了巨大的压力，也就是说借给真正需要钱的中小企业期限很短，利率很高，这样降成本就降不下来。国家货币政策已经如此的宽松，已经让银行互相的借贷成本得非常的低，但是一旦银行去跟客户打交道，借给那些没有抵押能力，但是未来赚钱能力又是不确定的中小企业，今天他借出去的条件就非常的苛刻，期限短、资本成本高。这样的话企业拿到了钱，也不可能再为实体经济服务，只能去冲到金融市场去博一把，最后投资失败的话，就出现了跑路的企业家，这样的一种现象不容忽视。一定要把金融的杠杆去掉，然后才能降低实体经济的融资成本，我们才能够做结构调整的补短板的问题。补短板中国的短板问题是非常严重的，最主要的就是我们的增长方式就是最大的短板。我们以前的增长方式是靠招商引资，搭着跨国企业的便车去做出口，民营企业的出口也是看跨国企业做什么市场，他们也学做什么市场，但是他们缺乏的是像跨国企业的核心竞争力，他们需要进口大量的海外技术部件或者是贴海外的品牌才能在海外市场赢得更大的份额，这个商业模式花去他们高昂的代价。但是在过去因为有劳动力便宜的成本，地方政府给他们土地资源的成本也非常的便宜，再加上税收的监管又比较弱，偷税漏税这种现象非常严重。所以讲白了，中国过去的企业最大的短板，就是靠成本的优势去争夺市场的份额，以此对冲技术高昂进口成本。再加上政府通过资源价格管制，给企业的便宜外汇和便宜的利率，便宜的油等。但如今都跟市场接轨了，这种成本优势已经没有了，这样的商业模式也走不下去了。所以现在能够让中国的制造业生存的短板问题必须要解决，能不能有自己国产化的技术，去替代用高昂的成本进口海外的技术。能不能用国产的品牌，自己的民族品牌，去替代贴海外的品牌所付出的高昂代价。这部分的成本如果能够降下来，我们自己的企业就可以有核心竞争力。中国企业的短板真正的能够解决了，这个时候你就会发现中国的经济盘活了。由于中国的企业赚得到钱了，中国银行也敢给企业借钱，现在中国银行业不想贷给中小企业，不是他们钱荒的问题，而是企业经营赚不到钱的风险太大，所以他们有钱也不敢贷。当中国企业把这个赚钱能力的短板补掉，中国银行业对企业，金融服务实体经济的能力就会大大提高。银行不会再把对公业务的钱，拿到今天对家庭理财的业务，然后通过通道业务又把钱送到金融市场理财，这样的模式就会改变，所以现在的短板就是实体经济的赚钱能力，就是我们的核心竞争力。长期以来我们这个短板靠搭便车补掉了，这个短板就是我们靠跨国企业，他们做什么，我们就做什么。另一方面，由于我们过去采取了招商引资的发展模式，所以我们的短板金融服务实体经济能力非常糟糕的制约被掩盖了，因为我们是用海外招商引资的钱去服务实体经济了，所以金融短板都没问题。现在这个短板，由于招商引资的模式走不下去了，跨国企业的投资规模减少了，资本流入的结构也在在从长期变为短期，所以接下来的短板就是中国的金融服务实体经济能力，就是我们自己要有找到好项目的能力。以前我们的钱放在银行没关系，找不到好项目都没关系，只要跨国企业的钱能够找到好项目，我们搭他们的便车就行了。现在要我们自己金融服务实体经济的能力，还有我们企业自身的核心竞争力和自己的品牌，这个短板一定要补上，不补上中国经济就没有希望，不补上就会出现金融体系大量的资金不得不空转，从而滋生了股票市场场外高杠杆配资，P2P运营中采取旁氏骗局的“商业模式”。二、2016年中国经济市场化改革的艰巨性我觉得这次中央经济工作会议提出的“去产能、去库存、去杠杆、降成本，补短板”这五个改革方向定得非常及时，中国应该尽早地开始去做这样的努力。