金融大数据研究生

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

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）

国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心于2019年5月23日落户湖南金融中心。红网时刻6月24日讯（记者 王娟娟 通讯员 王超）6月23日，国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心与全球最大的中文开发者（软件程序员）互联网社区CSDN（Chinese Software Developer Network）签署合作共建协议，双方将充分发挥金融大数据和人才培育优势，打造“产、学、研、用”深度合作样板，形成学生培训认证、实习就业、科研开发、成果转化的标杆模式。CSDN创立于1999年，致力于成为IT技术人交流和成长的家园。今年5月， 长沙市政府与CSDN签署建设软件开发者中心城市的战略合作协议，CSDN总部落户长沙，将在长沙积极营造开发者产业生态，吸引中国开发者及其上下游服务产业虚拟和实体聚集，助力软件名城发展。国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心于2019年5月23日落户湖南金融中心，作为国家金融大数据行业及湖南金融中心重大公共基础设施，承担大数据高端研发、大数据创新展示、大数据人才培养等方面的职能。据介绍，双方将联合打造培训认证、实习就业平台，提高学生的专业水平、实际工作能力和社会适应能力；打造金融科技联合研发平台，提升双方业务研究、科研开发和技术创新能力；联合高校及产业人力资源和设备资源，向社会提供服务，实现“产、学、研、用”结合的社会效益。国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心负责人表示，研究中心将携手CSDN一起，在长沙市政府、湖南湘江新区管委会的指导和支持下，结合“长沙软件产业再出发”“湖南金融中心科技普惠”等发展战略，继续致力于推动金融大数据产业发展，以金融大数据基础设施建设为依托，以服务政府、企业及金融机构为目标，落实金融服务于实体经济的政策方针，努力打造国家级金融大数据创新平台。

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。

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。

今天我们来讲一下金融大数据领域的应用逻辑。大数据金融领域应用：一般认为有精准营销和大数据风控两个方面。精准营销是基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣，继而推荐合适的金融产品。而对于大数据风控，其逻辑便在于“未来是过去的重复”，即用已经发生的行为模式和逻辑来预测未来。统计学规律告诉我们，在实验条件不变的条件下，重复实验多次。随机事件的频率等于其概率，意味着，随着随机事件的大量发生，我们是可以发现其内在规律的。而大数据里面包含的海量数据，就为我们发觉隐藏在随机事件后面的规律提供了条件。大数据风控的两个应用，信用风险和欺诈风险，背后都是这个逻辑，通过分析历史事件。找到其内在规律，建成模型，然后用新的数据去验证和进化这个模型。以美国主流的个人信用评分工具FICO信用为例，FICO分的基本思路便是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势和经常违约，随意透支。甚至申请破产的各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO评分是传统金融机构对大数据的运用，再来看看典型互金机构ZestFinance对大数据的运用，ZestFinance的客群主要就是FICO评分难以覆盖的人群。要么是在FICO得分过低金融机构拒绝放贷的人，要么是FICO得分适中，金融机构同意放贷但利率较高的人。在ZestFinance的评分模型中，会大量应用到非征信数据（50％-70％左右），在其官方宣传中，提到会用到3500个数据项。从中提取70,000个变量，利用10个预测分析模型，如欺诈模型，身份验证模型，预付能力模型，还款能力模型，还款意愿模型以及稳定性模型。进行集成学习或者多角度学习，并得到最终的消费者信用评分。和欺诈风险的防控，实质上是通过对历史欺诈的分析，不断梳理和完善风险特征数据库，如远程登录。非使用设备登录等行为，是一种风险信号，建立一系列风险规则判断来预测用户行为背后的欺诈概率。还有几个待解决的问题，首先是数据共享的问题，大数据应用以大数据为前提，在许多金融机构中没有大数据这样的东西。我们知道，用户的二次类别的信用评级。非征信数据起着重要的作用，但是要获得有价值的数据是不容易的。一般来说，盈利的商业公司和企业不会轻易泄露自己的数据，建模方法和分析过程。这是无可厚非的，但客观上产生了这样的效果，几大互联网巨头陷入了数据黑洞，用户数据进出。可以为企业本身所用，但不能为整个行业或社会所用。此外，散落在税务、公积金、海关、工商和数据梳理和整合，也是一个漫长的过程的其他领域。以上内容就是对大数据在金融方面中的一些应用。

