大数据金融行业发展趋势及机遇分析修订稿

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大数据金融行业发展趋

势及机遇分析

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十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。

建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。

世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。

在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策?

一、大数据时代到来

凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。

人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。

大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。

以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。

但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。

未来,大数据的规模会越来越大,大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理,到数据分析、数据交易、数据应用,围绕着这些分工环节将会产生一批大数据生产商、运营商、服务商。

“数据成为资产、行业垂直整合、平台泛金融化成为商业发展主流趋势,行业产业链条加深加长,促使商业创新模式层出不穷。互联网创造出新的商业模式,塑造新的经济形态,创造新的经济生态空间,加大生产可能性边界,降低生产成本和融资成本,互联网基因已经融入到社会运行的底层物质技术结构之中。”霍学文表示,回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。

二、技术驱动金融行业变革

纵观金融史,技术变革一直是金融发展的动力,技术跨越成就金融行业的大变革与大发展。从电报、电话到计算机信息系统,金融业一直是先进技术的领先应用者,同时也一直受到先进技术的驱动。

金融与技术就像太极的阴阳鱼的两端,相互追逐,共同发展。当前大数据、云计算、移动互联网、智能终端、通讯技术等现代信息技术正在加速发展并驱动金融行业的变革与发展,它们重塑了金融竞争规则,使得技术承载的信息和数据成为新金融时代的核心竞争力。未来技术改变的世界有四大特征:万物互联、信息交互、数据集成、智能决策。这四大特征对金融业的未来变革影响深远,也是我们思考创新金融模式的基础前提。

技术替代将不断拓展金融服务的可能性边界,不断构建新金融生态空间,不断演化出多层次金融服务体系,不同的金融模式将服务于特定的群体,市场会根据收益和成本的动态变化选择不同的商业模式,技术通过驱动不同业务的成本与收益之间的动态调整从而改变金融格局。

由此可见,技术替代是一个连续且复杂的问题,将深刻改变金融结构与金融格局,更替一些落后、高成本、低效率的金融服务模式,但是仍会因为成本、文化、地域等原因保留相当一部分传统金融服务形态,传统金融难以替代的功能也会在运用新技术中得以升华。因此未来的金融模式一定是在技术替代中传统金融和互联网金融的融合发展。

智能手机的广泛应用为互联网金融发展奠定了技术、产品和用户融合创新的基础,基于大数据的数据挖掘与分析技术开创了互联网金融新模式,移动通讯与移动互联网深刻改变金融风险定价与资金配置的方式。金融行业的大发展大变革时代已经来临。无论是传统金融企业,还是新型互联网企业,必然要广泛应用这些技术,重塑自己的金融服务模式。

在大数据技术运用于信贷技术前,借款需要很长时间的审核,尤其是线下

取证、财务报表、抵押担保、审批流程、领导签批、最后借款等环节,根据内在的大数据信用评估和内控技术,能够实现实时计算借款人的信用额度,在信用额度内实现即时放款。这是传统金融领域是难以想象的。而这种快速借款模式,将成为未来互联网金融时代的标准配置。

数据可视化可以帮助双方站在同一个平台上相互模拟、相互评估与相互决策。金融信息可视化已经成为经济分析、管理决策、绩效评价等工作的必备工具,它将始终贯穿于金融活动的全过程。在技术变革的推动下,金融可视化成为未来发展趋势。

金融可视化是利用数学算法、网络技术、数据挖掘、计算机语言等一系列前沿金融科技综合应用、共同开发的信息集合显示成果。技术手段是金融可视化的工具,经济管理理论是程序设计的基础。

金融数据可视化的最大价值并不仅在于直接将数据呈现出来,让人直观地感受到数据,而更在于思维模式和决策方式的转变。我们应该利用数据的可视化重新定义金融领域的数据模型,判断金融价值模型中的爆发点与增长的关联。

另外,利用大数据进行决策正在成为可能。在数据集成的基础上,运用大数据、云计算技术,将数据清洗,处理,然后输入模型,就能还原真实世界,得出精准信息,以此作为决策依据。未来的决策中人主观因素会弱化,大数据提供的信息使得决策更加科学智能化,动态实时化。

三、大数据金融是历史趋势

21世纪金融业与大数据、云计算、搜索智能、社交网络、物联网、人工智能等新兴技术深度融合、创新发展,互联网金融新模式应运而生,必将成为未来金融的载体、平台与内容。因此,规范发展的互联网金融是历史发展的必然趋势。

