互聯網金融演算法應用

1. 數據挖掘方向前途怎麼樣

數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，（注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色）。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)
B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）
C：數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）
現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。
應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。
當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

2. 區塊連是什麼

P2P現在非常流行，而說到P2P就不得不提到比特幣。而關於比特幣，它就有一個重要的概念，就是區塊鏈。

一、區塊鏈是什麼

區塊鏈其實就相當於一個去中介化的資料庫，是由一串數據塊組成的。它的每一個數據塊當中都包含了一次比特幣網路交易的信息，而這些都是用於驗證其信息的有效性和生成下一個區塊的。

狹義的來講，區塊鏈是就是一種按照時間順序來將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，並以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。

而從廣義來講，區塊鏈其實是一種分布式基礎架構與計算方式，它是用於保證數據傳輸和訪問的安全的。

二、區塊鏈的基礎架構

區塊鏈是由數據層、網路層、共識層、激勵層、合約層和應用層這六個基礎架構組成的。

三、區塊鏈的用途

區塊鏈主要是用於解決交易的信任和安全問題。

3. 金融科技運用在金融機構的哪個部門

你好，來金融科技當前比較自火熱的大數據分析，以及量化模型等主要運用在金融機構的投資研究、行業研究、市場分析等部門。採用一些模型會幫助投資分析師更好的做出決策，但是模型不是萬能的，有時模型也會出錯，這時候就考研基金經理的個人能力能不能發現這個錯誤，如果發現，那麼其他人沒發現將賺很多，否則也會虧很多。

4. 互聯網財務金融,會成為互聯網經濟下一個風口嗎

8.3億，這是截至2016年底，中國移動互聯網活躍用戶的總量數字，位居全球第一;

22萬億人民幣，這是2016年中國電子商務市場交易總量，全球領先;

77%，這是2017年中國移動電子支付的普及率，遠超其他任何國家。

上個月的2017年雙11購物節，全網總銷售額突破2500億元，移動端銷售佔比超過91%。

幾個簡短而鏗鏘有力的數字，展示了一個無可爭議的事實：中國已經是一個建立在移動互聯網基礎上的信息社會，電子商務、移動支付和網路金融已經深深滲透到了主流社會群體的日常生活。當今的時代，一切傳統的事物都在擁抱移動互聯網，搭上信息高速互聯的快車道。互聯網經濟的影響力超過了曾經最瘋狂的想像，而這種影響力仍將在未來多年保持高速增長。

在這樣的背景下，互聯網財務管理服務市場迅速崛起，如今已成燎原之勢。

1、財務管理：從傳統到移動互聯的跨越

這些天，知乎有一個話題在討論卡牛信用管家如何幫助客戶管理信用卡、貸款和信用數據。話題下的答主都表達了相似的觀點，認為卡牛會成為未來普通消費者管理自身信用的一個中樞級應用，並在金融機構與廣大客戶之間架起一座高效率溝通的橋梁。

中國移動互聯網產業的崛起，給卡牛這樣的個人財務管理應用創造了龐大的市場機遇。隨手科技推出卡牛管家不過數年，它已成為上億用戶的必備應用。過去，我們面對錢包里五花八門的儲蓄卡、信用卡往往頭痛不已，記不住余額、還款日之類的狀況時有發生;如今，卡牛不僅徹底解決了銀行卡管理的難題，更能進一步幫助客戶申請信用卡、獲取貸款，深度參與到人們的金融活動之中。互聯網對個人財務管理的顛覆效應，由此可見一斑。

作為隨手科技的拳頭產品之一，卡牛信用管家也是隨手科技構建互聯網時代用戶財務管理體系一個重要環節。在市場摸爬滾打數年之後，隨手科技率先提出了財務金融這一全新理念，意圖在個人財務管理市場掀起一場互聯網革命。

2、財務金融：給金錢注入活力

什麼是財務金融?一個簡單的例子就能一目瞭然。

收入不錯，存款不少，看到新出的手機、包包流口水，毫不猶豫下單買買買，余額不夠信用卡來湊……月底想看看收支狀況，結果研究半天都搞不清楚，只知道錢包癟下去許多。這就是大多數人日常對待個人財務活動的狀態。

收入不錯，存款不少;在隨手記等應用的幫助下堅持電子記賬，對自己的收支狀況、存款和負債清清楚楚，對未來的現金流變化心中有數;任何大筆支出都要匹配應用中創建的個人計劃，保證財務狀況健康有序;閑置資金充分利用，利用隨手記、卡牛尋找最合適的低風險高收益投資方式，多種渠道分散投入，獲得工資外資本收入……以上，就是財務金融理念的具體表現。

