大數據在融資

『壹』 大數據在金融領域中有哪些應用

大數據在金融領域中有哪些應用？應用很廣，定價、授信、風控領域尤其多，我這邊主要用到的分析軟體是單位的帆軟FineBI系統，應用案例隨便說兩個：
車險。其實根據車主的日常行車路線、里程、行車習慣、出險記錄、職業、年齡、性別，可以給出非常不同的定價。比如一個開中級車，每天固定路線往返幾公里通勤的熟練女白領車主，和一個開同樣車型每天在珠三角或者長三角跑生意的中年暴躁小老闆車主，假設後者出險概率是前者的3倍，那麼完全可以定3倍於前者的價格（商業部分）。對於保險公司，前者才是優質客戶，後者做了生意也是賠錢貨，不如趕到競爭對手那裡去。

貸款。現在各種小額貸款、消費貸款、供應鏈金融，都是在吃4大行懶得吃的散客市場，之所以他們懶得吃，就是怕麻煩。最麻煩的就是授信環節，對於一個沒有固定資產等擔保物的客戶，能授信多少額度是個問題。淘寶能做小微是因為商家的流水在他們手裡，白領的消費貸敢做是因為有穩定的現金流收入。但除了淘寶可以做到比較准確的模型，其他的業務都非常的粗放，基本每個領域都是根據幾條死規則來做業務。這意味著這個市場還有很大的潛力可以挖掘，比如一個小老闆，其實風險不大，他需要100w周轉，但你沒把握估算他的風險，只敢貸50w出去，就少賺了那50w的利息。

『貳』 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

經過多年的發展與積累，金融領域已具備海量數據，正在步入大數據時代的初級階段，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。隨著大數據技術的完善，大數據在金融領域發揮的作用將越來越大，在應用廣度和深度上還有很大的進步空間，金融大數據發展勢頭強勁。
金融領域具備海量數據，非常適合與大數據技術相結合，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。通過互聯網、雲計算等信息技術來處理海量數據，從而更好地了解客戶、創新服務。
目前，金融行業主要如信用卡、防欺詐、電子支付業務等，對大數據有比較大的需求。因此，隨著金融行業大數據應用的加強已經深入，前瞻產業研究院預計，到2017-2022年，金融行業大數據應用市場規模年均復合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大數據應用市場規模為497億元。
不過，金融大數據還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在信息孤島現象、外部大數據整合難度大等。相信在大數據起到更大效果時，金融大數據的推進不會太大問題，未來前景廣闊。

