【大數(shù)據(jù)方法在金融行業(yè)的應(yīng)用分析6500字（論文）】

大數(shù)據(jù)方法在金融行業(yè)的應(yīng)用研究目錄TOC\o"1-2"\h\u23913一、問題提出的背景 21217二、問題提出的現(xiàn)實(shí)意義 219051大數(shù)據(jù)概述 218663一、網(wǎng)上預(yù)約 419686二、電子病歷 414579三、醫(yī)學(xué)影像 4228181.3.3教育方面 497931.3.4金融方面 4260652.1.1客戶管理 5252222.1.2營銷管理 527048一、實(shí)時(shí)營銷 53634二、交叉營銷 67609三、客戶生命周期管理 6140482.1.3風(fēng)險(xiǎn)管理 657952.2.1客戶分析 711880一、客戶細(xì)分 722498二、客戶關(guān)聯(lián)銷售 718622.2.2欺詐行為分析 715122一、醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐 718804二、車險(xiǎn)欺詐 845842.3證券行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 8191853.1信息安全風(fēng)險(xiǎn) 9248583.2數(shù)據(jù)分析風(fēng)險(xiǎn) 9摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，在這一背景下，金融行業(yè)的發(fā)展勢頭良好，大數(shù)據(jù)為金融行業(yè)注入新的活力（如數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能），實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)與金融業(yè)務(wù)的結(jié)合。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中也面臨著一些問題，比如安全隱患，人才不足，基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善等，這些問題嚴(yán)重影響著大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的發(fā)展應(yīng)用。因此，金融行業(yè)應(yīng)當(dāng)重視這些問題，通過提高技術(shù)，引進(jìn)人才，加大資金投入，從而保證大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效促進(jìn)金融行業(yè)的發(fā)展。本文通過介紹大數(shù)據(jù)方法，分析在大數(shù)據(jù)方法的時(shí)代背景下，利用相關(guān)信息資料，結(jié)合過去和當(dāng)代大數(shù)據(jù)的發(fā)展變化，以及金融行業(yè)的演變過程，研究未來金融行業(yè)的發(fā)展趨勢，并給出建議和解決方法。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)金融行業(yè)保險(xiǎn)證券銀行引言（緒論）一、問題提出的背景正如互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，大數(shù)據(jù)是金融行業(yè)中最流行的詞匯之一，開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及對世界認(rèn)知的方式，成為探索新新時(shí)代的源泉。由于人力很難將龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類，運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法可以對雜亂的信息進(jìn)行清洗、梳理、總結(jié)并形成規(guī)律。在這個(gè)數(shù)據(jù)信息時(shí)代，各行各業(yè)都在不停地探索如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決問題，完善運(yùn)營體制。二、問題提出的現(xiàn)實(shí)意義金融服務(wù)行業(yè)是大數(shù)據(jù)信息技術(shù)進(jìn)行投資的先行者，也可能是全球市場經(jīng)濟(jì)中數(shù)據(jù)最密集的部門，目前我國已有不少金融行業(yè)開始實(shí)行通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)來推動(dòng)社會企業(yè)文化發(fā)展，技術(shù)變革，大數(shù)據(jù)的理念漸漸融入人心。在保持自身優(yōu)勢不變的同時(shí)，通過內(nèi)部傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與外部信息的有效整合，金融行業(yè)的內(nèi)部管理，產(chǎn)品制造與服務(wù)，風(fēng)險(xiǎn)管理等諸多方面得到極大地改善。1大數(shù)據(jù)概述1.1大數(shù)據(jù)的含義大數(shù)據(jù)（BigData）一詞我們聽著簡單又復(fù)雜，對于它的概念我們并沒有統(tǒng)一的規(guī)定，最早由英國數(shù)據(jù)科學(xué)家維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中提出，大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析方法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采取所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理REF_Ref24382\n\h[1]。