《大數(shù)據(jù)金融》 課件全套 劉雪峰 第1-10章 緒論、大數(shù)據(jù)與金融的融合與發(fā)展-大數(shù)據(jù)與金融監(jiān)管

第一章

緒

論Introduction大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept02大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)Keynodesofbigdataindustry.03大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革Changesbroughtbybigdata.04大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept第一節(jié)一、大數(shù)據(jù)的概念從狹義上講，大數(shù)據(jù)主要是指處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)及其在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用，是指從各種組織形式和類型的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價(jià)值的信息的能力。從廣義上講，大數(shù)據(jù)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等與大數(shù)據(jù)相關(guān)的領(lǐng)域。二、大數(shù)據(jù)的特征量級(jí)巨大獲取及處理速度快數(shù)據(jù)多樣性真實(shí)性三、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別使用方式存儲(chǔ)方式產(chǎn)生方式傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是根據(jù)研究目的進(jìn)行采集的，采集的數(shù)據(jù)具有重要性。大數(shù)據(jù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)模。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是基于樣本思維進(jìn)行采集的，其分析方法主要是基于概率論理論和抽樣理論。區(qū)別四、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵數(shù)據(jù)類型方面：大數(shù)據(jù)涵蓋各類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，如社交平臺(tái)運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、金融交易過(guò)程中生成的數(shù)據(jù)。技術(shù)方法方面：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體現(xiàn)在存儲(chǔ)、挖掘、分析三大方面。分析應(yīng)用方面：借助一定的技術(shù)手段對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，從中提取有價(jià)值的信息。五、大數(shù)據(jù)的價(jià)值大數(shù)據(jù)的價(jià)值01銷售機(jī)會(huì)增多02客戶服務(wù)改善06商業(yè)模式創(chuàng)新05運(yùn)營(yíng)效率提升03客戶流失預(yù)警04金融產(chǎn)品創(chuàng)新07風(fēng)險(xiǎn)管控加強(qiáng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)Keynodesofbigdataindustry.第二節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)云技術(shù)的運(yùn)用和升級(jí)數(shù)據(jù)的整理和分析對(duì)應(yīng)算法與AI的運(yùn)用和升級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用場(chǎng)景對(duì)應(yīng)政府、企業(yè)的開放大數(shù)據(jù)算法及人工智能的迭代升級(jí)提升了數(shù)據(jù)分析能力。云計(jì)算的迅速發(fā)展推動(dòng)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。政府擁有最豐富和最優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)中也會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革KChangesbroughtbybigdata.第三節(jié)一、大數(shù)據(jù)與社會(huì)變革社會(huì)變革是科技創(chuàng)新的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)已經(jīng)改變了我們傳統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和對(duì)待事物的方式，無(wú)論在醫(yī)療、商業(yè)、金融，還是教育、氣象、軍事等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)基因的改變是全方位的。數(shù)據(jù)安全意識(shí)提升的背后是人們對(duì)數(shù)據(jù)公開化及其風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。數(shù)據(jù)安全隨著數(shù)據(jù)信息的迅速膨脹和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐步落地，能夠獨(dú)立完成從原始資料采集、加工、分析到落地應(yīng)用的完整程序的企業(yè)會(huì)越來(lái)越少。數(shù)據(jù)分析的簡(jiǎn)化與外包政府的數(shù)據(jù)涵蓋金融、醫(yī)療、能源、食品、交通、治安、環(huán)境等多個(gè)方面，且所有這些數(shù)據(jù)都是相對(duì)集中且十分關(guān)鍵的，政府?dāng)?shù)據(jù)的開放將是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的催化劑。政府的數(shù)據(jù)態(tài)度未來(lái)將進(jìn)入多屏?xí)r代多屏?xí)r代大部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地點(diǎn)都與特定行業(yè)相關(guān)，金融、醫(yī)療、電商、零售、醫(yī)療、教育等。數(shù)據(jù)行業(yè)化二、大數(shù)據(jù)與思維變革世間萬(wàn)物都變得可量化全樣本時(shí)代再度來(lái)臨相關(guān)性可能比因果性更重要大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)講求時(shí)效三、大數(shù)據(jù)引發(fā)金融業(yè)變革大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)的發(fā)展機(jī)遇大數(shù)據(jù)推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠降低金融機(jī)構(gòu)的管理和運(yùn)營(yíng)成本大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于降低信息不對(duì)稱性，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用可能導(dǎo)致金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)版圖的重構(gòu)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施和安全管理亟待加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)選擇存在決策風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.