京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08