相比傳統的財務管理，互聯網財務金融服務有著非常明顯的優勢：

第一，低成本。互聯網財務金融服務通常以免費應用的形式推出，可以獲得非常龐大的用戶體量，大大降低每位用戶的平均管理成本，因此能夠為客戶提供免費或價格非常低廉的專業級服務。例如，率先提出互聯網財務金融概念的隨手科技，旗下的隨手記等應用如今已有億級的用戶規模，而其提供的主要服務均為免費使用。

第二，數據來源更可靠。如今人們的財務生活高度依賴互聯網、全面實現電子化處理，意味著財務金融所需要的基礎數據可以非常容易地通過移動應用來集中獲取和管理，省去了手工記賬的繁復，極大提升了數據的可靠性。比如隨手科技的卡牛應用就可以統一管理用戶全部的銀行卡相關信息，不漏掉任何一筆賬單、消費。在全面、可靠的數據幫助下，互聯網財務金融服務就有了堅實的服務基礎。

第三，管理服務更加專業。在詳實的數據幫助下，互聯網財務金融應用就可以依託大數據、人工智慧等先進技術，為每一位用戶提供高度專業化的財務管理方案。傳統的理財管家依賴的是個人的知識和經驗，而互聯網財務金融服務依託的是數以億計用戶匯集的龐大資料庫，在高水平的計算平台幫助下分析出不同狀態下用戶的最佳財務策略，其專業性、有效程度遠超一般的理財方案。

第四，服務范圍非常全面。財務金融理念的核心是挖掘金錢的價值，這就需要對每一分收入都「斤斤計較」。基於自動化平台的互聯網財務金融服務能夠全面考慮用戶財務生活的方方面面，從簡單的收支分析到高級別的投資方案都能兼顧。例如，用戶使用隨手記應用就能一站式處理自己所有的金錢來往活動，簡單操作即可評估不同投資計劃、支出計劃的未來收益和風險，並獲得最適合自己的專業意見。

第五，明顯降低財務風險。在大量數據和成熟演算法的幫助下，互聯網財務金融服務在給出管理方案和意見時，能夠最大程度減少用戶的財務風險。平台可以自動辨識高風險的投資和支出選擇，減少這類活動在整個方案中的佔比，同時在已有活動出現危險信號時立即給出反饋，使用戶可以及時調整、避免損失。

第六，充分保護個人隱私。在一系列先進技術的幫助下，互聯網財務金融服務能夠最大程度保護客戶隱私，避免敏感信息泄露。由於關鍵環節都不會經過人手處理，而是由復雜加密的機器演算法保護，用戶無需擔心自己的財務信息被外人獲知。隨手科技的幾款應用已經有上億用戶，卻從未發生任何隱私安全事故。

對於大眾來說，互聯網財務金融服務相當於定製化、個性化、私密化的貼身高水平金融管家。據分析，一個年收入50萬元的典型中產家庭，僅僅通過轉向隨手記這樣的財務金融服務，就能將資金的平均收益率提升至少兩個百分點，同時大幅降低家庭的財務風險。

4、財務金融服務將成為互聯網經濟下一個風口

隨著社會經濟不斷發展，需求高水平財務金融服務的用戶、家庭數量也在飛速增長。據第三方機構調研顯示，未來中國的消費級財務管理市場的潛在規模可達萬億元的水平。

2017年是互聯網財務金融服務市場的啟動元年。如今，這一市場已經有了可觀的用戶基礎和重量級的投資支持，接下來只需要喚起廣大消費者的財務管理意識，讓財務金融的理念深入人心，整個市場很快就會迎來爆發期，前景不可限量。而在市場未來的競爭中，能夠占據主導地位的玩家必然是已經占據先機、掌握大量用戶資源的企業。可以預料，財務金融這個風口，未來會誕生國內IT產業的新一家巨頭。誰將成為這場角逐的勝利者，我們拭目以待。

5. 求區塊鏈學習資料

<入門認知篇>(文末附有下載鏈接)

《新經濟藍圖及導讀》

出版時間：2016 年

推薦語：本書主要面向程序員。結合API編程告訴你加密貨幣的原理、使用方法，以及如何開發與之相關的軟體，對於非程序員讀者們，本書前幾章作為對比特幣的深入介紹依然適用。書籍下載

6. 如何將數據挖掘技術應用與互聯網金融

互聯網金融，目前需要演算法的是主要是風控模型。能查到的有IPC、FICO、WeCash之類的。
當然你可以版自己拿一些權模型比如」邏輯回歸「來實現對用戶打分卡及細分，計算貸款利率、期限、額度。數據挖掘嘛，首先是要定位一個商業問題，然後再評估該問題在進度、資源、數據等各個約束下的可行性，往往還是分析思路是關鍵。數據挖掘和互聯網金融相結合需要軟體作為橋梁，目前好一些的軟體公司有高達軟體，百會，用友，金蝶等

7. 金融大數據應用面臨哪些風險

1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。