第四節(jié)一、傳統(tǒng)金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（一）銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（二）證券業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（三）保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（四）信托業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（五）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（六）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用二、基于互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)構(gòu)與產(chǎn)品大數(shù)據(jù)技術(shù)在征信領(lǐng)域的應(yīng)用使得非金融行業(yè)的信用數(shù)據(jù)也能夠運(yùn)用于金融征信體系的建設(shè)大數(shù)據(jù)征信大數(shù)據(jù)在眾籌領(lǐng)域的應(yīng)用在于能夠降低運(yùn)營(yíng)成本。眾籌利用大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)主體情緒進(jìn)行刻畫和量化，為目前市場(chǎng)上的指數(shù)投資帶來(lái)了全新的視角和參考體系。大數(shù)據(jù)指數(shù)思考題1.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有何不同，其獨(dú)特性體現(xiàn)在哪些方面？2.在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，開放數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)隱私之間如何平衡？3.在大數(shù)據(jù)推動(dòng)下，未來(lái)的商業(yè)模式會(huì)有哪些創(chuàng)新？4.目前金融業(yè)中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要場(chǎng)景有哪些？5.金融科技（FinTech）中，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何相互促進(jìn)？第二章大數(shù)據(jù)與金融的融合發(fā)展Integrateddevelopmentofbigdataandfinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.02金融大數(shù)據(jù)資源及處理技術(shù)Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.03大數(shù)據(jù)金融模式Bigdatafinancialmodel.04大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展?fàn)顩r與趨勢(shì)Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)Theconnotationandcharacteristicsofbigdatafinance.第一節(jié)大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵：從廣義上講，是包括整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融在內(nèi)的所有需要依靠挖掘和處理海量信息的線上金融服務(wù)。從狹義上講，是依靠對(duì)商家和企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)上的歷史數(shù)據(jù)的分析，對(duì)其進(jìn)行線上資金融通和信用評(píng)估的行為。大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分類：（1）傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如各種數(shù)據(jù)庫(kù)和文件信息等。（2）以社交媒體為代表的過(guò)程數(shù)據(jù)，涵蓋了用戶偏好、習(xí)慣、特點(diǎn)、發(fā)表的評(píng)論、朋友圈之間的關(guān)系等。（3）日益增長(zhǎng)的機(jī)器設(shè)備及傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如柜面監(jiān)控視頻、呼叫中心語(yǔ)音、手機(jī)、ATM等記錄的位置信息等。大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)大數(shù)據(jù)金融的特點(diǎn)：數(shù)據(jù)客觀、精準(zhǔn)匹配交易成本低、客戶群體大數(shù)據(jù)及時(shí)有效、有助于控制風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)涵與特點(diǎn)大數(shù)據(jù)金融的特點(diǎn)：大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的逐步成熟金融業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的必然要求提升金融服務(wù)水平提高金融機(jī)構(gòu)管理效率互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的推動(dòng)金融大數(shù)據(jù)資源及處理技術(shù)Bigdatafinancialresourcesandprocessingtechnologies.第二節(jié)一、金融大數(shù)據(jù)資源證券期貨業(yè)數(shù)據(jù)銀行業(yè)數(shù)據(jù)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)跨行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)二、金融大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)：主要包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，主要應(yīng)用在用戶信用分析、用戶聚類分析、用戶特征分析、產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析、營(yíng)銷分析等方面。數(shù)據(jù)處理技術(shù)：這主要包括分布式計(jì)算技術(shù)、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、流處理技術(shù)。數(shù)據(jù)管理技術(shù)：要包括關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合和集成技術(shù)、數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換技術(shù)等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)：主要包括可視化技術(shù)、歷史流展示技術(shù)、空間信息流展示技術(shù)等。大數(shù)據(jù)金融模式Bigdatafinancialmodel.第三節(jié)一、平臺(tái)金融模式平臺(tái)金融模式依賴于自身交易平臺(tái)上眾多商戶的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，平臺(tái)方可以利用這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而為平臺(tái)上的商戶提供快速信用評(píng)價(jià)、授信服務(wù)。平臺(tái)金融模式的優(yōu)勢(shì)在于，平臺(tái)方掌握了商戶大量的交易信息，對(duì)于商戶可謂知根知底，對(duì)商戶的客觀了解甚至超過(guò)商戶自身。二、供應(yīng)鏈金融模式供應(yīng)鏈金融是一種金融服務(wù)模式，它是圍繞核心企業(yè)，管理上下游中小企業(yè)的資金流和物流，并把單個(gè)企業(yè)的不可控風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈企業(yè)整體的可控風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)立體獲取各類信息，將風(fēng)險(xiǎn)控制在最低的金融服務(wù)。供應(yīng)鏈金融于19世紀(jì)在荷蘭出現(xiàn)，到20世紀(jì)末逐漸成熟。