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1、 大数据金融Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modi
2、fy the text content, also can copy your content to this directly.项目五了解大数据与大数据金融任务一掌握大数据金融的模式任务二目录CONTENTS年度工作概述ANNUAL WORK SUMMARY了解大数据与 大数据金融01任务导入大数据有效提高企业融资便利度西安航空大数据中心平台通过“金融服务”板块（见图），综合运用信息、科技、金融手段，汇集中国银行、邮储银行等银行的特色信贷产品，为企业提供多场景支持、全流程覆盖的一站式融资服务，能够高效解决企业融资量大、融资难等问题。企业可通过平台自主申请所需的金融服务，手续简便。任务导入据西
3、安航空基地科创中心运营团队成员介绍，西安航空大数据中心旨在通过聚合商业银行、互联网支付机构、企业等各方的数据，打破数据“孤岛”，为中小微企业提供综合授信、融资增信服务，为银行的客户识别、风险管理、融资信贷等提供强有力的支持。西安航空大数据中心将进一步夯实与金融机构和企业的合作对接。一方面，充分发挥自身在产品、服务、资源等方面的优势，进一步推进大数据金融风控、信用评价和动态检测产品领域的合作，提供更加优质、便捷、安全的产品及配套服务；另一方面，加大产品创新力度，将大数据技术与普惠金融实践相结合，持续提高普惠金融服务的覆盖率和可获得性，让普惠金融真正落到实处。思考： （1）什么是大数据？什么是大数
4、据金融？ （2）结合上述案例分析大数据金融是如何应用的。一、大数据的概念和特点“ 大数据是指在一定时间范围内，无法用常规软件工具获取、处理和分析的数据集合。我国发布的促进大数据发展行动纲要明确指出，大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。“（一）大数据的概念 体量巨大1 1体量巨大是大数据区别于传统数据最明显的特点。随着信息技术的高速发展，数据量开始呈爆发性增长，大数据的体量可达到TB、PB乃至EB级别。未来，人们对大数据体量级别的认识会不断增加。国际数据公司（IDC）预测，2025年，全
5、球年新增数据量将达到175ZB。一、大数据的概念和特点 （二）大数据的特点 类型多样化2 2传统IT行业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、云计算等新的设备和技术不断涌现，IT行业产生的数据类型逐渐多样化。大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如视频、图像和音频等多媒体数据。一、大数据的概念和特点 （二）大数据的特点数据的类型一般包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指可以用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。例如，某学校所有教师的基本信息属于结构化数据，可以通过建立一个包含教师姓名、工号、
6、性别、出生日期等基本信息的对应表格来表示和存储。但是，每个教师的简历中的信息就不能用一个简单的表格来表示和存储，因为每个教师的简历包含的内容都不同。有的简单，只有教育背景和工作情况；有的复杂，包含教育背景、工作情况、婚姻情况、党籍情况、获奖情况等。这类数据就具有半结构化特征。半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不完全符合关系型数据库的数据模型结构，但包含相关标记，可用来分隔语义元素并对记录和字段进行分层。非结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表示的数据。其没有固定结构，如各种形式的文本、图像、视频、音频等。数据的类型 处理速度快3 3大数据对处理速度有非常严格的要求，很多平台都需要做到
7、实时分析，从繁杂的数据中快速获取高价值的信息。一、大数据的概念和特点 （二）大数据的特点 价值密度低4 4大数据体量巨大，但并不是所有数据都是有价值的。用大数据技术获取的每单位原始数据中，真正有价值的数据只占很小的比例。数据的价值密度和数据的规模呈负相关关系，即数据的规模越大，数据的价值密度越低。一、大数据的概念和特点 （二）大数据的特点大数据对我们的生活有哪些影响？二、大数据金融的概念从广度上看，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等行业的核心领域；从深度上看，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，而且催生了金融模式的深刻变革。 大数据金融处理的数据包括互联网金融数据和传统金融数据三
8、、大数据金融的应用（一）大数据授信p授信是指银行等金融机构直接向客户提供资金支持，或对客户在有关经济活动中的信用向第三方做出保证的行为。p授信是大数据金融最早应用的领域之一，银行等金融机构可以基于大数据对客户进行分析，判断客户的信用风险，量化客户的信用额度，从而更有效地开展授信业务。三、大数据金融的应用（二）交易风险控制p 大数据具有流式处理能力，可以实现对客户的动态评估，从而准确地判断交易风险。例如，当大数据发现同一个账户在近乎相同的时间在不同的地区进行信用卡交易时，猜测客户的信用卡可能被盗刷，也可能存在欺诈交易行为，即存在交易风险。大数据通过这种动态评估，可以实时对客户的交易行为进行监测、
9、管控，尽可能地降低交易风险。三、大数据金融的应用 （三）提现预测p 大数据金融打破了原来流动性和收益率不能兼得的障碍，使得很多“宝宝”类互联网基金（如余额宝）能够实现两者兼得。p基金公司可以利用大数据构建预测模型，实现对客户提现需求的有效预测与管理。三、大数据金融的应用 （四）流失预警p通过大数据分析，金融机构可以洞察客户对整个相关产品的使用情况，估计客户流失概率，制订相应的挽留策略，从而提高客户关注度。p例如，大数据显示一些较优质的客户最近突然不太活跃了，这就可能出现客户流失风险。在这种情况下，金融机构可以利用大数据分析客户不太活跃的原因，如客户可能比较忙、可能正在关注或已经购买了竞争对手的
