京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09