金融大数据硕士

近日，江西财经大学金融学院发布了其2021级的研究生招生简章，在保留传统金融硕士的同时，新增了金融硕士（金融科技方向），该专业将于2021年进行首次招生！01金融硕士（金融科技方向）该硕士专业将由江西财经大学金融学院联合统计学院、信息管理学院、软件与物联网工程学院和多个金融机构及科技企业，联合开展金融科技硕士人才的培养。02专业核心课程该金融科技硕士将会有以下3类核心课程：1、金融类核心课程：金融理论与政策、金融机构与风险管理、证券投资、量化投资、金融工程、金融衍生产品等。2、计算机类核心课程：Python与程序设计、数据库应用、Python 与人工智能等。3、交叉类核心课程：金融大数据挖掘，区块链与加密货币、智能投顾、智能风控等。03招生规模金融硕士（金融科技方向）将于2021年开始招生，首届招生20人。学制3年，学费1.2万元/年，学生毕业后将授予金融硕士学位。04研究方向该金融科技硕士有以下4种研究方向：1、智能投资2、 智能风控3、金融大数据挖掘4、区块链应用设计05学科实力在全国第四轮学科评估中，江西财经大学的应用经济学为A-学科、统计学为A-学科、计算机科学与技术为C-学科。同时，江西财经大学拥有应用经济学、统计学的博士点和博士后科研流动站。06总结最近几年，许多公司纷纷开出高薪寻求“金融+科技” 的人才，据普华永道预测，近几年金融科技人才缺口将高达150万。今年，国内众多高校像中央财经大学、东北财经大学、深圳大学等纷纷设立金融科技本科专业，西南财经大学更是与电子科技大学联合开设金融科技的本科专业，探寻“金融+科技” 的人才培养模式。但是，国内设立金融科技硕士的高校并不多见，前几年也只有东北财经大学设立的工程管理硕士有金融科技的研究方向，但报考该专业需要工作经验，应届生无法报考。在可以预见的未来，国内将会有更多的高校开设金融科技的硕士专业。

在“金融大数据应用与信息安全研讨会”上，中国支付清算协会金融大数据应用研究组组长、中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏博士正式发布了由双方联合撰写完成的《大数据在金融领域的典型应用研究》白皮书，并在现场演讲中阐释了金融大数据的四大应用价值、四大发展特点和五大发展趋势。白皮书聚焦大数据技术在金融领域的应用，从金融大数据的发展、金融大数据的应用场景分析、金融大数据的典型案例分析、金融大数据应用面临的挑战和促进金融大数据发展应用的相关建议等方面，深入剖析大数据技术在金融领域的应用情况：一是，从金融大数据发展现状出发，明确金融大数据的来源、应用特点和应用趋势；二是，通过应用场景分析，深入浅出地阐述金融大数据如何帮助银行业、证券业、保险业、支付清算行业和互联网金融行业提升资源配置效率，强化风险管控能力，促进业务创新发展；三是，对评选出的“金融大数据创新应用优秀案例”进行深入分析，为读者呈现这些案例机构应用大数据技术的初衷和目的，所开发的项目和取得的成果，以及通过应用大数据技术得到的好处；最后，对金融大数据的应用挑战进行分析，并提出了促进金融大数据发展应用的建议。铁粉必看

金融行业和大数据共建新一代“数据驱动型”金融企业，优化运营效率，提升管理水平，最大程度降低金融风险。金融业的现状如何？大数据是继云计算、物联网之后IT产业的又一次技术变革。所谓“大数据”，就是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。这些数据的规模庞大，以至于不能用GB或TB来衡量。随着金融企业数字化转型，金融企业对于自身大数据的需求越来越明显，场景也越来越具体化。虚拟化及电子化交易，成为大数据时代金融行业发展的特征。能否充分利用自己的数据优势，将成为金融机构转型升级的关键。因此，积极针对大数据布局，从战略层面应对大数据时代的挑战，推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构，将获得比同业更高的效率。从而，有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力，并由此培育出自己的信息核心竞争力。“大数据”为金融企业带来什么？以前，人们只把“数据”看做是客户来办理业务过程中所产生的一种附属物。