『叄』 大數據在金融領域有何應用

你好！大數據在當今社會任何一個領域都有很大用處，比如金融領域，這樣可以通過大數據幫助投資者投資

『肆』 馬雲做大數據怎麼賺錢

隨著大數據時代的來臨，大數據早已不再神秘。帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢說自己是大數據公司;任何一個地方政府公開有數字的PDF文檔，就敢說是政府大數據公開。以至於業界人士擔憂，某天大家再聽這個概念都麻木了，然而行業還是沒有做出多少事情。
區域數字鴻溝巨大
說起掘金大數據，一定繞不開政府數據。地方政府掌握著80%以上的數據。每隔一段時間，從中央到地方，都會發布關於大數據開放的政策。高層談新經濟，言必稱大數據。
而在執行層面，目前地方政府大多處於觀望狀態。關注政務數據領域的清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜表示，政府數據開放並沒有那麼復雜，需要有地方能真正去實踐和摸索，做一些事情，當下所有的人都在談數據開放，但做實事的不多。
韓亦舜曾建議西部一些地方政府借大數據發展的機會，率先開放數據獲得先發優勢，另外同步做好信息化補課。
6月份，筆者見到一位來北京尋求合作的西部省份地理信息測繪局局長，他長期在部委工作，前些年調到地方當部門一把手，發展大數據思路清晰，不過讓他苦惱的是，當地信息化水平不高，很多地方沒有數據，有的數據還在紙上。
他醞釀出台一個規定，以後所有的圖都不準畫在紙上，必須上網，以電子化的形式存儲。當下他最想解決的問題是信息化，先收取數據，然後通過建立地方數據中心的形式，與企業合作，做地理信息垂直領域的數據開放和挖掘。
走在前沿的貴州省，希望以發展大數據彎道超車，實現新經濟的騰飛。然而從數據開放的程度來看，當地一些職能部門，所謂的公開數據還停留在提供PDF文件階段，遠非結構化的數據，按照國際數據公開標准來說，並不能算政府數據公開。
單從數據開放來看，思路最清晰規劃更具體的，還是廣東、上海等發達地區。對於地方政府的大數據園區來說，發達地區好比「富二代」，一出生就含著金湯匙，但大部分地區還是「窮二代」，需要更大力度的數據挖掘與開放。由於各地在大數據方面存在差距，不同區域的數字鴻溝會繼續深化。
飢渴的大數據創業公司
在掘金大數據的背景下，企業早已經等不及了。早些年，部分企業通過各種交易手段，獲得政府數據。在數據開放的背景下，部分企業還在依託不規范交易，已經有政府部門被巡視組查出了因數據交易衍生腐敗。
一部分企業希望參與政府數據公開進程，幫助政府做數據公開。比如數據堂公司與貴陽市政府共建數據生態城市。還有一批公司，則是急速擴張，跟各地政府成立相關的合資公司。
當然，還有轉型大數據二次創業的公司。在貴陽數博會上，筆者見到很多大數據公司，就是以前賣電腦和軟體開發的IT公司，轉型做大數據，業務范圍無所不在，包括智慧城市、軟體開發、智慧農業、醫療等。
除上述歸類外，企業為了獲取政府數據，採取各種「曲線救國」的招式。前不久，筆者熟悉的一家南方大數據創業公司，為了獲取某西部城市政府部門數據，報名參加當地的創業大賽，希望通過得獎，引起當地政府重視，達成數據合作。
這家公司的CEO在參賽間隙，拖著行李箱與當地國企聯絡，希望能夠以合資的形式成立公司，共同挖掘當地數據。
這位CEO還通過各種方式，找到該市分管大數據的負責人，希望能夠談成合作。他勾畫的藍圖很美好：獲取一個城市的數據，做成樣板，然後在全國復制，迅速從0到1成為該行業的「寡頭」企業。
不過，目前還沒有關於這家公司取得實質進展的消息，但這家公司尋求政府大數據開放的決心和路徑，頗具有典型性。
政府資源導向，仍是目前很多數據公司努力的方向。很多大數據公司在融資過程中，強調一定要有國有資本進入，而且堅決遠離境外資本。
從2015年國內最大的幾筆大數據創業公司的融資情況來看，幾乎都有國有資本進入，即便只佔很小的比重。在某大數據公司融資發布會上，筆者隨機問了幾家投資機構選擇投資這家公司的原因，答案驚人一致：有政府數據資源。
而在一些專家和專業投資人看來，從價值投資的角度，一是真正有技術優勢的公司，二是有自己數據源的公司。依託政府資源的公司，從長遠來說，並沒有太大的投資價值。
樂觀者認為，政府數據開放最終會走向規范化，有科技含量的公司最終會在泡沫破滅後存活下來。
BAT能否領軍?
BAT中的某一家，會成為全球最大的數據公司么?
在專業人士看來，媒體喜歡造概念，這個說法很不專業。因為數據就像石油一樣，每個地理區間都有，誰儲存了多少，很難量化和比較。
馬化騰和張小龍都說，他們很焦慮，因為用戶花在微信上的時間太多了。不過馬化騰又說，微信公眾號是騰訊前三年最偉大的發明，因為可以把人留在微信上，大家就離不開了。
BAT三家公司一方面通過自身的數據，做出反映數字中國的圖譜，甚至把脈經濟走向;另外也在建立自身的數據生態體系;以網路為代表，則認為大數據的最終應用是人工智慧。
京東CTO張晨告訴筆者，因為京東有自己的物流體系，其電商數據包括詳細的消費者畫像。張晨說，如果通過電商大數據分析，提高精準服務水平，能提高銷售一個百分點，對京東來說都是很大的大數據價值變現。
互聯網企業的數據，在整個大數據生態中，能夠起到多大作用，各方都在摸索。很多人認為，互聯網企業的數據價值被高估了。
比如韓亦舜認為，相對實體經濟來說，互聯網企業的數據，更多是第三產業，是對消費者端的，相對整個實體經濟，比如說製造業體系產生的數據，互聯網數據並不算多。
「互聯網只是個工具。」國家統計局一位原副局長在一次數據研討會上直言。他認為，互聯網是傳遞現代數據的工具，不能唱得比實體經濟還高。
至於BAT如何從大數據掘金，筆者聊了很多業內人，聽得都不太明白，仍不得解。一家企業CEO表示，現在大家的思路其實都不清晰。
6月份，馬雲在一次活動上說，阿里是一家大數據公司，不過我們也不知道怎麼用數據掙錢。

『伍』 今後大數據技術將在企業融資行為中怎樣發展

knowlesys輿情認為：

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據在融資行為中發展？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢

『陸』 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用

有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息版的技術，強調權快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。

『柒』 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個版金融行業。預計權未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。

『捌』 大數據，給金融帶來了哪些改變

1、質的指標重於量的指標。2、發展直接融資不是取代間接融資，兩者的關系是相互版促進。權3、直接融資與間接融資的緊密聯系。4、直接融資與間接融資是可以相互轉換的。5、直接融資的發展必然體現在整個社會信用格局的變化上。6、直接融資的發展必將要求相應機構的發展，由此引起整個金融體系的變化。7、直接融資的發展快慢應取決於企業成為真正主體的進程。
根據國際經驗與中國改革進程實際，
國已確定大力發展資本市場、逐步提高直接融資比重的金融發展戰略。為解決已經存在的問題和應對未來可能出現的問題，對直接融資發展的目標和影響進行理論分析，無疑具有重要意義。

『玖』 大數據模式 中小微企業融資有哪些

1、大數據模式，應該就有大量群體資源，大量項目數據，大量投資機構數據
2、中小微企業明顯資質要求不能太高，就要求融資方式多樣化，不然銀行早就服務了

3、融資是個技術活，一定要找對專業投資方。
4、找對行業投資人，不僅找到資金，專業服務外還有資源匹配
5、以節能環保行業為例子；
國內之前 一直沒有專業投融機構；
但是叫 環投什麼匯 平台的出現就是典型例子
專業投資機構集中化，資金多樣化明顯提升，銀行、保理、融資租賃、PPP、BOT、小貸、互聯網金融服務層出不窮。金融機構提供專業解決方案同時，還提供其它合作方的技術輸出資源。
總之，大數據模式，就是提高准確度，整合資源實現1+1大於2 的效果
希望採納