传统金融是以纸质介质为主,人工处理为核心,以人工借助于计算机网络平台来处理业务。现代互联网金融是数据介质为主,利用分布式计算处理数据,以公众互联网的全网为平台,以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。大数据金融的典型特征是将金融活动转化为智能数据处理活动,大大降低了人为因素的干扰,提高了风险评估、分析和预警能力。

互联网金融就其内容而言是大数据金融,充分利用互联网形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理金融风险等。大数据就是互联网金融的核心资产,对这个核心资产的利用能力决定了互联网金融的可能性边界。

互联网已经成为经济运行的底层物质技术结构,因此搭载互联网的金融模式将成为未来金融发展的主要载体。从金融业的最新发展趋势可以看出,大数

据技术成为风险管理的标准配置、云计算为金融业务的高效实时处理做出保障、点对点的资源配置方式充分发挥金融职能,越来越多的传统金融需要这些互联网金融新模式作为技术载体、信息载体、业务载体。

互联网金融具有平台属性。平台通过自我创造、自我发展衍生出金融业务交易平台、新兴技术应用平台、风险控制管理平台、金融模式创新平台、普惠金融服务平台。互联网金融对现代金融业的塑造就体现在这些平台功能之上。

互联网金融的发展既是历史的必然,也是未来新的逻辑起点。既是过去信息技术对金融深刻影响的延续,也是信息技术发展到新阶段,全新的信息通讯技术对金融产生革命性影响的开始。我们所能看到的互联网对金融的影响才刚刚开始,我们看不到的、很难想象到的影响也会不断到来,尤其是区块链技术的发展对金融的影响正在到来。

我们到现在还不能说互联网金融形态已经成熟,互联网金融现有的探索还只是刚刚开始。互联网金融的发展还在路上,没有最好,只有更好。互联网金融的发展随着技术的创新和引入,随着金融服务的挖掘,随着大数据的不断积累,随着金融算法的不断提升,随着监管容忍度的改善,随着大金融机构不断把互联网技术、理念、方法纳入传统体系,互联网金融对传统金融的改造,对金融服务的创新,对未来金融业发展的重构,应该说只是开始。

四、大数据重塑金融监管方式

我们的金融业态已经发生深刻改变,先进的信息通讯技术、大数据技术、云计算技术早已广泛应用在各种类型的金融企业当中。如果我们的金融监管还是传统的模式,是难以实现监管的有效性、及时性、低成本性。

互联网金融的先进技术实际上是提供一个良好的契机,可以让金融监管发挥更大的效力。先进的信息系统可以及时检测金融市场与企业的动态大数据,而电子化的渠道有效地降低监管的搜索成本。多渠道的信息数据来源可以降低监管面对的信息不对称难题,而通过机器学习可以构建智能监管监测系统。这些信息化金融监管手段来源于市场,作用于市场,检测于市场,这是金融监管现代化的必由之路。

金融是现代经济的核心。现代金融治理体系,是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,是我国金融发展的重要组成部分。大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。

公需课考试答案:第三节:大数据金融行业应用

第三章:大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销,在首月的收益率为1.85%,让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础,可能建模过程就会中途夭折,但是建模成功的话,就能得到如意的结果。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中,金融领域占的比例最。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像,包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术,对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘,找寻数据背后的规律,以提高分析决策能力,优化流程和科学配置资源的管理工具。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了!

当前世界金融发展的十大特征和趋势

当前世界金融发展的十大特征和趋势 随着经济全球化进程的加快及信息网络技术的迅猛发展,当前世界各国金融业发展已明显呈现以下十大特征和趋势:一是金融管制放松化;二是金融创新化;三是金融市场全球化;四是融资证券化;五是银行经营国际化;六是银行业务全能化;七是银行资本集中化;八是金融业电子网络化;九是国际货币结构多元化;十是金融监管国际化。 一、金融管制放松化 20世纪80年代以前,西方国家普遍对利率实行管制,如制定存款利率最高限,规定商业银行不得对活期存款支付利息等等。虽然这些管制对稳定金融秩序起到了一定的作用,但到80年代以后,这些早期形成的金融法规实际上已很难适应经济发展的需要;而且,金融管制对金融业的某些消极作用,也在相当程度上激发了西方各国金融创新的热情。正是基于这一背景,西方国家纷纷掀起了以“自由化”为特征的金融改革浪潮。首先是价格自由化,即取消存款利率限制,放开汇率管制,取消证券交易中的固定佣金制度;其次是扩大各类金融机构的业务范围和经营权力,使其公平竞争;三是改革金融市场,放松金融机构进入市场的限制,丰富金融工具和融资技术,加强和改善金融市场的管理;四是实行资本流动自由化,相继放宽外国资本、外国金融机构进入本国金融市场的限制,以及本国资本和金融机构进入国外市场的限制。 20世纪80年代以来,美国提出了新的金融改革方案,逐步放松

