《大數(shù)據(jù)金融》 課件全套 劉雪峰 第1-10章 緒論、大數(shù)據(jù)與金融的融合與發(fā)展-大數(shù)據(jù)與金融監(jiān)管

第一章

緒

論Introduction大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept02大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點Keynodesofbigdataindustry.03大數(shù)據(jù)帶來的變革Changesbroughtbybigdata.04大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept第一節(jié)一、大數(shù)據(jù)的概念從狹義上講，大數(shù)據(jù)主要是指處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)及其在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用，是指從各種組織形式和類型的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價值的信息的能力。從廣義上講，大數(shù)據(jù)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等與大數(shù)據(jù)相關(guān)的領(lǐng)域。二、大數(shù)據(jù)的特征量級巨大獲取及處理速度快數(shù)據(jù)多樣性真實性三、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別使用方式存儲方式產(chǎn)生方式傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是根據(jù)研究目的進行采集的，采集的數(shù)據(jù)具有重要性。大數(shù)據(jù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)模。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是基于樣本思維進行采集的，其分析方法主要是基于概率論理論和抽樣理論。區(qū)別四、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵數(shù)據(jù)類型方面：大數(shù)據(jù)涵蓋各類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，如社交平臺運營中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、金融交易過程中生成的數(shù)據(jù)。技術(shù)方法方面：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體現(xiàn)在存儲、挖掘、分析三大方面。分析應(yīng)用方面：借助一定的技術(shù)手段對數(shù)據(jù)集合進行分析，從中提取有價值的信息。五、大數(shù)據(jù)的價值大數(shù)據(jù)的價值01銷售機會增多02客戶服務(wù)改善06商業(yè)模式創(chuàng)新05運營效率提升03客戶流失預(yù)警04金融產(chǎn)品創(chuàng)新07風(fēng)險管控加強大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點Keynodesofbigdataindustry.第二節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)挖掘和存儲對應(yīng)云技術(shù)的運用和升級數(shù)據(jù)的整理和分析對應(yīng)算法與AI的運用和升級大數(shù)據(jù)技術(shù)的運用場景對應(yīng)政府、企業(yè)的開放大數(shù)據(jù)算法及人工智能的迭代升級提升了數(shù)據(jù)分析能力。云計算的迅速發(fā)展推動了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。政府擁有最豐富和最優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源。企業(yè)的經(jīng)營中也會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)帶來的變革KChangesbroughtbybigdata.第三節(jié)一、大數(shù)據(jù)與社會變革社會變革是科技創(chuàng)新的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)已經(jīng)改變了我們傳統(tǒng)的認(rèn)識和對待事物的方式，無論在醫(yī)療、商業(yè)、金融，還是教育、氣象、軍事等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)對于現(xiàn)代社會基因的改變是全方位的。數(shù)據(jù)安全意識提升的背后是人們對數(shù)據(jù)公開化及其風(fēng)險的擔(dān)憂。數(shù)據(jù)安全隨著數(shù)據(jù)信息的迅速膨脹和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐步落地，能夠獨立完成從原始資料采集、加工、分析到落地應(yīng)用的完整程序的企業(yè)會越來越少。數(shù)據(jù)分析的簡化與外包政府的數(shù)據(jù)涵蓋金融、醫(yī)療、能源、食品、交通、治安、環(huán)境等多個方面，且所有這些數(shù)據(jù)都是相對集中且十分關(guān)鍵的，政府?dāng)?shù)據(jù)的開放將是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的催化劑。政府的數(shù)據(jù)態(tài)度未來將進入多屏?xí)r代多屏?xí)r代大部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地點都與特定行業(yè)相關(guān)，金融、醫(yī)療、電商、零售、醫(yī)療、教育等。數(shù)據(jù)行業(yè)化二、大數(shù)據(jù)與思維變革世間萬物都變得可量化全樣本時代再度來臨相關(guān)性可能比因果性更重要大數(shù)據(jù)預(yù)測講求時效三、大數(shù)據(jù)引發(fā)金融業(yè)變革大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)的發(fā)展機遇大數(shù)據(jù)推動金融機構(gòu)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠降低金融機構(gòu)的管理和運營成本大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于降低信息不對稱性，增強風(fēng)險控制能力大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用可能導(dǎo)致金融業(yè)競爭版圖的重構(gòu)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施和安全管理亟待加強大數(shù)據(jù)的技術(shù)選擇存在決策風(fēng)險大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.第四節(jié)一、傳統(tǒng)金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（一）銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（二）證券業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（三）保險業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（四）信托業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（五）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（六）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用二、基于互聯(lián)網(wǎng)的機構(gòu)與產(chǎn)品大數(shù)據(jù)技術(shù)在征信領(lǐng)域的應(yīng)用使得非金融行業(yè)的信用數(shù)據(jù)也能夠運用于金融征信體系的建設(shè)大數(shù)據(jù)征信大數(shù)據(jù)在眾籌領(lǐng)域的應(yīng)用在于能夠降低運營成本。眾籌利用大數(shù)據(jù)對市場主體情緒進行刻畫和量化，為目前市場上的指數(shù)投資帶來了全新的視角和參考體系。大數(shù)據(jù)指數(shù)思考題1.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有何不同，其獨特性體現(xiàn)在哪些方面？2.在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，開放數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)隱私之間如何平衡？3.在大數(shù)據(jù)推動下，未來的商業(yè)模式會有哪些創(chuàng)新？4.目前金融業(yè)中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要場景有哪些？5.金融科技（FinTech）中，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何相互促進？第二章大數(shù)據(jù)與金融的融合發(fā)展Integrateddevelopmentofbigdataandfinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.02金融大數(shù)據(jù)資源及處理技術(shù)Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.03大數(shù)據(jù)金融模式Bigdatafinancialmodel.04大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展?fàn)顩r與趨勢Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.第一節(jié)大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵：從廣義上講，是包括整個互聯(lián)網(wǎng)金融在內(nèi)的所有需要依靠挖掘和處理海量信息的線上金融服務(wù)。從狹義上講，是依靠對商家和企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)上的歷史數(shù)據(jù)的分析，對其進行線上資金融通和信用評估的行為。大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分類：（1）傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如各種數(shù)據(jù)庫和文件信息等。（2）以社交媒體為代表的過程數(shù)據(jù)，涵蓋了用戶偏好、習(xí)慣、特點、發(fā)表的評論、朋友圈之間的關(guān)系等。（3）日益增長的機器設(shè)備及傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如柜面監(jiān)控視頻、呼叫中心語音、手機、ATM等記錄的位置信息等。大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點大數(shù)據(jù)金融的特點：數(shù)據(jù)客觀、精準(zhǔn)匹配交易成本低、客戶群體大數(shù)據(jù)及時有效、有助于控制風(fēng)險大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點大數(shù)據(jù)金融的特點：大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的逐步成熟金融業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的必然要求提升金融服務(wù)水平提高金融機構(gòu)管理效率互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的推動金融大數(shù)據(jù)資源及處理技術(shù)Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.第二節(jié)一、金融大數(shù)據(jù)資源證券期貨業(yè)數(shù)據(jù)銀行業(yè)數(shù)據(jù)保險業(yè)數(shù)據(jù)跨行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)二、金融大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)：主要包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，主要應(yīng)用在用戶信用分析、用戶聚類分析、用戶特征分析、產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析、營銷分析等方面。數(shù)據(jù)處理技術(shù)：這主要包括分布式計算技術(shù)、內(nèi)存計算技術(shù)、流處理技術(shù)。數(shù)據(jù)管理技術(shù)：要包括關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合和集成技術(shù)、數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換技術(shù)等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)：主要包括可視化技術(shù)、歷史流展示技術(shù)、空間信息流展示技術(shù)等。大數(shù)據(jù)金融模式Bigdatafinancialmodel.第三節(jié)一、平臺金融模式平臺金融模式依賴于自身交易平臺上眾多商戶的經(jīng)營活動產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，平臺方可以利用這些大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，從而為平臺上的商戶提供快速信用評價、授信服務(wù)。平臺金融模式的優(yōu)勢在于，平臺方掌握了商戶大量的交易信息，對于商戶可謂知根知底，對商戶的客觀了解甚至超過商戶自身。二、供應(yīng)鏈金融模式供應(yīng)鏈金融是一種金融服務(wù)模式，它是圍繞核心企業(yè)，管理上下游中小企業(yè)的資金流和物流，并把單個企業(yè)的不可控風(fēng)險轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈企業(yè)整體的可控風(fēng)險，通過立體獲取各類信息，將風(fēng)險控制在最低的金融服務(wù)。供應(yīng)鏈金融于19世紀(jì)在荷蘭出現(xiàn)，到20世紀(jì)末逐漸成熟。二、供應(yīng)鏈金融模式京東金融自2012年開始涉足金融服務(wù)，京東做金融有其天然優(yōu)勢，因為京東有非常優(yōu)質(zhì)的上游供應(yīng)商，還有下游的個人消費者，積累了非常多潛在的金融業(yè)務(wù)客戶。京東是大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈金融的典型代表，京東依賴自己掌握的各個類型、各個行業(yè)、各個地域的關(guān)聯(lián)企業(yè)的海量交易數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘評價企業(yè)信用、資金運用狀況，進而聯(lián)合銀行等金融機構(gòu)為這些企業(yè)提供金融支持和服務(wù)。大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展?fàn)顩r與趨勢Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.第四節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)金融面臨的挑戰(zhàn)01傳統(tǒng)金融機構(gòu)03技術(shù)決策風(fēng)險02數(shù)據(jù)安全04人才方面一、大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)金融尋求突破的方向：優(yōu)化大數(shù)據(jù)金融機構(gòu)發(fā)展規(guī)劃加大關(guān)鍵技術(shù)研究與創(chuàng)新力度完善數(shù)據(jù)安全管控工作增強用戶體驗重視度借助開源軟件推動大數(shù)據(jù)技術(shù)進步二、大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用的重點金融機構(gòu)捕捉和分析金融客戶相關(guān)的海量服務(wù)信息數(shù)據(jù)；利用各種服務(wù)交付渠道的海量客戶數(shù)據(jù)，開發(fā)出新的預(yù)測分析模型?？蛻舳床齑髷?shù)據(jù)可以幫助金融企業(yè)分析歷史數(shù)據(jù)，尋找其中的金融創(chuàng)新機會市場洞察大數(shù)據(jù)可協(xié)助金融企業(yè)提高風(fēng)險透明度，加強風(fēng)險的控制和管理力度；幫助金融服務(wù)企業(yè)充分掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價值運營洞察三、大數(shù)據(jù)金融的未來發(fā)展趨勢（一）數(shù)據(jù)價值深入挖掘大數(shù)據(jù)營銷平臺（DMP）的出現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽是大數(shù)據(jù)金融的基本元素移動大數(shù)據(jù)成為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價值通過移動App平臺洞察客戶行為三、大數(shù)據(jù)金融的未來發(fā)展趨勢（二）金融行業(yè)架構(gòu)重塑競爭格局的變化一是金融業(yè)的潛在進入者與傳統(tǒng)各類金融機構(gòu)之間的競爭日益加??；二是銀行、保險、證券和基金等傳統(tǒng)金融機構(gòu)之間的直接競爭開始加劇；三是全國大型金融機構(gòu)與區(qū)域中小型金融機構(gòu)之間的正面競爭日趨激烈。產(chǎn)業(yè)格局的變化實力強的大型金融企業(yè)將快速擴張，大平臺將凸顯“贏者通吃”的態(tài)勢，尤其是在標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和低凈值客戶領(lǐng)域?qū)⒏油癸@其規(guī)模優(yōu)勢和成本優(yōu)勢。監(jiān)管體系的變化在大數(shù)據(jù)時代，實時流轉(zhuǎn)的信息交流超越了金融細(xì)分行業(yè)的界限，甚至超過了現(xiàn)有混業(yè)經(jīng)營模式的界限。金融監(jiān)管機構(gòu)必須重塑自身的監(jiān)管職能，以適應(yīng)新時代下金融監(jiān)管的需要。三、大數(shù)據(jù)金融的未來發(fā)展趨勢（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)跨界應(yīng)用一類是跨界企業(yè)，以阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主要代表，新興技術(shù)快速進步極大地促進了產(chǎn)業(yè)邊界的模糊化，跨國競爭逐漸成為常態(tài)。一類是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，主要以支付寶、財付通等第三方支付企業(yè)，以及小額網(wǎng)絡(luò)信貸企業(yè)等。思考題1.大數(shù)據(jù)金融中的“大”主要指什么？它如何影響金融服務(wù)的質(zhì)量和效率？2.金融大數(shù)據(jù)處理技術(shù)中，哪些技術(shù)對提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？3.大數(shù)據(jù)金融模式有哪些典型的應(yīng)用場景？4.未來大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展趨勢將如何影響銀行、保險等傳統(tǒng)金融機構(gòu)？5.在大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展過程中，監(jiān)管科技（RegTech）將扮演怎樣的角色？第三章大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)Bigdatarelatedtechnologies大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)存儲bigdatastorage02大數(shù)據(jù)處理與計算Bigdataprocessingandcomputing03大數(shù)據(jù)挖掘方法Bigdataminingmethods大數(shù)據(jù)存儲bigdatastorage第一節(jié)一、分布式文件系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問題包括可擴展性、數(shù)據(jù)冗余性、數(shù)據(jù)一致性、緩存等。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre、Ceph等，它們各自適用于不同的領(lǐng)域，其中GFS和HDFS最具有代表性。一、分布式文件系統(tǒng)（一）HDFS系統(tǒng)的概念和特性