但是这个努力不是明年就立刻能见成效的，挑战主要来自以下三大方面：第一，中国30年形成的这种出口带动投资的外向型增长模式，立刻要转变为中国自己国内的内需来带动经济增长，这个难度很大。或者哪怕我们还是坚持一部分靠出口，但是今天全球的经济，包括美国经济的复苏都非常的脆弱。2016年世界经济是不是重新回到2008年之前的繁荣状况，让我们有非常良好的出口的市场，我不乐观。所以这也是我讲的，增长方式，明年能不能靠出口的提升，再给我们时间，现在看这个时间都没有。明年要靠我们自己的能力，确实一年就要把增长方式转变过来，不太可能。第二，我们2009年所做的4万亿的刺激经济的做法所带来的经济发展过度依赖政策红利的后遗症。到今天这种后遗症还没有得到彻底的解决，要把这个包袱解掉不是一朝一夕的任务。因为它在以下五个方面造成了我们资源配置效率严重损失的存量问题：1、产能过剩。政府在2009年带着我们围绕整个大的产业振兴计划，后来是六大新兴战略产业，包括光伏产业，这样投资引导，结果形成了全国各地，不管自己有没有能力，是不是具有比较优势，都做了同样的投资，结果重复建设，投资过度，不得不恶性竞争，即使是光伏产业也因为价格恶性竞争，处在这个行业中的低端水平。现在这些行业都处在较为严重的产能过剩状态中。2、全民理财。因为4万亿的做法是货币政策拿钱，财政政策投项目，银行的信贷跟上。这种投放资金过度，造成老百姓对今天票子发的过多以后，未来这个钱不值钱，放在银行你的钱一定会形成负利率，也就是说银行的利息赶不过未来自己购买商品的价格或者房地产价格的上涨。所以大家都不愿意今天把钱放在银行，都到银行之外的金融市场，房地产市场去理财，最后全民理财的结果是造成银行的资金流失，银行为实体经济的服务能力下降，银行再把流失的资金拿回来，只能通过理财的通道，而理财的成本已经给实体经济增加了严重的成本上升的压力。这是第二个后遗症，4万亿的包袱到今天，你要想把今天老百姓理财的行为转变为消费的行为，困难，短时间不可能。3、国进民退。很多民营企业家4万亿的过程当中，他们没有机会拿到政府的采购行为，最后他们把30年，2008年之前30年所创造的产业资本拿过来炒房，炒股票，出现了国进民退，民营资本退步了，去玩金融资本，而玩过金融的企业家，再让他做实业难度也很大。所以我们希望推动供给端的改革，用“大众创业，万众创新”方式，将改革的重任交给没有沉迷金融投资的企业家和富有理想的年轻人，但是年轻人的创业才刚刚开始起步，要获得丰硕的成果，还起码需要3年到5年的时间，所以短期就想看到我们市场活力的再现有相当的难度。4、贪污腐败。今天我们看到在那个政府权力过度集中的时代，以权换钱、以权谋私的现象非常普遍，居然成为了一条商业运行的潜规则。最后使得一些党性不强的地方政府官员，今天成为反腐倡廉的反面角色——为他们的贪婪付出沉重的代价！但是，我们不得不看到，今天又出现了另外一个相反的特征，那就是一些地方政府不作为的现象。从昔日过度作为到现在的“不作为”，都是不利于中国经济的发展。如果明年地方政府还是像现在这样不作为的话，也就是政府职能的转变无法产生经济效益的话，那么，要实现今天中央经济工作会议的任务，还是非常艰巨的。5、环境的破坏。政府过去的治理模式，导致企业过度投资，重资产，高能耗的情况非常严重。再加上本来应该把财政的钱用在环境治理等民生问题上，但却为了追求GDP增长给自己创下良好的政绩，大兴土木，这些都造成了现在的环境污染。这个问题就像人的身体一样，是一种慢性病，立刻要解决环境的问题，明年就到不可能。