二、供應(yīng)鏈金融模式京東金融自2012年開始涉足金融服務(wù)，京東做金融有其天然優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榫〇|有非常優(yōu)質(zhì)的上游供應(yīng)商，還有下游的個(gè)人消費(fèi)者，積累了非常多潛在的金融業(yè)務(wù)客戶。京東是大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈金融的典型代表，京東依賴自己掌握的各個(gè)類型、各個(gè)行業(yè)、各個(gè)地域的關(guān)聯(lián)企業(yè)的海量交易數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘評(píng)價(jià)企業(yè)信用、資金運(yùn)用狀況，進(jìn)而聯(lián)合銀行等金融機(jī)構(gòu)為這些企業(yè)提供金融支持和服務(wù)。大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展?fàn)顩r與趨勢(shì)Thedevelopmentstatusandtrendofbigdatafinance.第四節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)金融面臨的挑戰(zhàn)01傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)03技術(shù)決策風(fēng)險(xiǎn)02數(shù)據(jù)安全04人才方面一、大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)金融尋求突破的方向：優(yōu)化大數(shù)據(jù)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展規(guī)劃加大關(guān)鍵技術(shù)研究與創(chuàng)新力度完善數(shù)據(jù)安全管控工作增強(qiáng)用戶體驗(yàn)重視度借助開源軟件推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)步二、大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用的重點(diǎn)金融機(jī)構(gòu)捕捉和分析金融客戶相關(guān)的海量服務(wù)信息數(shù)據(jù)；利用各種服務(wù)交付渠道的海量客戶數(shù)據(jù)，開發(fā)出新的預(yù)測(cè)分析模型?？蛻舳床齑髷?shù)據(jù)可以幫助金融企業(yè)分析歷史數(shù)據(jù)，尋找其中的金融創(chuàng)新機(jī)會(huì)市場(chǎng)洞察大數(shù)據(jù)可協(xié)助金融企業(yè)提高風(fēng)險(xiǎn)透明度，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的控制和管理力度；幫助金融服務(wù)企業(yè)充分掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值運(yùn)營(yíng)洞察三、大數(shù)據(jù)金融的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)（一）數(shù)據(jù)價(jià)值深入挖掘大數(shù)據(jù)營(yíng)銷平臺(tái)（DMP）的出現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽是大數(shù)據(jù)金融的基本元素移動(dòng)大數(shù)據(jù)成為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值通過(guò)移動(dòng)App平臺(tái)洞察客戶行為三、大數(shù)據(jù)金融的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)（二）金融行業(yè)架構(gòu)重塑競(jìng)爭(zhēng)格局的變化一是金融業(yè)的潛在進(jìn)入者與傳統(tǒng)各類金融機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇；二是銀行、保險(xiǎn)、證券和基金等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)之間的直接競(jìng)爭(zhēng)開始加劇；三是全國(guó)大型金融機(jī)構(gòu)與區(qū)域中小型金融機(jī)構(gòu)之間的正面競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。產(chǎn)業(yè)格局的變化實(shí)力強(qiáng)的大型金融企業(yè)將快速擴(kuò)張，大平臺(tái)將凸顯“贏者通吃”的態(tài)勢(shì)，尤其是在標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和低凈值客戶領(lǐng)域?qū)⒏油癸@其規(guī)模優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)。監(jiān)管體系的變化在大數(shù)據(jù)時(shí)代，實(shí)時(shí)流轉(zhuǎn)的信息交流超越了金融細(xì)分行業(yè)的界限，甚至超過(guò)了現(xiàn)有混業(yè)經(jīng)營(yíng)模式的界限。金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)必須重塑自身的監(jiān)管職能，以適應(yīng)新時(shí)代下金融監(jiān)管的需要。三、大數(shù)據(jù)金融的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)跨界應(yīng)用一類是跨界企業(yè)，以阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主要代表，新興技術(shù)快速進(jìn)步極大地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)邊界的模糊化，跨國(guó)競(jìng)爭(zhēng)逐漸成為常態(tài)。一類是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，主要以支付寶、財(cái)付通等第三方支付企業(yè)，以及小額網(wǎng)絡(luò)信貸企業(yè)等。思考題1.大數(shù)據(jù)金融中的“大”主要指什么？它如何影響金融服務(wù)的質(zhì)量和效率？2.金融大數(shù)據(jù)處理技術(shù)中，哪些技術(shù)對(duì)提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？3.大數(shù)據(jù)金融模式有哪些典型的應(yīng)用場(chǎng)景？4.未來(lái)大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展趨勢(shì)將如何影響銀行、保險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)？5.在大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展過(guò)程中，監(jiān)管科技（RegTech）將扮演怎樣的角色？第三章大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)Bigdatarelatedtechnologies大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)bigdatastorage02大數(shù)據(jù)處理與計(jì)算Bigdataprocessingandcomputing03大數(shù)據(jù)挖掘方法Bigdataminingmethods大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)bigdatastorage第一節(jié)一、分布式文件系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題包括可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)冗余性、數(shù)據(jù)一致性、緩存等。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre、Ceph等，它們各自適用于不同的領(lǐng)域，其中GFS和HDFS最具有代表性。一、分布式文件系統(tǒng)（一）HDFS系統(tǒng)的概念和特性