第一，HDFS系統(tǒng)是一個文件系統(tǒng)，用于存儲文件，通過統(tǒng)一的命名空間——目錄樹來定位文件。

第二，HDFS系統(tǒng)是分布式的，由很多服務(wù)器聯(lián)合起來實現(xiàn)其功能，集群中的服務(wù)器有各自的角色。一、分布式文件系統(tǒng)（一）HDFS系統(tǒng)的概念和特性不支持文件隨機寫入。需要客戶端與HDFS交互。適合大文件讀取場景。吞吐和并發(fā)能力具備可橫向擴展性不適合高響應(yīng)系統(tǒng)一、分布式文件系統(tǒng)（二）HDFS的結(jié)構(gòu)1.NameNodeNameNode是一個通常在HDFS實例中的單獨機器上運行的軟件。它負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)名稱空間和控制外部客戶機的訪問。2.DataNodeDataNode也是一個獨立運行的軟件。通常以機架的形式組織，機架通過一個交換機將所有系統(tǒng)連接起來。3.ClientClient一般用于實現(xiàn)客戶端文件存儲的所有操作，包括文件的增刪以及查詢等。一、分布式文件系統(tǒng)（三）HDFS文件寫入與讀?。?）客戶端創(chuàng)建的文件，然后Client通過RPC方式與NameNode通信，創(chuàng)建一個新文件映射關(guān)系。（2）客戶端寫數(shù)據(jù)：FSDataOutputStream把寫入的數(shù)據(jù)分成包（packet）并放入一個中間隊列——數(shù)據(jù)隊列（dataqueue）中。（3）FSDataOutputStream也維護著確認(rèn)隊列（ackqueue）。（4）所有文件寫入完成后，關(guān)閉文件寫入流。二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫（notonlysQL，NoSQL）是分布式存儲的主要技術(shù)。相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，它的主要特點包括易擴展、靈活的數(shù)據(jù)模型、高可用性、大數(shù)據(jù)量、高性能等。（一）NoSQL簡介與特性

1.不需要預(yù)定義模式

2.BASE特性

3.分區(qū)

4.異步復(fù)制

5.彈性可擴展二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫（二）NoSQL的分類1.列存儲數(shù)據(jù)庫

（1）HBase基于HadoopHDFSappend方式進行數(shù)據(jù)追加操作，非常適合列族文件存儲架構(gòu)。

（2）HBase寫請求，都會先寫redolog，然后更新內(nèi)存中的緩存。

（3）當(dāng)某一列的MapFile數(shù)量超過配置的閾值時，一個后臺線程就開始將現(xiàn)有的MapFile合并為一個文件，這個操作稱為Compaction。

（4）讀操作會先檢查緩存，若未命中，則從最新的MapFile開始，依次往最老的MapFile找數(shù)據(jù)。二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫（二）NoSQL的分類