现在，在客户办理业务的信息中，蕴含着客户各种各样的需求，如果把成千上万条这类的信息积累下来，就能精准地洞察客户需求，从而设计出满足客户需求的新产品，实现个性化营销。可见，数据已成为企业的核心资产，掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略，这也就意味着巨大的投资回报。企业战略也将从“业务驱动”转向“数据驱动”，数据化决策是企业未来的发展方向。对数据进行有效的管理和运用，能使企业在转型变革过程中拥有绝对的核心竞争力。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、分析企业内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。大数据最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在信息有限、获取成本高昂的时代，让身居高位者凭借个人经验和直觉做决策，情有可原。但是，在大数据时代，就要让数据说话！永洪的解决方案永洪为金融企业提供战略与战术兼备的解决方案。业务架构面对大数据的挑战，在战略层面上，金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，落实大数据运营中心；在战术层面上，通过运营优化、管理提升、风险控制等应用，全面提升金融核心价值和竞争力。图 | 银行大数据运营中心建设架构图银行大数据运营中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标，主要体现为:1、以用户数据为核心的运营优化，通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析，全面提高运营效率。 2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升，通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。 3、利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判，实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用，加强对商业银行风险的识别、评价和预答，有效防范金融风险。技术架构图 | 永洪科技MPP数据集市架构图从数据源到最终展现分成如下几层——·ETL层:采用PC server作为ETL前置机，将数据清洗、转换、装载。·离线分析计算平台:采用Hadoop分布式存储，支持结构化和非结构化数据存储，并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out)，可将存储层的数据进行加工。根据分析需要，可进行数据模型计算、挖掘分析等时效性低的大规模批量计算任务。·实时在线分析平台:采用永洪高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用，每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据，数据被分布式存储在每个节点上，同时又做好了备份。数据按照列存储的方式，被高效压缩，打好标签，存储在磁盘中。当需要查询计算时，采用内存计算来进行数据计算，并且每台机器节点会同时计算，最终会将结果送应用层做展现。·应用层:利用永洪敏捷BI提供自服务分析工具，对离线和在线分析平台中的数据进行自服务可视化展现。无论是终端用户还是IT开发人员都可以通过主流浏览器来访问BI系统，用户还可通过移动终端来访问系统。BI系统提供系统监控、权限多级管理、多维数据分析等功能，同时还支持自服务式报表设计和数据分析。永洪方案的价值1.高性价比，低TCO整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贯的小型机去支撑高并发、海量数据计算和数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。2.敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化数据层敏捷:数据层无需做数据的预先汇总计算，只要将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起的实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。应用层敏捷:采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。对终端用户来说，也非常简单易用。3.自服务式和探索式多维分析基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。前端系统具备过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等交互和分析能力，用户可以通过其发现问题、找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。4.高可用性离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，即使客户数据量达到上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展，可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。5.高并发性在线分析平台支持高并发。永洪的分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术，可基于多台存储和计算节点并行工作，非常适合海量数据的实时数据分析。永洪BI操作起来十分简单，只需点击拖曳几下分析指标，系统就自动生成了所需报表。这极大地方便了该行那些没有技术背景的业务人员和运营人员独立自主地完成大数据分析操作，让决策者的任意需求都可以在一天内实现。它真是一个高性能的行长驾驶舱系统。——中信银行IT科技部 他们都在用Yonghong服务美的 | 格力 | 联迪 | 海天 | 科达泰康保险 | 佰仟金融 | 华夏银行宝宝树 | 艾瑞集团 | 猎聘 | 伊美尔浙江电力 | 太原电力 | 锦程物流人人都是数据分析师BI可视化和分析可视化入门教程从入门到精通，数据分析师必看的14篇文章可视化图表入门教程 | 三步制作一张动态报表

有朋友问我，金融大数据到底有什么样的前景和未来？金融大数据是近几年才又火爆的概念。之所以说是又火爆是因为金融大数据的概念不是从今天开始的，从十年前就已经开始，从所有银行的核心系统升级改造时就已经开始注重了大数据的积累。那时候的系统改进和升级就要求新的系统要满足大数据积累的需要。如今经过十多年的发展，金融大数据的分析和应用已经进入到了一个新的层次，也就是说经过十年的数据积累和科技分析能力的提升，目前的大数据分析进入到了一个广泛的应用阶段，也就是说到了一个出成果的阶段，所以才又一次的火爆并进入人们的视野 。你所说的金融行业的大数据前景怎样？大数据在金融行业例如银行业的发展前景大吗？我可以告诉你：金融大数据像其它行业的大数据一样，肯定对未来的产业发展前景产生重要的影响，同时也会催生和细分出很多新的行业，如数据存储行业、数据分析行业以及新的其它行业，如人工智能医生、人工智能分析师，都依托于大数据。而银行也可以借助于大数据的分析和应用，对产业模式和人们的行为习惯进行改进和引导，从而导致金融服务方式和模式的改变。金融改变人们的生活，生活也会改变着金融，而大数据已经成为改变人们的生活和金融行为的重要手段和方式，大数据的应用让金融和人们的生活更加了解、互相改进和互相适应。这是一个颠覆的社会，只有你想不到，没有做不到，而这一切都必须以大数据的分析为前提。所以，结论就是：金融行业的大数据有很好的前景；而大数据在金融行业例如银行业的发展前景也会非常好。作者：麒鉴，专注银行三十年，财经金融分析评论，欢迎关注并留言