第一，HDFS系統(tǒng)是一個(gè)文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)文件，通過(guò)統(tǒng)一的命名空間——目錄樹來(lái)定位文件。

第二，HDFS系統(tǒng)是分布式的，由很多服務(wù)器聯(lián)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能，集群中的服務(wù)器有各自的角色。一、分布式文件系統(tǒng)（一）HDFS系統(tǒng)的概念和特性不支持文件隨機(jī)寫入。需要客戶端與HDFS交互。適合大文件讀取場(chǎng)景。吞吐和并發(fā)能力具備可橫向擴(kuò)展性不適合高響應(yīng)系統(tǒng)一、分布式文件系統(tǒng)（二）HDFS的結(jié)構(gòu)1.NameNodeNameNode是一個(gè)通常在HDFS實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件。它負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)名稱空間和控制外部客戶機(jī)的訪問(wèn)。2.DataNodeDataNode也是一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的軟件。通常以機(jī)架的形式組織，機(jī)架通過(guò)一個(gè)交換機(jī)將所有系統(tǒng)連接起來(lái)。3.ClientClient一般用于實(shí)現(xiàn)客戶端文件存儲(chǔ)的所有操作，包括文件的增刪以及查詢等。一、分布式文件系統(tǒng)（三）HDFS文件寫入與讀?。?）客戶端創(chuàng)建的文件，然后Client通過(guò)RPC方式與NameNode通信，創(chuàng)建一個(gè)新文件映射關(guān)系。（2）客戶端寫數(shù)據(jù)：FSDataOutputStream把寫入的數(shù)據(jù)分成包（packet）并放入一個(gè)中間隊(duì)列——數(shù)據(jù)隊(duì)列（dataqueue）中。（3）FSDataOutputStream也維護(hù)著確認(rèn)隊(duì)列（ackqueue）。（4）所有文件寫入完成后，關(guān)閉文件寫入流。二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（notonlysQL，NoSQL）是分布式存儲(chǔ)的主要技術(shù)。相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，它的主要特點(diǎn)包括易擴(kuò)展、靈活的數(shù)據(jù)模型、高可用性、大數(shù)據(jù)量、高性能等。（一）NoSQL簡(jiǎn)介與特性

1.不需要預(yù)定義模式

2.BASE特性

3.分區(qū)

4.異步復(fù)制

5.彈性可擴(kuò)展二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（二）NoSQL的分類1.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

（1）HBase基于HadoopHDFSappend方式進(jìn)行數(shù)據(jù)追加操作，非常適合列族文件存儲(chǔ)架構(gòu)。

（2）HBase寫請(qǐng)求，都會(huì)先寫redolog，然后更新內(nèi)存中的緩存。

（3）當(dāng)某一列的MapFile數(shù)量超過(guò)配置的閾值時(shí)，一個(gè)后臺(tái)線程就開始將現(xiàn)有的MapFile合并為一個(gè)文件，這個(gè)操作稱為Compaction。

（4）讀操作會(huì)先檢查緩存，若未命中，則從最新的MapFile開始，依次往最老的MapFile找數(shù)據(jù)。二、非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（二）NoSQL的分類