列存儲數(shù)據(jù)庫鍵值存儲數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫圖數(shù)據(jù)庫1234三、虛擬存儲技術(shù)與云存儲技術(shù)（一）虛擬存儲技術(shù)虛擬存儲技術(shù)是指將存儲系統(tǒng)的內(nèi)部功能從應(yīng)用程序、計算服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)資源中進行抽象、隱藏或隔離，最終使其獨立于應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)存儲與數(shù)據(jù)管理。（二）云存儲技術(shù)云存儲是一種以數(shù)據(jù)存儲和管理為核心的云計算系統(tǒng)，它是指利用集群應(yīng)用、分布式文件和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)等功能，通過應(yīng)用軟件協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中大量的各種不同類型的存儲設(shè)備，共同建設(shè)一個具有數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務(wù)訪問功能的系統(tǒng)，以保證數(shù)據(jù)的安全性，節(jié)約存儲空間。大數(shù)據(jù)處理與計算Bigdataprocessingandcomputing第二節(jié)一、基于并行計算的分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)HadoopMapReduce是一種分布式海量數(shù)據(jù)處理框架。它采用主從結(jié)構(gòu)，在一個MapReduce集群中有一個控制節(jié)點和多個工作節(jié)點。設(shè)計思想:其一，大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理，即“分而治之”的思想;其二，MapReduce編程模型;其三，分布式運行時環(huán)境。二、分布式內(nèi)存計算處理技術(shù)對于一些需要快速實時分析的業(yè)務(wù)操作，需要快速地對最新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析處理。在線實時分析計算框架是為集群計算中特定類型的工作負(fù)載而設(shè)計的，引進了內(nèi)存集群計算的概念。Spark引進了名為彈性分布式數(shù)據(jù)集（resilientdistributeddatasets，RDD）的抽象。RDD是分布在一組節(jié)點中的只讀對象集合。這些集合是彈性的，如果數(shù)據(jù)集的一部分丟失，則可以對它們進行重建。三、分布式流處理技術(shù)對于現(xiàn)在大量存在的實時數(shù)據(jù)，如股票交易數(shù)據(jù)，實時性強、數(shù)據(jù)量大且不間斷，這種實時數(shù)據(jù)被稱為流數(shù)據(jù)。（一）流式數(shù)據(jù)的概念流式數(shù)據(jù)是指所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不是批量地傳輸過來，而是連續(xù)不斷地像水一樣流過來。1.靜態(tài)數(shù)據(jù)2.動態(tài)數(shù)據(jù)3.實時處理三、分布式流處理技術(shù)（二）流式數(shù)據(jù)源傳感器數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)及Web流量流媒體傳輸三、分布式流處理技術(shù)（三）大數(shù)據(jù)的計算模式1.大數(shù)據(jù)流式計算模型在流式計算中，無法確定數(shù)據(jù)的到來時刻和到來順序，也無法將全部數(shù)據(jù)存儲起來。因此，不再進行流式數(shù)據(jù)的硬盤存儲，而是當(dāng)流動的數(shù)據(jù)到來之后在內(nèi)存中直接進行數(shù)據(jù)的實時輸入、實時計算、實時輸出。三、分布式流處理技術(shù)（三）大數(shù)據(jù)的計算模式2.流式計算與批量計算的比較大數(shù)據(jù)挖掘方法Bigdataminingmethods.第三節(jié)一、數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘（datamining，DM）是從大量的、有噪聲的、不完全的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出隱含在其中的、人們事先不知道的、具有潛在利用價值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的特點:（1）數(shù)據(jù)量巨大（2）動態(tài)性（3）適用性（4）系統(tǒng)性二、數(shù)據(jù)挖掘的原理數(shù)據(jù)挖掘的實質(zhì)是綜合應(yīng)用各種技術(shù)，對與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進行一系列科學(xué)的處理，這個過程中需要用到數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、可視化、信息科學(xué)、程序開發(fā)及其他學(xué)科。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法數(shù)據(jù)挖掘常用方法01分類分析02回歸分析06序列分析05聚類分析03預(yù)測04關(guān)聯(lián)分析07偏差分析三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（一）分類分析分類分析是指運用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過分析數(shù)據(jù)的特征和運用一定的算法求得分類規(guī)則，該分類規(guī)則就是數(shù)據(jù)分類的模型。1.決策樹分類法決策樹學(xué)習(xí)是以實例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，它著眼于從一組無次序、規(guī)則的實例中推理出以決策樹表示的分類規(guī)則。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（一）分類分析2.貝葉斯分類法貝葉斯分類法是利用統(tǒng)計學(xué)中的貝葉斯定理來預(yù)測類成員的概率，即給定一個樣本，計算該樣本屬于一個特定的類的概率。3.k-近鄰分類法k-近鄰分類法不是事先通過數(shù)據(jù)來選好分類模型，再對未知樣本進行分類，而是存儲帶有標(biāo)記的樣本集，給一個沒有標(biāo)記的樣本，用樣本集中k個與之相近的樣本對其進行即時分類。k-近鄰分類法就是找出k個相似的樣本來建立目標(biāo)函數(shù)逼近。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（二）回歸分析1.線性回歸線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。2.Logistic回歸分析Logistic回歸模型是一種概率模型，適合于病例對照研究、隨訪研究和橫斷面研究，且結(jié)果發(fā)生的變量取值必須是二分的或多項分類。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（三）預(yù)測三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（四）關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系，所發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則或頻繁項集的形式表示。1.Apriori算法：使用候選項集找頻繁項集2.基于劃分的算法3.FP-樹頻集算法三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（五）聚類分析聚類是根據(jù)相似度將數(shù)據(jù)分組，使同一聚類內(nèi)的個體距離較近或變異較小、不同聚類間的個體距離較遠(yuǎn)或變異較大。其中，相似度可以利用不同的距離或相關(guān)來定義。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（六）序列分析序列分析是對序列數(shù)據(jù)進行分析以發(fā)現(xiàn)蘊藏其中的模式和規(guī)律。序列數(shù)據(jù)和時間序列都是連續(xù)的觀測值，觀測值之間相互依賴。（七）偏差分析數(shù)據(jù)庫中一般存在著很多異常數(shù)據(jù)，找出這些異常數(shù)據(jù)非常重要，偏差分析可以解決此類問題。偏差分析用于檢測數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、歷史記錄與標(biāo)準(zhǔn)之間的顯著變化和偏離，如觀測結(jié)果與期望的偏離、分類中的反常實例、模式的例外等。思考題1.簡述常見的分布式系統(tǒng)。2.實時數(shù)據(jù)處理在大數(shù)據(jù)計算中扮演著怎樣的角色，它對業(yè)務(wù)決策有何影響？3.描述一種數(shù)據(jù)挖掘方法，并解釋它在解決實際問題中的應(yīng)用。第四章大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用分析AnalysisoftheApplicationofBigDataFinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDatainBanking02大數(shù)據(jù)證券行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheSecuritiesIndustry03大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInsuranceIndustry04大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInternetFinanceIndustry05大數(shù)據(jù)征信行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheCreditIndustry06大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實例OtherApplicationExamplesofBigDataFinance大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDatainBanking第一節(jié)大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用與創(chuàng)新主要體現(xiàn)在四個方面:對客戶畫像進行準(zhǔn)確刻畫精準(zhǔn)營銷風(fēng)險管控運營優(yōu)化一、大型商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)環(huán)境對我國商業(yè)銀行的影響:1.顛覆商業(yè)銀行發(fā)展戰(zhàn)略2.變革商業(yè)銀行運營方式3.挑戰(zhàn)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)駕馭能力一、大型商業(yè)銀行（一）風(fēng)險控制體系創(chuàng)新大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的核心作用在于提高金融機構(gòu)的風(fēng)險定價能力，為金融機構(gòu)提供全面、動態(tài)的風(fēng)險控制體系，并推動金融體系變革。（二）業(yè)務(wù)經(jīng)營與客戶關(guān)系管理創(chuàng)新銀行推出一個金融產(chǎn)品或服務(wù)就能滿足大多數(shù)客戶需求的時代將不復(fù)存在，發(fā)現(xiàn)并留住最有價值的客戶也變得越來越困難。一、大型商業(yè)銀行（三）管理決策方式創(chuàng)新商業(yè)銀行使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具，對海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析、判斷和挖掘，能夠及時、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)和管理領(lǐng)域的風(fēng)險與機會，為業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險防范提供全面及時的決策支持信息。（四）商業(yè)銀行應(yīng)對大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和路徑1.發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗2.我國商業(yè)銀行的路徑選擇和政策建議二、中小型商業(yè)銀行（一）精準(zhǔn)營銷創(chuàng)新（二）小微信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新（三）與第三方征信公司的數(shù)據(jù)合作三、互聯(lián)網(wǎng)銀行互聯(lián)網(wǎng)銀行：是將傳統(tǒng)銀行的業(yè)務(wù)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺進行數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的一種新型金融服務(wù)模式。它利用現(xiàn)代科技手段，打破了傳統(tǒng)銀行在物理網(wǎng)點、營業(yè)時間等方面的限制，為客戶提供更加便捷、高效的金融服務(wù)。（一）美國的互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展模式1.互聯(lián)網(wǎng)平臺模式2.直銷銀行模式3.銀行服務(wù)商模式三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀興起背景與優(yōu)勢

隨著大數(shù)據(jù)浪潮的到來，基于電商或社交平臺的企業(yè)在成立互聯(lián)網(wǎng)銀行方面具有獨特的優(yōu)勢。這些企業(yè)擁有龐大的用戶基礎(chǔ)、豐富的數(shù)據(jù)資源和先進的技術(shù)能力，為互聯(lián)網(wǎng)銀行的快速發(fā)展提供了有力支持。業(yè)務(wù)模式與創(chuàng)新不設(shè)物理網(wǎng)點，不做現(xiàn)金業(yè)務(wù)，也不涉足傳統(tǒng)銀行的線下業(yè)務(wù)。它們主要利用互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計算能力，提供高效、便捷、差異化的金融服務(wù)。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀主要代表與特點

1.深圳前海微眾銀行：由騰訊、百業(yè)源、立業(yè)共同出資成立，是中國首批試點的民營互聯(lián)網(wǎng)銀行之一。2.浙江網(wǎng)商銀行：由阿里巴巴和萬向出資成立，其利用阿里巴巴電商平臺的大數(shù)據(jù)處理能力和征信體系，為小微企業(yè)提供便捷的金融服務(wù)。3.百信銀行：由百度和中信銀行共同出資成立，也是一家具有創(chuàng)新性的互聯(lián)網(wǎng)銀行。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀市場定位與影響互聯(lián)網(wǎng)銀行主要定位于服務(wù)小微企業(yè)和個人消費者，特別是那些在傳統(tǒng)銀行體系中難以獲得金融服務(wù)的群體。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（三）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行面臨的風(fēng)險與挑戰(zhàn)1.競爭壓力較大