对存贷利率的管制,力图改革其旧的金融体制。1999年底,美国还颁布实施了《金融服务现代化法案》。该法案最终废除了形成于1933年的格拉斯—斯蒂格尔法中的主要条款,消除银行业、证券业和保险业之间的行业壁垒;改革跨州银行法,统一国内金融市场;允许工商企业对金融机构拥有更多的所有权,以此拓展金融机构的资本来源。在日本,放开利率的存款(包括大额定期存款、货币市场证券、大额存单和外汇存款等)在银行和其他金融储蓄机构吸收资金总额中的比重。从1989年起,日本对短期贷款基准利率的确定方法也进行了改革,以前主要根据贴现率确定基准利率,现在则考虑融资成本和其他多方面的因素。在逐步放开利率的同时,日本还对其银行法第65号条款进行了改革,取消了银行与其他金融服务业之间的行业限制。日本《1981年新银行法》和修改后的《证券交易法》规定银行可以经营公债,同时允许证券公司从事大额可转让存单的交易,允许其设立中期债券基金,并用这些基金开设现金管理账户。此外,证券公司还获准向顾客发放以公债为担保、不限用途的贷款。在英国,1986年10月27日,伦敦股票交易所允许外国银行、保险公司以及证券公司申请成为交易所会员,允许交易所以外的银行或保险公司甚至外国公司100%地购买交易所会员的股票,此次改革被人们称之为金融“大爆炸”,其核心就是利率的自由化和金融业务的自由化。在1985年,欧共体推出了“银行业协调第二指令”的金融改革方案。该方案规定:一是欧共体成员国的金融机构在本国获得营业执照以后,均可在其他成员国设立分支机构,经营母国所批准的诸如存款、租赁、参与股票发行、投资管理等广泛

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策? 一、大数据时代到来 凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。 未来,大数据的规模会越来越大,大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理,到数据分析、数据交易、数据应用,围绕着这些分工环节将

未来中国金融行业创新发展趋势

未来中国金融行业创新发展趋势 2016年以来,以P2P为代表的互联网金融受到了比较严格的监管,在资本市场的表现也不如前一段时间火热,越来越多的互联网平台开始换上科技金融(Fintech)的外衣,希望借此绕开严苛的监管条件。然而,无论如何装扮,都无疑希望套上金融业务的光环,尤其是要注意的是,在一轮又一轮的热词概念炒作的背后,监管套利的风险不可忽视。但什么是Fintech,什么是Fintech企业,在概念上还存在一些分歧,而导致分歧的主要原因是对金融与科技的本质认识有所偏差。可喜的是日前央行强调要划清互联网金融和Fintech的界限,指出Fintech企业要与持牌机构合作才能从事金融业务,明确了“技术是技术,金融是金融”,为进一步规范和监管奠定了基础。同时,从中我们也可以看出金融行业未来创新发展的趋势,是寻求金融与科技的结合,在新科技与专业性中寻求平衡与发展。 从技术提供者到金融行业的创新者 在新技术运用与金融专业的结合过程中,“互联网金融”概念在国内风光无限,而“金融科技”则是国外较为普遍的提法。显然,金融科技的范畴远远超过了互联网技术,还包括智能机器人、VR、生物验证技术等新科技的方方面面。同时“金融科技”概念强调在金融体系中更积极地更多地融入现代科技元素,提倡利用大数据、区块链等互联网创新技术进行风险控制和平台管理。 单纯从字面上看,金融科技(Fintech)可以理解为金融服务和科技的结合,而所谓的金融科技企业的本质,则更应该体现为面向金融机构提供金融服务的系统开发和技术提供者。金融科技(Fintech)并不是一个从天而降,从金融行业外部突然冒出来的特殊领域,追根溯源,可以说是过去数十年金融机构不断进行大规模IT投资而催生领域。 从美国专业杂志American Banker近年来公布的Fintech企业情况可以看到一个明显的变化趋势就是,该类企业逐渐从金融行业的技术提供者变身为金融服务的提供者。早期的Fintech企业主要是指向金融机构提供具有更强金融专业功能的,更高安全度和信赖程度的IT系统供应商。然而,最近越来越多的Fintech企业更加倾向于向用户直接提供金融服务。服务的领域覆盖了家庭账单管理、会计软件、贷款、结算等诸多方面。以前站在金融科技前沿的这些IT企业,悄然变身为金融领域的创新者(或称为搅局者),以至于到目前来看,在人们的视野中形成一种错觉,就是认为“Fintech企业”就等于从事金融服务的企业。 追求新技术与金融专业性的平衡发展 从曾经集中于系统的研发,为金融行业提供金融技术支持,到现在开始面向用户直接提供金融服务,反映出现代金融的发展趋势的特征是在IT技术与金融专业性之间寻求平衡。 以银行业为例,全国性结算系统的开发和运营,自动取款机(A TM)的普及,以及近年来的网络银行,智能手机应用软件等等的发展,无论是从消费者的角度,还是从金融服务提供方的角度,都要求金融行业不断导入新技术新知识,更新金融行业服务的形态和内容。比如,一方面,随着互联网的发展,消费者对信息的“检索”能力大大增强,而智能手机的