进入9月以来，中国的大数据行业似乎进入了一个前所未有的“整顿期”，据多家媒体报道，已有多家第三方大数据公司被纳入调查行列。“近来，客户越来越重视隐私保护和数据获取的合规性了，对照半年前，差距真的很大。”陈小阳（化名）是一位律师，大数据公司曾是她的主要客户，这是她近期最直接的感受。据记者了解，对于一般的大数据公司，数据获取来源主要分为三种：第三方机构授权、关联方或场景的数据以及爬虫业务。而关于数据爬取，理论上是有“红线”的，即要求在遵循一定协议和规则下，大数据公司才能实现自动获取网站站点的信息和数据。但现实中，规则往往被忽略或简化，个人信息隐私保护的问题，在大数据公司的发展过程中，被凸显出来。事实上，目前与此相关的法规、立法，已在完善。大数据在经历行业“高光”时刻后，未来如何发展备受关注。就此，新京报记者采访了中国政法大学互联网金融法律研究院院长李爱君，西南财经大学普惠金融与智能金融研究中心副主任陈文，北京大学金融智能研究中心主任助理、《征信与大数据》作者刘新海以及北京金诚同达（上海）律师事务所合伙人彭凯，共同探讨公众关注的大数据话题。新京报：“能力输出”“远离数据”“服务于银行或其他持牌方”，是大数据公司转型方向吗？彭凯：金融领域只是大数据行业覆盖的小小领域之一，大数据的征程和战场是星辰大海。涉足金融领域的大数据服务商，短期策略会是“观望+专供持牌机构”思路，但长期来看，行业整顿出清疏导、立法规范落地实施、监管自律持续进行，大数据行业未来必然有新的业务点和增长点，但一定是在规则框架内进行，也会有越来越多的正规军涉足该领域。陈文：开始有观点提出大数据公司转型服务银行或者持牌方。但是其中有一个问题，在服务的过程中，大数据公司是不太可能完全远离数据的，因为你没有数据支持，目前看是没法有效服务机构的。但在一个相对明确的游戏规则下，大数据公司更好地去运用这些数据，才能提升自己对数据的挖掘能力以及对机构的服务价值。新京报：如何看待中国大数据行业的未来？陈文：随着社会生活线上化，这种所谓的数据留痕的价值会越来越大，大数据行业的未来可期。当下大数据行业其实是有原罪，尤其是在关于数据确权、数据隐私、数据交易等各方面都没有一个明确的游戏规则情况下，所谓的原罪很难避免。实践在往前走，学界也在跟踪研究大数据的隐私、确权，包括定价，交易机制。这样才能够有助于整个数据产业链游戏规则的最终成形。刘新海：大数据产业的发展阶段，经历了原始资本积累、野蛮生长，现在到了开启创新阶段新发展的时候。对照国外的大数据公司发展历程，我们国内目前大量的大数据公司，主要还是以数据买卖为主，深入的应用，还是比较薄弱的。未来真正的大数据公司，应该是具有创新的商业模式、场景应用、模型开发；大数据是需要与多样的场景应用、真实的商业需求具体结合起来的。目前的大数据公司往往还是千篇一律，过分聚焦于金融信贷领域。李爱君：从数据资源、数据应用的场景以及我国的文化习惯等方面而言，中国大数据公司是具有发展优势的。只要我国数据应用技术不落后于其他国家，在保证数据安全的情况下，公平有序的开发和应用就一定会发挥出大数据应有的优势。新京报记者 黄鑫宇 编辑 李薇佳 校对 杨许丽

清华大学五道口金融学院金融学讲席教授、常务副院长、清华大学金融科技研究院院长廖理致辞。中国财富网 李林 摄中国财富网讯（梁艳红）2019清华五道口全球金融论坛于5月25至26日在京召开。清华大学五道口金融学院金融学讲席教授、常务副院长，清华大学金融科技研究院院长廖理在“金融科技教育与研究五十人论坛”启动仪式上表示，近年来，互联网大数据和人工智能等技术全面应用金融业并深刻改变了金融行业的运行方式，新产品新业态层出不穷，传统金融机构也创新不断，金融科技在大大提高了金融效率的同时，各种风险和金融非法活动也随之出现。金融和技术的日益融合对于金融人才的培养也提出了更高的要求，金融大数据的大量积累，也给金融的学术研究提供了空前的机会和挑战。

在银行业每年高达千亿人民币的金融科技投入中，哪项新技术应用最广泛？答案是“大数据”。据互联网金融协会一份调研显示，在50多家调研银行中，高达98%已在多个场景中广泛应用大数据技术。这背后，是因为银行业天然离大数据最近：积累了海量数据、数据历史长、质量高、可挖掘空间大，银行经营的所有关键环节都离不开数据。为了打好这场大数据决战，国内外银行都毫不吝啬于配置大数据人才：美国富国银行号称有10000多名数据人员；国内一家国有行在总分行层面构建了一支450人的数据分析师队伍，从而满足大数据分析应用相关的工作需求，进一步完善大数据底层基础设施。