2018年高考已经落下了帷幕，在过去的一年中，有238万人参加了考研，相比于去年增加了37万人，增长率接近20%，这也是近些年考研人数增长最高的一年。其实分析原因我们会发现，2018年的应届毕业生数量达到了820万人，在校大学生数量 高达3699万人，除了985，211高校的本科生在找工作时有优势之外，很多学生需要继续深造来增加自己的工作竞争力，取得更好的工作。因此，在大数据情况下，对考生进行了考研原因调查，其中有将近60%的学生是为了提升就业竞争力，原因排在第二位的是通过考研进入名校，主要是为了圆当时高考没有完成的名校梦。第三位的是想通过考研来更换专业，当然也有其他原因，包括完成自己的学术理想，工作的晋升需要，或者是暂时逃避就业压力。有些原因更是奇特，比如身边的人都在考研，我也紧随潮流，考个研试试。还有的觉得不读研的人生是不完整的，所以我要读个研。综上所述，考研的理由有很多，大家最终通过考研走到了一起，就是缘分。那么对于这238万考生来说，什么专业是最受大家欢迎的专业呢？在高校如云的北京市，最受大家欢迎的考研专业是工商管理专业，紧随其后的是会计学和法律硕士（非法学）专业。再往下分别是金融专业，公共管理专业，计算机技术专业，法律硕士（法学），广播电视和软件工程专业。在全国范围内来看的化，工商管理，会计学，法学，土木工程，计算机是最受考生喜欢的考研方向。而且现在女生的考研比例越来越高，在所有考生中的占比已经超过了60%。今年的考研人数和录取人数相当于2000年前后，我国高考的报名人数和录取人数。也就是从那一年开始，我国高校进入了快速扩张时代，大学生由原来的精英教育慢慢变成现在的大众教育。而从当前的趋势来看，研究生教育也在急速扩张，有些企业的招聘门槛也已经到了硕士学历，所以大家还是要抓住机遇，如果有好工作的机会，赶快占个位，因为未来本科学历的竞争优势将越来越小！

毫无疑问，现在大多数银行、金融服务和保险组织（简称BFSI）正在加速转型，通过数据驱动的方式来发展业务和提高客户服务质量。虽然如此，每个公司在大数据方面的应用成熟度却不尽相同，很多用户或多或少都会有着这样的疑问，“这些所谓的大数据如何帮助我们解决业务问题？”金融·大数据金融行业由于服务客户众多，业务类型复杂，信息化程度较高，天然具有“海量用户和大数据”的特点。比如：在规模上，现在金融机构已经实现了所有核心业务系统的计算机处理，并且每时每刻都在存储和处理大量的数据。金融行业有着大量的客户信息、储蓄信息、产品档案、报价数据、市场行情数据和交易数据等，仅纽约证券交易所一天的数据写入量就超过1Tb；在速度上，并发的海量用户访问和交易请求，意味着需要更高的业务处理速度，如在支付高峰期，网络支付峰值可达25.6万笔/秒，数据库处理峰值达到4200万次/秒，很明显这远远超出传统数据库的处理能力；当然还有数据的多样性，在金融机构自身产生的数据中，有一部分是结构化数据，比如客户的存款数额、贷款数额、购买理财产品的编号等等；这部分数据的存储量占比相对不大，而数据量更多、挖掘价值更大的是那些半结构化或非结构化的数据，比如用户各种身份和资产证明的复印件、行为数据、社交网络数据等。当然，银行业监管机构对于数据管理和监测的要求也在不断提高，在《中国金融业“十三五”信息化建设规划》、《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》中都提到了要加强数据管理、管控，提高数据信息质量，采用数据挖掘和大数据技术深层利用、提炼数据以提升经营管控效能。很明显，大数据已不再只是个专有名词，银行等金融机构对大数据技术的选择成了必然趋势。金融大数据的核心技术金融大数据的核心技术，也离不开处理以下几件事情：获取数据、存储数据、分析数据和应用数据。简单来说，对应到一个大数据分析平台，可能就需要有数据产生层、数据交换层、数据存储和计算层、数据应用层以及用户访问层。在数据产生层，是企业内外部产生的结构化、半结构化和非结构化数据，然后经由数据交换层，完成从源头抽取、清洗数据以及大数据平台内部组件之间进行的数据交换，在数据存储和计算层，会通过HDFS, S3, HBase, Cassandra等各类软件完成清理之后数据的分类存储，并通过Maprece、Spark、Storm等各类框架和算法响应上层的数据处理和访问需求；当然，这些需求对应的是数据应用层和用户访问层的各类界面请求和用户操作，比如仪表盘、报表、即时查询、多维分析、挖掘预测等。简单来说，银行业海量的数据内容，需要经历从“数据采集、清理/整合、数据仓库、流程调度、数据挖掘到知识应用”多次的循环反复，才会体现出巨大的应用价值。而如何 “打通”多源异构的数据，进行数据整合从而建模分析，是机构当前面临的最大问题之一。大数据在金融领域的应用金融行业对大数据的选择，除了政府的推动之外，当然来自于最实际的业务驱动。根据麦肯锡的说法，使用数据做出更好的营销决策可以将营销生产力提高15-20％ - 考虑到每年平均1万亿美元的全球营销支出，这个数字可能高达2000亿美元。对于BFSI来说，最主要的业务驱动体现在精准营销、风险控制、经营优化和业务创新几个方面。精准营销： 在互联网金融的冲击下，BFSI的各类机构，迫切的需要掌握更多用户信息，包括基本的个人数据，交易历史，浏览历史，服务等等；以数据为基础的分析可以帮助他们构建精准的用户画像，了解客户并进行客户细分，从而进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。风险控制：应用大数据技术，机构可以统一管理银行内部多源异构数据、外部征信数据及用户社交网络数据，通过提供更多的自动化流程，更精确的预测系统以及更小的失败风险，提高风险模型的预测能力，并显著节省成本。大数据在风险管理方面有很多领域可以应用和带来价值，包括欺诈管理，信用管理，市场和商业贷款，操作风险和综合风险管理。经营优化：借助大数据决策分析，可以更精准地了解业务数据，改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷。当然，大数据也能使管理层从业务表现实时了解员工实际工作效率，从而制定相关的管理措施，实现组织激励。业务创新：基于大数据平台进行的业务数据共享和数据挖掘，能更好地了解用户需求，进行业务创新，同时改善与客户之间的交互、增加用户粘性，不断增强银行业务核心竞争力。更懂金融行业的百度云大数据必须要跑在云端，选择一家安全可靠、值得信赖的金融云解决方案提供商非常重要。作为国内领先的云计算服务商，百度云金融行业云为金融行业客户提供更加完整的“端到端”解决方案。在基础架构方面，百度云金融行业云为金融客户提供了包括云主机、云存储、网络、金融级数据库、中间件和安全等基础架构相关的服务，除了在弹性计算方面，满足不同金融客户在不同场景下的应用需求，并且具备高度的安全和可靠性。在精准营销方面，百度云金融行业云解决方案基于百度独特的互联网用户行为数据，挖掘提炼用户画像和行为特征，并且依托深厚的技术底蕴和领先的人工智能技术，理解、识别、获取用户，从而针对细分客户，进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销；在风险控制方面，针对银行、互金、保险、证券等金融机构的特定需求，百度金融行业云从最初了解潜在用户，到识别低风险、高价值客户，再到有效获取目标用户的需求，相应提供智能网点、智能营销、风险控制等解决方案，并且在新产品研发的场景下，提供基于金融画像的辅助解决方案，帮助金融客户设计更符合目标用户群的新产品，快速实现业务创新。此外，百度云金融行业云还为客户提供各类咨询服务、混合云托管服务和数据迁移服务、并且为特定客户提供金融专有云、乃至私有化部署等多种形态的服务，满足金融客户对数据安全、弹性计算和合规监管的需求。作为更了解金融业务的云服务，百度云金融行业云解决方案已经在为多家银行、证券、保险及互联网金融机构提供安全可靠的IT基础设施、大数据分析、人工智能及百度生态支持等服务，并通过人工智能、安全防护、智能获客、大数据风控、IT系统、支付等六大技术能力给合作伙伴赋能。金融科技系列文章漫谈Fintech（1）——金融科技改变的不是技术 而是一个时代都在讲Fintech，百度云金融行业云为何特别吸引人？