我們可以將其理解為一類海量數(shù)據(jù)的集合REF_Ref24976\n\h[2]。一切皆可“量化”，一般來說，大數(shù)據(jù)是指龐大、快速、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)方法很難或者不可能進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)的采集，分析和應(yīng)用三個(gè)階段，大數(shù)據(jù)的大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)工具的獲取、分析、轉(zhuǎn)化、存儲的能力REF_Ref24976\n\h[4]。簡單舉例來說，我們一般常常使用Excel來處理數(shù)據(jù)，但是面臨大數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel是無法獨(dú)立完成這項(xiàng)工作的。1.2大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)的特征是一個(gè)不斷深化、具體化的過程，在早期我們研究主要采用4V進(jìn)行管理定義，分別是：Volume：巨量的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息。Variety：數(shù)據(jù)的多樣性。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，比如：電子郵件，股票行情交易記錄數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)交易等等.Value：數(shù)據(jù)的價(jià)值性。在實(shí)際操作過程中，可以使用的數(shù)據(jù)量是海量的，但是并不是所有的數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的，很多的價(jià)值比例在10%以下，這是我們最需要解決的問題，通過合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，用低成本來創(chuàng)造高價(jià)值。Velocity：獲得數(shù)據(jù)的速度。數(shù)據(jù)增長速度，處理速度很快，時(shí)效性的要求也很高，比如交通監(jiān)控要求對一段時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，處理，并快速計(jì)算出結(jié)果，這樣才能交通擁堵等，這跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘有顯著的區(qū)別.隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，現(xiàn)在主要采用5V方式定義.Veracity：數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的真實(shí)性，準(zhǔn)確性和可信賴度，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，質(zhì)量提高了，會間接地提高其他的4V水平.1.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在我們身邊隨處可見，小到我們衣食住行，大到我們看不見摸不著的科技之中，涉及社會生活的各行各業(yè)，比如餐飲，醫(yī)療，教育，金融，能源等等，大數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)模每年呈遞增的趨勢，預(yù)計(jì)到2020年底將達(dá)到13626億元，也受到了政府的支持和推動(dòng)。下文將分別介紹一下大數(shù)據(jù)在餐飲，醫(yī)療，教育，金融行業(yè)的應(yīng)用。1.3.1餐飲方面我們熟知的“美團(tuán)”和“餓了嗎”兩大線上點(diǎn)餐的平臺，無論是人員數(shù)量還是交易規(guī)模，都需要通過整理數(shù)據(jù)來提高經(jīng)營效率。外賣平臺最基本的數(shù)據(jù)包括下單的時(shí)間，種類，價(jià)格，下單次數(shù)以及配送范圍，但是這些數(shù)據(jù)的來源各不相同，并且大量的餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)是沒有固定結(jié)構(gòu)的，在過去呢，餐飲企業(yè)的數(shù)據(jù)分析受到企業(yè)本身的發(fā)展情況以及客戶規(guī)模的限制，包括自身數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用普及，線上線下人與人，人與物進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)，大數(shù)據(jù)既可以為商家?guī)砝?，同時(shí)也方便了顧客。為商家?guī)淼睦妫簝?yōu)化運(yùn)營，節(jié)約人力，提升知名度；為顧客帶來的便利：多樣的選擇，個(gè)性的推薦，體驗(yàn)度的提升。1.3.2醫(yī)療方面一、網(wǎng)上預(yù)約從過去的看病掛號難，到現(xiàn)在的便捷式預(yù)約，大大節(jié)省了病人的掛號時(shí)間，同時(shí)提高了醫(yī)院的工作效率。二、電子病歷大數(shù)據(jù)收集了很多電子醫(yī)療記錄。每一個(gè)病人都有自己的電子記錄，包括個(gè)人病史，家族病史，過敏癥狀以及醫(yī)療檢測效果。每一位醫(yī)生都可以在醫(yī)療系統(tǒng)中填寫修改記錄，無需通過紙質(zhì)版完成工作，增加了病歷的保存期限，同時(shí)提高了工作的效率。三、醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)影像包括CT，造影，核磁共振成像等，這些是醫(yī)學(xué)治療過程中極其重要的參考數(shù)據(jù)。