《大數(shù)據(jù)金融》 課件 第4章大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用分析

第四章大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用分析AnalysisoftheApplicationofBigDataFinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDatainBanking02大數(shù)據(jù)證券行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheSecuritiesIndustry03大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInsuranceIndustry04大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInternetFinanceIndustry05大數(shù)據(jù)征信行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheCreditIndustry06大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實(shí)例OtherApplicationExamplesofBigDataFinance大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDatainBanking第一節(jié)大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用與創(chuàng)新主要體現(xiàn)在四個(gè)方面:對客戶畫像進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫精準(zhǔn)營銷風(fēng)險(xiǎn)管控運(yùn)營優(yōu)化一、大型商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)環(huán)境對我國商業(yè)銀行的影響:1.顛覆商業(yè)銀行發(fā)展戰(zhàn)略2.變革商業(yè)銀行運(yùn)營方式3.挑戰(zhàn)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)駕馭能力一、大型商業(yè)銀行（一）風(fēng)險(xiǎn)控制體系創(chuàng)新大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的核心作用在于提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力，為金融機(jī)構(gòu)提供全面、動態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)控制體系，并推動金融體系變革。（二）業(yè)務(wù)經(jīng)營與客戶關(guān)系管理創(chuàng)新銀行推出一個(gè)金融產(chǎn)品或服務(wù)就能滿足大多數(shù)客戶需求的時(shí)代將不復(fù)存在，發(fā)現(xiàn)并留住最有價(jià)值的客戶也變得越來越困難。一、大型商業(yè)銀行（三）管理決策方式創(chuàng)新商業(yè)銀行使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具，對海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷和挖掘，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)和管理領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會，為業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)防范提供全面及時(shí)的決策支持信息。（四）商業(yè)銀行應(yīng)對大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和路徑1.發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)2.我國商業(yè)銀行的路徑選擇和政策建議二、中小型商業(yè)銀行（一）精準(zhǔn)營銷創(chuàng)新（二）小微信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新（三）與第三方征信公司的數(shù)據(jù)合作三、互聯(lián)網(wǎng)銀行互聯(lián)網(wǎng)銀行：是將傳統(tǒng)銀行的業(yè)務(wù)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的一種新型金融服務(wù)模式。它利用現(xiàn)代科技手段，打破了傳統(tǒng)銀行在物理網(wǎng)點(diǎn)、營業(yè)時(shí)間等方面的限制，為客戶提供更加便捷、高效的金融服務(wù)。（一）美國的互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展模式1.互聯(lián)網(wǎng)平臺模式2.直銷銀行模式3.銀行服務(wù)商模式三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀興起背景與優(yōu)勢

隨著大數(shù)據(jù)浪潮的到來，基于電商或社交平臺的企業(yè)在成立互聯(lián)網(wǎng)銀行方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。這些企業(yè)擁有龐大的用戶基礎(chǔ)、豐富的數(shù)據(jù)資源和先進(jìn)的技術(shù)能力，為互聯(lián)網(wǎng)銀行的快速發(fā)展提供了有力支持。業(yè)務(wù)模式與創(chuàng)新不設(shè)物理網(wǎng)點(diǎn)，不做現(xiàn)金業(yè)務(wù)，也不涉足傳統(tǒng)銀行的線下業(yè)務(wù)。它們主要利用互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計(jì)算能力，提供高效、便捷、差異化的金融服務(wù)。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀主要代表與特點(diǎn)

1.深圳前海微眾銀行：由騰訊、百業(yè)源、立業(yè)共同出資成立，是中國首批試點(diǎn)的民營互聯(lián)網(wǎng)銀行之一。2.浙江網(wǎng)商銀行：由阿里巴巴和萬向出資成立，其利用阿里巴巴電商平臺的大數(shù)據(jù)處理能力和征信體系，為小微企業(yè)提供便捷的金融服務(wù)。3.百信銀行：由百度和中信銀行共同出資成立，也是一家具有創(chuàng)新性的互聯(lián)網(wǎng)銀行。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（二）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀市場定位與影響互聯(lián)網(wǎng)銀行主要定位于服務(wù)小微企業(yè)和個(gè)人消費(fèi)者，特別是那些在傳統(tǒng)銀行體系中難以獲得金融服務(wù)的群體。三、互聯(lián)網(wǎng)銀行（三）中國互聯(lián)網(wǎng)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)1.競爭壓力較大

