1. 金融机构有哪些信息化，大数据需求
数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。
2. 大数据如何助力金融机构搭建风控模型
"MobTech是一家大数据智能科技公司，为金融机构提供不同场景下的解决方案。拿小额专贷款的案例来看，他属们的一站式风控建模大数据平台，提供数据匹配，特征筛选，模型迭代，自定义模型开发功能，模型管理部署，自动化模型上线API输出等产品服务；提供针对小额借贷，消费金融、车贷等场景的成熟特征，可定制化各类场景衍生特征；覆盖90%android设备。
可在云端轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，也可通过私有化部署，加强数据的安全性。
3. 大数据对金融企业有什么帮助
善林金融指出，大数据金融有着传统金融难以比拟的优势，企业通过自己的征版信系统，实现信用管权理的创新，有效降低坏账率，扩大服务范围，增加对小微企业的融资比例，降低了运营成本和服务成本，可以实现规模经济。大数据还能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。另外，大数据金融扩展了企业的海量数据，让企业更贴近消费者，了解消费者的真正需求，进一步增加客户黏性。
4. 金融机构银行大数据的应用有哪些
目前来说，我看的三块：一是风控，二是精准营销，三是通过用户行为分析，去用于运营分析和产品改进。我们神策数据主要针对第三个方面。
5. 请举例金融机构银行大数据的应用有哪些
1、精准营销： 互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息内，继而构建容用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制： 应用大数据技术，可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力。
6. 怎么通过大数据提升金融机构营销效率
行业内的金融数据解决方案供应商MobTech，通过自有庞大数据结合金融机构一方数据得出用版户属性和App行为倾权向，并通过机器学习算法和机器学习模型做出评估，在营销前判别客户意向，改善营销规划。例如，高价值用户(80-100分)电话&短信交替触达；高价值沉默(60~79分)精准广告推荐高质量产品；低价值活跃用户(30~59分)优惠促销活动大力找回；低价值沉默用户(30分以下)暂时不做营销投入。
7. 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控
金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。
8. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
金融业的涵盖非常之广，主要包括三大类：银行类、投资类和保险类。具体则很多：商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等。而且随着时代和技术发展，还出现了各类新型金融机构，比如：消费贷、P2P等等。
其次，金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。在本回答中不纠缠于大数据和数据的区别。比如世界上最大的金融数据公司Bloomberg，看起来它提供的金融数据服务在深度上并不复杂，而且其成立时间远早于大数据这个词汇出现的时间，但是你很难说，Bloomberg不是一个金融大数据公司。
越来越多的互联网公司甚至是传统行业的公司，变为产品导向性，一两款产品的走势就能决定公司的整体趋势乃至股价的走势
9. 大数据怎样影响着金融业
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。