2019年，由于修補(bǔ)牙齒，需要在口腔醫(yī)院進(jìn)行相應(yīng)的光片拍攝，就在我等待取片時(shí)，相關(guān)醫(yī)生告訴我他已經(jīng)將影片傳送到我的主治醫(yī)師那里，那個(gè)時(shí)候我才明白原來大數(shù)據(jù)已經(jīng)運(yùn)用到醫(yī)學(xué)影像上了，現(xiàn)在回想起來依舊驚嘆大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，減輕了工作量，并且不會耽誤最佳治療時(shí)間。1.3.3教育方面大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)管理取得了顯著的成效，在學(xué)校辦學(xué)過程中，需要統(tǒng)計(jì)大量的信息，包括教學(xué)信息，學(xué)生的學(xué)習(xí)成績等，大數(shù)據(jù)可以建立學(xué)校信息庫，對相關(guān)資源進(jìn)行有效地整合，滿足不同身份人群對信息的需求。1.3.4金融方面金融的本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)管理，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制便是在手中握住了一把“利劍”，金融行業(yè)一直以來比較重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。例如，針對小微企業(yè)融資的難題，試點(diǎn)機(jī)構(gòu)探索利用大數(shù)據(jù)，云計(jì)算，人工智能等新一代信息技術(shù)，推動(dòng)金融與政務(wù)工商，電力等領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。不能簡單依靠人工來解決問題，因此需要提升大數(shù)據(jù)的作用，提升和增強(qiáng)小微企業(yè)的信用，比如eKYC（企業(yè)金融碼），金融機(jī)構(gòu)連接政府的相關(guān)部門，不用再去當(dāng)?shù)亻_一些證明材料，減少了客戶填報(bào)的80%材料，提高了40%的審核效率。大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛，主要有銀行，證券，保險(xiǎn)等。2大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用圖1中國金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用投資結(jié)構(gòu)從投資結(jié)構(gòu)上來看，銀行、保險(xiǎn)和證券行業(yè)是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的三個(gè)主要方向，接下來將分別介紹各個(gè)方面具體的應(yīng)用情況。2.1銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用銀行業(yè)是金融領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，由于用戶的需求各不相同，銀行面對各種各樣的業(yè)務(wù)，相比較傳統(tǒng)的信息查詢與儲存，目前大數(shù)據(jù)參與的業(yè)務(wù)處理，顯著地提高了辦事效率，如實(shí)時(shí)營銷，產(chǎn)品服務(wù)優(yōu)化，建立社交網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)庫，發(fā)展小微貸款等等，利用數(shù)據(jù)挖掘分析出一些交易數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值?？偟膩砜淬y行大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以分為三大方面。2.1.1客戶管理通過大數(shù)據(jù)分析平臺，使得客戶通過社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、終端設(shè)備等媒介產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，銀行可以搜集、分析信息，從而對客戶進(jìn)行分類，篩選出優(yōu)質(zhì)客戶、潛力客戶以及流失客戶。更好地了解客戶，制定有針對性的服務(wù)方案，根據(jù)不同類型的客戶推出增值服務(wù)，提升客戶的忠誠信賴度。2.1.2營銷管理在客戶管理的基礎(chǔ)上銀行可以有效地開展精準(zhǔn)營銷REF_Ref24976\n\h[7]，包括：一、實(shí)時(shí)營銷實(shí)時(shí)營銷是根據(jù)消費(fèi)者目前的需要，為他們供應(yīng)商品或者服務(wù)，自動(dòng)收集顧客的信息。它與現(xiàn)代營銷的相同之處在于以消費(fèi)者為中心，以消費(fèi)者需要為出發(fā)點(diǎn)，以消費(fèi)者滿足為終點(diǎn)。例如，花旗銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和實(shí)時(shí)營銷。運(yùn)用IBMWatson來處理海量的金融、客戶數(shù)據(jù)，分析信用卡交易數(shù)據(jù)，為客戶提供更加具有針對性的銷售模式。二、交叉營銷交叉營銷是指通過把時(shí)間、錢財(cái)、偏好、活動(dòng)空間等資源進(jìn)行整合，為企業(yè)提供低資本，高效率的一種營銷方法。銀行可以根據(jù)客戶的不同需求，交叉推薦業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品類型，去接觸更多潛在的用戶。從客戶資產(chǎn)和產(chǎn)品持有數(shù)，構(gòu)建客戶產(chǎn)品價(jià)值貢獻(xiàn)度模型，并將客戶分為忠誠型，高價(jià)值型，潛力型和長尾型。