2.業(yè)務(wù)經(jīng)營信用風(fēng)險(xiǎn)較大3.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)證券行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheSecuritiesIndustry第二節(jié)一、證券行業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)代證券業(yè)具有資本密集、信息密集、智力密集和技術(shù)密集等特點(diǎn)。（一）技術(shù)架構(gòu)改變

證券行業(yè)中的信息收集與分析反饋更加便捷高效。（二）業(yè)務(wù)架構(gòu)改變

券商現(xiàn)有的業(yè)務(wù)有所調(diào)整。（三）管理架構(gòu)改變

利用數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與反饋可以使內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的控制變得更加便捷和高效。二、證券投資決策和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)證券業(yè)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)將加快滲透和融合，并與金融系統(tǒng)內(nèi)的其他金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司處于相互滲透。證券業(yè)的未來經(jīng)營模式：為小微企業(yè)和低收入群體服務(wù)營業(yè)部模式；面對中產(chǎn)階級的綜合服務(wù)模式；面對機(jī)構(gòu)客戶和高凈值個(gè)人客戶的專業(yè)化綜合服務(wù)模式；三、大數(shù)據(jù)時(shí)代的行情預(yù)測

大數(shù)據(jù)可以有效地拓寬證券業(yè)、企業(yè)量化投資數(shù)據(jù)維度，幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地了解市場行情。

證券業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)可對海量個(gè)人投資者樣本進(jìn)行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測，對投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、加權(quán)匯總，了解個(gè)人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態(tài)與發(fā)展趨勢、對市場的預(yù)期以及當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)偏好等，對市場行情進(jìn)行預(yù)測。四、大數(shù)據(jù)時(shí)代的智能服務(wù)證券公司精編客服隊(duì)伍，根據(jù)業(yè)務(wù)類別對其進(jìn)行區(qū)分。如將證券交易開戶、業(yè)務(wù)咨詢辦理、產(chǎn)品咨詢銷售、理財(cái)規(guī)劃配置、投訴建議等業(yè)務(wù)分別設(shè)定為1~5級，客戶依照自身不同需求可在不同客服服務(wù)人員之間進(jìn)行切換。智能金融終端機(jī)（VTM）承載了輕型營業(yè)部和新型營業(yè)部的大部分功能。大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInsuranceIndustry第三節(jié)一、業(yè)務(wù)經(jīng)營技術(shù)創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的采集對于保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，將有利于收集更多客戶信息，分析處理投保人個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)信息，創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)，降低信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)延長產(chǎn)業(yè)鏈和升級商業(yè)模式。（一）基于NoSQL的保單管理

在數(shù)據(jù)可視化時(shí)代，基于NoSQL的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)可以以多結(jié)構(gòu)化的模式進(jìn)行存儲。（二）基于NoSQL的歷史數(shù)據(jù)查詢NoSQL具有查詢歷史數(shù)據(jù)的功能

數(shù)據(jù)整合法

同源設(shè)計(jì)法一、業(yè)務(wù)經(jīng)營技術(shù)創(chuàng)新（三）基于語音數(shù)據(jù)識別的自動質(zhì)檢

傳統(tǒng)保險(xiǎn)業(yè)是通過質(zhì)量檢測發(fā)現(xiàn)銷售人員通話過程中存在的問題。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步推動了語音數(shù)據(jù)識別技術(shù)的發(fā)展成熟，自動化的語音數(shù)據(jù)識別技術(shù)能夠全方位提高質(zhì)檢的準(zhǔn)確性。（四）基于內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合的地址信息標(biāo)準(zhǔn)化

