大数据系统在金融证券行业中的应用

大数据系统在金融证券行业中的应用

NCR公司是全球提供大数据系统整体解决方案的厂商。目前全球最早的大数据系统（为全球最大的零售集团Wal Mart所拥有，于1984年建成投产）、最大的大数据系统（Wal Mart集团和美国西南贝尔电信公司，其容量分别为178TB和128TB）都是由NCR建设的。

目前，NCR公司在全球的大数据系统用户已经超过2000家，这些用户形成了一个用户组织，每年召开一次全球性的大数据系统用户大会，参加人员主要来自NCR的客户或潜在客户、业界著名的咨询和顾问公司、行业分析师、学术团体和相关厂商等。该大会提供了一个良好的交流平台，各行业的用户可以互相交流、学习建置和使用大数据系统的经验，了解当前大数据系统技术最新动态的发展趋势。

本年度大数据系统用户大会主题为“引领决策，成就价值”，希望各行各业的客户通过大数据系统技术来支持决策过程，更迅速、更深入地获取更大的业务价值。参加本次大会的代表超过3000人，主要来自于1000多个NCR大数据系统客户和部分潜在客户、55家媒体、30多位行业分析师和咨询顾问、24个有影响的学术团体、100多个系统集成商和100多个大数据系统领域的合作伙伴，如前端工具厂商、ETL工具厂商等。

二、数据引导决策，成就价值

在大会召开前两个月，NCR委托第三方咨询公司对分布在银行、证券、保险、交通、制造、电信等多个行业、共计三百多家企业的高层主管进行了一项调查，以了解大数据系统系统对他们进行企业管理和决策过程中的作用和重要性。在被调查的这些企业中，绝大多数的年收入超过5亿美元，59%的被调查者是总裁以上的高级主管。调查显示，73%的人认为，在当前激烈的市场竞争环境下，他们每天要做的决策增加了，每个决策需要依据的数据也在不断增加，换言之，决策变得越来越复杂，而决策时间却不断减少。大数据系统技术可以把

海量的历史数据进行有效地清洗、整理和集成，形成一致的信息视图，从而帮助这些企业主管迅速做出准确的决策。

大会的主题演讲人是著名的咨询管理专家、《两位数增长》的作者迈克尔·崔希博士。崔希博士调查了一些在过去几年间一直保持两位数年增长率的公司，他发现这些公司通常并不是大家认为的那些大跨国公司或是炙手可热的“新经济”公司，相反这些公司很多是一些传统产业的公司，或大家普遍认为不再具有增长潜力的公司。通过对这些公司增长战略的分析，崔希博士归纳出五条增长定律。他们分别是基础客户留存战略、扩大市场份额、市场定位和部署、向邻近市场的渗透以及开辟新的产品和业务线。

留存基础客户和发展新客户一样重要，而且，留存基础客户所需要的成本远远小于拓展新客户的成本。实现留存客户的核心手段就是为客户提供价值。而对于拥有了基础客户数据的公司来说，它们可以利用这些数据制定相应的增值服务项目，由于这些公司掌握了这些已有客户的大量信息，了解他们的需求。它们的战略才更加有的放矢，避免一些风险和不确定因素。此外，通过增加客户转换成本等战略的辅助达到留住基础客户群的目的。

扩大市场份额意味着争夺竞争对手的客户，这是一项最艰难的增长方式。它主要通过钝化对手的优势，创造并交付更好的价值，或通过收购直接获得对手的客户来达到这一目的。

增长的第三种方式可以通过正确和适宜的市场定位和部署来进行。发现新的增长点，并尽快做好准备。这些新增长点的出现可能是由于客户购买标准的变化；由于产品和技术创新而提高交付给客户的价值；由于人口方面的统计数据变化。

增长的第四种方式就是渗入邻近领域，索尼进军电子游戏市场的案例说明了成功进入邻近领域可以帮助公司维持双位数增长。但在下

金融大数据行业应用及发展

金融大数据行业应用及发展 在中国经济走向新常态的转型中，在中国经济成为全球第二大经济体的发展中，在中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。 国务院颁布的《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台”。国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。 大数据时代的三个重要趋势是：数据成为资产、行业垂直整合、泛互联网化（即技术与行业的跨界穿越与颠覆式发展）。大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。 一、金融大数据应用分析 未来将迎来一个大数据浪潮。随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，全球数据量以几何级数增加。现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。IBM预测，2020年，全球数据总量会达到35ZB，是2000年之前总和的50倍、目前数据总量的8倍。 （1）大数据在金融监管机构中的应用 我国的金融行业正在处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年的发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断的增长。金融机构在大数据应用方面具有天然的优势：首先，金融企业在平时的业务开展中积累了大量高价值的数据，

