金融公司如何運用數據管理

Ⅰ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

Ⅱ 企業如何運用大數據戰略快速發展

今天,大數據已經成為經濟發展的「水電煤」,成為賦能經濟發展的新引擎,因此,在數字經濟環境下,實現數據資產化是各領域行業搶占市場先機最重要的著力點。

企業大數據戰略——數字化轉型

全球知名調研機構IDC此前曾對2000位跨國企業CEO做過一項調查，結果顯示到2018年，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都將把數字化轉型作為企業的戰略核心。對於傳統企業尤其是傳統的中小企業而言，數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題
。

第一步：數據集成——為您構建單一數據源

採集來自網路爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入五個數據源的數據，為客戶提供定製化數據採集。目的是根據客戶的需求，定製數據採集，構建單一數據源。

第二步：數據管理——建立一個強大的數據湖

探碼科技通過web（網頁）數據採集、和工廠設備數據採集通過這兩種數據採集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最後快速輸出數據構建數據湖。

第三步：數據應用——發揮數據價值

將數據湖中通過清洗整合的數據，根據客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的SaaS系統、可視化系統、工業APP，實現數據實體化、應用化，將數據應用到客戶的商業運營中，助力客戶實現信息化管理。

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Ⅲ 金融行業如何「把握」大數據

在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題是如何利用大數據為企業服務，通過商業智能以及高級分析應用將其價值發揮到最大。 新概念是新技術的催化劑，在大數據領域中，一些新技術包括Hadoop、MapRece都得到了更廣泛的應用，Hadoop、MapRece為通用計算與分布式架構架起了一座橋梁，而傳統的企業數據倉庫技術則遭遇了前所未有的挑戰。 數據大集中目前「數據大集中」的發展趨勢已在中國金融業獲得了廣泛的認同，一些大型的證券商和銀行已紛紛走上了這條道路。作為數據及業務應用的核心， 數據中心對於用戶的重要性就相當於心臟之於人體。目前，越來越多的金融企業已經投入到對資料中心的建設。事實上，對於眾多用戶而言，確保每周24小時持續運行已經不再是對資料中心的惟一要求了，先進的資料中心解決方案還應在靈活性、可擴展性、安全性、冗餘備份、環境控制以及業務延續性管理等方面有著更為出色的表現，而這一出色表現必須建立在「靈活、健康、高性能的綜合布線系統」的基礎之上。 不同於其他的行業的是，金融行業已經將網路系統作為其生產機器而並非是一般的辦公室運作工具，網路的暢通與可靠運行已經成為金融業正常運轉的首要條件。日益復雜的應用系統、海量的數據交換以及不斷的更新使得數據中心在其網路系統中占據及其重要的位置。安全：金融業永恆的話題信息安全是金融行業永遠的話題。如何利用信息技術的優勢加強金融機構的內部控制，提高金融監管和服務水平，防範和化解金融風險，促進金融改革和創新，從而推動我國經濟社會的發展，是當前我國金融業信息化建設面臨的重大問題。金融信息系統外應用系統相互牽連、使用對象多樣化、安全風險的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特徵構成了金融系統的突出特點。 國際金融危機以來，金融系統的風險控制和監管被提到了前所未有的高度。 史立談道：「金融行業對網路的安全性、穩定性要求很高，系統要能夠高速處理數據，還可以提供冗餘備份和容錯功能，保證系統在任何情況下都能夠正常運行，否則就會給用戶帶來巨大的損失，同時系統需要提供非常好的管理能力和靈活性，以應對復雜的應用。」 當然，大數據在金融行業一切都還處於初級階段，但是，金融企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。 大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，金融行業是不能容忍任何安全問題，一旦出現問題，必然會對企業和個人造成巨大的損失。也許當大數據真的能夠解決安全以及穩定性的問題時，大數據才能真正融入金融行業當中。

