⑴ 金融機構銀行大數據的應用有哪些
目前來說，我看的三塊：一是風控，二是精準營銷，三是通過用戶行為分析，去用於運營分析和產品改進。我們神策數據主要針對第三個方面。
⑵ 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。
⑶ 金融行業大數據怎麼玩
任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產生的，包括哪些指標哪些數據，你的分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成...
在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題...
在金融領域大數據用的好還是很不錯的。比如收集股民的投資信息就可以知道大眾的投資走向，你就可以關注這些行業。
實質是資源共享，為單一客戶提供綜合金融服務，說白了就是充分挖掘客戶家底。
大數據對金融行業的影響有很多方面吧，目前大數據的來源主要包括瀏覽、購買、搜索、關注、社交的用戶行為。對於金融行業來說最基本的影響就是對用戶的畫像更加精準了，傳統的數據如年齡職業住址聯系電話等信息自然不在話下，更重要的是對於用戶...
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。 有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大...
說到運用啊，樓主你知道「信誠人壽悅生活愛家行動」活動不，就是和堂傳媒運用了多屏互動手段和大數據手段。以40000+的有效用戶數據打破如今互聯網金融行業營銷記錄，也開創了大數據等技術運用的先河，可牛啦。
讓每一條查詢的關聯度提高，讓每一條查詢的相似查詢結果智能化顯示，人性化的羅列每一次查詢可能對應的結果，比搜索更貼心； 金融業的利率差將會更加復合資本的運作規律：行政化的切割線將會被套利資本沖垮、淹沒，收益率劃分的利率差切割線將會...
：）在我們的生活中，所有人都在製造和分享數據——但並非所有數據都能得到合理使用。這種數據缺乏帶來的信息不對稱，導致了金融行業中「二八定律」的出現。二八定律：在當前利率非完全市場化與小微企業抵押擔保品欠缺的情況下，採用傳統信貸技術從...
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向
⑷ 金融行業如何「把握」大數據
在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題是如何利用大數據為企業服務，通過商業智能以及高級分析應用將其價值發揮到最大。 新概念是新技術的催化劑，在大數據領域中，一些新技術包括Hadoop、MapRece都得到了更廣泛的應用，Hadoop、MapRece為通用計算與分布式架構架起了一座橋梁，而傳統的企業數據倉庫技術則遭遇了前所未有的挑戰。 數據大集中目前「數據大集中」的發展趨勢已在中國金融業獲得了廣泛的認同，一些大型的證券商和銀行已紛紛走上了這條道路。作為數據及業務應用的核心， 數據中心對於用戶的重要性就相當於心臟之於人體。目前，越來越多的金融企業已經投入到對資料中心的建設。事實上，對於眾多用戶而言，確保每周24小時持續運行已經不再是對資料中心的惟一要求了，先進的資料中心解決方案還應在靈活性、可擴展性、安全性、冗餘備份、環境控制以及業務延續性管理等方面有著更為出色的表現，而這一出色表現必須建立在「靈活、健康、高性能的綜合布線系統」的基礎之上。 不同於其他的行業的是，金融行業已經將網路系統作為其生產機器而並非是一般的辦公室運作工具，網路的暢通與可靠運行已經成為金融業正常運轉的首要條件。日益復雜的應用系統、海量的數據交換以及不斷的更新使得數據中心在其網路系統中占據及其重要的位置。安全：金融業永恆的話題信息安全是金融行業永遠的話題。如何利用信息技術的優勢加強金融機構的內部控制，提高金融監管和服務水平，防範和化解金融風險，促進金融改革和創新，從而推動我國經濟社會的發展，是當前我國金融業信息化建設面臨的重大問題。金融信息系統外應用系統相互牽連、使用對象多樣化、安全風險的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特徵構成了金融系統的突出特點。 國際金融危機以來，金融系統的風險控制和監管被提到了前所未有的高度。 史立談道：「金融行業對網路的安全性、穩定性要求很高，系統要能夠高速處理數據，還可以提供冗餘備份和容錯功能，保證系統在任何情況下都能夠正常運行，否則就會給用戶帶來巨大的損失，同時系統需要提供非常好的管理能力和靈活性，以應對復雜的應用。」 當然，大數據在金融行業一切都還處於初級階段，但是，金融企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。 大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，金融行業是不能容忍任何安全問題，一旦出現問題，必然會對企業和個人造成巨大的損失。也許當大數據真的能夠解決安全以及穩定性的問題時，大數據才能真正融入金融行業當中。
⑸ 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。
⑹ 大數據怎樣影響著金融業
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，花旗、富國、UBS等先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行360度評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
⑺ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控
金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。
⑻ 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。
⑼ 怎麼通過大數據提升金融機構營銷效率
行業內的金融數據解決方案供應商MobTech，通過自有龐大數據結合金融機構一方數據得出用戶屬性和App行為傾向，並通過機器學習演算法和機器學習模型做出評估，在營銷前判別客戶意向，改善營銷規劃。例如，高價值用戶(80-100分)電話&簡訊交替觸達；高價值沉默(60~79分)精準廣告推薦高質量產品；低價值活躍用戶(30~59分)優惠促銷活動大力找回；低價值沉默用戶(30分以下)暫時不做營銷投入。