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近年来金融科技快速发展,助力金融更好地服务实体经济

时间:2022-01-24 13:07:59|浏览:

近年来,大数据技术结合云计算、区块链、人工智能等新技术向金融领域渗透和融合,释放裂变式创新活力和应用潜力,为金融行业包括金融企业带来巨大机遇.

近年来,我国金融科技发展迅速,在许多领域都走在了世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务的深度融合,有力推动了我国金融业转型升级,助力金融更好服务实体经济,有力促进了我国金融业整体发展。金融业。在这个发展过程中,大数据技术最为成熟,应用最为广泛。从发展特点和趋势来看,“金融云”的快速建设和落地为金融大数据的应用奠定了基础。金融数据等跨领域数据的整合应用不断加强。行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势,给金融行业带来新的发展机遇和巨大的发展动能。

大数据在金融行业的典型应用场景

大数据涉及的行业过于广泛。除了金融,还包括政治、教育、媒体、医药、商业、工农业、互联网。各行业对大数据的定义尚未统一。大数据的特点可以概括为“4V”。首先,数据量大,这可能是大数据最相关的特征。其次,数据类型很多(Variety)。大数据不仅包括以交易为代表的传统结构化数据,还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三,价值密度低(Value),大数据量巨大,但数据中的价值密度很低。例如,在几个小时甚至几天的监控视频中,有价值的线索可能只有几秒钟。第四,处理速度(Velocity),大数据要求处理速度快、时效性强、实时或准实时处理。

金融业历来比较重视大数据技术的发展。与传统的商业分析方法相比,大数据可以使商业决策更具前瞻性,使企业战略制定过程更加合理,实现生产资源的优化配置,根据市场变化快速调整经营策略,提升用户体验和资金周转,降低积压的风险,从而获得更高的利润。

目前,大数据在金融行业的典型应用场景如下:

在银行业的应用主要表现在两个方面:一是信用风险评估。过去,银行对企业客户的违约风险评估大多基于过去的信用数据、交易数据等静态数据。整合内外部数据资源的大数据可以提供前瞻性的预测。二是供应链金融。利用大数据技术,银行可以根据投资、控股、借贷、担保以及股东与法人之间的关系,形成企业之间的关系图谱,有利于企业分析和风险控制。

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在证券行业的应用主要表现在:一是股市预测。大数据可以有效拓宽证券公司量化投资数据的维度,帮助公司更准确地了解市场行情。通过构建更多的量化因子,投资研究模型将更加完善。二是股价预测。大数据技术在微博、朋友圈、专业论坛等社交网络上收集和分析结构化和非结构化数据,形成主观的市场判断因素和投资者情绪评分,从而量化人为因素对股价的预期变化。三是智能投资顾问。机器人顾问业务提供在线投资顾问服务。

互联网金融行业的应用是精准营销。大数据通过用户多维度画像对客户偏好进行分类过滤,从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可以降低消费信贷业务的违约风险。

金融大数据典型案例分析

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为了实时接收电子渠道的交易数据,在银行整合系统的业务数据。交通银行拟通过规则实现快速建模、实时报警、在线智能监控报表等功能,实时接收官网业务数据,整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录和其他数据用途。

通过为通信银行卡中心构建反欺诈模型、实时计算、实时决策系统,系统为银行卡中心提供海量历史数据,日均增长超过2000万笔日志流转大数据行业应用,形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。采用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎,帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据,处理海量高并发上网行为数据,识别恶意用户和欺诈行为,提供实时及时预警和处置;通过引入机器学习框架,对少量数据进行分析、挖掘、构建和定期更新反欺诈规则和反欺诈模型。

系统上线后,银行快速监测通过电子渠道产生的假账号、假账号、异常登录、频繁登录等新的风险和欺诈行为;系统运行稳定,日均处理日志超过2000万条,实时识别日志近万条。笔风险行为并给予预警。数据访问、计算和报警、案件调查的整体处理时间从几小时减少到几秒钟,监控时间增加了近3000倍。上线3个月,帮助卡中心节省了数百万元的风险损失。

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百度的搜索技术正在全面注入百度财经。百度财经采用的梯度增强决策树算法可以分析大数据的高维特征,在知识分析、聚合、聚合、细化方面有自己独特的特点。数据价值密度低等问题。百度“盘石”系统以每日100亿次搜索行为为基础,通过200多个维度提供8.6亿账号的精准画像,有效划分人群,为用户提供身份识别、反欺诈、信息银行和互联网金融机构。检验、信用评级等服务。系统为百度内部征信业务拦截了数十万欺诈用户大数据行业应用,拦截了数十亿的不良资产,降低了数百万的人工成本。与近500家社会金融机构合作,帮助提升了整体风险防控水平。

金融大数据应用面临的挑战与对策

大数据技术为金融业带来裂变式的创新活力,其应用潜力有目共睹,但数据应用管理、业务场景整合、标准体系顶层设计等瓶颈亟待突破。

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一是数据资产管理水平仍有待提高。主要体现在数据质量低、采集方式单一、数据系统分散。

二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构比​​较复杂,涉及的系统平台和供应商较多,大数据应用的技术改造很难实现。同时,金融行业的大数据分析应用模式还处于起步阶段,成熟的案例和解决方案还相对较少,需要大量的时间和成本进行研究和试错。系统的误报率比较高。

三是行业标准和安全规范仍有待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台,尚未形成保护个人隐私的可信安全机制。

四是要加强顶层设计和扶持政策。体现在金融机构之间的数据壁垒明显,相互争斗的问题突出,缺乏有效的整合和协调。同时,行业应用缺乏整体规划,分散、临时、压力大,信息价值发展潜力巨大。

上述问题,一方面要求国家出台产业规划和扶持政策,促进金融大数据发展,同时也要求行业推动金融数据开放、共享、统一的建设。分阶段搭建平台,强化行业标准和安全规范。只有这样,大数据技术才能在金融行业得到稳步应用和发展,不断推动金融行业的发展和完善。

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