列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)1234三、虛擬存儲(chǔ)技術(shù)與云存儲(chǔ)技術(shù)（一）虛擬存儲(chǔ)技術(shù)虛擬存儲(chǔ)技術(shù)是指將存儲(chǔ)系統(tǒng)的內(nèi)部功能從應(yīng)用程序、計(jì)算服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)資源中進(jìn)行抽象、隱藏或隔離，最終使其獨(dú)立于應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)管理。（二）云存儲(chǔ)技術(shù)云存儲(chǔ)是一種以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理為核心的云計(jì)算系統(tǒng)，它是指利用集群應(yīng)用、分布式文件和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)等功能，通過(guò)應(yīng)用軟件協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中大量的各種不同類型的存儲(chǔ)設(shè)備，共同建設(shè)一個(gè)具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問(wèn)功能的系統(tǒng)，以保證數(shù)據(jù)的安全性，節(jié)約存儲(chǔ)空間。大數(shù)據(jù)處理與計(jì)算Bigdataprocessingandcomputing第二節(jié)一、基于并行計(jì)算的分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)HadoopMapReduce是一種分布式海量數(shù)據(jù)處理框架。它采用主從結(jié)構(gòu)，在一個(gè)MapReduce集群中有一個(gè)控制節(jié)點(diǎn)和多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)。設(shè)計(jì)思想:其一，大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理，即“分而治之”的思想;其二，MapReduce編程模型;其三，分布式運(yùn)行時(shí)環(huán)境。二、分布式內(nèi)存計(jì)算處理技術(shù)對(duì)于一些需要快速實(shí)時(shí)分析的業(yè)務(wù)操作，需要快速地對(duì)最新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。在線實(shí)時(shí)分析計(jì)算框架是為集群計(jì)算中特定類型的工作負(fù)載而設(shè)計(jì)的，引進(jìn)了內(nèi)存集群計(jì)算的概念。Spark引進(jìn)了名為彈性分布式數(shù)據(jù)集（resilientdistributeddatasets，RDD）的抽象。RDD是分布在一組節(jié)點(diǎn)中的只讀對(duì)象集合。這些集合是彈性的，如果數(shù)據(jù)集的一部分丟失，則可以對(duì)它們進(jìn)行重建。三、分布式流處理技術(shù)對(duì)于現(xiàn)在大量存在的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如股票交易數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大且不間斷，這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被稱為流數(shù)據(jù)。（一）流式數(shù)據(jù)的概念流式數(shù)據(jù)是指所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不是批量地傳輸過(guò)來(lái)，而是連續(xù)不斷地像水一樣流過(guò)來(lái)。1.靜態(tài)數(shù)據(jù)2.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)3.實(shí)時(shí)處理三、分布式流處理技術(shù)（二）流式數(shù)據(jù)源傳感器數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)及Web流量流媒體傳輸三、分布式流處理技術(shù)（三）大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式1.大數(shù)據(jù)流式計(jì)算模型在流式計(jì)算中，無(wú)法確定數(shù)據(jù)的到來(lái)時(shí)刻和到來(lái)順序，也無(wú)法將全部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)。因此，不再進(jìn)行流式數(shù)據(jù)的硬盤存儲(chǔ)，而是當(dāng)流動(dòng)的數(shù)據(jù)到來(lái)之后在內(nèi)存中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)輸入、實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)輸出。三、分布式流處理技術(shù)（三）大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式2.流式計(jì)算與批量計(jì)算的比較大數(shù)據(jù)挖掘方法Bigdataminingmethods.第三節(jié)一、數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘（datamining，DM）是從大量的、有噪聲的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取出隱含在其中的、人們事先不知道的、具有潛在利用價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn):（1）數(shù)據(jù)量巨大（2）動(dòng)態(tài)性（3）適用性（4）系統(tǒng)性二、數(shù)據(jù)挖掘的原理數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)質(zhì)是綜合應(yīng)用各種技術(shù)，對(duì)與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列科學(xué)的處理，這個(gè)過(guò)程中需要用到數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化、信息科學(xué)、程序開發(fā)及其他學(xué)科。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法數(shù)據(jù)挖掘常用方法01分類分析02回歸分析06序列分析05聚類分析03預(yù)測(cè)04關(guān)聯(lián)分析07偏差分析三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（一）分類分析分類分析是指運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的特征和運(yùn)用一定的算法求得分類規(guī)則，該分類規(guī)則就是數(shù)據(jù)分類的模型。1.決策樹分類法決策樹學(xué)習(xí)是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，它著眼于從一組無(wú)次序、規(guī)則的實(shí)例中推理出以決策樹表示的分類規(guī)則。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（一）分類分析2.貝葉斯分類法貝葉斯分類法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的貝葉斯定理來(lái)預(yù)測(cè)類成員的概率，即給定一個(gè)樣本，計(jì)算該樣本屬于一個(gè)特定的類的概率。3.k-近鄰分類法k-近鄰分類法不是事先通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)選好分類模型，再對(duì)未知樣本進(jìn)行分類，而是存儲(chǔ)帶有標(biāo)記的樣本集，給一個(gè)沒(méi)有標(biāo)記的樣本，用樣本集中k個(gè)與之相近的樣本對(duì)其進(jìn)行即時(shí)分類。k-近鄰分類法就是找出k個(gè)相似的樣本來(lái)建立目標(biāo)函數(shù)逼近。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（二）回歸分析1.線性回歸線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用十分廣泛。2.Logistic回歸分析Logistic回歸模型是一種概率模型，適合于病例對(duì)照研究、隨訪研究和橫斷面研究，且結(jié)果發(fā)生的變量取值必須是二分的或多項(xiàng)分類。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（三）預(yù)測(cè)三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（四）關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系，所發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則或頻繁項(xiàng)集的形式表示。1.Apriori算法：使用候選項(xiàng)集找頻繁項(xiàng)集2.基于劃分的算法3.FP-樹頻集算法三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（五）聚類分析聚類是根據(jù)相似度將數(shù)據(jù)分組，使同一聚類內(nèi)的個(gè)體距離較近或變異較小、不同聚類間的個(gè)體距離較遠(yuǎn)或變異較大。其中，相似度可以利用不同的距離或相關(guān)來(lái)定義。三、數(shù)據(jù)挖掘常用的方法（六）序列分析序列分析是對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)藏其中的模式和規(guī)律。序列數(shù)據(jù)和時(shí)間序列都是連續(xù)的觀測(cè)值，觀測(cè)值之間相互依賴。（七）偏差分析數(shù)據(jù)庫(kù)中一般存在著很多異常數(shù)據(jù)，找出這些異常數(shù)據(jù)非常重要，偏差分析可以解決此類問(wèn)題。偏差分析用于檢測(cè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、歷史記錄與標(biāo)準(zhǔn)之間的顯著變化和偏離，如觀測(cè)結(jié)果與期望的偏離、分類中的反常實(shí)例、模式的例外等。思考題1.簡(jiǎn)述常見的分布式系統(tǒng)。2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理在大數(shù)據(jù)計(jì)算中扮演著怎樣的角色，它對(duì)業(yè)務(wù)決策有何影響？3.描述一種數(shù)據(jù)挖掘方法，并解釋它在解決實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。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(duì)客戶畫像進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫精準(zhǔn)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)管控運(yùn)營(yíng)優(yōu)化一、大型商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)環(huán)境對(duì)我國(guó)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(yíng)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(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)控制體系，并推動(dòng)金融體系變革。（二）業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)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(lái)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(duì)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(huì)，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(duì)大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和路徑1.發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)2.我國(guó)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(yíng)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(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(yíng)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(guó)的互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展模式1.互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀興起背景與優(yōu)勢(shì)