2.業(yè)務(wù)經(jīng)營信用風(fēng)險較大3.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全風(fēng)險大數(shù)據(jù)證券行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheSecuritiesIndustry第二節(jié)一、證券行業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)代證券業(yè)具有資本密集、信息密集、智力密集和技術(shù)密集等特點。（一）技術(shù)架構(gòu)改變

證券行業(yè)中的信息收集與分析反饋更加便捷高效。（二）業(yè)務(wù)架構(gòu)改變

券商現(xiàn)有的業(yè)務(wù)有所調(diào)整。（三）管理架構(gòu)改變

利用數(shù)據(jù)的實時分析與反饋可以使內(nèi)部風(fēng)險的控制變得更加便捷和高效。二、證券投資決策和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)證券業(yè)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)將加快滲透和融合，并與金融系統(tǒng)內(nèi)的其他金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司處于相互滲透。證券業(yè)的未來經(jīng)營模式：為小微企業(yè)和低收入群體服務(wù)營業(yè)部模式；面對中產(chǎn)階級的綜合服務(wù)模式；面對機構(gòu)客戶和高凈值個人客戶的專業(yè)化綜合服務(wù)模式；三、大數(shù)據(jù)時代的行情預(yù)測

大數(shù)據(jù)可以有效地拓寬證券業(yè)、企業(yè)量化投資數(shù)據(jù)維度，幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地了解市場行情。

證券業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)可對海量個人投資者樣本進行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測，對投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標(biāo)進行統(tǒng)計、加權(quán)匯總，了解個人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態(tài)與發(fā)展趨勢、對市場的預(yù)期以及當(dāng)前的風(fēng)險偏好等，對市場行情進行預(yù)測。四、大數(shù)據(jù)時代的智能服務(wù)證券公司精編客服隊伍，根據(jù)業(yè)務(wù)類別對其進行區(qū)分。如將證券交易開戶、業(yè)務(wù)咨詢辦理、產(chǎn)品咨詢銷售、理財規(guī)劃配置、投訴建議等業(yè)務(wù)分別設(shè)定為1~5級，客戶依照自身不同需求可在不同客服服務(wù)人員之間進行切換。智能金融終端機（VTM）承載了輕型營業(yè)部和新型營業(yè)部的大部分功能。大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInsuranceIndustry第三節(jié)一、業(yè)務(wù)經(jīng)營技術(shù)創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的采集對于保險業(yè)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，將有利于收集更多客戶信息，分析處理投保人個性化的風(fēng)險信息，創(chuàng)新保險產(chǎn)品和服務(wù)，降低信息不對稱風(fēng)險，同時延長產(chǎn)業(yè)鏈和升級商業(yè)模式。（一）基于NoSQL的保單管理

在數(shù)據(jù)可視化時代，基于NoSQL的數(shù)據(jù)模型設(shè)計可以以多結(jié)構(gòu)化的模式進行存儲。（二）基于NoSQL的歷史數(shù)據(jù)查詢NoSQL具有查詢歷史數(shù)據(jù)的功能

數(shù)據(jù)整合法

同源設(shè)計法一、業(yè)務(wù)經(jīng)營技術(shù)創(chuàng)新（三）基于語音數(shù)據(jù)識別的自動質(zhì)檢

傳統(tǒng)保險業(yè)是通過質(zhì)量檢測發(fā)現(xiàn)銷售人員通話過程中存在的問題。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步推動了語音數(shù)據(jù)識別技術(shù)的發(fā)展成熟，自動化的語音數(shù)據(jù)識別技術(shù)能夠全方位提高質(zhì)檢的準(zhǔn)確性。（四）基于內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合的地址信息標(biāo)準(zhǔn)化

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，將人工信息與外部的標(biāo)準(zhǔn)化地址庫進行匹配，可以以標(biāo)準(zhǔn)化地址替代既有的錄入地址。（五）數(shù)據(jù)標(biāo)簽化與數(shù)據(jù)補充保險公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提煉客戶特征、形成客戶標(biāo)簽。二、產(chǎn)品營銷方式創(chuàng)新通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在客戶的精準(zhǔn)營銷。大數(shù)據(jù)營銷會徹底重塑傳統(tǒng)保險產(chǎn)品的銷售方式，而且保險公司的銷售支持系統(tǒng)可能迎來一次重大變革。海量數(shù)據(jù)能夠為代理人提供強大的后援，保障保單的簽單量和質(zhì)量。三、風(fēng)險分析與預(yù)警保險欺詐一直是保險行業(yè)的頑疾。大數(shù)據(jù)和最新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決了該問題。（一）基于社交網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險分析管理1.社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）法SNA工具把多種分析方法融合在一起，包括組織規(guī)則、統(tǒng)計方法、模式分析和網(wǎng)絡(luò)鏈接分析，來真正揭示大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。2.社會化CRM

保險公司的CRM系統(tǒng)與社交媒體連接起來。三、風(fēng)險分析與預(yù)警（二）基于預(yù)測性分析的反欺詐系統(tǒng)1.賠款本身2.理賠成本3.客戶服務(wù)四、大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的應(yīng)用實例眾安在線財產(chǎn)保險股份有限公司（簡稱眾安）成立時間：2013年注冊地：上海股票代碼：6060.HK發(fā)起股東：螞蟻金服、騰訊、中國平安業(yè)務(wù)范圍：健康、數(shù)字生活、消費金融、汽車四大生態(tài)四、大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的應(yīng)用實例眾安在線財產(chǎn)保險股份有限公司（簡稱眾安）業(yè)務(wù)特點：互聯(lián)網(wǎng)保險：不設(shè)分支機構(gòu)，完全通過互聯(lián)網(wǎng)進行承保和理賠服務(wù)科技創(chuàng)新：工程師及技術(shù)人員占比超過50%，過去三年科技投入占當(dāng)年保費的較高比例生態(tài)系統(tǒng)：圍繞健康、數(shù)字生活、消費金融、汽車四大生態(tài)，提供個性化、定制化、智能化新保險四、大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的應(yīng)用實例眾安在線財產(chǎn)保險股份有限公司（簡稱眾安）產(chǎn)品與服務(wù)：百萬醫(yī)療險：責(zé)任內(nèi)最高600萬醫(yī)療保障百萬綜合意外險：累計投保人數(shù)100000+千萬家財保：日常提升幸福感，緊急時刻更心安科技輸出：提供S系列保險科技產(chǎn)品、X系列數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品、T系列區(qū)塊鏈產(chǎn)品、F系列金融科技產(chǎn)品四、大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的應(yīng)用實例（二）互聯(lián)網(wǎng)巨頭涉足保險京東?！〇|保險經(jīng)紀(jì)（天津）有限公司騰訊推出了智慧車險并開發(fā)了移動展業(yè)功能螞蟻金服推出“定損寶”和“車險分”四、大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)的應(yīng)用實例（三）新興科技公司1.OK車險OK車險上線于2014年7月，是上海保橙網(wǎng)絡(luò)科技有限公司旗下的一款手機APP2.大象保險大象保險是世紀(jì)保眾（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司打造的C2B（用戶導(dǎo)向）的互聯(lián)網(wǎng)保險綜合服務(wù)平臺。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInternetFinanceIndustry第四節(jié)大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用一、精準(zhǔn)營銷二、風(fēng)險管理三、信用評價四、大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的應(yīng)用實例數(shù)喆數(shù)據(jù):上海數(shù)喆數(shù)據(jù)科技有限公司，一家基于線下線上模式開展小微企業(yè)數(shù)據(jù)庫建設(shè)、小微金融數(shù)據(jù)服務(wù)和評估、調(diào)研與咨詢服務(wù)的小微金融大數(shù)據(jù)公司。大數(shù)據(jù)在征信行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheCreditIndustry第五節(jié)一、大數(shù)據(jù)征信概述大數(shù)據(jù)征信定義：大數(shù)據(jù)征信是指運用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建征信模型及算法，通過對海量數(shù)據(jù)進行采集、分析、整合和挖掘，多維度刻畫信用主體的違約率和信用狀況，形成對信用主體的信用評價。我國征信體系的組成：由中國人民銀行進行監(jiān)管，制定相關(guān)政策法規(guī)，人民銀行征信體系和民營征信體系并存，共同為政府部門、金融機構(gòu)、普通工商企業(yè)和個人提供服務(wù)。一、大數(shù)據(jù)征信的概念大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來源有以下優(yōu)勢：1.征信對象覆蓋面廣泛2.信用信息更加多維3.數(shù)據(jù)的實時性一、大數(shù)據(jù)征信的概念（一）個人征信個人征信是指收集個人信用信息、提供個人信用服務(wù)的業(yè)務(wù)行為。1999年，中國人民銀行批準(zhǔn)在上海和深圳開展個人征信試點。用于大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來源主要包括：信用卡類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)02社交類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)03小額貸款類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)04第三方支付網(wǎng)站大數(shù)據(jù)05電商類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)01生活服務(wù)類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)06一、大數(shù)據(jù)征信的概念（二）企業(yè)征信我國企業(yè)征信系統(tǒng)建設(shè)可分為三個階段：第一階段是1991—1996年探索階段第二階段是1996—2005年起步階段第三階段是2005年至今的發(fā)展階段二、大數(shù)據(jù)征信的應(yīng)用優(yōu)勢（一）個人信用貸款（消費金融）