所以环境的污染会造成我们有能力的消费群体移师海外，甚至未来生活都选择在海外。他们认为在中国投资的标准低，赚钱在中国好赚，但是现在中国的赚钱机会没有了，要生活的话，还是没有环境污染的海外更好，买商品更有安全感，这样的话，环境的污染造成了中国消费的流失，于是中国产能过剩的问题就会变得更加严重，产能释放变得更加困难。第三，成长的烦恼。如果调结构的任务放在美国去到相对容易一些，原因是他们的发展阶段已经到了成熟的发达国家，人均收入是在世界的前10位。今天中国的人均收入排在世界70位左右，这样一种消费能力不足的市场，要解决今天的库存，解决今天的产能释放是困难的。一方面，中国40%的农村人口，今天还没有进入到城镇化，他们的消费水平跟发达国家比较相差甚远，消费还处在一个是解决温饱的水平，而达国家的追求幸福的消费范围各种各样，高质量的服务水平和高支出的消费能力，是我们目前达不到的。另一方面，有钱不敢消费的问题在我国也很突出，尤其是一二线城市居住的居民，中高收入的人群较多，购买力的相对旺盛和公共资源(养老、教育、医疗、就业、商圈等非常珍贵，所以，大家必须要有足够的财富积淀才能确保未来安心的生活，如果我们的货币不能保证币值的稳定，我们的社会保障问题政府不能及时加以解决，那么消费能力的提高也是困难的。再者，国内消费者利益的保护，仇富心态的扭转，环境的优化，都是解决有钱不在中国消费问题的努力方向。三、用好市场两种资源是化解中国经济各类矛盾的关键今天中国政府非常务实地认为中国未来的增长方式转变，关键就是人均收入要倍增，要把我们的老百姓带到小康社会。但是，现在就有一个悖论问题来了，收入没有到小康社会，收入的倍增靠谁来买单，企业发力但是缺乏市场消化能力的问题，就是中国今天的发展阶段给我们带来的成长的烦恼。所以解决成长的烦恼，我们应该用好政府指出的两种资源：在国内先解决以环境、消费者保护等等的问题和税收问题，以及大力发展电子商务和实施“互联网+”战略，把制造业的高成本通过服务环节的创新将成本降下来，从而确保中国劳动大军在碎片化的时间，在确保诚信的环境中，进行消费，积少成多，也能释放出国内足够多的产能；另外一点，中国政府推进的“一带一路”，上海自贸区，天津、福建、广东自贸区的方式，鼓励中国资本走出去，到海外去获得财富增长的机会，全靠中国这样一个发展中国家的消费能量来解决中国今天要实现的五个方向的转变，那是非常困难的。总之，成长的烦恼和过去积极的政府刺激政策所带来的今天负资产，以及30年所打造的增长方式的转变，这些东西都不是明年一年能够解决的简单问题。当然我最后要提醒大家的是：不要把五个方向的改革任务当作一项竞标赛，最后为了达标，又是政府出来解决。而政府解决的方式往往会过度依赖货币政策加以支持，因为政府手里面没有钱，你叫它减税，它减税的钱从哪里来，减税等于政府财政收入没有了。政府已经在经济下行的时候财政收入已经很薄了，还要完成减税的指标，只能通过货币的印发，来解决减税的政府让利所需要的资金。这样的话就会带来又是政府带着我们解决遗留下来的问题，又把今天政府干预市场的后遗症留在了未来！所以，现在完成中央经济工作会议提出的五个方向的改革任务，一定要执行十八届三中全会确立的思路：资源配置市场起决定性作用。绝对不能够依靠政府去购买楼盘，政府拿钱去消化今天的产能，政府去通过印钞票降低资金的成本，如果一切的问题又回到政府来解决的话，未来的后遗症是更加得严重，现在的关键是要政府职能转变，真正落实上海自贸区的探索负面清单改革的方向，这才是重中之重。五项任务三大挑战两种资源

