大数据在金融领域的典型案例应用研究-57页

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中国支付清算协会金融大数据应用研究组 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用,中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上,成立了金融大数据应用研究组,依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动,充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势,深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来,在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下,在广大成员单位的支持和配合下,积极开展市场调研,努力搭建交流平台,探索行业标准建设,开展了许多富有成效的工作,取得了积极成果。 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据 3
前 近年来,我国金融科技快速发展,在多个领域已经走在 世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术 与金融业务深度融合,大大推动了我国金融业转型升级,助 力金融更好地服务实体经济,有效促进了普惠金融发展。在 这一发展过程中,又以大数据技术发展最为成熟、应用最为 广泛。从发展特点和趋势来看,金融云快速建设落地奠定了 金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合 应用不断强化,人工智能正在成为金融大数据应用的新方向 金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势,给金融行 业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用,中国 文付清算协会在金融科技专业委员会的基础上,成立了金融 大数据应用研究组,依托金融科技专业委员会开展相关研究 验证和推广交流活动,充分发挥行业协会贴近市场和研究机 构的优势,深入研究金融大数据应用理讼和实践问题。硏究 组成立以来,在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数 据研究所的带领下,在广大成员单位的支持和配合下,积极 开展市场调硏,努力搭建交流平台,探索行业标准建设,开 展了许多富有成效的工作,取得了积极成果 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据 创新应用案例,开晨重点课题研究。该项工作自2017年11 月启动以来,得到了广大成员单位的积极响应,共征集到40 多个有效案例。经专家严格评审,最终有24个案例获评“金 融大数据创新应用优秀成果奖”。研究组进一步整合获奖案 例内容,结合课题研究成果撰写完成《大数据在金融领域的 典型应用研究》白皮书并公开发布,借此机会希望促进行业 交流和优秀成果的学习借鉴,为推动金融大数据更好发展应 用贡献一份智慧和力量 大数据在金融领域的典型应用研究 数据是数字经济时代的新型生产资料,基于数据的生产 变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领 域的数字化、智能化转型,发展大数据已经成为国家战略 九大报告明确指出,要推动“互联网、大数据、人工智能 和实体经济深度融合。 金融行业数据资源丰富,数据应用由来已久。从发展特 点和趋势来看,金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应 用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化, 人工智能正在成为金融大数据应用的新方向,金融行业数据 的整合、共享和开放正在成为趋势。 随着大数据技术的广泛普及和发展成熟,金融大数据应 用己经成为行业热点趋势,在交易欺诈识别、精准营销、黑 产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、殷市行情 顷测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银 行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业 务中,得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的 应用案例。总结来看,对于大数据的应用分析能力,正在成 为金融机构未来发展的核心竞争要素。 毋庸置疑,金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而, 金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造 难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完 善等一系列制约因素。为推动金融大数据更好发展应用,必 须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设 和应用合作创新等多个方面入手,不断强化应用基础能力 持续完善产业生态环境。 