10、产品等，然后采取相应措施挽留客户。三、大数据金融的应用 （五）精准营销p通过大数据分析，金融机构可以了解客户的消费能力、喜好、习惯、社会关系等，从而准确地判断应向客户推销哪种金融产品。p例如，保险公司可以通过收集客户的各类数据，如地域分布等属性数据，搜索关键词等即时数据，购物行为、浏览行为等行为数据，以及兴趣爱好、人脉关系等社交数据，在广告推送中实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向等，向客户推荐合适的保险产品。随着互联网、5G、物联网等的发展，传统的客户管理模式难以适应数字化时代的客户需求，逐步被淘汰出局。很多银行开始利用大数据技术来解决客群管理的问题，更加精准、有效地识别客群，并结合客
11、群的消费特点提供适合不同客群的产品和服务，实现精准营销。那么，大数据是如何赋能银行客群管理，实现精准营销的呢？1连通银行内外部数据银行通过大数据技术打通各个营销渠道，推动渠道之间共享信息，构建统一的客户信息库，连通银行内外部数据。例如，招商银行的营销渠道包括电话、网络、招商银行App、掌上生活App和招商银行微信公众号等，通过大数据技术可以将各个渠道的信息相融合，进而为客户提供更合适的产品和服务。2实时追踪客户数据银行通过基于大数据的信息系统，可以实时收集客户的行为数据和交易数据，了解客户的消费习惯，结合客户浏览、点赞、评论、分享的数据，动态地了解客户当前的兴趣倾向、投资偏好等。同时，通过对社
12、交数据的追踪，辨别社交圈中潜在的忠实客户、高价值客户。 大数据赋能银行客群管理，实现精准营销3为客户“贴标签”在互联网时代，客户的所有行为数据、交易数据都能客观反映其真实需求，银行可以根据这些数据给客户“贴标签”，更直观地反映客户需求。从实际应用上看，银行的标签体系一般包括客户的基本属性、兴趣偏好、价值信息、风险信息、营销信息等。基于此，银行能够有效识别出首购客户、复购客户、高频交易客户、高价值潜在客户、高稳定睡眠客户、高流失可能性客户等类别。4构建精准的客户画像以往的客户画像大多是银行工作人员凭借个人经验对少量数据进行人工分析而得出的，而大数据客户画像则是依托大数据技术收集客户的海量数据，对
13、客户的社会属性、活动属性、消费属性和兴趣爱好等信息进行智能化分析的结果。银行运用大数据技术，可以对客户进行精准识别和精准画像。5智能分组，洞察客户需求在客户画像的基础上，银行可以进一步分析客户偏好、客户习惯等信息，将客户划分为不同的群组，形成特定的客群，进而根据客群画像提取客户需求，最终针对不同的客群采取不同的营销策略。 大数据赋能银行客群管理，实现精准营销三、大数据金融的应用 （六）运营优化（1 1 1 1）推广渠道优化。金融机构可以运用大数据技术监控不同推广渠道尤其是网络渠道的推广质量，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类金融产品，从而进行推广渠道的调整和优化。（2 2 2 2）产品和服务优化
14、。金融机构可以利用大数据技术收集客户的行为数据，并从中分析客户的个性特点和风险偏好，更深入地理解客户习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。（3 3 3 3）舆情分析。金融机构可以通过大数据分析，抓取社区、论坛和微博上关于金融机构及其产品的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，从而及时发现和处理问题。四、大数据金融面临的挑战 （一） 行业标准与安全规范有待完善当前，大数据金融缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，涉及大数据金融的安全标准和规范还存在较多空白。相对于其他行业而言，大数据金融涉及更多的个人隐私，在客户数据安全和信息保护方面要求更加严格。2020年6月2
15、8日，第十三届全国人大常委会第二十次会议对数据安全法（草案）进行了审议。数据安全法（草案）将数据定义为任何以电子或者非电子形式对信息的记录。数据安全是指通过采取必要措施，保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。数据安全法（草案）要求根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分级分类保护。 数据安全法（草案）四、大数据金融面临的挑战 （二） 数据管理水平有待提高数据质量不高；数据来源相对单一，外部数据的引入和应用仍需加强；数据标准化程度低，数据分散在多个系统中；现有
16、的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模数据的分析要求四、大数据金融面临的挑战 （三）应用技术与业务探索仍需突破金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的平台和供应商相对较多，实现大数据应用的技术改造难度较大，而且在技术改造的同时必须保障业务系统安全可靠地运行。此外，金融业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案相对较少。四、大数据金融面临的挑战 （四） 存在安全风险如果数据库出现问题，就可能一次性泄露近乎全部的数据。数据泄露后还可能急速扩散，甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈情况。四、大数据金融面临的挑战 （五） 人才紧缺大数据人才需要掌握计算机、统计学和数学等领域的知识和技能。我国大数据专业人才缺乏的问题比较突出，猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告显示，中国大数据人才缺口高达150万人。因此，发展大数据金融，首先要重视人才储备。五、大数据金融的发展趋势电商企业在长期发展过程中已经积累了大量数据，运用这些数据走电商金融化道路已经是必然趋势。目前，电商金融化已完成第三方支付平台的搭建，在一定程度上替代了传统银行具有的支付和信用功能。阿里巴巴、京东、苏宁等大