⑶ 如何应对大数据的挑战

大数据行业面临的五大挑战如下：

挑战一：数据来源错综复杂
丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。
现如今，几乎任何规模企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据。

挑战二：数据挖掘分析模型建立
步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。人们纷纷流露出去大数据的高期待以及对大数据分析技术的格外看好。然而，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。大数据时代下数据的海量增长以及缺乏这种大数据分析逻辑以及大数据技术的待发展，正是大数据时代下我们面临的挑战。

挑战三：数据开放与隐私的权衡
数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。

挑战四：大数据管理与决策
大数据的技术挑战显而易见，但其带来的决策挑战更为艰巨。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响组织怎样作决策、谁来作决策。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代，组织内作重大决策的人，都是典型的位高权重的人，要不然就是高价请来的拥有专业技能和显赫履历的外部智囊。但是，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。

挑战五：大数据人才缺口
如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

⑷ 我国金融机构在营销方面应该采取哪些措施来应对外资进入中国的挑战

个人认为应该加重外资进入中国的手续费，或者对外资进行转账限制。

⑸ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

⑹ 面对当前大数据智能，审计业务提出怎样挑战

大数据对政府审计技术的挑战
首先，在大数据时代，物联网的发展使得数据之间的共享日益频繁。而政府审计数据又具有一定的保密性，但是大数据的数据较为冗杂，存在着很大的安全隐患。因此政府审计对大数据的监管技术的要求较高。具体包括：首先，数据储存，为了完成在成本和能耗相对较低的情况下达到可靠性较高的目标，一般要依靠重新配置冗余并加之云计算技术的帮助，在储存的时候要将数据分类，删除同类重复数据，减少数据的存储量，然后添加标签便于日后对数据进行抽查或检验;其次，数据处理，数据处理非常复杂，这种复杂性不仅是指数据样本自身，同时更是包含多重空间、多重结构以及多重实体间的一种交互的动态情况，这些情况很难通过传统的方法对其进行描述或分析，处理难度大大增加，也更加复杂，因而需要利用相互之间的关联来对语义进行分析得出易于理解的内容;最后，结果可视，使用这些工具得出的结果属于计算机语言，对于非计算机专业的审计人员来说，其结果是晦涩难懂的。然而要使结果更直观，更容易理解和分析，就需要通过审计软件和审计技术将审计结果可视化，而以目前的审计技术还不能够达到所需要求。
因此，对审计大数据的安全监管存在着巨大的问题，对审计技术的安全防护提出了更高的要求。同时，随着大数据的日渐庞大，审计技术需要及时更新审计技术，加强对审计大数据的安全管理;修补技术漏洞，不断完善审计技术。
(二)大数据对政府审计平台的挑战
1.政务管理模式的新发展
电子政务，是政府政务管理部门运用现代化信息搜集、传播技术、互联网通讯技术将政府对政务的管理与服务进行一定程度上的归集，通过互联网对政府组织结构和工作流程进行重新的组合和分配，优化资源，全面有效地为公众提供高效、透明和优质的服务。通过电子政务可以实现能够为公众提供更多的高效透明的信息和实质性的服务。
电子政务体系的健康高效有秩序的发展同样给国家审计带来了一系列的问题。其对于政府审计来说是一个全新的平台，电子政务建设可能脱离政府的管理体制，因而审计人员在进行审计的时候也许无法发现电子政务发挥的作用，也有可能不适应传统的管理体制，产生“电子浪费”影响审计资源的分配，新的信息孤岛也可能因此而产生。
2.云审计的新要求
随着信息技术的发展，审计技术不断更新，但是在方法和技术方面，其实质仍是现代审计，即仅提高了当时审计工作的效率。而大数据的出现，当前的审计已不能够满足审计工作的要求。同时，云计算的管理模式逐渐应用到了审计大数据中，云审计逐渐走进审计人员的视线。云审计是一种运用云计算技术并通过互联网完成的模式，审计人员通过运用储存在“云”端的各种数据与资源，更科学更有效地进行审计的过程，即云审计即为将大数据、云计算技术和互联网技术应用到国家审计的一种新模式。在大数据时代，云审计的优势明显，更能够适应时代发展的需要，最终将在审计管理、审计方式等方面实现根本性的变革。
(三)大数据对政府审计人员的挑战
随着信息技术的不断更新换代，伴随大数据、互联网+的时代来临，审计数据日益庞大，在进行审计工作时，审计人员自身的审计信息技术能力有更高的要求。主要涉及三个方面：
在云计算方面，由于时代的发展，云审计终将成为开展国家审计的趋势，而云计算技术又是云审计不可或缺的重要技术之一。云计算技术的发展要求审计人员不仅要具备较高的传统审计理论基础，同时也要掌握现代化信息技术的理论基础。因此，大数据时代的审计人员要求具备非常过硬的专业能力。大数据时代的审计人员不仅要掌握与审计相关的专业知识，而且还要在信息技术方面具有较强的认知。就目前的现状看来，审计人员虽具备较为完善的审计专业知识和较强的专业能力，但是对大数据、云计算技术等知识的认识和掌握较为欠缺，兼顾审计专业知识和大数据、云计算技术的专业人员更是少之又少，无法满足高速发展的社会对大数据时代审计的需求，现有的审计队伍中信息化审计人才急缺。
在大数据的收集方面，大数据时代的数据突破了传统审计的结构方式。传统的审计中的数据主要是以结构化数据为主，使用数据库来储存结构化的数据，根据分析的需要对数据建设数据仓库，从而进行多维度多内涵的操作，并运用数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，从而深度地获取信息。而在大数据时代，数据主要是以半结构化和非结构化数据为主，审计人员对这种类型的数据不太了解，传统的存储无法满足需要，如何对大数据进行搜集将是审计人员面临的一个新问题。同时大数据的收集也要遵守一定的法律法规，大数据的安全防护需要有相关的法治机制为依据和相关的技术作为保障。
大数据时代对人才的要求较高，急需复合型人才。同时，对在职的审计人员也提出了较高的要求，在平时的工作学习中，除了加强自身专业知识的学习之外，还需提高自身的数据处理能力、云计算技术能力等。
因此，大数据时代对国家审计的要求进一步提高，同时要求审计机关培养分析大数据的能力，发现经济运行过程中的突出问题与薄弱环节，为完善国家治理提出相关建议。