2020年，新冠疫情的爆发成为了一次对社会影响深远的公共卫生事件，同时这次疫情也是一次改造各行业的机会。5G的铺设、互联网的高速发展、人工智能的爆发，使得线性化作业成为可能，“零接触”服务成为常态。银行在这个时期加快了数字化转型的速度。疫情一方面检验了银行在特殊情况下金融应对情况的实力，同时也对未来数字化转型确立了方向。一次疫情，使得人民居家抗成为一个常态，同时也使得企业对于线上这一块重视起来，线上展会、直播带货……很多习以为常的工作和生活生活方式都因为疫情而出现了改变。疫情期间，年前那种人员聚集场所受到的冲最大。同时，银行方面也受到了重大影响，线上平台的拓展使得现钞加速退出了市场。新冠疫情使得银行加强了对数字化转型的期待。零接触技术的改革使得未来银行不再是因场所而产生业务，而是客户有业务需求，有应用，就会有银行的存在。银行的数字化转型离不开风控这一环，但是数字化风控在之前一直被行业所担心，只因大数据风控未经历一个长周期的检验。相对于以前的长周期检测，是为了通过时间积累百万级的样本数据，但是今天但今天的数字化风控已经能够在短短几年时间累积上亿量级的数据，这些样本已经具有多样性、广维度、可重复性等特点。移动互联网的普及，一方面为抗疫提供了健康码等数字化法宝，另一方面也为银行数字化风控技术提供了支持，传统风控依靠财务数据，对用户数据提供相对较颗粒化，最终经常导致银行只能对用户进行信用评定，并不能对银行金融业务有所太多帮助。数字化风控依托大数据技术，对用户身份进行确认， 依托用户身份对其行为数据进行全方位的互联网采集，使得每一个用户身份都可产生一个独立性的用户画像。通过用户的长期行为对用户再进行信用评定，同时又可根据用户不同的金融习惯对用户定制个性化的金融业务。银行方面在数字化转型中遇到较大难点在于线上客户的短缺。事实上，以前很多用户会在不同的金融机构进行不同程度的信用评定，使得银行在对用户进行信用评定的时候会出现用户重叠这一数据。使得对用户信用评定产生不同程度的判定。优质的用户群体不仅仅在线上，同时也在线下。银行的数字化转型主要方向是把潜在用户群体进行挖掘，使得用户可以通过银行更多业务与银行产生更大黏性。未来数字化转型过程中，数字化风控、自动化审批将迅速成为银行行业的标配。授信的大数据审批，人机结合的计算模式可能会大行其道，特别是面对数据相对非饱和群体的精准授信尤其有价值。