隨著大數(shù)據(jù)浪潮的到來(lái)，基于電商或社交平臺(tái)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(shì)。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(tái)、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(guó)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(guó)首批試點(diǎn)的民營(yíng)互聯(lián)網(wǎng)銀行之一。2.浙江網(wǎng)商銀行：由阿里巴巴和萬(wàn)向出資成立，其利用阿里巴巴電商平臺(tái)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)銀行發(fā)展現(xiàn)狀市場(chǎng)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)1.競(jìng)爭(zhēng)壓力較大

2.業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)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(lái)經(jīng)營(yíng)模式：為小微企業(yè)和低收入群體服務(wù)營(yíng)業(yè)部模式；面對(duì)中產(chǎn)階級(jí)的綜合服務(wù)模式；面對(duì)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(cè)

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(chǎng)行情。

證券業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)可對(duì)海量個(gè)人投資者樣本進(jìn)行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測(cè)，對(duì)投資收益率、持倉(cāng)率、資金流動(dòng)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(shì)、對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期以及當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)偏好等，對(duì)市場(chǎng)行情進(jìn)行預(yù)測(cè)。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(duì)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(jí)，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(yíng)業(yè)部和新型營(yíng)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(yíng)技術(shù)創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的采集對(duì)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(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈和升級(jí)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(chǔ)。（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(yíng)技術(shù)創(chuàng)新（三）基于語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別的自動(dòng)質(zhì)檢

傳統(tǒng)保險(xiǎn)業(yè)是通過(guò)質(zhì)量檢測(cè)發(fā)現(xiàn)銷售人員通話過(guò)程中存在的問(wèn)題。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展成熟，自動(dòng)化的語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)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(kù)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(yíng)銷方式創(chuàng)新通過(guò)大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在客戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷會(huì)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(lái)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(wèn)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(lái)真正揭示大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。2.社會(huì)化CRM