然而，要深度挖掘大数据的潜力、搭建强大的大数据基础设施，光靠银行自身是不够的，这方面科技公司行动早，在大规模的投入中对数据认识更深刻，显然已经成为银行需要借力的重要伙伴。金融数据：潜力极大的“宝藏”当前，金融业的竞争越来越集中于数据上，行业有种说法“数据即资产”、“得大数据者得天下”。不过大数据市场空间有多大？据IDC数据，2020年中国大数据相关市场收益预计达到104.2亿美元，其中，金融是大数据行业最大的细分市场，市场占比超过了20%。这意味着金融行业大数据相关市场收益，已经超过了百亿人民币。而这一市场还在高速增长中。尤其是随着银行业金融科技转型提速，大数据能力关系到每一项业务和每一个运行环节，也必然成为金融行业的关键基础设施。一方面，零接触金融、金融业务线上化迁移，都促使金融业基础设施承受越来越大的压力。IDC报告显示，全球数据每年增长速度约为40%，海量多样化数据保护要求越来越高。另一方面，大数据基础设施承载了大量核心业务如精准风控、精准营销、反欺诈等，运用科技提升金融业基础设施的数字化能力成为必然选择。2019年8月，央行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》提到，“建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。”无疑，这给银行业大数据基础设施建设，提供了很好的指引。这方面，大型银行是行业先行者，正在把大数据能力打造成为银行真正的核心竞争力之一。比如，2019年以来，工行在金融同业中首次实现大数据服务云全面实现分布式和国产化转型；另一家大行建行在2020年上半年完成大数据云平台自用区的部署，同步支持44个基于大数据云平台应用的开发建设。大数据分析还大大提升了银行的客户精准服务等能力。比如交行2020年上半年搭建数据运用管理平台，带动AUM增长26%；平安银行完善大数据技术平台，促进“天天成长C”等理财产品购买转化率提升了60%。一些国外的领先银行也利用大数据已经取得了较大竞争优势。如花旗银行亚太地区，近年来有25%利润来自于数据挖掘；汇丰银行通过数据挖掘开展交叉销售，使客户贷款产品响应率提高了5倍。不过，这场大数据决战才刚开始，更多银行面临着数据挖掘的难题。“数据宝藏在那儿，但却不知道如何挖掘。”一位银行从业者表示。《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》显示，中小银行的数据治理基本处于萌芽期，达91%的中小银行尚未开展有效的数据治理工作。这意味着，大数据运用在银行业还有巨大的提升空间。同时，目前银行业现有技术难以满足大数据基础设施需求，存在多样化平台管理难、对数据分类整理及深度挖掘分析能力有待加强、海量大数据保护和运用难、缺乏有效的数据治理、复杂大数据环境运维难等痛点。在此之下，借助合适的金融科技解决方案，成为银行等金融机构做好大数据基础设施的方式。强者已然脱颖而出相比过去，金融大数据平台的角色已经发生了明显的改变，从过去的被动对内协助管理，变为现在的主动对外支持业务决策。这方面传统银行的大数据分析能力还存在欠缺。除此之外，银行业之所以对大数据运用不足，从根本上来看，不仅要把数据治理上升到战略层面，使其成为业务部门的工具，更重要的是能让数据快速给业务带来价值。这就需要借助专业的合作伙伴。凭借在金融行业领域的业务规划能力、科学的管理流程、专业的服务团队，华宇智能数据面向金融领域提供业务咨询、IT规划、软件产品、行业解决方案等一系列优质、端到端的服务。华宇软件顺应金融行业的发展趋势，在多年产品技术沉淀和行业客户合作的优势基础上，形成了数据质量管理、监管报送、风险全面管控、大数据应用、驾驶舱决策平台等几十种行业落地解决方案，完成了多个灯塔项目。针对市场热点和客户需求进行产品的设计和研发，通过优质的解决方案和良好的服务，为广大金融客户提供业务发展所需的应用方案和系统建设服务。