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今,人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹,越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响,金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下,人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑,大量数据被留存记录,各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面,又与微观社会主体的经济生活密切相关,中国是一个人口大国,也是社会活动多样性的代表性国家,金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析,但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如,在个人信用风险控制方面,过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价,但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖,甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群,加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群,仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群,利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点,这也是金融业应用大数据时要考虑的关键: 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚,要把这些碎片化数据进行准确整合,需要有很强的ID MAPPING能力,数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例,10条行为信息,究竟是10个不同主体产生的,还是1个人在10个不同渠道留下的,不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先,数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言,金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言,

中国金融科技发展现状与趋势

中国金融科技发展现状与趋势2017-01-20? 来源:21世纪经济报道 中国银行业协会首席经济学家香港交易所首席中国经济学家巴曙松 金融科技(Fintech)是当前金融界十分关注的话题。目前,中国的互联网金融行业进入到一个阶段性的调整时期,在这样的氛围下讨论金融科技,能提供一个反思和总结的机会,客观分析一下中国金融科技发展的现状和趋势。 金融科技通常被界定为金融和科技的融合,就是把科技应用到金融领域,通过技术工具的变革推动金融体系的创新。全球金融稳定委员会对金融科技的界定是,金融与科技相互融合,创造新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品,从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成非常大的影响。金融科技的外延囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同等领域,正在对银行、保险和支付这些领域的核心功能产生非常大的影响。 三个发展阶段 如果从IT技术对金融行业推动变革的角度看,目前可以把它划分为三个阶段。 第一个阶段可以界定为金融IT阶段,或者说是金融科技1.0版。在这个阶段,金融行业通过传统IT的软硬件的应用来实现办公和业务的电子化、自动化,从而提高业务效率。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节,IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门,现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等,就是这个阶段的代表。 第二个阶段可以界定为互联网金融阶段,或者叫金融科技2.0阶段。在这个阶段,主要是金融业搭建在线业务平台,利用互联网或者移动终端的渠道来汇集海量的用户和信息,实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。 第三个阶段是金融科技3.0阶段。在这个阶段,金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链这些新的IT技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,因此可以大幅提升传统金融的效率,解决传统金融的痛点,代表技术就是大数据征信、智能投顾、供应链金融。

大数据在金融行业中的作用

大数据在金融行业中的作用 进入2012年,大数据吸引了越来越多人的关注,也不断应用于各个领域,笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是,大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点,即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业,金融业本身就是大数据的重要产生者,交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源,而且数据是作为金融行业的核心资产,当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据,哪怕只是一两条有用的结论,都是具有巨大的商业价值,成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来,大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术,金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息,并进行分析整合,大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如,中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图,更有针对性的进行营销,在2011年,成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度,支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据,判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展,很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息,分析挖掘的数据,判断客户资质,用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据,记录着用户群体的兴趣偏好情绪等,对其客户行为模式进行分析,可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如,领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动,与交易记录相结合开展实验,就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验,例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户,按照客户行为进行分类,为客户提供质量一致的客户体验。 总之,与传统金融相比,大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化,创造了新的业务处理和经营管理模式,对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响,显著提升了金融体系的多样性。

金融行业大数据应用

大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行 业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三,主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚,其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。

不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告可以看出,无论是投资规模和应用潜力,信息行业(互联网和电信)和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服,比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是,金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高,相信在未来的两三年内,在互联网和移动互联网的驱动下,金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。

二、金融行业大数据应用 当前,数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识,随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密,仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求,急需借助大数据战略打破数据边界,囊括85%的大数据分析,来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台,导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据,从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析,进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性,银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出,金融机构大数据应用主要在四个领域:风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。

