
大数据来了,金融应该有所改变
当互联网已贯通国际、信息已全球同步、数据已足够丰富,谁能识别与归类数据、谁能准确的处理与运用数据,谁就能率先转型,抢占新的经济增长点,而金融作为经济增长的命脉,若想在大数据鏖战中立稳脚跟,则必须用大数据扼住金融咽喉。
国际间大数据战略规划博弈
大数据重要性已经与能源资产比肩,纵览国际间大数据大统筹、大布局,可以看出,大数据不再是商家把玩的游戏,而是业已上升为国家战略规划高度:
美国奥巴马政府于2012年3月宣布《大数据研究与开发计划》,事实上,lending club能成为全球最大的P2P机构,很大程度是受了美国大数据征信影响;
同年5月,联合国脉动计划发布《大数据开发:机遇与挑战》,呼吁发展中国家布局大数据发展战略,以期扭转其在激烈的国际竞争不利地位。
2014年10月,欧盟宣布斥资20亿欧元进军大数据产业,欲建立自己组织的大数据库,数据来源从赖美国向欧盟自给自足再到全球共享过渡。
2015年9月6日,继奥巴马政府斥资两亿元发展大数据后,中国国务院正式发布大数据发展纲要,加快政府数据共享,推动政企资源整合进程。
中美大数据发展战略相通点
1、政府带头,适度公开数据、整合资源,做真正的“一站式大数据平台”!
美国政府于2009年上线Data.gov网站,按原始、地理数据和数据工具三个门类开放数据,截止目前,Data.gov共开放数据源共计164264个,涵盖了农业、商业、气象、消费、生态、能源、金融、医疗、当地政府、制造业、海洋、公共安全、科技等大约100个门类。而国务院下发的大数据纲要中明确指出要建立依托政府数据统一共享交换平台,可见政府在大数据充当着顶梁柱的角色。
2、推动产业创新发展,培育新兴业态,构建完整的产业生态链
伴随着大数据应允,必然兴起许多以大数据为主的新兴产业,可以说这个时代既是互联网+时代,又是大数据+时代。从纲要可以看出,国家力推大数据产品、行业大数据创新、农业大数据运用、大众就业万众创新大数据指引。中美大数据构建历程可谓如出一辙:先是培养数据骨干企业,以其为中心点,以点带线,以线铺面,而后促进大数据技术分析、运用多元化,再次就是大力推进应用和数据源两个领域的企业成长。
大数据改变了金融的什么?
1、使得传统的抵押贷款模式转向信用贷款模式
2、传统的线下审核走向线上审核,效率大幅提升
3、随着媒体、电商、实体企业等各个行业蜂拥而至,数据不在孤岛,消除界限,促进行业间数据跨界整合
4、平台金融模式与供应链金融模式将成为未来互金行业王牌企业。(平台金融:依据自有的优势,在自有的用户群体中开展,适用BAT360等巨头企业;供应链金融,围绕核心企业,将金融服务提供给链条上下游企业。
大数据时代金融企业该怎么做?
1、紧跟政府步伐,将大数据作为未来发展的战略规划。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,将成为新的获客、留客源泉。
2、设立大数据相关部门,统筹并推进自有信息的采集、整理和应用。
3、积极引进大数据人才。广泛引进大数据人才,按照各自思维方式不同,多维度交叉式分析数据。
4、做好数据准确采集与运用。
5、做好数据安全保护。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22