互联网金融算法应用

1. 数据挖掘方向前途怎么样

数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色）。
A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)
B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）
C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）
现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。
应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。
职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

2. 区块连是什么

P2P现在非常流行，而说到P2P就不得不提到比特币。而关于比特币，它就有一个重要的概念，就是区块链。

一、区块链是什么

区块链其实就相当于一个去中介化的数据库，是由一串数据块组成的。它的每一个数据块当中都包含了一次比特币网络交易的信息，而这些都是用于验证其信息的有效性和生成下一个区块的。

狭义的来讲，区块链是就是一种按照时间顺序来将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

而从广义来讲，区块链其实是一种分布式基础架构与计算方式，它是用于保证数据传输和访问的安全的。

二、区块链的基础架构

区块链是由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层这六个基础架构组成的。

三、区块链的用途

区块链主要是用于解决交易的信任和安全问题。

3. 金融科技运用在金融机构的哪个部门

你好，来金融科技当前比较自火热的大数据分析，以及量化模型等主要运用在金融机构的投资研究、行业研究、市场分析等部门。采用一些模型会帮助投资分析师更好的做出决策，但是模型不是万能的，有时模型也会出错，这时候就考研基金经理的个人能力能不能发现这个错误，如果发现，那么其他人没发现将赚很多，否则也会亏很多。

4. 互联网财务金融,会成为互联网经济下一个风口吗

8.3亿，这是截至2016年底，中国移动互联网活跃用户的总量数字，位居全球第一;

22万亿人民币，这是2016年中国电子商务市场交易总量，全球领先;

77%，这是2017年中国移动电子支付的普及率，远超其他任何国家。

上个月的2017年双11购物节，全网总销售额突破2500亿元，移动端销售占比超过91%。

几个简短而铿锵有力的数字，展示了一个无可争议的事实：中国已经是一个建立在移动互联网基础上的信息社会，电子商务、移动支付和网络金融已经深深渗透到了主流社会群体的日常生活。当今的时代，一切传统的事物都在拥抱移动互联网，搭上信息高速互联的快车道。互联网经济的影响力超过了曾经最疯狂的想象，而这种影响力仍将在未来多年保持高速增长。

在这样的背景下，互联网财务管理服务市场迅速崛起，如今已成燎原之势。

1、财务管理：从传统到移动互联的跨越

这些天，知乎有一个话题在讨论卡牛信用管家如何帮助客户管理信用卡、贷款和信用数据。话题下的答主都表达了相似的观点，认为卡牛会成为未来普通消费者管理自身信用的一个中枢级应用，并在金融机构与广大客户之间架起一座高效率沟通的桥梁。

中国移动互联网产业的崛起，给卡牛这样的个人财务管理应用创造了庞大的市场机遇。随手科技推出卡牛管家不过数年，它已成为上亿用户的必备应用。过去，我们面对钱包里五花八门的储蓄卡、信用卡往往头痛不已，记不住余额、还款日之类的状况时有发生;如今，卡牛不仅彻底解决了银行卡管理的难题，更能进一步帮助客户申请信用卡、获取贷款，深度参与到人们的金融活动之中。互联网对个人财务管理的颠覆效应，由此可见一斑。

作为随手科技的拳头产品之一，卡牛信用管家也是随手科技构建互联网时代用户财务管理体系一个重要环节。在市场摸爬滚打数年之后，随手科技率先提出了财务金融这一全新理念，意图在个人财务管理市场掀起一场互联网革命。

2、财务金融：给金钱注入活力

什么是财务金融?一个简单的例子就能一目了然。

收入不错，存款不少，看到新出的手机、包包流口水，毫不犹豫下单买买买，余额不够信用卡来凑……月底想看看收支状况，结果研究半天都搞不清楚，只知道钱包瘪下去许多。这就是大多数人日常对待个人财务活动的状态。

收入不错，存款不少;在随手记等应用的帮助下坚持电子记账，对自己的收支状况、存款和负债清清楚楚，对未来的现金流变化心中有数;任何大笔支出都要匹配应用中创建的个人计划，保证财务状况健康有序;闲置资金充分利用，利用随手记、卡牛寻找最合适的低风险高收益投资方式，多种渠道分散投入，获得工资外资本收入……以上，就是财务金融理念的具体表现。

相比传统的财务管理，互联网财务金融服务有着非常明显的优势：

第一，低成本。互联网财务金融服务通常以免费应用的形式推出，可以获得非常庞大的用户体量，大大降低每位用户的平均管理成本，因此能够为客户提供免费或价格非常低廉的专业级服务。例如，率先提出互联网财务金融概念的随手科技，旗下的随手记等应用如今已有亿级的用户规模，而其提供的主要服务均为免费使用。