建立數(shù)據(jù)挖掘模型，商業(yè)銀行可以識別個人用戶的信用風(fēng)險，從而擴大個人消費信貸業(yè)務(wù)。（二）信用卡申請

銀行掌握信息有局限性，利用據(jù)挖掘模型找出網(wǎng)上行為與信用卡風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系，做個人風(fēng)險評估和預(yù)測。（三）小微企業(yè)信用貸款

通過建模識別小微企業(yè)的違約風(fēng)險。三、大數(shù)據(jù)時代征信行業(yè)發(fā)展相關(guān)建議完善個人征信業(yè)務(wù)相關(guān)法律法規(guī)加快人民銀行征信基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)鼓勵征信產(chǎn)品創(chuàng)新提升征信行業(yè)監(jiān)督管理水平大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實例OtherApplicationExamplesofBigDataFinance第六節(jié)大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實例一、理財魔方理財魔方團隊成立于2014年12月，并于2015年3月推出了其App。理財魔方的特色包括追蹤用戶理財產(chǎn)品的收益、搜索并對比各種理財產(chǎn)品、提供收益排行、全球資產(chǎn)配置、風(fēng)險定制以及管家服務(wù)等功能。產(chǎn)品特色：1.智能投資管理系統(tǒng)2.全球資產(chǎn)配置3.風(fēng)險控制4.管家服務(wù)大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實例二、SCORISTAPitchChina大數(shù)據(jù)風(fēng)控SCORISTA是一家信貸評分服務(wù)提供商，由來自俄羅斯的金融科技創(chuàng)業(yè)團隊運營。SCORISTA團隊運用大數(shù)據(jù)的問題分析能力和人工智能的快速學(xué)習(xí)能力，通過構(gòu)建嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確地進行借款人評估，及時做出信貸決策。大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實例三、可視化大數(shù)據(jù)平臺——PalantirPalantir是一家為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和可視化工具的公司。Palantir把人工算法和強大的引擎（可以同時掃描多個數(shù)據(jù)庫）結(jié)合起來，為金融、電信及政府等多個領(lǐng)域提供大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)。Palantir的產(chǎn)品主要有Gotham和Metropolis兩大類。思考題1.銀行業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)改善客戶服務(wù)和增強用戶體驗？2.證券公司如何使用大數(shù)據(jù)來預(yù)測市場趨勢和進行高頻交易？3.保險公司如何利用大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)定價和風(fēng)險評估？4.互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在使用大數(shù)據(jù)時面臨哪些安全和隱私挑戰(zhàn)？第五章大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈金融BigDataandSupplyChainFinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈金融管理中應(yīng)用Applicationofbigdatainsupplychainfinancialmanagement02供應(yīng)鏈金融管理中大數(shù)據(jù)分析與運用Bigdataanalysisandapplicationinsupplychainfinancialmanagement03大數(shù)據(jù)下的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理及趨勢Riskmanagementandtrendofsupplychainfinanceunderbigdata大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈金融管理中應(yīng)用Applicationofbigdatainsupplychainfinancialmanagement第一節(jié)一、供應(yīng)鏈金融的概念界定供應(yīng)鏈金融是指以核心客戶為依托，在真實貿(mào)易的背景下，運用自償性貿(mào)易融資方式，通過應(yīng)收賬款質(zhì)押登記、第三方監(jiān)管等手段為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化或個性化的綜合性金融產(chǎn)品和服務(wù)。二、供應(yīng)鏈金融的發(fā)展與演進供應(yīng)鏈金融的1.0版本：

主要是商業(yè)銀行作為供應(yīng)鏈金融的主體，產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的參與各方與銀行之間形成資金借貸關(guān)系。供應(yīng)鏈金融的2.0版本：

是供應(yīng)鏈金融服務(wù)的提供者逐漸從單一的商業(yè)銀行轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈中各個參與者。供應(yīng)鏈金融的3.0版本：

互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融其服務(wù)的提供主體主要是互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈構(gòu)建者本身，能夠通過掌握多維復(fù)雜且高度融合的信息流來管控金融風(fēng)險。三、大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈金融管理的重要性大數(shù)據(jù)對于供應(yīng)鏈金融的重要作用體現(xiàn)在信息的收集與分析方面。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為供應(yīng)鏈金融管理提供更全面的信息支持。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以降低供應(yīng)鏈金融管理成本。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以幫助金融機構(gòu)提高客戶篩選和精準(zhǔn)營銷的能力。三、大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈金融管理的重要性一個企業(yè)如果將自己定位為數(shù)據(jù)驅(qū)動型的企業(yè)，他們能對自己的財務(wù)和運營結(jié)果作出更加客觀的評價。供應(yīng)鏈金融管理中大數(shù)據(jù)分析與運用Bigdataanalysisandapplicationinsupplychainfinancialmanagement第二節(jié)一、供應(yīng)鏈金融管理中的大數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)新類型數(shù)據(jù)1234供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)四種類型：一、供應(yīng)鏈金融管理中的大數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)供應(yīng)鏈金融中解融資對象的市場能力、潛在能力、預(yù)期風(fēng)險。市場能力是指企業(yè)在市場和行業(yè)中的地位及市場競爭力，包括“軟”“硬”兩個方面。潛在能力是指企業(yè)未來可能具備的能力。預(yù)期風(fēng)險是指企業(yè)目標(biāo)實現(xiàn)時可能造成負(fù)面影響事件發(fā)生的可能性。

評估企業(yè)的風(fēng)險程度。一般來說，企業(yè)的風(fēng)險包括運營風(fēng)險、資產(chǎn)風(fēng)險、競爭風(fēng)險、商譽風(fēng)險、戰(zhàn)略風(fēng)險五大類。二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對象及獲取來源供應(yīng)鏈金融中大數(shù)據(jù)搜集分析的對象二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對象及獲取來源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對相關(guān)對象進行搜集和分析時，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（1）時間和空間的數(shù)據(jù)時間數(shù)據(jù)可以反映事物、現(xiàn)象等隨時間的變化狀態(tài)或程度;空間數(shù)據(jù)可用來反映空間實體的形狀大小或經(jīng)營主體的位置和分布特征;二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對象及獲取來源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對相關(guān)對象進行搜集和分析時，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（2）主體和客體的數(shù)據(jù)二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對象及獲取來源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對相關(guān)對象進行搜集和分析時，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（3）要素和情感的數(shù)據(jù)要素是供應(yīng)鏈運營中所需要的各種資源，是維系供應(yīng)鏈運行及市場主體生產(chǎn)經(jīng)營過程中所必須具備的基本要素;情感數(shù)據(jù)的價值是在一種必要的環(huán)境下對用戶行為進行回憶和分析;二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對象及獲取來源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對相關(guān)對象進行搜集和分析時，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（4）單點數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)單點數(shù)據(jù)是指某個特定供應(yīng)鏈參與主體發(fā)生的各類數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是指某個特定參與方所嵌入的網(wǎng)絡(luò)或者集群數(shù)據(jù);三、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)的分析時間點、方法及常見障礙實時數(shù)據(jù)分析指的是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)高效地快速完成對大量數(shù)據(jù)的分析，達(dá)到近似實時的效果，及時反映數(shù)據(jù)的價值和意義，掌握供應(yīng)鏈的實時狀態(tài)。企業(yè)運用大數(shù)據(jù)分析中常見的障礙主要包括數(shù)據(jù)管理能力、運用科學(xué)技術(shù)進行計劃的能力、績效管理能力、時間限制、對供應(yīng)鏈管理缺乏合適的預(yù)測性分析解決方案等。大數(shù)據(jù)下的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理及趨勢Riskmanagementandtrendofsupplychainfinanceunderbigdata第三節(jié)一、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的因素及原則供應(yīng)鏈金融風(fēng)險是指在一定經(jīng)濟環(huán)境下，由于供應(yīng)鏈金融參與者預(yù)期的物流、資金流、信息流的運行情況和實際狀況不同，最終使從事供應(yīng)鏈金融的企業(yè)或其他組織蒙受損失的不確定性。風(fēng)險特征：