保險(xiǎn)公司的CRM系統(tǒng)與社交媒體連接起來(lái)。三、風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警（二）基于預(yù)測(cè)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(jiǎn)稱眾安）成立時(shí)間：2013年注冊(cè)地：上海股票代碼：6060.HK發(fā)起股東：螞蟻金服、騰訊、中國(guó)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(jiǎn)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(guò)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(guò)50%，過(guò)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(jiǎn)稱眾安）產(chǎn)品與服務(wù)：百萬(wàn)醫(yī)療險(xiǎn)：責(zé)任內(nèi)最高600萬(wàn)醫(yī)療保障百萬(wàn)綜合意外險(xiǎn)：累計(jì)投保人數(shù)100000+千萬(wàn)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?！〇|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(dòng)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(tái)。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(yíng)銷二、風(fēng)險(xiǎn)管理三、信用評(píng)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(kù)建設(shè)、小微金融數(shù)據(jù)服務(wù)和評(píng)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(guò)對(duì)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(duì)信用主體的信用評(píng)價(jià)。我國(guó)征信體系的組成：由中國(guó)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(yíng)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(lái)源有以下優(yōu)勢(shì)：1.征信對(duì)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(guó)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(lái)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(guó)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(shì)（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(shí)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(qǐng)

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(píng)估和預(yù)測(cè)。（三）小微企業(yè)信用貸款

通過(guò)建模識(shí)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(kù)建設(shè)鼓勵(lì)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(duì)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(píng)分服務(wù)提供商，由來(lái)自俄羅斯的金融科技創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)。SCORISTA團(tuán)隊(duì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的問(wèn)題分析能力和人工智能的快速學(xué)習(xí)能力，通過(guò)構(gòu)建嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確地進(jìn)行借款人評(píng)估，及時(shí)做出信貸決策。大數(shù)據(jù)金融的其他應(yīng)用實(shí)例三、可視化大數(shù)據(jù)平臺(tái)——PalantirPalantir是一家為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和可視化工具的公司。Palantir把人工算法和強(qiáng)大的引擎（可以同時(shí)掃描多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)）結(jié)合起來(lái)，為金融、電信及政府等多個(gè)領(lǐng)域提供大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)。Palantir的產(chǎn)品主要有Gotham和Metropolis兩大類。思考題1.銀行業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)改善客戶服務(wù)和增強(qiáng)用戶體驗(yàn)？2.證券公司如何使用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和進(jìn)行高頻交易？3.保險(xiǎn)公司如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估？4.互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在使用大數(shù)據(jù)時(shí)面臨哪些安全和隱私挑戰(zhàn)？第五章大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈金融BigDataandSupplyChainFinance大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈金融管理中應(yīng)用Applicationofbigdatainsupplychainfinancialmanagement02供應(yīng)鏈金融管理中大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)用Bigdataanalysisandapplicationinsupplychainfinancialmanagement03大數(shù)據(jù)下的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理及趨勢(shì)Riskmanagementandtrendofsupplychainfinanceunderbigdata大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈金融管理中應(yīng)用Applicationofbigdatainsupplychainfinancialmanagement第一節(jié)一、供應(yīng)鏈金融的概念界定供應(yīng)鏈金融是指以核心客戶為依托，在真實(shí)貿(mào)易的背景下，運(yùn)用自償性貿(mào)易融資方式，通過(guò)應(yīng)收賬款質(zhì)押登記、第三方監(jiān)管等手段為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化或個(gè)性化的綜合性金融產(chǎn)品和服務(wù)。二、供應(yīng)鏈金融的發(fā)展與演進(jìn)供應(yīng)鏈金融的1.0版本：

主要是商業(yè)銀行作為供應(yīng)鏈金融的主體，產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的參與各方與銀行之間形成資金借貸關(guān)系。供應(yīng)鏈金融的2.0版本：

是供應(yīng)鏈金融服務(wù)的提供者逐漸從單一的商業(yè)銀行轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈中各個(gè)參與者。供應(yīng)鏈金融的3.0版本：

