金融科技概论 课件 第2章 大数据及其在金融领域的应用.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * Big Data Its Financial Applications 第2章 大数据及其在金融领域的应用 * 本章主要内容 * 大数据的定义与特点 大数据的处理要求与关键技术 大数据在相关金融领域的应用与案例 大数据概述 * 大数据定义 一般指规模巨大的海量数据 核心本质：不仅包括数据维度，还包括结构、计算、存储等其他多个维度的关键特征 麦肯锡的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据软件工具能力的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征 大数据概述 * 大数据及其特点 量级大 速度快 多样性 真实性 价值性 大数据概述 * 金融与大数据的关系 运用大数据技术开展金融服务，集合海量结构化、半结构化、非结构化信息，运用大数据技术进行分析和挖掘，向客户提供信息，预测客户行为，开展资金融通和提供创新金融服务 形成了具有金融行业特色的包括数据、技术、应用在内的体系，即大数据金融 金融发展需要大数据的助力，金融与大数据的结合具有互补的优势 大数据概述 * 金融大数据的相关应用 推动传统金融行业革新、产业价值链重构、金融生态圈建设 对客户的静态信息和动态信息进行综合分析，得出客户的偏好，为客户提供个性化服务，如精准营销 对客户在金融生命周期的阶段进行模型监测，对处在不同生命周期阶段的客户提供差异化服务 帮助企业控制风险、降低成本、发掘潜在价值 大数据概述 * 科技赋能现代金融业的发展 大数据概述 * 金融大数据的应用场景 其它应用场景：识别金融欺诈、管理金融风险、减少客户和员工流失、评估运营风险、降低决策风险 大数据处理及其关键技术 * 大数据处理要求 一致性（Consistency） 可用性（Availability） 分区容错性（Partition tolerance） 大数据处理及其关键技术 * 大数据处理的流程框架 大数据处理及其关键技术 * 大数据的关键技术 大数据采集技术 采集范围 各种智能设备中的运行数据 互联网网页数据 RFID射频数据 采集方法 系统日志采集方法 网络数据采集方法 其他数据采集方法 大数据处理及其关键技术 * 大数据的关键技术 大数据预处理技术 通过对数据的辨析、抽取、清洗的能操作，提取有效信息，把杂乱无章的数据转化为便于处理的构型 包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约 大数据存储与管理技术 往往采用分布式存储方式，建立相应的数据库进行管理，将一份数据存储多个副本以保证可靠性 大数据存储系统主要包括分布式存储系统、数据仓库和非关系型数据库（NoSQL） 大数据处理及其关键技术 * 大数据的关键技术 大数据分析与挖掘技术 指运用计算机技术，海量应用数据中提取隐含的、有价值的信息的过程 具有基于海量数据、非平凡性、隐藏性、价值性等特点 常用的大数据分析包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理 大数据呈现与应用技术 经过分析处理，呈现出可视化结果，重点应用于商业智能、政府决策、公共服务三大领域 大数据在金融领域的应用 * 大数据在银行领域的应用 实现数据存储的安全与可靠 避免出现信息孤岛 确保数据的格式统一 促进业务和技术的结合 大数据在金融领域的应用 * 大数据在证券领域的应用 大数据在投资银行业务中的应用 确定发行价格、规模和承销方式 分析资金提供方的市场行为 大数据在经济业务中的应用 智能投顾系统 大数据在金融领域的应用 * 大数据在证券领域的应用 大数据在资金营运业务中的应用 搜寻投资热点，优化金融资产配置 风险管理数据库 大数据在资产管理业务中的应用 了解市场预期、投资者信息和风险偏好 大数据在金融领域的应用 * 大数据在保险领域的应用 大数据促进保险产品创新和精准营销 例如：航班延误险 大数据提升保险运营管理效率 贡献大数据平台 大数据降低保险公司经营风险 克服逆向选择与道德风险 大数据在金融领域的应用 * 大数据在征信领域的应用 税务信息模式 直联税务贷和间联税务贷 大数据在金融领域的应用 * 大数据在征信领域的应用 支付信息模式 POS贷和支付贷 大数据在金融领域的应用 * 大数据在征信领域的应用 企业经营信息模式（SaaS贷） 直接为金融机构导流 基于SaaS软件数据提供授信依据 大数据在金融领域的应用 * 大数据在风险管理领域的应用 基于大数据的信用风险管理 银行信用风险管理：客户关联画像、风险评级、深挖历史数据 互联网金融平台风险管理：小微企业贷前、贷中和贷后 基于大数据的市场风险管理 增加资产价格变动和波动性预测的数据源 提供来自网络的非结构化数据源 大数据在金融领域的应用 * 大数据在风险管理领域的应用