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

证券行业大数据可视化平台建设方案

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

证券行业大数据应用

证券大数据应用 一、可能获得的数据源 1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等） 2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等） 3.投资者个人行为数据 4.股市交易数据/实时行情等 5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等） 6.宏观经济数据 7.政策法规 8.行业投资案例库 9.行业分析报告 10.互联网金融相关媒体数据 11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合） 12.各行业垂直门户网站数据 13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等） 14.各行业电力运行数据 以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。 二、有了大数据能干什么 对投资者（2C）： 投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐 投资社区：雪球、天厚投资社交等 在线证券交易 在线投资理财 财富管理 量化投资分析 对公司（2B）： 公司投资理财 公司投资并购 股权众筹 公司舆情监控分析 竞争分析/竞争情报 行业分析报告 对券商本身： 用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户 用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用

户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。 综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理 投资报告：行业分析报告、投资建议 平台基础设施：大数据风控等 线上线下渠道一体化 客户流失跟踪 潜在客户挖掘 三、运营体系 目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群） 建立有粘性的互联网产品及服务 线上+线下获取用户/盘活用户 基于大数据，持续完善产品、持续运营用户 《数据挖掘技术在证券行业中的应用》姚毓才 1.客户关系管理 用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。 2.股市基本分析 任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。 3.股市技术分析 利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。 4.经营状况分析 通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同

公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!

金融行业大数据应用

大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。

不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。

二、金融行业大数据应用 当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：

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大数据前沿技术及应用(二) 第三章 大数据金融行业应用.

第三章大数据金融行业应用 视频问题： 保险1：数据分析在保险行业有着较大的应用前景，尤其是在产险方面，其在美国已经有了较为成熟的应用。（是） 保险2：金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家20%左右的渗透率。（否） 证券：中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。（是） 银行1：银行每创造100万美元的收入，一家银行平均产出约820GB的数据（是）银行2：大数据在银行的七个业务板块分别是零售银行业务，公司银行业务，资本市场业务，交易银行业务，资产管理业务，财富管理业务以及风险管理业务。（是） 在线考试： 1、2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（是） 2、客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（是） 3、精准营销包括实施营销、交叉营销、个性化推荐以及客户生命周期管理。（是） 4、对于银行以及银行产品的舆论上，银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，做到及时处理问题。（是） 5、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（是） 6、招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，主要思路是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。（是） 7、摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（是） 8、客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（否） 9、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（是）10、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（否） 11、大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（是） 12、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（是） 13、股票、投资理财、投诉服务等各个业务涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触电，场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券下商所