風(fēng)險具有傳導(dǎo)效應(yīng)風(fēng)險具有動態(tài)性風(fēng)險具有高度復(fù)雜性一、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的因素及原則大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈進行風(fēng)險管理主要包括：供應(yīng)鏈運營中價值的設(shè)計、實現(xiàn)和傳遞要能形成完整、循環(huán)的閉合系統(tǒng)。01業(yè)務(wù)閉合化能及時、有效、完整地反映或獲取企業(yè)內(nèi)部跨職能及企業(yè)間跨組織產(chǎn)生的商流、物流、信息流、人流等各類信息。02交易信息化03大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈金融中所有可能的費用、風(fēng)險等能夠以確定的供應(yīng)鏈?zhǔn)找婊蛭磥硎找娓采w。收入自償化聲譽是一種稀有的、有價值的、可持續(xù)及難以模仿的無形資產(chǎn)。06聲譽資產(chǎn)化在開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的過程中，能合理設(shè)計業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，并采用各種有效手段或組合化解可能存在的風(fēng)險和不確定性。05風(fēng)險結(jié)構(gòu)化從責(zé)任明確、流程可控等目標(biāo)來對供應(yīng)鏈活動實施有效的專業(yè)化管理。04管理垂直化二、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的發(fā)展趨勢互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理趨勢三、區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用區(qū)塊鏈（Blockchain）是一串使用密碼學(xué)方法將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫，可用于驗證信息的有效性和生成下一個區(qū)塊，它提供了一種去中心化的、無須信任積累的信用建立范式，理論上可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸中對數(shù)據(jù)的自我證明。區(qū)塊鏈技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用主要包括金融活動和產(chǎn)業(yè)活動兩個層面。案例——中國平安自主研發(fā)壹帳鏈區(qū)塊鏈技術(shù)1.運用區(qū)塊鏈技術(shù)，破解信用多級穿透難題2.采用智能“五控”技術(shù)，破解下游企業(yè)融資難題3.利用多重風(fēng)控技術(shù)，實現(xiàn)核心企業(yè)定位“下沉”4.依托區(qū)塊鏈搭建銀行聯(lián)盟，破解跨地區(qū)融資難題5.通過區(qū)塊鏈底層對接國內(nèi)外貿(mào)易平臺，破解進出口企業(yè)融資難題案例——“云倉京融”供應(yīng)鏈金融服務(wù)運營模式思考題1.供應(yīng)鏈金融中大數(shù)據(jù)分析的主要方法有哪些？2.在供應(yīng)鏈金融管理中，大數(shù)據(jù)能夠解決哪些關(guān)鍵問題？3.在供應(yīng)鏈金融中，大數(shù)據(jù)分析如何提高資金流和物流的效率？4.面對不斷變化的市場環(huán)境，大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)預(yù)測和應(yīng)對風(fēng)險？5.未來大數(shù)據(jù)將如何影響供應(yīng)鏈金融的發(fā)展趨勢和創(chuàng)新？第六章其他大數(shù)據(jù)金融機構(gòu)與產(chǎn)品OtherBigDataFinancialInstitutionsandProducts大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01信托業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheTrustIndustry02融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheFinancialLeasingIndustry03第三方支付大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinThird-PartyPayment04互聯(lián)網(wǎng)消費金融InternetConsumerFinance05眾籌大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinCrowdfunding06互聯(lián)網(wǎng)金融門戶大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinInternetFinancePortals信托業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheTrustIndustry第一節(jié)一、信托概述除了銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)等主流金融機構(gòu)與產(chǎn)品之外，包括非存款類金融形式的信托、融資租賃，以及隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展興起的第三方支付、眾籌等的各類其他金融機構(gòu)與產(chǎn)品作為主流金融業(yè)態(tài)的補充，為資金融通、金融市場多層次發(fā)展和產(chǎn)品創(chuàng)新發(fā)揮著重要的作用。信托定義是委托人基于對受托人的信任，將其財產(chǎn)權(quán)委托給受托人，由受托人按委托人的意愿，以委托人的名義，為受益人的利益或特定目的，進行管理和處分的行為。一、信托概述信托業(yè)務(wù)分類二、大數(shù)據(jù)在信托業(yè)的應(yīng)用前景（一）產(chǎn)品研發(fā)與大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的專業(yè)化提高資本市場的業(yè)務(wù)能力探索創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式（二）風(fēng)險管理與大數(shù)據(jù)提高風(fēng)險管理的全面性提高風(fēng)險管理的動態(tài)性提高輿情預(yù)警能力二、大數(shù)據(jù)在信托業(yè)的應(yīng)用前景（三）財富管理與大數(shù)據(jù)助力產(chǎn)品營銷是助力資產(chǎn)配置助力客戶拓展（四）運營決策與大數(shù)據(jù)幫助信托公司及時掌握內(nèi)部經(jīng)營管理狀況幫助信托公司提高決策水平三、互聯(lián)網(wǎng)信托互聯(lián)網(wǎng)信托服務(wù)的理念起源于傳統(tǒng)信托服務(wù)，不同于傳統(tǒng)信托概念的是，互聯(lián)網(wǎng)信托平臺只針對中小微企業(yè)提供投融資服務(wù)。金融行業(yè)投融資模式P2B（persontobusiness）與線下線上電子商務(wù)模式O2O（offlinetoonline）的結(jié)合，通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)個人和企業(yè)之間的投融資。三、互聯(lián)網(wǎng)信托互聯(lián)網(wǎng)汽車——易鑫集團易鑫集團（以下簡稱易鑫）于2014年8月宣布獨立運營，在此之前隸屬于易車網(wǎng)旗下的汽車金融事業(yè)部。交易平臺業(yè)務(wù)自營融資業(yè)務(wù)根據(jù)易鑫集團2023年年報數(shù)據(jù)，2023年公司實現(xiàn)收入66.86億元，同比增長28.54%；實現(xiàn)凈利潤5.55億元，同比增長49.66%。融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheFinancialLeasingIndustry第二節(jié)一、融資租賃概述融資租賃又稱設(shè)備租賃或現(xiàn)代租賃，是指出租人根據(jù)承租人對租賃物件的特定要求和對供貨人的選擇，出資向供貨人購買租賃物件，并租給承租人使用，承租人則分期向出租人支付租金，在租賃期內(nèi)租賃物件的所有權(quán)屬于出租人所有，承租人擁有租賃物件的使用權(quán)。融資租賃相比銀行貸款優(yōu)勢：融資額度融資期限還款方式擔(dān)保方式二、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理融資租賃業(yè)務(wù)主要服務(wù)于中小微企業(yè)風(fēng)險管理是確保業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展的基礎(chǔ)

利用互聯(lián)網(wǎng)信息和大數(shù)據(jù)技術(shù)全面分析客戶資料

識別項目風(fēng)險，遴選優(yōu)質(zhì)項目

監(jiān)控企業(yè)經(jīng)營情況、銷售情況等關(guān)鍵指標(biāo)

實時預(yù)警分析，確保項目安全三、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)分析行業(yè)周期分析主要有兩個方面：產(chǎn)業(yè)本身盈利能力的周期；設(shè)備更新和添置的周期；三、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)分析融資租賃業(yè)務(wù)與星象大數(shù)據(jù)風(fēng)險管理平臺結(jié)合第三方支付大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinThird-PartyPayment第三節(jié)一、第三方支付概述第三方支付是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構(gòu)，借助通信、計算機和信息安全技術(shù)，采用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結(jié)算系統(tǒng)間建立連接的電子支付模式。第三方支付的使用頻率和發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以商業(yè)銀行為主體的網(wǎng)絡(luò)支付。中國支付清算協(xié)會發(fā)布的《中國支付產(chǎn)業(yè)年報2022》顯示，2021年，我國網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)規(guī)模繼續(xù)保持增長態(tài)勢，交易筆數(shù)和金額分別較上年增長16.32%和8.25%。二、第三方支付平臺依托大數(shù)據(jù)開創(chuàng)新融資方式第三方支付平臺不僅提供支付服務(wù)，還推出了信用貸款、信用卡還款、消費分析及理財基金投資等多元化金融服務(wù)。第三方支付機構(gòu)利用積累的行業(yè)客戶和個人用戶資料及交易行為信息，為小微企業(yè)提供無需大量資產(chǎn)抵押的融資服務(wù)，實現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)鏈資金融合。第三方支付平臺能夠為客戶提供更具個性化的新金融服務(wù)，如微信錢包。三、第三方支付大數(shù)據(jù)征信從第三方支付平臺公司的視角來看，如芝麻信用、騰訊征信，這些主要是基于公司私有數(shù)據(jù)庫對客戶個人的征信，屬于民營征信體系的部分。第三方支付平臺的征信系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)有三方面的特點：（一）征信對象數(shù)據(jù)覆蓋面廣（二）信用信息更加多維（三）數(shù)據(jù)的實時性互聯(lián)網(wǎng)消費金融InternetConsumerFinance第四節(jié)一、互聯(lián)網(wǎng)消費金融概述消費金融是指為滿足個人或家庭對最終商品和服務(wù)的消費需求而提供的金融服務(wù)。消費金融的特點：依托供應(yīng)鏈，構(gòu)建線上消費體系風(fēng)險控制，搭建風(fēng)險分析系統(tǒng)激勵協(xié)作，推動多方共贏二、中國互聯(lián)網(wǎng)消費金融發(fā)展趨勢（一）發(fā)展歷程概念出現(xiàn)階段：2009年，中國第一次提出了消費金融的概念初步發(fā)展階段：2013年，消費金融的試點范圍逐漸擴大迅速發(fā)展階段：2015年6月10日，消費金融服務(wù)擴大試點加速轉(zhuǎn)型階段：2020年以來，消費金融業(yè)務(wù)借助其外拓平臺實現(xiàn)快速增長二、中國互聯(lián)網(wǎng)消費金融發(fā)展趨勢（二）發(fā)展模式二、中國互聯(lián)網(wǎng)消費金融發(fā)展趨勢（三）發(fā)展趨勢1.消費場景化2.細(xì)分化和垂直化3.普惠性和覆蓋性眾籌大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinCrowdfunding第五節(jié)一、眾籌概述眾籌即大眾籌資或群眾籌資，由發(fā)起人、跟投人、平臺構(gòu)成，是一種向群眾募資以支持發(fā)起的個人或組織的行為。眾籌的特點：操作門檻低形式種類多樣良好的傳播性大眾參與二、眾籌項目定位分析中的大數(shù)據(jù)

