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
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25