⑴ 金融機構使用哪些金融、統計軟體
我們如果是做量化研究，用matlab比較多。行業數據、市場數據什麼的用wind比較多。有時也用彭博
⑵ 一些金融機構的數據會公示在哪個網站
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。
⑶ 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些
1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。
⑷ 中央銀行給金融機構貸款的數據在哪查
一般國有商業銀行
自己都可以解決
中國人民銀行,也走一般銀行經營模式.也有這些業務.
商業銀行購買
這些數據,是內部的,不是公開的.
開證明去查.
⑸ 求2017年以前農村金融機構數量的數據，網站上找不到
網站上找不到
⑹ 大數據如何助力金融機構搭建風控模型
"MobTech是一家大數據智能科技公司，為金融機構提供不同場景下的解決方案。拿小額貸款的案例來看，他們的一站式風控建模大數據平台，提供數據匹配，特徵篩選，模型迭代，自定義模型開發功能，模型管理部署，自動化模型上線API輸出等產品服務；提供針對小額借貸，消費金融、車貸等場景的成熟特徵，可定製化各類場景衍生特徵；覆蓋90%android設備。
可在雲端輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，也可通過私有化部署，加強數據的安全性。
⑺ 大數據時代來臨，我們金融業構建大數據平台，信息共享平台的需求愈發強烈，請問構建平台的軟體公司怎麼樣
打破信息孤島建設大數據中心的前提是要能把不同軟體系統的數據採集起來，存儲到資料庫，才能供下一步的數據發掘、數據分析、數據清洗等工作，所以數據採集是基礎，而不同的系統的數據採集就需要用101 異構數據採集引擎才能採集，她最大好處在於不需要軟體廠商配合，直接採集數據，實現了高效率低成本採集異構數據。
⑻ 金融機構銀行大數據的應用有哪些
銀行多源異構的數據類型是首先需要被考慮的。只有將多源異構的數據處理好，為應用建設打好基礎，銀行建設的大數據項目才有意義。銀行的數據類型可分為結構化數據、半結構化數據與非結構化數據三大類型。
⑼ 哪裡可以查各金融機構（如政策性銀行、國有商業銀行、城市商業銀行等）對政府債權的數據的
您好，一般從各商業銀行的年報附註可以查找得到，國有行、股份制行、政策性銀行比較好辦，因為其年報較為完整，一般會有年報附註，但城商行就不一樣，有些城商行年報信息披露不完整，因此，很難查到這些詳細的信息，但是，上市城商行、多數大中型城商行年報信息披露還是比較完整的，樓主應該是可以查到的～
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。