小創(chuàng)業(yè)者常因缺乏資金而難以實現(xiàn)夢想，眾籌成為其實現(xiàn)創(chuàng)意的途徑，但成功率不一。

大數(shù)據(jù)分析能幫助創(chuàng)業(yè)者精準(zhǔn)定位項目、設(shè)置合理融資目標(biāo)和回報，通過整合和分析項目相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)知項目的收益和市場前景，提高眾籌成功率。

利用Python等編程語言抓取和分析眾籌網(wǎng)站數(shù)據(jù)，包括項目頁面循環(huán)規(guī)律、關(guān)鍵內(nèi)容等，可以進一步分析項目成功概率和主要特征，從而指導(dǎo)創(chuàng)業(yè)者提高眾籌項目成功率。三、眾籌項目大數(shù)據(jù)推廣眾籌因大眾參與和低門檻特性，與大數(shù)據(jù)結(jié)合能顯著提升效果。通過收集并分析眾籌用戶數(shù)據(jù)，能精準(zhǔn)預(yù)測其未來消費傾向，為產(chǎn)品推薦提供有力支持。通過多維度數(shù)據(jù)分析增強項目推薦精準(zhǔn)性，賦予眾籌更多生命力?；ヂ?lián)網(wǎng)金融門戶大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinInternetFinancePortals第六節(jié)一、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶概述互聯(lián)網(wǎng)金融門戶定義：金融資訊的搜索、匯聚及比較，為金融產(chǎn)品銷售提供服務(wù)的第三方金融中介服務(wù)平臺。金融中介服務(wù)中衍生出的一類支持各類互聯(lián)網(wǎng)金融交易的新業(yè)態(tài)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融信息門戶：第三方資訊平臺金融垂直搜索平臺在線金融超市二、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶的運營模式、作用與大數(shù)據(jù)運營模式運營模式總體來說有B2C模式、O2O模式以及B2C和O2O的混合業(yè)態(tài)模式。作用（1）降低金融市場的信息不對稱程度（2）改變用戶習(xí)慣（3）對上游金融機構(gòu)的反縱向控制思考題1.互聯(lián)網(wǎng)信托與傳統(tǒng)信托相比，有哪些優(yōu)勢和風(fēng)險？2.融資租賃業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)開發(fā)哪些新的業(yè)務(wù)模式？3.第三方支付平臺如何依托大數(shù)據(jù)開創(chuàng)新的融資方式？4.第三方支付在大數(shù)據(jù)支持下如何提升用戶體驗和安全性？5.眾籌平臺在使用大數(shù)據(jù)時，如何平衡創(chuàng)新與合規(guī)的需求？第七章大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式與生態(tài)環(huán)境BigDataFinancialBusinessModelandEcologicalEnvironment大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式概述Overviewofbigdatafinancialbusinessmodel02大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式構(gòu)成要素Elementsofbigdatafinancialbusinessmodel03基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型金融商業(yè)模式創(chuàng)新Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication04大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)展Innovativedevelopmentofbigdatafinancialbusinessmodel05大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境演化趨勢EvolutionaryTrendofBigDataFinancialEcologicalEnvironment06大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)Constructionofbigdatafinancialecologicalenvironment大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式概述Overviewofbigdatafinancialbusinessmodel第一節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式（一）商業(yè)模式商業(yè)模式（businessmodel）是對企業(yè)創(chuàng)造價值所需要的一系列要素及要素間的關(guān)系進行的描述。商業(yè)模式的特征：商業(yè)模式是一個整體的、系統(tǒng)的概念。商業(yè)模式的組成部分之間必須有內(nèi)在聯(lián)系。一、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式（二）大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式中國人民銀行聯(lián)合多部門發(fā)布了《金融標(biāo)準(zhǔn)化“十四五”發(fā)展規(guī)劃》，強調(diào)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型需以金融大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融行業(yè)的深度結(jié)合，將改變傳統(tǒng)金融行業(yè)體系、業(yè)務(wù)模式和運轉(zhuǎn)方式，重新構(gòu)建金融生態(tài)圈。二、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的分類（一）平臺模式

