大数据加金融
『壹』 如何利用大数据做金融风控
风控体系:事前、事中、事后调控整个风控体系包括几个环节:事前:在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险,比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御,例如通过规则加紧,把模型阈值调高等方法;事中:信贷借款申请,在线上注册激活的过程中,根据自动风险评估,包括申请欺诈,信用风险等来选择是否拒绝发放贷款;事后:贷款发放以后的风险监控,如果借款人出现与其他平台的新增申请,或者长距离的位置转移,或者手机号停机等信号,可作为贷后风险预警。如何提前在网络中把骗子揪出?最基础的技术:设备指纹在介绍整个风控体系时我认为,对于网络行为或者线上借贷,最最基础或者最最重要的技术是设备指纹。为什么呢?从上图中我们可以看到,网络上的设备模拟或攻击,比如各种各样的自动机器人,实际上是对网络环境造成极大的干扰,在信贷中会导致信用风险的误判。这个是第一道。网络设备最关键的地方是要实现对设备唯一性的保证,第二是抗攻击,抗篡改。网上有各种高手会进行模拟器修改,修改设备的信息和干扰设备的定位等以各种手段来干扰设备的唯一性认定。所以对抗这样的情况的技术要点在于:抗攻击、抗干扰、抗篡改。另一方面能够识别出绝大部分的模拟器。设备定位:基站和WiFi三角定位a.非GPS定位值得注意的是,在模拟器或者智能设备系统里面它可以把GPS定位功能关掉。而如果通过将基站的三角计算或者WIFI的三角计算定位结合起来,定位的精度较高,且不受GPS关闭的影响。这可以应用在信贷贷后管理,用来监测借款人的大范围位置偏移。b.地址的模糊匹配对于位置来讲还有一个重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者线下放贷中,地址匹配是一个重要的风险审核因素,但是地址审批过程存在一个问题:平台与平台之间因为输入格式不同或者输入错误等问题造成难以匹配,那就需要模糊算法来进行两两匹配,以及数个地址之间进行比对,或者在存量库中搜索出历史中的风险或者相关性名单来进行比对。这其中涉及的技术包括模糊匹配算法和海量地址的管理和实时比对。复杂网络复杂网络有时候大家称之为知识图谱,但这中间有点区别:复杂网络更偏向于从图论的角度进行网络构建后进行实体结构算法分析,知识图谱更偏重于关联关系的展现。网络分析最重要的一点是具有足够的数据量,能够对大部分网络行为进行监控和扫描,同时形成相应的关联关系,这不仅是实体与实体之间、事件与事件的关系,并且体现出“小世界(7步之内都是一家人)”、“幂分布”等特征。
『贰』 我是做金融的,想问一下大数据对金融行业有什么价值
当然有数据支持,可以说所有的行业,都能够很大幅度的提高精准率,无论是从成本还是从效果,都是大有裨益的。
要了解大数据优势有哪,对我这个行业有哪些突出性的优势。
谁是准确的目标受众?如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息?随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展,这些问题的答案已经可以显现于眼前。
怎么获取数据:网民通过C2C的互动,C2B的互动,B2B的互动,实时生产数据。这些数据汇聚在一起,就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性,了解用户真实的态度和需求。
利用数据获客:利用大数据做精准营销的人群定向投放,根据人群的行为轨迹,再结合其他关联数据,如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。
对于营销来说,了解用户、分析用户尤为重要,而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说,大数据更多的是支持,可以将更多的人力物力节省下来。
做数据精准获客营销,要找对获客系统运营商大数据,需要了解请留言。
『叁』 如何用大数据分析金融数据
任何数据分析的前提是首先要理解业务模型,从你的金融数据是怎么产生的,包括哪些指标哪些数据,你的分析是要为什么业务服务的,也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品,还是最有价值的客户,还是寻找最有效的成本节约途径等
在弄清楚你的分析目的,和理解清楚你的业务模式等之后,再考虑你需要采用哪些数据,采用什么方法来进行分析,这才涉及到如何进行具体的分析过程。
从整个大数据分析来看,前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间,弄清楚前期,后期的分析则会很快。
『肆』 大数据对互联网金融的发展有什么作用
自互联网金融被广而告之以后,大家就一直在被灌输大数据在互联网金融发展中的作用巨大,甚至最近更有专家说大数据是互联网金融发展的加速器。但是似乎并没有一个系统的说法,大数据具体有什么用,我们只知道互联网金融确实是其中的获益者之一,下面且听听通金魔方分析师的见解。
我们首先从互联网金融的含义生对大数据有个简单的了解。正如互联网金融之父谢平所言,所谓的互联网金融,并非是简单的将互联网和金融进行叠加。
正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术,推动了全新的商业模式,产品服务,对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中,大数据则充当了很重要的推手。接下来我们来看一下大数据在互联网金融发展中的作用体现。
精准的用户分析
大数据的首要作用就是在于它能够对用户进行准确的分析,然后帮助互联网金融找到合适的目标用户,进而实现精准营销。
在目前的互联网金融领域,很多新兴的企业,大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下,由于不能保证资金流稳定,或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。
据相关数据显示,截止2013年底,中国境内共有450家P2P公司,其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这样的基础之上,实现精准营销才是这些企业唯一的出路,这也正是大数据的作用所在。
虽然互联网金融的发展仍然处于起步阶段,但是却已经有了相当丰富的成熟案例。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站,通过关键词,浏览数据建立用户模型,从而实现优化产品的实时推荐频度,以便最大限度的锁定有效用户等。
帮助金融企业风险防控
除了以上的首要作用之外,大数据还能够帮助金融企业加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融,尤其是信贷服务的发展。
比如通过对大量网络交易及行为数据的分析,可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论,以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。
当然,我们对于个人用户或者企业用户信用好坏的评定取决于诸多因素,但是我们也可以从这诸多因素中找到相应的数据。比如我们要寻找这个用户的整体收入,固定资产,性格特点甚至是行为习惯等,那么我们就可以从网上银行,电商,社交网络,甚至招聘和婚介网站等地方获取。
