
大数据,给金融带来了哪些改变
大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。
9月12日,离今年“双11”还有两个月,阿里巴巴启用了张北数据中心一号、二号园区,这是阿里在张北规划的总计200亿元云基地投资的一部分。阿里张北数据中心未来将成为阿里各项核心业务在北方最重要的基础设施。阿里巴巴CTO张建锋表示,在今年的“双11”狂欢节中,阿里张北数据中心也将迎来不眠夜,和全球一起见证新的奇迹。
很多人不禁要问,什么是大数据?其实,简单来说大数据就是我们生活的点点滴滴,比如你用手机银行转账买了一张话费充值卡,在微信朋友圈给好友点了一个赞……正是这些点滴,在互联网时代,正在改变着我们的生活,尤其是金融生活。
最近朋友圈里比较流行晒芝麻信用分,如果信用分超过650分,可以快速申请多家银行的信用卡,信用分超过700分可以获得新加坡等国的旅行签证……不过你知道芝麻信用分是怎么来的吗?
蚂蚁金服的相关技术负责人说,芝麻信用正是来自于大数据。据了解,征信最早起源于消费分期,没有定量描述。进入电子化时代后,数据得到了沉淀和积累,蚂蚁金服开始使用数据统计模型来计算和评估信用。在今天的互联网时代,数据承载量非常大,蚂蚁金服可以利用数据与信用的关联度,深层次挖掘信用数据。这种人工智能算法模型不只是对过去的统计,也包括对未来的预测,它可以更好地刻画客户的违约概率和信用状况。依托新的技术,大数据征信人群覆盖广泛,可作为征信体系的有效补充。人民银行征信中心在征信数据方面做得非常出色,有效地解决了信用风险问题。不过,目前只有不到4亿人在央行征信系统有信用记录。但是,我国有6.48亿网民,人群覆盖面非常广,通过对他们在互联网上留下的痕迹进行数据挖掘和分析,能够对目前的征信状况进行有效的补充。
大数据不仅对个人,也对企业客户产生了深远影响。8月份,在省会从事粮油生意的王敬军获得了工行的“逸贷公司卡”。据了解,这是工商银行发挥大数据技术优势,专门为小微商户量身打造的一款融资产品,其核心理念就是通过对不同行业的商户交易数据进行挖掘、分析、整合,掌握商户的真实交易情况,从而将数据转化为可评估的价值,有针对性地核定贷款金额,商户在采购原材料等付款后,工商银行可即时发放贷款,资金即时到账。
工行河北省分行一位工作人员告诉记者,工商银行通过对商户POS交易数据,核实企业经营的稳健性和创造现金流的能力,确定相应的授信额度,商户无需担保和抵押,无需每次重复提交贷款申请,即可在授信额度内循环使用贷款、分期付款,可以满足小微商户“短频急”的融资需求特点。与此同时,银行还通过实时监控商户的POS交易数据,可以及时发现风险并采取得力的风险防控措施。
与此同时,越来越多的企业和银行看重大数据在防范金融欺诈方面的应用。目前建设银行已经成立了上海大数据分析中心。其中建行通过位置服务终端识别的新技术,可以拒绝可疑风险事件的发生,上半年避免风险事件1.9万起,为客户避免损失1.4亿元。工行大数据通过比较好的用户特征的总结和模型做监控。通过标签信息,如果一个用户开户的地区比较广泛,持有比较多的借记卡,可以认为用户有涉嫌倒卖银行卡的嫌疑,银行通过大数据的计算可以把这些人员防范起来,同时进行后续的业务处理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13