京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国大数据、人工智能、区块链发展趋势及应用场景研究报告
国家高度重视金融科技应用对于强化金融监管能力和促进金融转型发展的双重作用。在强化监管方面,以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。在促进发展方面,金融科技应用能够有效提升金融服务效率,强化对实体经济的服务能力。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融领域的广泛应用,金融科技正在以迅猛态势深刻改变金融行业生态和服务模式。
云计算、大数据、人工智能、区块链为四大新兴技术领域,本报告从应用价值、关键技术、应用场景和典型产品分析等四个方面,深入剖析四大新兴技术在金融领域的应用情况。小编对报告的主要内容作如下摘要:
首先,从金融行业应用需求出发,明确技术应用的市场价值;接着,深入浅出的阐述技术基本原理,明确在金融领域技术应用的特殊属性;然后,重点分析技术应用的具体场景,详细描述应用细节;最后,对典型技术产品进行技术指标的对比分析。
一、云计算在金融领域的应用
1、有效降低金融机构IT成本
性能上,云计算通过虚拟化技术将物理IT设备虚拟成IT能力资源池,以整个资源池的能力来满足金融机构算力和存储的需求。在物理设备上,云计算采用X86服务器和磁盘阵列作为基础设施。此外,通过云操作系统可以实现IT设备的负载均衡,提高单位IT设备的使用效率,降低单位信息化成本。因此,在IT性能相同的情况下,云计算架构的性价比远高于以大型机和小型机作为基础设施的传统金融架构。
2、 具有高可靠性和高可扩展性
传统金融架构强调稳定性,扩展能力相对较差。在基础资源上,大型机或小型机只能纵向扩展提升能力(scale-up),不能实现更加灵活的横向扩展(scale-out)。因此,随着业务需求增加,服务器越来越大,且交付时间越来越长。传统应用架构强调单体应用,数据库强调数据强一致性,可扩展性差。在可靠性上,云计算可以通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施,有效保障金融企业服务的可靠性。在可扩展性上,云计算支持通过添加服务器和存储等IT设备实现性能提升,快速满足金融企业应用规模上升和用户告诉增长的需求。
二、 大数据在金融领域的应用
1、提升决策效率
大数据分析可以帮助金融机构实现以事实为中心的经营方法。大数据可以帮助金融机构,以数据为基础,逐步从静态的现象分析和预测,过渡到针对场景提供动态化的决策建议,从而更精准地对市场变化做出反应。
2、强化数据资产管理能力
金融机构大量使用传统数据库,成本较高,而且对于非结构化数据的存储分析能力不足。通过大数据底层平台建设,可以在部分场景替换传统数据库,并实现文字、图片和视频等更加多元化数据的存储分析,有效提升金融结构数据资产管理能力。
三、 人工智能在金融领域的应用价值探讨
1、进一步提升金融行业的数据处理能力与效率随着金融行业的不断发展,沉淀了大量的金融数据,主要涉及金融交易、个人信息、市场行情、风险控制、投资理财等。这些数据容量巨大且类型丰富,占据宝贵的储存资源,而从业人员却无法对其进行有效分析以供决策。虽然大数据技术的出现对此有所改善,但在数据的有效处理与分析挖掘上仍面临较大挑战。随着深度学习技术的不断推进,金融机构尝试将海量数据供机器进行学习,不断完善机器的认知能力,几乎达到与人类相媲美的水平,尤其在金融交易与风险管理这类对复杂数据的处理方面,人工智能有效利用大数据进行筛选分析,帮助金融机构更高效的决策分析,提升金融业务。
2、推动金融服务模式趋向主动化、个性化、智能化
随着人工智能的飞速发展,机器能够模拟人的认知与功能,使批量实现对客户的个性化和智能化服务成为可能,这将对目前金融行业沟通客户、挖掘客户金融需求的模式发生重大改变。整体而言,人工智能技术将显著改变金融行业现有格局,在前台可以用于提升客户体验,使服务更加个性化。
四、 区块链在金融领域的应用价值探讨
1、重构信用创造机制
区块链技术基于非对称加密算法,实现了信用创造机制的重构:在金融交易系统中,通过算法为人们创造信用,从而达成共识。交易双方无需了解对方基本信息,也无需借助第三方机构的担保,直接进行可信任的价值交换。区块链的技术特性保证了,系统内部价值交换过程中的行为记录、传输、存储的结果都是可信的,区块链记录的信息一旦生成将无法篡改,除非占有全网总算力的51%以上才有可能对记录进行修改。
2、降低金融监管成本
金融行业在防范系统性风险上,需要借助多道审计来控制金融风险,监管成本较高。特别是随着互联网金融等新兴金融服务模式的出现,金融管控要求逐步提升,监管的难度不断增加,整个金融系统的监管成本越来越高。区块链通过分布式网络结构,将信息储存于全网中的每个节点,单个节点信息缺失不影响其余节点正常运转。区块链技术,一起防篡改、高透明的特性,保证了每个数据节点内容的真实完整性,实现了系统的可追责性,降低了金融监管的成本。
五、金融科技前沿技术应用发展趋势
新一代信息技术形成融合生态,推动金融科技发展进入新阶段。
云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立,而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源,云计算是基础设施,人工智能依托于云计算和大数据,推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件,它的实现离不开数据资源和计算分析能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20