為參與者和客戶提供一個合作和交易的軟硬件相結(jié)合的環(huán)境的運作模式，有阿里巴巴、百度、淘寶、亞馬遜等。（二）供應(yīng)鏈金融模式

為參與者和客戶提供一個合作和交易的軟硬件相結(jié)合的環(huán)境的運作模式。（三）互聯(lián)網(wǎng)消費金融模式互聯(lián)網(wǎng)消費金融是指借助互聯(lián)網(wǎng)進行線上申請、審核、放款及還款全流程的消費金融業(yè)務(wù)。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式構(gòu)成要素Elementsofbigdatafinancialbusinessmodel第二節(jié)大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素一、業(yè)務(wù)定位業(yè)務(wù)定位包括其主要業(yè)務(wù)、服務(wù)對象、競爭與合作關(guān)系等。金融機構(gòu)提供的產(chǎn)品服務(wù)和服務(wù)對象呈多元化發(fā)展。二、運營模式企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)的過程，主要是指企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)的過程。主要包括企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和資金結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素三、盈利模式盈利模式是企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)獲得收益的方式。采用大數(shù)據(jù)金融的各企業(yè)獲得收入的來源和各自的成本結(jié)構(gòu)不盡相同。四、風(fēng)控模式指由于企業(yè)內(nèi)外環(huán)境的不確定性、生產(chǎn)經(jīng)營活動的復(fù)雜性和企業(yè)能力的有限性而導(dǎo)致企業(yè)的實際收益達(dá)不到預(yù)期收益，甚至導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動失敗的可能性?；诖髷?shù)據(jù)應(yīng)用的典型金融商業(yè)模式創(chuàng)新Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication第三節(jié)一、京東供應(yīng)鏈金融傳統(tǒng)金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等高度重視大數(shù)據(jù)等技術(shù)與金融的融合，用科技謀求轉(zhuǎn)型和發(fā)展。京東供應(yīng)鏈金融屬于典型的電商供應(yīng)鏈金融模式（“M+1+N”生態(tài)圈模式），其在運營模式和風(fēng)控模式方面都有著創(chuàng)新之處。運營模式：供應(yīng)鏈金融模式風(fēng)控模式：人工智能風(fēng)險決策體系二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機構(gòu)的金融創(chuàng)新（一）工商銀行推出的互聯(lián)網(wǎng)金融“e-ICBC”“e-ICBC”包括“融e購”、“融e行”、“融e聯(lián)”三大金融平臺?！叭趀購”：是一種綜合化電商平臺，工商銀行通過“融e購”積極進軍跨境電商領(lǐng)域，創(chuàng)新營銷推廣模式?！叭趀行”：開放式網(wǎng)銀平臺，手機銀行與網(wǎng)上銀行進行整合，實現(xiàn)網(wǎng)上業(yè)務(wù)的全部直銷，還可以通過移動端為客戶提供方便快捷的金融服務(wù)?！叭趀聯(lián)”：即時通信平臺，滿足客戶在移動金融服務(wù)中的信息交流、業(yè)務(wù)咨詢、溝通分享、在線互動的需求。二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機構(gòu)的金融創(chuàng)新（二）中國平安“尖刀服務(wù)”中國平安在平安產(chǎn)險、平安人壽和平安養(yǎng)老分別推出了“城市極速查勘”及“一鍵包辦”、“閃賠”和“誠信賠”，推出的智能服務(wù)在業(yè)內(nèi)均為首創(chuàng)。產(chǎn)險：平安產(chǎn)險推出了“510城市極速查勘”及“一鍵包辦”，利用移動互聯(lián)將服務(wù)流程線上化。壽險：利用移動互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)實現(xiàn)壽險保單的“閃賠”服務(wù)?！伴W賠”是指客戶進行在線理賠申請，30分鐘內(nèi)即可賠款到賬。此過程應(yīng)用了大數(shù)據(jù)、智能理賠和聯(lián)網(wǎng)征信等互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)。養(yǎng)老險：聯(lián)網(wǎng)征信技術(shù)成為平安養(yǎng)老“誠信賠”的主要技術(shù)依托。二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機構(gòu)的金融創(chuàng)新（三）廣發(fā)證券“貝塔牛”廣發(fā)證券推出一款智能金融投顧產(chǎn)品“貝塔?！?，實現(xiàn)了投資理財服務(wù)模式的創(chuàng)新?！柏愃！北苊饬硕鄠€經(jīng)營網(wǎng)點、高昂的運營成本以及復(fù)雜的管理體系等問題。利用技術(shù)測度投資者的個人信息、投資喜好、風(fēng)險偏好及風(fēng)險承受能力，形成精準(zhǔn)的客戶畫像，并據(jù)此給客戶提供股票策略和大資產(chǎn)配置策略，為客戶提供智能化、個性化的投資理財服務(wù)，給客戶良好的產(chǎn)品使用體驗。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)展Innovativedevelopmentofbigdatafinancialbusinessmodel第四節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新定位創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)的天然特性積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)真實有效地描述了每一個消費者的消費行為軌跡，從而構(gòu)建了立體全面的信用檔案體系。金融生態(tài)環(huán)境的創(chuàng)新主要是圍繞企業(yè)的合作伙伴進行創(chuàng)新，包括供應(yīng)商、經(jīng)銷商和其他市場中介，甚至還包括競爭對手。0304指企業(yè)對其所擁有的核心資源和能力進行整合創(chuàng)新。主要是圍繞企業(yè)的關(guān)鍵活動進行商業(yè)模式創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)金融通過對行業(yè)高度細(xì)分實現(xiàn)定位創(chuàng)新，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)有效的市場機會，提供差異服務(wù)，提高企業(yè)的核心競爭力。0102企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新整合能力創(chuàng)新金融生態(tài)環(huán)境創(chuàng)新信用評估創(chuàng)新二、大數(shù)據(jù)金融行業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動跨界模式從支付方式的創(chuàng)新開始，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的跨界合作經(jīng)營模式就越來越多。阿里、京東等電商企業(yè)，部分電信運營商，傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)和部分IT企業(yè)紛紛涉足金融行業(yè)，利用自身在大數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢探索跨界數(shù)據(jù)服務(wù)和經(jīng)營模式。二、大數(shù)據(jù)金融行業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新（二）價值關(guān)系重構(gòu)大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境演化趨勢EvolutionaryTrendofBigDataFinancialEcologicalEnvironment第五節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境（一）金融生態(tài)環(huán)境概述從廣義上講，金融生態(tài)環(huán)境指宏觀層面的金融環(huán)境，是與金融業(yè)生存、發(fā)展具有互動關(guān)系的社會、自然因素的總和，包括政治、經(jīng)濟、文化、地理、人口等一切與金融業(yè)相互影響、相互作用的方面。它主要強調(diào)金融運行的外部環(huán)境，是金融運行的一些基礎(chǔ)條件。從狹義上講，金融生態(tài)環(huán)境則指微觀層面的金融環(huán)境，主要包括法律制度、行政管理體制、社會誠信狀況、會計與審計準(zhǔn)則、中介服務(wù)體系、企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及銀企關(guān)系等方面的內(nèi)容。一、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境（二）大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境組成及發(fā)展大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境可以劃分為外部宏觀環(huán)境和內(nèi)部行業(yè)環(huán)境。二、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)發(fā)展特征與趨勢行業(yè)格局呈現(xiàn)互利共贏態(tài)勢金融機構(gòu)與合作伙伴共建場景生態(tài)，積極開展多平臺接入、全場景營銷，拓展新的獲客渠道，尋找新的發(fā)展引擎。全力監(jiān)管轉(zhuǎn)向鼓勵創(chuàng)新監(jiān)管者由嚴(yán)管嚴(yán)控逐步轉(zhuǎn)變態(tài)度，開始鼓勵金融機構(gòu)在大數(shù)據(jù)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新和風(fēng)險防控與違規(guī)監(jiān)管之間尋求平衡。金融與科技深度融合許多金融科技應(yīng)用已實現(xiàn)重要突破，有力推動了金融服務(wù)顛覆式的創(chuàng)新與重塑。三、大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全問題突出金融機構(gòu)運營成本過高金融機構(gòu)建設(shè)大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境，各生態(tài)環(huán)境主體，會付出更高的運營成本，以購買基礎(chǔ)設(shè)施、培養(yǎng)專業(yè)人才。隨著金融機構(gòu)自身系統(tǒng)復(fù)雜程度的不斷提高以及業(yè)務(wù)鏈條的不斷拉長，其日常經(jīng)營中的數(shù)據(jù)安全問題日益突出。各方數(shù)據(jù)難以有效融合不同機構(gòu)所擁有的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)總量、數(shù)據(jù)類型等方面存在差異，機構(gòu)之間的合作和信息交換面臨著重重困難大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)Constructionofbigdatafinancialecologicalenvironment第六節(jié)一、大數(shù)據(jù)宏觀環(huán)境建設(shè)政府需加速大數(shù)據(jù)金融戰(zhàn)略頂層設(shè)計，加大支持并推動其應(yīng)用，但相關(guān)政策尚待完善。大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進步為大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展提供了重要支撐，其與人工智能等技術(shù)的融合將促進大數(shù)據(jù)金融更快發(fā)展。大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)二、大數(shù)據(jù)監(jiān)管體系建設(shè)要加快完善大數(shù)據(jù)金融相關(guān)法律法規(guī)要厘清有關(guān)機構(gòu)監(jiān)管職責(zé)權(quán)限要重視大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管人才培育工作三、大數(shù)據(jù)征信體系建設(shè)我國征信市場雖已有多家機構(gòu)提供服務(wù)，但仍需提高數(shù)據(jù)處理技術(shù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立信用風(fēng)險評估模型能有效提升金融機構(gòu)的貸款質(zhì)量和效益。思考題1.大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的核心特征有哪些？2.大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式分類的依據(jù)是什么？3.大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)金融機構(gòu)金融創(chuàng)新中的應(yīng)用案例分析。4.大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)的挑戰(zhàn)。第八章大數(shù)據(jù)與中國金融信息安全分析BigDataandAnalysisofChina'sFinancialInformationSecurity大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01金融信息安全的重要性Theimportanceoffinancialinformationsecurity02大數(shù)據(jù)對我國金融信息安全的新挑戰(zhàn)ETheNewChallengesofBigDatatotheSecurityofChina'sFinancialInformation03各國對大數(shù)據(jù)與金融安全問題的處置經(jīng)驗ExperienceofVariousCountriesinHandlingBigDataandFinancialSecurityIssues04我國金融信息安全現(xiàn)狀CurrentsituationoffinancialinformationsecurityinChina05我國金融信息安全建設(shè)ConstructionofFinancialInformationSecurityinChina金融信息安全的重要性Theimportanceoffinancialinformationsecurity第一節(jié)金融信息安全的重要性一、金融信息化與金融信息安全的關(guān)系金融信息化是指在金融業(yè)務(wù)和金融管理的各個環(huán)節(jié)充分應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)，深入開發(fā)、廣泛利用金融與經(jīng)濟信息資源，加速金融現(xiàn)代化的進程。金融信息安全是金融信息化的保障和前提。金融信息安全是我國發(fā)展金融信息化的關(guān)鍵問題。金融信息安全的重要性二、金融安全是國家安全中重要而根本的內(nèi)容

隨著經(jīng)濟相互依賴性增強、信息通信技術(shù)快速發(fā)展、金融領(lǐng)域逐步開放，以及新型金融業(yè)務(wù)的推廣等，國家金融安全面臨著與以往不同的風(fēng)險，需要高度重視。三、金融信息安全是國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要基石金融信息系統(tǒng)是國家重要的關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施。金融信息安全不僅關(guān)系著國家經(jīng)濟社會安全，也關(guān)系著金融企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。大數(shù)據(jù)對我國金融信息安全的新挑戰(zhàn)TheNewChallengesofBigDatatotheSecurityofChina'sFinancialInformation第二節(jié)一、大數(shù)據(jù)與中國金融信息安全（一）數(shù)據(jù)服務(wù)商的“信息濫用”數(shù)據(jù)服務(wù)商將擁有前所未有的信息特權(quán)。數(shù)據(jù)服務(wù)商若針對政府機構(gòu)或大型金融企業(yè)的關(guān)鍵位置進行定向信息搜集，可能導(dǎo)致國家金融信息泄露，引發(fā)嚴(yán)重后果。（二）日益復(fù)雜的“數(shù)據(jù)入侵”黑客可以利用大數(shù)據(jù)同時控制上百萬臺傀儡機并發(fā)起攻擊隱藏在大數(shù)據(jù)中的黑客攻擊能夠誤導(dǎo)安全檢測，給金融企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全分析帶來新的困難。二、大數(shù)據(jù)與中國金融市場風(fēng)險魯莽行為金融大數(shù)據(jù)的興起為高頻交易提供了更加有力的技術(shù)支持，并促進交易策略不斷創(chuàng)新。數(shù)據(jù)壟斷同時握有數(shù)據(jù)資源和資金資源的電商巨頭和商業(yè)銀行將憑借“數(shù)據(jù)壟斷”獲得絕對的競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)風(fēng)險在數(shù)據(jù)本身的真實性。數(shù)據(jù)量越大，信息越多，結(jié)果越真實。各國對大數(shù)據(jù)與金融安全問題的處置經(jīng)驗Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication第三節(jié)一、應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的金融信息安全問題近年來，國外因大數(shù)據(jù)技術(shù)引發(fā)的信息泄露事件