金融行业的发展前景

金融行业发展前景和未来职业规划 金融业是一个传统行业,同时在我国也是一个发展中的行业,与我们的生活息息相关。首先社会各阶层各行业所有人,都需要资金融通,不论长期的或短期的资金需求,不论国内的或海外的现金需求,不论即期的或远期的资金需求,金融业都可以满足这些需要。其次赚到一点钱的企业或个人,他的金钱需要有个存放或运用的去处,金融业正可以满足这个需要。而且随着中国金融业的开放,外资银行的进入,国内金融机制的改革,民营的金融机构、保险机构也会在增加,金融业在我国具有很好的发展前景,受过比较好的金融专业教育的学生,将会有很多的发展机会。 一,九类金融人才的需求: 目前国内金融市场,对金融人才的需求很大,尤其是急缺金融分析师、金融工程师、特许财富管理师、基金经理、精算师、副总裁级高管、稽查监管人员、产品开发人员、后台工作人员(在财务、结算、税务方面有经验)等九大类人才。 金融分析师(CFA):在欧美等发达国家和地区,获得CFA资格几乎是进入投资领域从业的必要条件,全球至今仅有3.55万人通过考试,而我国大陆,目前约50人拥有此资格,未来3年对CFA的需求量将超过5000人。 金融工程师:注重金融市场交易与金融工具的可**作性,将最新的科技手段、规模化处理方式(工程方法)应用到金融市场上,创造出新的金融产品、交易方式,从而为金融市场的参与者赢取利润、规避风险或完善服务。 特许财富管理师:5年以上金融机构工作经验,有良好的经济学基础和至少精通两个投资领域,其要求之高,很少人能通过。 投资管理人才:市场急需大量的投资管理人才,这些投资管理人才主要包括风险投资人才、融资租赁人才、金融业务代表、个人投资顾问等。 稽查监管人员:有能力胜任者,只有在薪水能高于原先30%到40%才愿意跳槽。 二,金融业的资格证书和考试 1、证券从业资格证书:此为入门证书,是进入证券行业的必要证书。共考五科:基础,交易,发行与承销,技术分析和基金。 2、期货从业资格证书:同证券从业资格证书一样,也是入门所需证书。高中学历以上报考即可,共考两科,基础和法规。金融期货即将推出,俱期货人才应该会变的抢手。 3、保险中介人从业人员资格考试:可分为(1)保险代理从业人员资格考试 ;(2)保险经纪和保险公估从业人员资格考试 4、个人金融理财人员(Financial Advisor)也被称为金融理财师、金融策划师、金融顾问等。他们的主要职责是根据客户的短期和长期的金融需要和金融状况,为客户提供购买适合客户需要的金融产品的建议。 5、金融投资分析人员(Financial Analyst)也被称为金融分析师、证券分析师或投资分析师。他们一般就职于银行、保险公司、基金公司、证券公司等金融机构,帮助这些公司或公司客户作出理性的投资决定。 CFA是“注册金融分析师”(Chartered Financial Analyst)的简称,也称“特许金融分析师”,它是证券投资与管理界的一种职业资格称号,由美国“注册金融分析师学院”(ICFA)发起成立。 有“全球金融第一考”之称的CFA证书是证券投资与管理界的一种职业资格认证,是由美国投资管理与研究协会AIMR现名为CFA INSTITUTE于1963年设立的,是目前全球规模最大的职业考试,也是全美及全球重量级财务金融机构投资及分析从业人员必备的证书。鉴于CFA考试的正规性、专业性和权威性,其资格在全球金融领域内受到广泛的认可,是进入银行、投资、证券行业的从业通行证,被戏称为“华尔街的入场券”。(https://www.360docs.net/doc/bb871709.html,) CFA考试侧重于投资和财务分析理论,比较适合金融机构研究和投资管理人员、金融专业的博士或硕士。CFA资格授予广泛的各个投资领域内的专业人员,包括基金经理、证券分析师、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易