⑺ 金融业有哪些机遇与挑战

加入WTO是我国深化改革、扩大开放和建立社会主义市场经济体制的内在要求，是我国经济发展的需要，也是世界经济发展的需要。加入WTO后，外资金融机构将能更多地参与我国的经济建设和金融发展，对我国经济金融发展带来新的机遇。为境内贷款，这些贷款的70%年底，我国累计批准设立外商投资企业36.4万家，实际利用外资3486亿美元。2000亿元，占全国工业增加值（现价）23685。一般说来，外资金融的主要服务对象是外商投资企业，外资金融机构的服务比中资金融机构更能满足外商投资企业需要。我国加入WTO后，在华外资金融机构的服务功能将更加全面，这将进一步改善我国投资环境，吸引更多外商到我国投资后，外资金融机构的业务范围和客户基础将逐渐扩大，在我国金融市场上运用的新产品和新技术将随之增加，中资金融机构将与外资金融机构展开全方位的竞争。这将推动中资金融机构采取切实措施，解决当前存在的各种问题，改善金融企业产权结构和治理结构，转换经营机制，建立审慎会计制度，提高经营效率和服务水平，扩大对外开放，不仅能“请进来”，扩大引进外资，而且还能鼓励“走出去”，有效地推进我国金融业的国际化进程。 年底，中资银行类机构在境外共设立营业性分支机构68亿美元。加入WTO对于证券业，合资基金管理公司和合资证券公司的设立，将有利于引进和学习境外证券业成熟的管理经验，促进国内证券公司和基金管理公司规范发展，逐步提高其国际竞争力。 加入WTO，更多外资金融机构进入中国市场，将在优质客户、优秀人才、新业务、新技术等方面与中资金融机构竞争。由于我国金融企业自我约束、自我发展的经营机制尚未真正建立，加上历史包袱沉重、金融基础设施建设薄弱，与具有百年以上历史的大部分外资金融机构相比，存在一定的劣势，因此，加入WTO，也将给中资金融机构的经营和监管当局的监管带来新的压力和挑战。同时，我们要继续加快金融体制改革步伐，完善与社会主义市场经济相适应的金融组织体系、金融市场体系、金融监管体系和金融调控体系，完善金融法规，培养金融人才，提高参与国际金融业竞争的能力。

⑻ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。

⑼ 金融领域7大数据科学案例

金融领域7大数据科学案例
1 金融领域有哪些典型数据问题？
2 金融领域应用那些数据科学方法？

近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。
自动化风险管理管理客户数据预测分析实时分析欺诈识别消费者分析算法交易深度个性化和定制结论自动化风险管理
风险管理是金融机构极其重要的领域，负责公司的安全性，可信度和战略决策。 过去几年来，处理风险管理的方法发生了重大变化，改变了金融部门的性质。 从未像现在这样，今天的机器学习模型定义了业务发展的载体。
风险可以来自很多来源，例如竞争对手，投资者，监管机构或公司的客户。 此外，风险的重要性和潜在损失可能不同。 因此，主要步骤是识别，优先考虑和监控风险，这是机器学习的完美任务。通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。

数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。 为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。
虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。 金融机构仍需要为变革做好准备，这种变革通过实现核心财务流程的自动化，提高财务团队的分析能力以及进行战略性技术投资。 但只要公司开始向这个方向发展，利润就不会让自己等待。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。
然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。
预测分析

分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。 通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值，未来生活事件，预期流失率和股市走势等主要应用。 最重要的是，这种技术可以帮助回答复杂的问题 - 如何最好地介入。
实时分析
实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向：
欺诈识别
金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统，罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。例如，针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。
消费者分析
实时分析还有助于更好地了解客户和有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情绪分析技术可以从客户行为，社交媒体互动，他们的反馈和意见中获得见解，并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。
算法交易
这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。
在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。过去，金融公司不得不聘用能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。然而，今天人工智能提供了使这一过程更快的技术，而且特别重要的是 - 不断改进。

因此，数据科学和人工智能在交易领域进行了革命，启动了算法交易策略。世界上大多数交易所都使用计算机，根据算法和正确策略制定决策，并考虑到新数据。 人工智能无限处理大量信息，包括推文，财务指标，新闻和书籍数据，甚至电视节目。 因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。
总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 通过Hadoop，NoSQL和Storm等技术，传统和非传统数据集以及最精确的算法，数据工程师正在改变财务用于工作的方式。
深度个性化和定制
企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面取得重大进展，从而将客户个性化提升到一个全新的水平。 数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。
结论
对于金融机构来说，数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。
我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。

⑽ 金融机构有哪些信息化，大数据需求

数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。