《大数据金融》 课件 第2章大数据与金融的融合与发展.pptx

第二章大数据与金融的融合发展Integrateddevelopmentofbigdataandfinance大数据金融

CONTENTS01大数据金融的内涵与特点Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.02金融大数据资源及处理技术Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.03大数据金融模式Bigdatafinancialmodel.04大数据金融的发展状况与趋势Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.

大数据金融的内涵与特点Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.第一节

大数据金融的内涵与特点大数据金融的内涵：从广义上讲，是包括整个互联网金融在内的所有需要依靠挖掘和处理海量信息的线上金融服务。从狭义上讲，是依靠对商家和企业在网络上的历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。

大数据金融的内涵与特点金融行业的大数据分类：（1）传统的结构化数据，如各种数据库和文件信息等。（2）以社交媒体为代表的过程数据，涵盖了用户偏好、习惯、特点、发表的评论、朋友圈之间的关系等。（3）日益增长的机器设备及传感器所产生的数据，如柜面监控视频、呼叫中心语音、手机、ATM等记录的位置信息等。

大数据金融的内涵与特点大数据金融的特点：数据客观、精准匹配交易成本低、客户群体大数据及时有效、有助于控制风险

大数据金融的内涵与特点大数据金融的特点：大数据技术应用的逐步成熟金融业创新发展的必然要求提升金融服务水平提高金融机构管理效率互联网金融发展的推动

金融大数据资源及处理技术Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.第二节

一、金融大数据资源证券期货业数据银行业数据保险业数据跨行业互联网金融数据

二、金融大数据处理的关键技术数据分析技术：主要包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术，主要应用在用户信用分析、用户聚类分析、用户特征分析、产品关联分析、营销分析等方面。数据处理技术：这主要包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术。数据管理技术：要包括关系型和非关系型数据管理技术、数据融合和集成技术、数据抽取技术、数据清洗和转换技术等。数据处理技术：主要包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技术等。

大数据金融模式Bigdatafinancialmodel.第三节

一、平台金融模式平台金融模式依赖于自身交易平台上众多商户的经营活动产生的大数据，平台方可以利用这些大数据进行数据挖掘，从而为平台上的商户提供快速信用评价、授信服务。平台金融模式的优势在于，平台方掌握了商户大量的交易信息，对于商户可谓知根知底，对商户的客观了解甚至超过商户自身。

二、供应链金融模式供应链金融是一种金融服务模式，它是围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。供应链金融于19世纪在荷兰出现，到20世纪末逐渐成熟。

二、供应链金融模式京东金融自2012年开始涉足金融服务，京东做金融有其天然优势，因为京东有非常优质的上游供应商，还有下游的个人消费者，积累了非常多潜在的金融业务客户。京东是大数据供应链金融的典型代表，京东依赖自己掌握的各个类型、各个行业、各个地域的关联企业的海量交易数据，通过数据挖掘评价企业信用、资金运用状况，进而联合银行等金融机构为这些企业提供金融支持和服务。

大数据金融的发展状况与趋势Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.第四节

一、大数据金融的发展现状大数据金融面临的挑战01传统金融机构03技术决策风险02数据安全04人才方面

一、大数据金融的发展现状大数据金融寻求突破的方向：优化大数据金融机构发展规划加大关键技术研究与创新力度完善数据安全管控工作增强用户体验重视度借助开源软件推动大数据技术进步

二、大数据金融应用的重点金融机构捕捉和分析金融客户相关的海量服务信息数据；利用各种服务交付渠道的海量客户数据，开发出新的预测分析模型。客户洞察大数据可以帮助金融企业分析历史数据，寻找其中的金融创新机会市场洞察大数据可协助金融企业提高风险透明度，加强风险的控制和管理力度；帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值运营洞察

三、大数据金融的未来发展趋势（一）数据价值深入挖掘大数据营销平台（DMP）的出现数据标签是大数据金融的基本元