中国金融科技发展现状与趋势

中国金融科技发展现状与趋势 2017-01-20 来源:21世纪经济报道 中国银行业协会首席经济学家香港交易所首席中国经济学家巴曙松金融科技(Fintech)是当前金融界十分关注的话题。目前,中国的互联网金融行业进入到一个阶段性的调整时期,在这样的氛围下讨论金融科技,能提供一个反思和总结的机会,客观分析一下中国金融科技发展的现状和趋势。 金融科技通常被界定为金融和科技的融合,就是把科技应用到金融领域,通过技术工具的变革推动金融体系的创新。全球金融稳定委员会对金融科技的界定是,金融与科技相互融合,创造新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品,从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成非常大的影响。金融科技的外延囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同等领域,正在对银行、保险和支付这些领域的核心功能产生非常大的影响。 三个发展阶段 如果从IT技术对金融行业推动变革的角度看,目前可以把它划分为三个阶段。第一个阶段可以界定为金融IT阶段,或者说是金融科技1.0版。在这个阶段,金融行业通过传统IT的软硬件的应用来实现办公和业务的电子化、自动化,从而提高业务效率。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节,IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门,现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等,就是这个阶段的代表。 第二个阶段可以界定为互联网金融阶段,或者叫金融科技2.0阶段。在这个阶段,主要是金融业搭建在线业务平台,利用互联网或者移动终端的渠道来汇集海量的用户和信息,实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生(公众号:傅志华)曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前,曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会,并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告 可以看出,无论是投资规模和应用潜力,信息行业(互联网和电信)和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》(关注微信公众号:傅志华,即可通过历史文章查阅)已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况,本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况,下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面:

大数据金融对当今社会的影响

大数据金融对当今社会的影响 大数据作为近一年互联网研究领域兴起的新兴课题,在越来越多的行业和产业中扮演着重要角色,甚至在我们的生活中也变得至关重要。现在我们对大数据金融作出分析。 一、大数据时代特征分析 随着经济社会和互联网产业的不断发展,大数据生活环绕在我们的生活中,人们无时无刻不产生数据,当这些数据被我们收集起来,人们在对它进行分析。他就能充分反映我们的生活需要以及市场需求。在2007年人类制造的信息量首次超过可用存储空间更应作为大数据时代到来的标志性事件。从那以后人类就开始让数据跟存储空间拉开巨大差距。因为早在互联网产业刚刚兴起时,就有科学家意识到未来社会是数据的社会,所以数据存储也将是我们需要考虑的问题。根据google统计,2010年世界范围内数字信息量达到了1ZB。预计到2020年,每年都将产生35ZB的大数据,差不多是世界上所有沙粒的总数。根据中文互联网数据研究资讯中心的定义:大数据指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据。 而腾讯QQ每天同时在线超过2亿人,还有超过1亿的人在线玩不同的腾讯游戏,腾讯开发的各种APP是产生大数据海量信息的实现来源的缩影。请容我们考虑一下,大数据时代已经来临。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联,新技术与应用的不断涌现,加速了“大数据”时代的到来。大数据,已经超越数据本

身,转向数据的资产化和服务化,转向挖掘与分析数据带来新商业价值,转向以技术维护国家安全利益,并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 二、大数据金融现状分析 大数据将给银行带来什么 低成本获取海量C端客户,C端客户粘性降低。大数据可使银行快速低成本地获取C端客户,客户不再有门槛限制,客户质量变得参差不齐,银行可向他们提供差异化的金融产品。货比三家、资金搬家将呈常态,资金快速流动将是大数据金融的典型特征。 通过产业链拓展B端客户,B端客户粘性增强。大数据使处于供应链上下游的企业联系更为密切,银行获取了供应链的核心客户,即可通过大数据与众多企业建立业务关系。供应链上下游企业则基于企业关系和银行供应链金融产品的特点,无意愿转换银行,客户粘性较强。大数据使B端客户的交易信息更加清晰,银行对客户的把控力度更高,提供金融产品的针对性更强。大数据对于银行的重要性不言而喻。将大数据作为银行的重要战略资源,持续深化数据治理,真正“以客户为中心”开展创新,银行业将会在大数据时代迎来更大的发展。 从行业的本质来看,无论是我们讨论的金融业还是互联网行业,最核心的原料和产品的都是大数据,对金融企业,用户数据是其提供金融中介服务,找出合适的存贷双方完成交易的基础;而对互联

金融行业就业前景分析(非常好)