第二，数据来源更可靠。如今人们的财务生活高度依赖互联网、全面实现电子化处理，意味着财务金融所需要的基础数据可以非常容易地通过移动应用来集中获取和管理，省去了手工记账的繁复，极大提升了数据的可靠性。比如随手科技的卡牛应用就可以统一管理用户全部的银行卡相关信息，不漏掉任何一笔账单、消费。在全面、可靠的数据帮助下，互联网财务金融服务就有了坚实的服务基础。

第三，管理服务更加专业。在详实的数据帮助下，互联网财务金融应用就可以依托大数据、人工智能等先进技术，为每一位用户提供高度专业化的财务管理方案。传统的理财管家依赖的是个人的知识和经验，而互联网财务金融服务依托的是数以亿计用户汇集的庞大数据库，在高水平的计算平台帮助下分析出不同状态下用户的最佳财务策略，其专业性、有效程度远超一般的理财方案。

第四，服务范围非常全面。财务金融理念的核心是挖掘金钱的价值，这就需要对每一分收入都“斤斤计较”。基于自动化平台的互联网财务金融服务能够全面考虑用户财务生活的方方面面，从简单的收支分析到高级别的投资方案都能兼顾。例如，用户使用随手记应用就能一站式处理自己所有的金钱来往活动，简单操作即可评估不同投资计划、支出计划的未来收益和风险，并获得最适合自己的专业意见。

第五，明显降低财务风险。在大量数据和成熟算法的帮助下，互联网财务金融服务在给出管理方案和意见时，能够最大程度减少用户的财务风险。平台可以自动辨识高风险的投资和支出选择，减少这类活动在整个方案中的占比，同时在已有活动出现危险信号时立即给出反馈，使用户可以及时调整、避免损失。

第六，充分保护个人隐私。在一系列先进技术的帮助下，互联网财务金融服务能够最大程度保护客户隐私，避免敏感信息泄露。由于关键环节都不会经过人手处理，而是由复杂加密的机器算法保护，用户无需担心自己的财务信息被外人获知。随手科技的几款应用已经有上亿用户，却从未发生任何隐私安全事故。

对于大众来说，互联网财务金融服务相当于定制化、个性化、私密化的贴身高水平金融管家。据分析，一个年收入50万元的典型中产家庭，仅仅通过转向随手记这样的财务金融服务，就能将资金的平均收益率提升至少两个百分点，同时大幅降低家庭的财务风险。

4、财务金融服务将成为互联网经济下一个风口

随着社会经济不断发展，需求高水平财务金融服务的用户、家庭数量也在飞速增长。据第三方机构调研显示，未来中国的消费级财务管理市场的潜在规模可达万亿元的水平。

2017年是互联网财务金融服务市场的启动元年。如今，这一市场已经有了可观的用户基础和重量级的投资支持，接下来只需要唤起广大消费者的财务管理意识，让财务金融的理念深入人心，整个市场很快就会迎来爆发期，前景不可限量。而在市场未来的竞争中，能够占据主导地位的玩家必然是已经占据先机、掌握大量用户资源的企业。可以预料，财务金融这个风口，未来会诞生国内IT产业的新一家巨头。谁将成为这场角逐的胜利者，我们拭目以待。

5. 求区块链学习资料

<入门认知篇>(文末附有下载链接)

《新经济蓝图及导读》

出版时间：2016 年

推荐语：本书主要面向程序员。结合API编程告诉你加密货币的原理、使用方法，以及如何开发与之相关的软件，对于非程序员读者们，本书前几章作为对比特币的深入介绍依然适用。书籍下载

6. 如何将数据挖掘技术应用与互联网金融

互联网金融，目前需要算法的是主要是风控模型。能查到的有IPC、FICO、WeCash之类的。
当然你可以版自己拿一些权模型比如”逻辑回归“来实现对用户打分卡及细分，计算贷款利率、期限、额度。数据挖掘嘛，首先是要定位一个商业问题，然后再评估该问题在进度、资源、数据等各个约束下的可行性，往往还是分析思路是关键。数据挖掘和互联网金融相结合需要软件作为桥梁，目前好一些的软件公司有高达软件，百会，用友，金蝶等

7. 金融大数据应用面临哪些风险

1.金融科技巨头可能产生数据垄断
一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
2.存在数据孤岛现象，数据融合困难
政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。
3.数据安全和个人隐私保护难度升级
目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。