Ⅳ 金融行業如何做好數字化轉型

產業數字化已成未來產業發展大趨勢，勢在必行。中大咨詢專家認為金融行業的專數字化轉屬型應該從以下幾個方面入手：
第一，深挖潛能，實現決策管理的數據驅動。金融機構要懂得利用產業數字化數據量龐大、信息化程度高、數據管理集中化等特點，用數據驅動管理,實現快速科學決策。
第二，開拓創新，加快運營機制的敏捷重塑。金融機構IT系統要從以賬戶為中心向以用戶為中心、以場景為中心的運營模式轉變，構建一個更科學、更合理的金融運作體系。
第三，與時俱進，聚焦業務模式的智慧再造。要與時俱進，金融行業可以基於雲計算平台和全局統一客戶視圖，實現線上線下信息互通共享，打造高效融通的全渠道服務能力。
第四，多向賦能，推動生態體系的協同共建。要聯動其他產業共同發展共生，建立相互連通、相互融合、相互滲透的數字生態網路，打造金融數字化綜合性服務平台。
第五，披堅執銳，強化風險防控的科技武裝。金融行業事關經濟發展，其安全性乃重中之重。要強化金融風險防控，完善金融監管體系 ，以技術防控風險，全面提高金融業風險抵禦能力。

Ⅳ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據內分容析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

Ⅵ 金融行業有哪些領域需要運用數據分析

您好，抄我也是金融行業的襲，之前在做數據採集和分析的時候也是找了很多方法，後來是找的前嗅，他們公司自己的數據分析系統，還是很好用的，你不妨試試，他是從幾方面給我分析的：

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
希望對你有用。

Ⅶ 金融行業做數據分析的職業發展和規劃如何提高工作能力和價值

數據分析在第一年基本上都是收集，整理編輯一些金融信息，常用的軟體是專office和資料庫。屬
至於提高工作能力，前期就是努力，踏實的工作，沒有第二條快速的線路。公司收你，是要你為它做出效益，別的都是空話。
以後的發展，主要是金融分析師。不過未來的發展路線最好還是按照個人的能力偏向比較好，你擅長與人溝通相處並能領導別人，也可以轉向管理；或者你親和力強，也可以做銷售。

Ⅷ 大數據時代怎麼做好金融行業的指標管理

銀行的指標一向來很多，比如監管指標源、負債指標、效益指標、規模指標等，這些指標都是反應銀行的經營生產狀態，這些指標如果對應不同的業務部門，不同的業務人員，指標的變更、指標應用其實是很麻煩的事情，走流程就要排隊等很久，再要技術人員去調整，然後再根據業務人員的需求，去做指標的應用展示，這個過程的流轉完成，估計新的好幾輪的需求已經又開始了，周而復始，指標一直不能發揮其最大的應用價值。所以需要一款既能做指標的集中管理，又能夠快速相應指標分析的需求的工具，這里傾力推薦億信華辰的指標管理平台（EsPowerIndex)，億信華辰深耕BI領域十多年，在銀行領域的經驗也很豐富，在指標建設這塊，也比較有經驗。這款工具能對指標集中進行管理，指標體系可視化，用戶可直觀看到指標一覽表及每個指標的統計方法，數據來源，統計口徑等信息，業務人員也能夠自行維護指標體系，對於體系內的指標變更等，及時響應。同時，指標管理平台中用戶可自主建模，全程可視化界面，引導式操作，同時內置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台強大的自助分析功能，用戶能從各個維度，各種可視化方式自由查看自己關心的數據，充分發揮指標體系的最大價值。

Ⅸ 如何運用大數據進行商業銀行風險管理

商業銀行的風險管理除了對基於銀行過往的數據對未來做出預測以外，還會涉及到公司層面的問題。比如，公司以及其產品在網民中的地位如何，有哪些優點和不足，公司的競爭對手目前有什麼舉動等等。這里就涉及到對於網路進行信息的採集，進而進行輿情監測，發覺公司需要的有價值的信息和情報。
就目前來說，輿情 監測已經成為金融行業的一種十分重要的風險管理手段，因為互聯網的力量越來越不可忽視。交行等就是其中典型的代表，他們的輿情系統來自Knowlesys,是基於web2db knowlesys 的，其主要的效果是這樣的：
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類26禁止9盜用0
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報