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，將人工信息與外部的標(biāo)準(zhǔn)化地址庫進(jìn)行匹配，可以以標(biāo)準(zhǔn)化地址替代既有的錄入地址。（五）數(shù)據(jù)標(biāo)簽化與數(shù)據(jù)補(bǔ)充保險(xiǎn)公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提煉客戶特征、形成客戶標(biāo)簽。二、產(chǎn)品營銷方式創(chuàng)新通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在客戶的精準(zhǔn)營銷。大數(shù)據(jù)營銷會徹底重塑傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品的銷售方式，而且保險(xiǎn)公司的銷售支持系統(tǒng)可能迎來一次重大變革。海量數(shù)據(jù)能夠?yàn)榇砣颂峁?qiáng)大的后援，保障保單的簽單量和質(zhì)量。三、風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警保險(xiǎn)欺詐一直是保險(xiǎn)行業(yè)的頑疾。大數(shù)據(jù)和最新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決了該問題。（一）基于社交網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)分析管理1.社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）法SNA工具把多種分析方法融合在一起，包括組織規(guī)則、統(tǒng)計(jì)方法、模式分析和網(wǎng)絡(luò)鏈接分析，來真正揭示大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。2.社會化CRM

保險(xiǎn)公司的CRM系統(tǒng)與社交媒體連接起來。三、風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警（二）基于預(yù)測性分析的反欺詐系統(tǒng)1.賠款本身2.理賠成本3.客戶服務(wù)四、大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例眾安在線財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司（簡稱眾安）成立時(shí)間：2013年注冊地：上海股票代碼：6060.HK發(fā)起股東：螞蟻金服、騰訊、中國平安業(yè)務(wù)范圍：健康、數(shù)字生活、消費(fèi)金融、汽車四大生態(tài)四、大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例眾安在線財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司（簡稱眾安）業(yè)務(wù)特點(diǎn)：互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)：不設(shè)分支機(jī)構(gòu)，完全通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行承保和理賠服務(wù)科技創(chuàng)新：工程師及技術(shù)人員占比超過50%，過去三年科技投入占當(dāng)年保費(fèi)的較高比例生態(tài)系統(tǒng)：圍繞健康、數(shù)字生活、消費(fèi)金融、汽車四大生態(tài)，提供個(gè)性化、定制化、智能化新保險(xiǎn)四、大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例眾安在線財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司（簡稱眾安）產(chǎn)品與服務(wù)：百萬醫(yī)療險(xiǎn)：責(zé)任內(nèi)最高600萬醫(yī)療保障百萬綜合意外險(xiǎn)：累計(jì)投保人數(shù)100000+千萬家財(cái)保：日常提升幸福感，緊急時(shí)刻更心安科技輸出：提供S系列保險(xiǎn)科技產(chǎn)品、X系列數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品、T系列區(qū)塊鏈產(chǎn)品、F系列金融科技產(chǎn)品四、大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例（二）互聯(lián)網(wǎng)巨頭涉足保險(xiǎn)京東保——京東保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)（天津）有限公司騰訊推出了智慧車險(xiǎn)并開發(fā)了移動展業(yè)功能螞蟻金服推出“定損寶”和“車險(xiǎn)分”四、大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例（三）新興科技公司1.OK車險(xiǎn)OK車險(xiǎn)上線于2014年7月，是上海保橙網(wǎng)絡(luò)科技有限公司旗下的一款手機(jī)APP2.大象保險(xiǎn)大象保險(xiǎn)是世紀(jì)保眾（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司打造的C2B（用戶導(dǎo)向）的互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)綜合服務(wù)平臺。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheInternetFinanceIndustry第四節(jié)大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用一、精準(zhǔn)營銷二、風(fēng)險(xiǎn)管理三、信用評價(jià)四、大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例數(shù)喆數(shù)據(jù):上海數(shù)喆數(shù)據(jù)科技有限公司，一家基于線下線上模式開展小微企業(yè)數(shù)據(jù)庫建設(shè)、小微金融數(shù)據(jù)服務(wù)和評估、調(diào)研與咨詢服務(wù)的小微金融大數(shù)據(jù)公司。大數(shù)據(jù)在征信行業(yè)中的應(yīng)用ApplicationofBigDataintheCreditIndustry第五節(jié)一、大數(shù)據(jù)征信概述大數(shù)據(jù)征信定義：大數(shù)據(jù)征信是指運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建征信模型及算法，通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、整合和挖掘，多維度刻畫信用主體的違約率和信用狀況，形成對信用主體的信用評價(jià)。我國征信體系的組成：由中國人民銀行進(jìn)行監(jiān)管，制定相關(guān)政策法規(guī)，人民銀行征信體系和民營征信體系并存，共同為政府部門、金融機(jī)構(gòu)、普通工商企業(yè)和個(gè)人提供服務(wù)。一、大數(shù)據(jù)征信的概念大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來源有以下優(yōu)勢：1.征信對象覆蓋面廣泛2.信用信息更加多維3.數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性一、大數(shù)據(jù)征信的概念（一）個(gè)人征信個(gè)人征信是指收集個(gè)人信用信息、提供個(gè)人信用服務(wù)的業(yè)務(wù)行為。1999年，中國人民銀行批準(zhǔn)在上海和深圳開展個(gè)人征信試點(diǎn)。用于大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來源主要包括：信用卡類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)02社交類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)03小額貸款類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)04第三方支付網(wǎng)站大數(shù)據(jù)05電商類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)01生活服務(wù)類網(wǎng)站大數(shù)據(jù)06一、大數(shù)據(jù)征信的概念（二）企業(yè)征信我國企業(yè)征信系統(tǒng)建設(shè)可分為三個(gè)階段：第一階段是1991—1996年探索階段第二階段是1996—2005年起步階段第三階段是2005年至今的發(fā)展階段二、大數(shù)據(jù)征信的應(yīng)用優(yōu)勢（一）個(gè)人信用貸款（消費(fèi)金融）