金融行业职业规划 金融服务业素来是人人羡慕的“金饭碗”,随着中国金融业的开放,外资银行的进入,国内金融机制的改革,民营的金融机构、保险机构、基金管理公司也在增加,从长远老看,受过比较好的金融专业教育的学生,将会有很多的发展机会。 金融学专业毕业通常有以下几种去向: 一、商业银行,包括四大行和股份制商行、城市商业银行、外资银行驻国内分支机构。 二、证券公司,含基金管理公司;上交所、深交所、期交所。 三、信托投资公司、金融投资控股公司、投资咨询顾问公司、大型企业财务公司。 四、金融控股集团、四大资产管理公司、金融租赁、担保公司。 五、保险公司、保险经纪公司。 六、中央(人民)银行、银行业监督管理委员会、证券业监督管理委员会、保险业监督管理委员会,这是金融业监督管理机构。 七、国家开发银行、中国农业发展银行等政策性银行。 八、社保基金管理中心或社保局,通常为保险方向。 九、国家公务员序列的政府行政机构如财政、审计、海关部门等;高等院校金融财政专业教师;研究机构研究人员。 十、上市(或欲上市)股份公司证券部、财务部、证券事务代表、董事会秘书处等。 但是,总所周知,2008年对于全球金融业是灾难性的一年,这场全球性金融危机始于2007年下半年的信贷收缩,而流动性大幅度缩减则引发危机升级并在全球范围传播开来,随之而来的是接二连三的银行倒闭和史无前例的政府大力干预行动。在这样的背景下,2009年行业前景同样暗淡,全球经济放缓以及投资者和客户信心不足将对行业盈利水平和资产质量形成严峻挑战。从金融业就业的角度来看,国内金融业对金融专业毕业生的需求,已经呈下降趋势。这一趋势尤其表现在对金融专业本科生及以下学历的需求上。由于金融研究生毕业生数量的增加,以及金融行业对金融本科生实用性的质疑,对于本科毕业生的需求有所下降,研究生的需求则有所上升,但总体呈现下降趋势。在与其他经济管理专业的比较中,对会计与财务这些侧重实战操作型专业的需求有所上升。 另外,近年来,法律、计算机信息专业毕业生的金融从业进入口径扩宽。法律对金融行业的重要性自不待言。由于现代社会信息化的高速发展,各行各业都在高度实现业务的信息化,所以大量计算机信息专业的毕业生被大量引入金融业。在证券公司这个重要性更加突出,如果一个证券公司的交易系统出现问题,那么将是一场灾难。大量的计算机专业人士加入到金融业中来,发挥了重要的作用。金融行业所需要的人才也越来越向综合性质发展。这在无形中也缩小了金融专业的毕业生进入金融业的门径,增加了金融专业毕业生的就业竞争压力。 金融业就业机会综述(分析): 1998年以来,由于东南亚金融危机的影响,国家高度重视金融体系的安全与稳健发展,对于金融业从业人员的素质提出了较高要求,由此,银行及相关证券、保险等行业管理机构加大了对金融专业毕业生的需求,开启了在国家统一分配制度打破之后的新一轮对金融专业大学毕业生、研究生的增量需求,金融行业监管部门的人才举措,影响着所辖行业内的商业银行、证券、保险等金融机构加大了对金融专业毕业生的需求。 一、进入行业监督管理部门做金融官员,对于金融研究生而言应是首选。首先,中国金融学是立足于宏观经济学,基于金融市场宏观调控,专业应用较易入手,政策把握比较到位;其次,在行业管理部门做上三五年再入行到实践机构至少能给个中层以上的职位。其局限在于:要进入这几个行业主管部门难度较大,可能还需要背景依托,本科生想进较难,除非本人确实非常优秀。 二、进入国有四大商业银行是很好的选择。具备一定的银行业从业经验、专业背景,到股份制商行或外资银行驻华机构的可能性会增大。我的几个大学同学起初就是投身于国有四大行中,在城市股份制商业

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战 作者:盛瀚北京银行,长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。 摘要:本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析,阐述大数据的特征和发展趋势,结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例,同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。 关键词:大数据,金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据 大数据(Big Data)是一个宽泛的概念,业界没有统一的定义,大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后,最初理解为一类海量数据的集合。2011年,美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义:大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日,近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征 大数据不仅有传统数据定义的“三个V”,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety),还包含了更重要的第四个V,价

值(Value)。 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征,在原有4V基础上增加了真实性(Veracity)特征,包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性,如图1所示。 图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势 随着大数据产业的不断发展,各行业的应用解决方案不断成熟,大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示,2014年全球大数据市场规模达到285亿美元,同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点,如图2所示。Gartner数据显示,2014年数据中心系统支出达1430亿美元,比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元,预计到2018年这一数据将增长三倍。

当前世界金融发展的十大特征和趋势(一)