、大数据的兴起与金融大数据的发展 (一)大数据的兴起 近年来,摄像头、可穿戴设备、GPS等传感器收集着大 量音频、视频、图像等各类结构化和非结构化数据,随着电 子商务、社交、综合信息网站等互联网应用的发展,数据基 于网络大量产生并存储,信息量爆发式增长。据IDC的研究 显示,全球数据总量年复合增长率50%。这种增长速度意味 着未来两年,全球新增的数据量将超过人类有史以来积累的 数据总和。IDC预测,到2020年,全球数据总量将达到40ZB (400亿TB),代表地球上每个人平均会产生5TB的数据。 人类正从IT时代走向DT时代,数据是数字化时代的“石 油”,大数据就是数字化时代的“治炼工艺”。通过数据的收 集、存储、分析和可视化技术,解决大数据海量、高速、多 变、低密度的问题,使数据从散乱的信息,变成知识和智慧, 帮助组织解决发展中遇到的实际问题。 麦肯锡公司早在2011年就巳经预见到大数据时代的到 来,并提出:“各个行业和领域都已经被数据渗透了,目前 数据已成为非常重要的生产因素。对于大数据的处理和挖掘 将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到 来。”人们已经意识到,通过数据给社会创造价值的能力和 用数据盈利的能力将成为所有组织的核心竞争力。 纵观佥融行业的发展史,每次都是科技的创新推动着金 融行业的发展与变革。电报技术、互联网技术的推出都对金 融机构的服务模式和风控方式产生了重大影响。近几年,各 国政府不断加大对科技创新的重视程度。科技创新的速度不 靳加快,并逐步与金融业务深度融合,以大数据、云计算、 人工智能、区块链等为代表的新技术已逐渐成为金融发展的 新动力。 普华永道调研显示,在所有金融科技中,大数据是金融 行业投资和应用的首选。首先,从内在需求看,在互联网金 融模式的冲击下,整个佥融业的运作模式正在重构,行业竞 争日益激烈,基于数据的精细化运营需求日益迫切。其次, 从应用基础上看,金融行业拥有海量数据资源。金融业是最 有意愿进行信息化投入的行业之一,经过多年的信息沉淀, 各系统内积累了大量高价值的数据,拥有用于数据分析的基 础资源。最后,从产品供应上看,大数据产品已经越来越成 熟,技术供给越来越丰富,部署成本直线下降。此外,部分 先行者为大数据部署提供了宝贵的应用案例,使得金融大数 据解决方案越趋完善。 (二)金融大数据的产生 金融数据产生的主体有三种:“人”“机”、“物”。“人” 指的是人类活动的数据,它是人类在活动过程所产生的各类 数据,包括评论、通话记录、照片、网页浏览痕迹、交易记 录等信息。“机”指的是信息系统产生的数据,这些信息主 要以文件、多媒体等形式存在,包括审计、日志这样自动生 成的信息。“物”指的是物理世界产生的数据,是通过摄像 头、传感器等数字设备在监测中采集的数据,例如服务器运 行监控数据、押运车监控数据等。 (三)金融机构数据获取方式 金融机构有三种数据获取的方式:在自有系统中沉淀 在网上采集和从第三方购买。 1.在自有系统中沉淀数据。金融机构通常会部署数百个 应用系统,这些系统在日常经营中持续产生和储存数据,经 过长期的数字化运菅积累,数据的规模已经较为庞大。以银 行业为例,目前中国单家股份制商业银行累积的数据已经达 到上百TB。波士顿咨询的调研表示,银行业每创收100万美 元,平均就会产生820GB的数据, 2.在网上采集数据。金融机构在网上主要采集企业的舆 情数据和个人的行动数据。企业舆情数据包括两大方面: 是政府公开数据:工商、司法、行政和一行三会的处罚/涉 诉数据等;二是企业经营动态数据:资产重组、投融资、高 管变动、员工招聘、新产品发布和产品销售情况等。个人行 动数据也包括两大方面:一是基本属性数据:性别、年龄 学历、职业等;二是喜好数据:浏览页面、浏览商品、页面 停留时间、关注的商品、支付的商品、产品评分、产品投诉 产品建议、加入的社群、经常互动的话题等 3.从第三方购买数据。金融机构购买的主要是企业的数 据,在个人数据购买上比较谨慎。在个人数据交易上,大型 金融机构普遍认为比较敏感,要谨慎对待。目前,大型金融 机构从第三方购买个人数据的行动基本停滞,主要从政府侧 购买公共数据,例如公积金、社保和税务数据等。 (四)金融大数据的发展特点 1.金融云快速落地奠定大数据应用基础。金融云具备的 快速交付、高扩展、低运维成本等特性,能够在充分考虑金 融机构对信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的 青况下,为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线、实 现业务创新改革提供有力支持。因此,金融业一直较为积极 的推动云计算的落地。 目前,大型金融机构纷纷开启了基于云计算的信息系统 架构转型之路,逐步将业务向云迁移。大型金融机构普遍青 睐混合云架构,将非核心应用迁移到公有云上,再将部分核 心应用迁栘到私有云平台上,关键业务上继续使用传统架构。 新兴金融机构如蚂蚁金服、微众银行等在诞生之初就把所有 IT系统架构在云上。 多行业数万研究报告一站获取,注册登陆“e网打尽资料库",免兔费获取! 点击这里访问http://www.ewangdajin.cn PDF F U1-汽车行业 产业经济 会髅投资正券 u4-t科技 U5-房地严 师-互联网 FOF F FOF F 07-人力置源 r8-款育 n9家电和 10电子商务11-时尚化品12医疗医 电子 等美 FDF F FDE F 13-食品和品 14营铠和,告 15-用户和消者 16-母亲子 17餐饮 18-商业计划书 FOF F F 19-旅游和酒店 20-1-宠物 20-休闲娱乐和体 21-新零售 22家舌行业 23-票和养老 PDF PDF F 24块链和数字策划和解决方案 其他 市场分析 更多免费资料,请扫描关注公众号领取

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