建立數(shù)據(jù)挖掘模型，商業(yè)銀行可以識別個(gè)人用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，從而擴(kuò)大個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)。（二）信用卡申請

銀行掌握信息有局限性，利用據(jù)挖掘模型找出網(wǎng)上行為與信用卡風(fēng)險(xiǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系，做個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)測。（三）小微企業(yè)信用貸款

通過建模識別小微企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。三、大數(shù)據(jù)時(shí)代征信行業(yè)發(fā)展相關(guān)建議完善個(gè)人征信業(yè)務(wù)相關(guān)法律法規(guī)加快人民銀行征信基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)鼓勵征信產(chǎn)品創(chuàng)新提升征信行業(yè)監(jiān)督管理水平大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實(shí)例OtherApplicationExamplesofBigDataFinance第六節(jié)大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實(shí)例一、理財(cái)魔方理財(cái)魔方團(tuán)隊(duì)成立于2014年12月，并于2015年3月推出了其App。理財(cái)魔方的特色包括追蹤用戶理財(cái)產(chǎn)品的收益、搜索并對比各種理財(cái)產(chǎn)品、提供收益排行、全球資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)定制以及管家服務(wù)等功能。產(chǎn)品特色：1.智能投資管理系統(tǒng)2.全球資產(chǎn)配置3.風(fēng)險(xiǎn)控制4.管家服務(wù)大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實(shí)例二、SCORISTAPitchChina大數(shù)據(jù)風(fēng)控SCORISTA是一家信貸評分服務(wù)提供商，由來自俄羅斯的金融科技創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)運(yùn)營。SCORISTA團(tuán)隊(duì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的問題分析能力和人工智能的快速學(xué)習(xí)能力，通過構(gòu)建嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確地進(jìn)行借款人評估，及時(shí)做出信貸決策。大數(shù)據(jù)金融