大数据“嫁接”金融业 会发生什么？
“随着大数据技术的进一步发展，可预见会激发更多的金融创新出现，反过来我们也相信，金融创新对大数据技术也有更多的要求。”日前，“第六届（2014秋季）中国量化投资国际峰会”在深圳举办。500余位海内外经济学家以及来自国内证券、基金、私募、信托、银行、保险界的专业人士、高校专家学者出席会议，并围绕大数据在金融行业的运用展开了重点讨论。
专家认为，近两年，大数据、云计算以及互联网金融等成为社会热点。这些底层技术以移动互联的用户体验呈现出来，不仅通过互联网产品改变了人们的衣食住行，更改变着金融业本身。
金融大数据产业链正在形成
近几年，大数据与金融的“嫁接”催生了不少金融创新。信用卡自动授信是典型的大数据银行金融。而机器人投资是大数据证券金融的代表形式。股票价格波动受各种因素影响，传统的投资方式一般人工收集信息，手动交易，机器人投资则可以建立多因素模型，自动选择股票或寻找交易时机，在适当的风控模型下建立机器人投资云交易模式。
“传统的审批成本是非常高的，需要上门考察写尽调报告。阿里小贷服务了上百万商家，应该说绝大多数是没有上门考察的，阿里掌握了海量的客户交易信息和数据信息，通过大数据进行考察，光这一项就节省了大量成本。”人人聚财创始合伙人兼CEO许建文说。
“证券行业应用大数据才刚刚起步，银行比我们走得快、走在前，现在几乎每个银行都有大数据中心。”中国银河证券股份有限公司网上交易中心主任王锦炎透露，目前证券公司都很重视建设数据中心，“我们本身是服务客户的，如果能收集客户行为、交易习惯，以及投资哪一类股票、投资回报率等基本信息，对其进行分析后，可以有针对性地提供一些资讯信息以及差异化的服务。”
“金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同，这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链。”专家认为，这样的产业链正在形成。
在大数据变革金融业的同时，也对金融大数据产业链上的相关企业提出了更多要求。国泰安技术研发中心副总经理杨波认为，对数据公司来说，大数据技术的出现会极大增加数据的
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程，涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景，是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块，涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类，是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代，原始数据本身不具备业务价值，只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读，才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中，箱线图（Box Plot）是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中，绝大多数业务数据都带有时间维度属性，例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主，例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中，我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异，例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中，留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域，所有转化、成交、复购行为的底层逻辑，都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具，具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势，能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中，正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