来源：北京商报成立不足半年的北京金融控股集团（以下简称“北京金控集团”）于近日开启成立以后的首次大动作。2月28日，在北京市金融科技促进民营小微企业融资工作会上，北京金控集团宣布发起设立全国首家普惠型金融大数据公司，旨在解决民营和小微企业的融资难题。设立北京金融大数据公司2月28日，在北京市金融科技促进民营小微企业融资工作会上，北京小微企业金融综合服务平台正式启动。同时，北京金控集团也宣布发起设立全国首家普惠型金融大数据公司——北京金融大数据公司，着力破解民营、小微企业融资多项机制性难题，打造以服务民营和小微企业为主要目标的金融综合服务平台。北京商报记者就具体情况采访北京金控集团，相关负责人表示，的确有上述举措存在，但单独问题不方便回复。公开数据显示，北京金控集团为首批五家金控集团监管试点之一，成立于2018年10月19日，并于今年1月24日核准。由北京国有资本经营管理中心100%持股，注册资本120亿元。银保监会原国际部主任范文仲担任公司的法定代表人及董事长。此外，孟振全担任董事一职。关于即将设立的北京金融大数据公司，北京商报记者从北京金控集团相关负责人处了解到，该公司主要整合公共信用信息和社会商业信息，综合运用大数据、云计算等现代金融科技手段，通过对数据和信息资源的加工、处理，为平台金融机构提供信用评估、风险预警等数据风控服务，解决信息不对称问题。零壹研究院院长于百程表示，按照北京金控集团对于北京金融大数据公司的定位描述来看，该公司与金融机构之间属于合作关系。苏宁金融研究院金融科技研究中心主任孙扬也认为，在数据运用和操作流程方面，与传统金融机构不同的是，金融大数据公司应该具有数据开放平台、数据实验室等供外部合作伙伴联合建模和数据实验测试。同时，金融大数据公司应该会对外提供民营企业和小微企业客户的数据验证服务，通过API交互方式进行，输入一个数据，返回一个验证结果。因此，基本上该公司会通过在线方式对机构提供数据服务。致力解决小微融资难题事实上，作为北京金控集团成立以来的首秀，设立普惠型金融大数据公司这一动作的发生也早有端倪。今年1月，范文仲在接受媒体采访时就曾表示，近期将推出小微企业金融服务平台，以解决小微融资难题。就当前民营小微企业在融资方面存在的难题，范文仲曾在2月22日召开的北京市促进民营、小微、科创企业融资工作座谈会上指出，由于信用风险大，小微企业经营的规范性相对较差，轻资产特征明显，抵质押物缺乏；同时交易成本较高，小微企业单笔融资规模小，对金融机构的利润贡献度低，但金融机构所付出的人力成本、运营成本等与发放一笔大规模贷款相差无几；再加上服务效率低，传统模式下的信贷审批程序多、周期长，与小微企业信贷规模小、速度快的需求特点不匹配。对于上述难题，范文仲表示，北京金控集团将依托北京金融大数据公司解决信息不对称的问题，从健全小微企业信用信息征集、评价与应用机制，提高融资担保体系效能以及充分利用金融科技创新的新机遇等多方面推动平台建设。同时，以实现对全市民营、小微企业融资更广的覆盖面、更低的融资交易成本、更强的风险管控能力等作为目标，以金融大数据为核心技术降低融资成本，支持民营小微企业。多因素导致风险犹存在业内人士看来，当前服务民营、小微企业融资的过程中，仍存在部分风险需要警惕和防范。苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁认为，民营和小微企业受宏观经济影响较大，无论是增长放缓、贸易战还是去杠杆，都会对民营和小微企业造成重大影响。建议在服务过程中，要根据宏观经济情况，灵活调整政策，助力企业，控制市场风险。同时，陈嘉宁指出，民营和小微企业的征信信息有限，难于授信。因此，建立金融大数据平台，结合上下游以及更多的数据维度，提升行业的数据采集和风险分析能力，有利于金融机构更高效率地识别、计量和管理民营和小微企业的风险，提供更加体贴的服务。于百程也表示，目前民营和小微企业融资中，金融机构对于企业风险的把控是一个难点，从而会影响金融机构对此类业务的积极性。而数据不断丰富、完善和共享，是破解这一难点比较有效的手段。此外，陈嘉宁还强调，民营和小微企业数量众多，金融机构难以对接，通过建立金融大数据平台，将民营和小微企业与有意服务民营和小微企业的金融机构进行很好地撮合、匹配和对接，实现资源的最优配置。就下一步支持民营、小微和科创企业发展的措施，北京金控集团表示，未来3-5年，在小微企业金融综合服务平台建设的基础上，将逐步构建金融大数据、社会全信用、聚合无感支付、创新资产交易等金融服务设施，增加首都金融体系信息透明度。

