大数据的金融服务

❶ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

大数据金融市场前景广阔，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。

❷ 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。

❸ 大数据金融是不是互联网金融

大数据并不是单指互联网金融。

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

拓展资料：

互联网金融行业面临大洗牌

在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。

违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。

短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业

❹ 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。

❺ 阿里小贷是基于大数据的金融服务平台模式么

是的，基于大数据。
延伸（来自公开）：
14年2月20日，阿里金融旗下阿里小贷首次向外界透露了其独特的大数据授信审贷模型——水文模型。
水文模型的学术定义是将自然系统符号化，通过数学模型模拟水文现象。
而阿里小贷的水文模型，可以理解为建立庞大的数据库，不仅包括贷款客户自身长期的数据变化，还有参考同类企业的数据情况，以这些数据为依据，通过数学方法以及各种参数，判断客户未来的情况。
最终在阿里小贷业务决策中，水文模型将为公司决策层提供客观的分析和建议，并对业务形成优化。
举例来说，如果某个店铺的旺季是夏天，每年夏天销售都大幅增长，那么每年夏天，这个店铺对外投放额度也就会上升。通过阿里小贷的水文模型，可以按照历史数据，判断出这一店铺在这一时期的资金需求。
同时，对比该店铺其他时间的数据，判断出该店铺各个时段的资金需求，从而向店铺给出恰当的贷款。
相反，如果不进行对比，只是以夏天销售旺季的数据作为依据，那很可能为该店铺提供过多资金。
在水文模型的帮助下，阿里小贷迅速发展，2014年2月，阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元，服务小微企业超过70万家，不良率小于1%。其中，2013年新增贷款1000亿元。
不过阿里的水文模型可能只是用于阿里这样的互联网金融公司，对传统小额贷款公司来说，这一模型有一定壁垒。
阿里小贷主要是淘宝贷款和阿里贷款，提供的服务主要是淘宝(天猫)信用贷款、订单贷款以及阿里信用贷款，和传统小额贷款公司不同，阿里的客户主要是淘宝、阿里巴巴上的店铺，由于这些店铺通过淘宝和阿里巴巴平台经营，所以阿里小贷可以轻易获得客户的历史数据。
大数据的优势，可能只有网络、腾讯这样同一级别的互联网巨头可以媲美。目前网络小贷公司也已在2013年9月获批，服务对象优先考虑网络推广的客户；腾讯旗下财付通的财付通小贷于2013年11月获批，财付通小贷目标客户是腾讯旗下电商企业。
网络和腾讯本身互联网基因以及旗下小贷公司的目标客户，决定了他们可以和阿里小贷一样建立完善的数据库，并建立大数据模型。这是传统小额贷款公司所不具备的。
或许当互联网小贷公司建立完备的大数据模型以后，一场小额贷款的互联网VS实体公司的战役将展开。

❻ 未来大数据对金融服务会有什么影响

金融机构最为关注的是风险管理，而大数据在管理交易、信贷风险和合规方面大显神通。

❼ 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。

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