从应用视角看大数据对证券公司的影响

从应用视角看大数据对证券公司的影响 孟庆江 作者简介：孟庆江，澳门大学博士，现就职于中投证券博士后站。 随着移动互联网、物联网、云计算技术的快速发展和社会对于大数据的逐渐重视，大数据从概念逐渐走向应用。互联网金融企业在过去的一年里快速发展壮大，对传统金融行业造成严重冲击，很大程度上就依赖于大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，改善传统金融的信息不对称问题，推出满足客户需求的个性化金融产品。 随着A股市场全面放开一人一户限制，以及券商牌照即将向互联网公司放开，面对居民财富迅速增长和其对理财产品多样化的需求，券商受到来自行业内外部的双重压力。传统IT基础设施环境逐渐无法满足证券公司对转型和创新战略的要求，建立大数据驱动的创新平台，为即将到来的业务差异化竞争提供强有力的技术支持，将是证券公司抢占市场先机的必备条件。 一、证券公司大数据的实际应用 相对于其它行业的数据，证券行业数据具有质量高、价值大、可定位性好等特点。证券公司拥有大量的客户交易数据，通过对这些数据的分析，可以细分客户类别，并据此为客户提供差异化服务。此外，公司可以对实时行情、财务报告、经济信息、新闻等衍生数据进行分析，也可以对产品/投资品信息、头寸/交易信息、交易对手数据、评级数据等参考数据进行分析，还可以分析曲线、差价、波动信息、相关性分析等经过加工后产生的数据。 （一）证券公司大数据的应用概括 定量分析是在基于产品的几十个甚至上百个独立变量之间寻找定义数以千计的客户细分。从深度历史数据中找到隐含相关性，从而使公司可以做出更加正确的决策，在寻找有针对性的销售、市场和定价策略方面更可能成功，这意味着带给证券公司更多的收入和更快的销售周期。图1给出了大数据在证券公司的主要应用流程图，详细描述了大数据在量化研究、风险管理及客户管理等方面的应用。 图1：大数据在证券公司的主要应用流程图 未来证券公司需要分析的数据量、复杂度和语义深度都将大幅增加。而数据管理能力涵盖数据的获取、清洗、存储、分析和发布，帮助证券公司在客户管理、产品创新、风险管理和业务运营上提高水平。证券公司作为多牌照的金融机构，不同牌照间通过对客户行为数据、客户交易数据的分析，可以开发设计出新的产品。 （二）大数据在风险控制中的应用 证券公司在风险控制时需要最新的风险敞口信息，在特定时间和所处头寸期间由市场波动来计算风险度量，而风险系统依赖于每天的交易输入和市场数据，这带来了累积式风险的不完整性和不同步性。为做出正确决定，风险管理系统必须通过各种累积式层次来展示累积式风

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

论大数据在金融行业中的应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8c7283018.html, 论大数据在金融行业中的应用 作者：王语然 来源：《中国经贸》2017年第16期 【摘要】科技创新为主导、万物互联为基础，是拉动人类社会经济发展的引擎。以“云计算” 、“大数据”为显著特征的万物互联，引领人类社会迈入了新型社会型态，使人类的地平线上出现了解决问题的新方法——云、软件和大数据，这些新方法，未来必定成为产业、公司和组织发展壮大的依托，成为社会发展的命脉。而阿里巴巴创始人马云也曾精辟的论述：未来的时代是大数据科技时代。大数据作为高科技时代应运而生的产物，使信息沟通畅通无阻，使人与人之间的交流更为方便密切。纵观当今社会，大数据已渗透到各个产业，如制造业、农业、金融业等等。笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 【关键词】大数据；金融；应用 作为海量信息的集合，大数据是信息化时代发展的必然产物，亦是推动世界快速发展的动力之源。随着大数据的快速推广和应用，迫使越来越多的金融企业义无反顾的投身大数据应用实践中。大数据带给金融行业的不仅有理性化的战略制定，前瞻性的决策，更有资源的优化分配。现笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 一、什么是大数据 所谓大数据，简而言之，就是采用多元化形式，收集多方数据源从而整合成庞大数据组。大量、时效、多样、价值、准确性是大数据独有的5V特性。但大数据整合功能的达成，必须依托云计算分布式的处理、公布式的数据库、云存储或虚拟化的技术，方能实现对海量数据的挖掘。 二、银行应用大数据，应对被边缘化危机 大数据能力将是未来银行的核心竞争力之一。是否拥有超强的“大数据”处理能力，成为银行能否实现价值最大化的关键所在。总体来说，银行大数据应用主要表现为如下几方面： 1.构建客户全景图像 客户信息分散且不全面，彼此之间既有联系又相互独立，但整合难度大且不易实现。这是传统客户图像的显著特征。而大数据技术的应用，不仅可以将之前难以处理的客户反馈、票据影像等内部数据以结构化的方式解析，而且可以将客户数据、金融数据及社交数据三者有机整合，以真实完整的方式展现客户全景图像，提升银行了解客户的透彻度。 2.实现精准营销

大数据在金融行业四大创新性应用..

大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场

特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据在金融行业的应用

大数据在金融行业的应用

一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT 应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 二、金融行业大数据应用

当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。 大数据服务于金融领域的五种应用类型包括：互联网获客、个性化推荐、精准化营销、大数据征信及信用评级体系：

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例：FactSet (5) Conotate功能介绍： (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)

来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化Web数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters（路透社）、 Dow Jones（道琼斯）、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate，用Connotate进行数据监控和抽取。 金融行业应用 信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web 上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。