圖2客戶產(chǎn)品價(jià)值貢獻(xiàn)度模型三、客戶生命周期管理客戶生命周期是指從一個(gè)客戶開始對企業(yè)進(jìn)行了解或者企業(yè)想對某以客戶進(jìn)行服務(wù)開始，直到客戶與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系完全終止且與之相關(guān)的事宜完全處理完畢的這段時(shí)間，包括客戶的獲取、客戶的提升和客戶的流失和贏回等REF_Ref24976\n\h[3]。例如一位28歲的年輕白領(lǐng)客戶雖然現(xiàn)在的價(jià)值不高，但是客戶發(fā)展?jié)摿s是不可計(jì)量的，成長價(jià)值比當(dāng)前收入穩(wěn)定的中老年客戶更高。銀行可以利用本行的數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)在價(jià)值和成長價(jià)值高的用戶，對客戶的生命周期做出合理的預(yù)判，從而制定出符合客戶終身價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，減少客戶流失。2.1.3風(fēng)險(xiǎn)管理銀行業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位綜合排查風(fēng)險(xiǎn)，可以判斷出相關(guān)賬戶是否容易造成交易風(fēng)險(xiǎn)，從而識別交易欺詐。例如，匯豐銀行選擇SAS防欺詐管理系統(tǒng)，憑借著豐富的行業(yè)知識，SAS的解決方案領(lǐng)先全球，幫助企業(yè)增加客戶價(jià)值，檢測欺詐行為，優(yōu)化IT網(wǎng)絡(luò)。2.2保險(xiǎn)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在傳統(tǒng)的保險(xiǎn)行業(yè)，由于代理人的存在，代理人的渠道，誠信及人際關(guān)系網(wǎng)是拓展業(yè)務(wù)最為關(guān)鍵的因素，大數(shù)據(jù)的魅力沒有得到展現(xiàn)REF_Ref24976\n\h[6]。但隨著互聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、移動(dòng)營銷的作用逐漸凸顯出來，大數(shù)據(jù)也隨之而然成為保險(xiǎn)行業(yè)必不可少的工具，用數(shù)據(jù)來提升保險(xiǎn)產(chǎn)品的精算水平，提高利潤水平和投資收益。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的表現(xiàn)主要包括以下兩個(gè)方面：客戶分析及欺詐行為分析。2.2.1客戶分析一、客戶細(xì)分客戶細(xì)分是根據(jù)客戶的性別，年齡，需求，風(fēng)險(xiǎn)偏好以及價(jià)值等因素對客戶進(jìn)行分類，并提供又針對性的產(chǎn)品，服務(wù)和銷售模式。例如，對于年齡在三十歲到五十歲的已婚家庭來講，這類客戶在選擇購買保險(xiǎn)時(shí)，更加傾向于醫(yī)療保險(xiǎn)，少兒教育保險(xiǎn)，意外險(xiǎn)。因此，利用大數(shù)據(jù)對客戶進(jìn)行分類，并針對不同類別的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務(wù)，同時(shí)優(yōu)化和升級保險(xiǎn)行業(yè)的營銷模式。二、客戶關(guān)聯(lián)銷售關(guān)聯(lián)銷售是指企業(yè)在銷售一個(gè)產(chǎn)品時(shí)，同時(shí)展示了其他的同類可以搭配的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品，以達(dá)到擴(kuò)大產(chǎn)品銷售的目的。以我們最熟悉的網(wǎng)購為例，購買者擔(dān)心物品與理想中的相差太大，就會選擇贈(zèng)送運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)的商家，有的甚至自己購買運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)，那么保險(xiǎn)公司就可以獲得該客戶的一些購物信息，包括衣服的款式和食物的口味等，從而了解該客戶購買的產(chǎn)品愛好，為客戶優(yōu)先推送自帶運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)的商家。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，保險(xiǎn)公司就可以有針對性地選擇保險(xiǎn)種類進(jìn)行搭配，對于互補(bǔ)的保險(xiǎn)進(jìn)行隱性推薦，從而提高保單的銷售量。2.2.2欺詐行為分析一、醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐常見的醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為包括偽造報(bào)銷票據(jù)和病歷造假。在大數(shù)據(jù)的分析下，保險(xiǎn)公司可以利用過去的數(shù)據(jù)，尋找欺詐的具體手段與影響因素，建立預(yù)防模型并且采取相應(yīng)的措施，降低這兩種行為的發(fā)生概率，維護(hù)公司的正當(dāng)合法權(quán)益。二、車險(xiǎn)欺詐車險(xiǎn)欺詐主要表現(xiàn)在車輛未發(fā)生保險(xiǎn)事故而謊稱發(fā)生保險(xiǎn)事故，故意造成保險(xiǎn)人傷殘死亡或者疾病等人身保險(xiǎn)事故，從而騙取保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)金。保險(xiǎn)公司需要利用過去的數(shù)據(jù)，建立車險(xiǎn)欺詐預(yù)防機(jī)制，加強(qiáng)與有關(guān)部門的合作，采取針對有效的措施。