2017 年7 月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》专门提出了“智能金融”的发展要求，指出要建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备；建立金融风险智能预警与防控系统。当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。 云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。大数据在金融领域的应用价值1.提升决策效率大数据分析可以帮助金融机构实现以事实为中心的经营方法。大数据可以帮助金融机构，以数据为基础，逐步从静态的现象分析和预测，过渡到针对场景提供动态化的决策建议，从而更精准地对市场变化做出反应。 2.强化数据资产管理能力金融机构大量使用传统数据库，成本较高，而且对于非结构化数据的存储分析能力不足。通过大数据底层平台建设，可以在部分场景替换传统数据库，并实现文字、图片和视频等更加多元化数据的存储分析，有效提升金融结构数据资产管理能力。 3.实现精准营销服务在互联网金融模式的冲击下，整个金融业的运作模式面临重构，行业竞争日益激烈，基于数据的精细化运营需求和产品创新需求日益迫切。大数据可以帮助金融机构更好的识别客户需求，打造良好客户体验，提升综合竞争力。 4.增强风控管理能力大数据技术可以帮助金融机构将与客户有关的数据信息进行全量汇聚分析，识别可疑信息和违规操作，强化对于风险的预判和防控能力，在使用更少的风控人员的条件下，带来更加高效可靠的风控管理。金融大数据特性金融机构的业务要求大数据平台具有实时计算的能力。目前，金融机构最常使用的大数据应用场景为精准营销、实时风控、交易预警和反欺诈等业务都需要实时计算的支撑。大数据分析平台可以对金融企业已有客户和部分优质潜在客户进行覆盖，对客户进行画像和实时动态监控，用以构建主动、高效、智能的营销和风险管控体系。 为切实做到数据驱动，金融企业需要定制化的技术平台。首先，金融企业要进行顶层设计，把技术和业务结合起来，将技术应用在企业价值链的每个场景上。其次，金融企业需要大规模的系统改造。为实现数据的汇聚，需要将原来存储在上百个信息系统的数据进行整合，重新设计并搭建数据采集、存储、传输的架构。最后，金融大数据需要更加完善的安全保障措施。金融数据的泄露、篡改可能造成系统性金融风险，甚至危及社会稳定。部分数据如用于金融交易的用户鉴别与支付授权信息需要全流程加密。大数据在金融领域的应用场景大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了其风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到了广泛的应用。 大数据在银行业中的应用：信贷风险评估（识别客户需求、估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约风险等）；供应链金融（关联企业分析及风险控制）。大数据在证券行业中的应用：股市行情预测（对海量数据进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计分析）；股价预测（收集并分析社交网络等渠道的结构化和非结构化数据）。大数据在保险行业中的应用：骗保识别（建立保险欺诈识别模型，筛选疑似诈骗索赔案例，再展开调查，调高调查效率）；风险定价。大数据在支付清算行业中的应用：交易欺诈识别（实时采集行为日志、实时计算行为特征、实时判断欺诈等级、实时触发风控决策、案件归并形成闭环）；数据资产变现（对数据进行关联分析）。大数据在互联网金融行业中的应用：精准营销；黑产防范；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弥补无信用记录客户的缺失信贷数据。）荣之联金融大数据解决方案荣之联可以提供Hadoop大数据分析平台、关系型数据库和非关系型数据库等大数据基础产品，包括分布式数据库、画像分析、关系网络分析和数据可视化等上层应用。结合多年金融行业经验，荣之联为金融行业客户提供专业的定制化大数据解决方案，致力于利用数据分析和挖掘技术，洞察隐藏在数据背后的关联关系，帮助金融行业客户开拓企业在互联网时代快速发展的新思路，创造更多更深层次的业务价值，实现数字化转型。（内容源自：中国信息通信研究院）