新技术在互联网金融的应用.pdf

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新技术在互联网金融的应用

新技术在互联网金融的应用 2013年9月 1 大数据技术 2 数据挖掘技术 3 云计算 2 / 76 大数据定义及特点 IDC的定义 为了更为经济的 从高频率获取的、 大容量的、不同 结构和类型的数 据中获取价值, 而设计的新一代 架构和技术。 金融行业大数据需求分析 金融行业大数据需求背景 金融行业大数据发展分析 IDC研究显示,数据是重要资产的 从未来几年看,金融行业在“十二五” 理念已经在中国金融行业形成共识, 时期面临发展方式转型的挑战,转型主要 数据的真正价值在于能够洞察企业内 集中在三大方面:一,建立全面的风险管 部规律,数据的洞察力成为金融企业 理体制,向严监管转型;二,从粗放式管 的核心竞争力。在中国金融行业信息 理向精细化管理转型;三,从“利润为中 心” 向“客户为中心”转型。 化建设中,与信息加工密切相关的大 大数据在加强风险管控、精细化管理、 数据管理正逐渐成为与核心业务系统 服务创新等转型中别具现实意义,是实现 建设、渠道建设和前置建设同等重要 向信息化银行转型的重要推动力。金融行 的领域。 业应首先在战略层面对大数据进行规划, 经过多年的发展与积累,目前中 积极应对大数据时代的挑战,推进并建立 国的大型商业银行和保险公司的数据 数据驱动型发展方式。 量已经达到100TB以上级别,并且非 结构化数据量在迅速增长。 摩根大通的大数据应用  已经开始使用Hadoop技术以满  Hadoop能够存储大量非结构化数 足日益增多的用途,包括诈骗检 据,允许公司收集和存储Web 日 验、IT风险管理和自助服务。 志、交易数据和社交媒体数据。  150PB在线存储数据、30,000个  数据被汇集至一个通用平台,以 数据库和35亿个用户登录账号。 方便以客户为中心的数据挖掘与 数据分析工具的使用。 5 / 76 Zions银行的大数据应用 美国地区性银行Zions Bancorp(ZIONS)  数据仓库存储了120多个不同类型的数据,包括交易日志,日志, 欺诈警报,服务器日志,防火墙日志和IDS 日志 ;  跨整个企业进行数据挖掘,加快取证调查并提高欺诈侦测,以及整

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