中國銀行保險(xiǎn)報(bào)顯示，近一年來各類保險(xiǎn)行業(yè)向公安機(jī)關(guān)提供了近28005條欺詐線索立案千余起，抓獲犯罪嫌疑人近2000名，這正是由于大數(shù)據(jù)的密切關(guān)聯(lián)，也同時(shí)使得大數(shù)據(jù)反保險(xiǎn)欺詐試點(diǎn)初顯成效。2.3證券行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用我國股票市場龐大，種類繁多，想要統(tǒng)計(jì)成交額、賬戶數(shù)量和漲跌的情況是非常困難的，在如此海量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)是不二之選。目前國內(nèi)外證券行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用有以下幾個(gè)方面。2.3.1股價(jià)預(yù)測在股市中，股票的價(jià)格和交易量是股市最基本的兩個(gè)問題，股價(jià)預(yù)測有兩種方法，基本分析法和技術(shù)分析法。除此之外，也會用到MATLAB語言進(jìn)行深入分析，大數(shù)據(jù)可以有效地拓寬證券行業(yè)的數(shù)據(jù)維度，更好地實(shí)現(xiàn)對股價(jià)的預(yù)測。大數(shù)據(jù)調(diào)查顯示2021年1月，比特幣瘋狂上漲一枚比特幣的價(jià)格一度突破了4萬美元，緊接著全球股市也加入了狂熱的上漲之中，國內(nèi)股也是以漲為主。2.3.2智能投資顧問智能投資顧問是一種基于大數(shù)據(jù)分析，云計(jì)算等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以現(xiàn)代投資理論為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合投資者的財(cái)務(wù)狀況，風(fēng)險(xiǎn)偏好等個(gè)性化信息，再利用智能算法構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，為投資者提供合理的投資建議。相比較傳統(tǒng)的投資顧問，智能投資顧問提供的數(shù)字化，自動(dòng)化，智能化使得投資門檻變低，節(jié)省資金并且實(shí)效性更高，使得投資變得輕松起來。借助現(xiàn)代手段和工具，對面臨的風(fēng)險(xiǎn)，尋求切實(shí)可行的措施方法，從而對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范、規(guī)避、化解，主要采取防范風(fēng)險(xiǎn)策略，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)策略，分散風(fēng)險(xiǎn)策略，轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)策略，套期保值策略等等。隨著線上投顧的應(yīng)用，證券行業(yè)進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段。根據(jù)中國證券報(bào)的調(diào)查，在今年2月份，由于股市震蕩加劇，許多人擔(dān)心持倉安全問題，歷史大數(shù)據(jù)顯示，2月是全年股市最安全的一個(gè)月。國元證券表示，今年2月上證綜指可能在3400—3500點(diǎn)區(qū)間震蕩，歷史上2月份多為“春節(jié)月”。截至2020年，證券行業(yè)營業(yè)總收入位居前三的是中信證券，海通證券，國泰君安，分別是455億元，344億元和299億元。3金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的風(fēng)險(xiǎn)及建議大數(shù)據(jù)方法在為金融領(lǐng)域帶來便利的同時(shí)，也存在弊端。正因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)是通過網(wǎng)絡(luò)，云計(jì)算，互聯(lián)網(wǎng)這些數(shù)字化機(jī)制進(jìn)行運(yùn)作的，所以一些不易被察覺的風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來，這些風(fēng)險(xiǎn)我們是無法真正消除的，但是我們可以最大程度上避免或者降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，為金融企業(yè)降低損失REF_Ref24976\n\h[5]。3.1信息安全風(fēng)險(xiǎn)金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)的核心生產(chǎn)者，所以大數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值對于金融行業(yè)也是極高的。一方面金融行業(yè)是一種信息高度密集的服務(wù)型行業(yè)，在運(yùn)營過程中，各種消費(fèi)記錄，貸款記錄等都能被大數(shù)據(jù)捕獲，也包括登記者的身份信息。比如黑客攻擊事件，如果企業(yè)沒有保護(hù)好客戶的信息，讓他們產(chǎn)生危機(jī)感，那么在很快的時(shí)間內(nèi)，由于連鎖反應(yīng)，將會對企業(yè)造成不可控制的后果，甚至有可能企業(yè)陷入癱瘓狀態(tài)，承擔(dān)法律責(zé)任。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)建立一個(gè)不同以往的信息保護(hù)模式，著眼于用戶使用后的行為后果及責(zé)任，在不損害正當(dāng)利益的前提下合理使用相關(guān)信息。在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生之前，相關(guān)部門采