当前世界金融发展的十大特征和趋势(一) 随着经济全球化进程的加快及信息网络技术的迅猛发展,当前世界各国金融业发展已明显呈现以下十大特征和趋势:一是金融管制放松化;二是金融创新化;三是金融市场全球化;四是融资证券化;五是银行经营国际化;六是银行业务全能化;七是银行资本集中化;八是金融业电子网络化;九是国际货币结构多元化;十是金融监管国际化。一、金融管制放松化 20世纪80年代以前,西方国家普遍对利率实行管制,如制定存款利率最高限,规定商业银行不得对活期存款支付利息等等。虽然这些管制对稳定金融秩序起到了一定的作用,但到80年代以后,这些早期形成的金融法规实际上已很难适应经济发展的需要;而且,金融管制对金融业的某些消极作用,也在相当程度上激发了西方各国金融创新的热情。正是基于这一背景,西方国家纷纷掀起了以“自由化”为特征的金融改革浪潮。首先是价格自由化,即取消存款利率限制,放开汇率管制,取消证券交易中的固定佣金制度;其次是扩大各类金融机构的业务范围和经营权力,使其公平竞争;三是改革金融市场,放松金融机构进入市场的限制,丰富金融工具和融资技术,加强和改善金融市场的管理;四是实行资本流动自由化,相继放宽外国资本、外国金融机构进入本国金融市场的限制,以及本国资本和金融机构进入国外市场的限制。 20世纪80年代以来,美国提出了新的金融改革方案,逐步放松对存贷

利率的管制,力图改革其旧的金融体制。1999年底,美国还颁布实施了《金融服务现代化法案》。该法案最终废除了形成于1933年的格拉斯—斯蒂格尔法中的主要条款,消除银行业、证券业和保险业之间的行业壁垒;改革跨州银行法,统一国内金融市场;允许工商企业对金融机构拥有更多的所有权,以此拓展金融机构的资本来源。在日本,放开利率的存款(包括大额定期存款、货币市场证券、大额存单和外汇存款等)在银行和其他金融储蓄机构吸收资金总额中的比重。从1989年起,日本对短期贷款基准利率的确定方法也进行了改革,以前主要根据贴现率确定基准利率,现在则考虑融资成本和其他多方面的因素。在逐步放开利率的同时,日本还对其银行法第65号条款进行了改革,取消了银行与其他金融服务业之间的行业限制。日本《1981年新银行法》和修改后的《证券交易法》规定银行可以经营公债,同时允许证券公司从事大额可转让存单的交易,允许其设立中期债券基金,并用这些基金开设现金管理账户。此外,证券公司还获准向顾客发放以公债为担保、不限用途的贷款。在英国,1986年10月27日,伦敦股票交易所允许外国银行、保险公司以及证券公司申请成为交易所会员,允许交易所以外的银行或保险公司甚至外国公司100%地购买交易所会员的股票,此次改革被人们称之为金融“大爆炸”,其核心就是利率的自由化和金融业务的自由化。在1985年,欧共体推出了“银行业协调第二指令”的金融改革方案。该方案规定:一是欧共体成员国的金融机构在本国获得营业执照以后,均可在其他成员国设立分支机构,经营母

大数据在金融行业四大创新性应用..

大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长,而云计算的诞生,更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇,开始向各行业渗透辐射,颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下,大数据也触动着金融行业管理者的神经,搅动着金融行业管理者的思维;大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,而不是简单的数据计算。那么,对于金融行业来说,管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢?同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢?对此,xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位,可以这样说,一个成功的市场定位,能够使一个企业的品牌加倍快速成长,而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹,需要架构大数据战略,拓宽金融行业调研数据的广度和深度,从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场

特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素,在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上,提出更好的解决问题的方案和建议,保证企业品牌市场定位独具个性化,提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合,那么这个区域人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样?公众的消费喜好是什么等等,这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场,需要动用巨大的人力、物力和精力,如果市场定位不精准或者出现偏差,其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的,由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确,企业才能构建出满足市场需求地产品,使自己在竞争中立于不败之地。但是,要想做到这一点,就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下,分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等,这些数据多存在样本量不足,时间滞后和准确度低等缺陷,研究人员能够获得的信息量非常有限,使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临,借助数

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例:FactSet (5) Conotate功能介绍: (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)

来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态与其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控与了解金融行业的动态对于占领与稳固金融数据的市场份额就是必不可少的。速度与精准度就是最关键的。 自动化Web数据监控与抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站与世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻与媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到: ?通过监控市场动态,利用内部变化监控与关键字搜索方式,提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据与减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户与政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务与管理的灵活性 有了Web数据自动化监控与抽取的Connotate,管理人员与分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式与繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet与其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控与抽取。 金融行业应用 信息与内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析与加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下,投资者与分析师可以针对企业与部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场瞧来并不就是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门与政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力与招聘人员活动等操作数据,与各种能够帮助预测分析的指标。

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