大数据的作用在这里面得以体现的最关键的一点就是,这些所谓的数据往往都是以动态变量的形式存在的,而我们要想以此为依据获得准确的信用评级,则更要倚重于大数据的持续分析功能。
通过上面的分析,我们也不得不承认大数据在互联网金融发展中作用巨大,只不过在现在这个互联网金融的起步阶段,大数据作用的发掘仍不算完整,我们只能一步一步的在不断的发展中发现它的好。
『伍』 大数据对金融企业有什么帮助
善林金融指出,大数据金融有着传统金融难以比拟的优势,企业通过自己的征信系统,实现信用管理的创新,有效降低坏账率,扩大服务范围,增加对小微企业的融资比例,降低了运营成本和服务成本,可以实现规模经济。大数据还能够通过海量数据的核查和评定,增加风险的可控行和管理力度,及时发现并解决可能出现的风险点,对于风险发生的规律性有精准的把握,将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。另外,大数据金融扩展了企业的海量数据,让企业更贴近消费者,了解消费者的真正需求,进一步增加客户黏性。
『陆』 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
大数据来金融市场前景自广阔,深度开发大数据金融工具,或将重构整个金融行业。预计未来5到10年,金融大数据产业将迎来黄金增长期,大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示,2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元,随着政策逐步实施与落地,以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融,将迈入时代发展正轨成为主流趋势,预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元,金融业开始进入了大数据时代快车道。
大数据金融作为一个综合性的概念,在未来的发展中,企业坐拥数据将不再局限于单一业务,第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中,大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上,实现多元业务的融合。
伴随互联网金融纵深发展,大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力,大数据金融带来的方式革新,未来走向精细化和专业化。今后大数据金融行业的努力方向,应该是以完备的大数据为基础,基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务,以及数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案等。
『柒』 大数据,给金融带来了哪些改变
1、质的指标重于量的指标。2、发展直接融资不是取代间接融资,两者的关系是相互促进。3、直接融资与间接融资的紧密联系。4、直接融资与间接融资是可以相互转换的。5、直接融资的发展必然体现在整个社会信用格局的变化上。6、直接融资的发展必将要求相应机构的发展,由此引起整个金融体系的变化。7、直接融资的发展快慢应取决于企业成为真正主体的进程。
根据国际经验与中国改革进程实际,
国已确定大力发展资本市场、逐步提高直接融资比重的金融发展战略。为解决已经存在的问题和应对未来可能出现的问题,对直接融资发展的目标和影响进行理论分析,无疑具有重要意义。
『捌』 大数据怎样影响着金融业
正在来临的大数据时代,金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开,说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据,谁就拥有风险定价能力,谁就可以获得高额的风险收益,最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累,目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势:一方面,金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据,这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,金融机构具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术。
总体看,正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势,给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先,大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下,国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显,表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新,但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利,没有能够基于挖掘客户内在需求,提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据,找准市场定位,明确资源配置方向,推动业务创新的重要工具。
其次,大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析,金融机构能够准确地定位内部管理缺陷,制订有针对性的改进措施,实行符合自身特点的管理模式,进而降低管理运营成本。此外,大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段,可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征,及时、准确地把握市场营销效果。
第三,大数据技术有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式,转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析,从而有效提升客户信息透明度。目前,花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据,整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等,对客户行为进行360度评价,计算动态违约概率和损失率,提高贷款决策的可靠性。
『玖』 大数据在金融业的应用可以发挥哪些作用
有了大数据,自然就要有大数据技术,即从各种各样类型的巨量数据中,快速获取有价值信息的技术,强调快,这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。
从巨量数据中提取的有价值信息,即是大数据在各个领域的具体运用,比如基于大数据进行客群的细分,进而提供定制化服务;基于大数据模拟现实环境,进而进行精准评估和预测;基于大数据进行产品和模式创新,降低业务成本、提升经营效率等等。