互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融其服務(wù)的提供主體主要是互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈構(gòu)建者本身，能夠通過(guò)掌握多維復(fù)雜且高度融合的信息流來(lái)管控金融風(fēng)險(xiǎn)。三、大數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈金融管理的重要性大數(shù)據(jù)對(duì)于供應(yīng)鏈金融的重要作用體現(xiàn)在信息的收集與分析方面。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為供應(yīng)鏈金融管理提供更全面的信息支持。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以降低供應(yīng)鏈金融管理成本。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以幫助金融機(jī)構(gòu)提高客戶篩選和精準(zhǔn)營(yíng)銷的能力。三、大數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈金融管理的重要性一個(gè)企業(yè)如果將自己定位為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的企業(yè)，他們能對(duì)自己的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)結(jié)果作出更加客觀的評(píng)價(jià)。供應(yīng)鏈金融管理中大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)用Bigdataanalysisandapplicationinsupplychainfinancialmanagement第二節(jié)一、供應(yīng)鏈金融管理中的大數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)新類型數(shù)據(jù)1234供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)四種類型：一、供應(yīng)鏈金融管理中的大數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)供應(yīng)鏈金融中解融資對(duì)象的市場(chǎng)能力、潛在能力、預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)能力是指企業(yè)在市場(chǎng)和行業(yè)中的地位及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，包括“軟”“硬”兩個(gè)方面。潛在能力是指企業(yè)未來(lái)可能具備的能力。預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)時(shí)可能造成負(fù)面影響事件發(fā)生的可能性。

評(píng)估企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)程度。一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)包括運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)、商譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)五大類。二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對(duì)象及獲取來(lái)源供應(yīng)鏈金融中大數(shù)據(jù)搜集分析的對(duì)象二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對(duì)象及獲取來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對(duì)相關(guān)對(duì)象進(jìn)行搜集和分析時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（1）時(shí)間和空間的數(shù)據(jù)時(shí)間數(shù)據(jù)可以反映事物、現(xiàn)象等隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度;空間數(shù)據(jù)可用來(lái)反映空間實(shí)體的形狀大小或經(jīng)營(yíng)主體的位置和分布特征;二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對(duì)象及獲取來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對(duì)相關(guān)對(duì)象進(jìn)行搜集和分析時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（2）主體和客體的數(shù)據(jù)二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對(duì)象及獲取來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對(duì)相關(guān)對(duì)象進(jìn)行搜集和分析時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（3）要素和情感的數(shù)據(jù)要素是供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中所需要的各種資源，是維系供應(yīng)鏈運(yùn)行及市場(chǎng)主體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所必須具備的基本要素;情感數(shù)據(jù)的價(jià)值是在一種必要的環(huán)境下對(duì)用戶行為進(jìn)行回憶和分析;二、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)分析的對(duì)象及獲取來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融在對(duì)相關(guān)對(duì)象進(jìn)行搜集和分析時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)體現(xiàn)準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性和完整性。供應(yīng)鏈金融中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)類型包括:（4）單點(diǎn)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)單點(diǎn)數(shù)據(jù)是指某個(gè)特定供應(yīng)鏈參與主體發(fā)生的各類數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是指某個(gè)特定參與方所嵌入的網(wǎng)絡(luò)或者集群數(shù)據(jù);三、供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)的分析時(shí)間點(diǎn)、方法及常見障礙實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析指的是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)高效地快速完成對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析，達(dá)到近似實(shí)時(shí)的效果，及時(shí)反映數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義，掌握供應(yīng)鏈的實(shí)時(shí)狀態(tài)。企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析中常見的障礙主要包括數(shù)據(jù)管理能力、運(yùn)用科學(xué)技術(shù)進(jìn)行計(jì)劃的能力、績(jī)效管理能力、時(shí)間限制、對(duì)供應(yīng)鏈管理缺乏合適的預(yù)測(cè)性分析解決方案等。大數(shù)據(jù)下的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理及趨勢(shì)Riskmanagementandtrendofsupplychainfinanceunderbigdata第三節(jié)一、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理的因素及原則供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)是指在一定經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，由于供應(yīng)鏈金融參與者預(yù)期的物流、資金流、信息流的運(yùn)行情況和實(shí)際狀況不同，最終使從事供應(yīng)鏈金融的企業(yè)或其他組織蒙受損失的不確定性。風(fēng)險(xiǎn)特征：

風(fēng)險(xiǎn)具有傳導(dǎo)效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)具有動(dòng)態(tài)性風(fēng)險(xiǎn)具有高度復(fù)雜性一、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理的因素及原則大數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理主要包括：供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中價(jià)值的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和傳遞要能形成完整、循環(huán)的閉合系統(tǒng)。01業(yè)務(wù)閉合化能及時(shí)、有效、完整地反映或獲取企業(yè)內(nèi)部跨職能及企業(yè)間跨組織產(chǎn)生的商流、物流、信息流、人流等各類信息。02交易信息化03大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈金融中所有可能的費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)等能夠以確定的供應(yīng)鏈?zhǔn)找婊蛭磥?lái)收益覆蓋。收入自償化聲譽(yù)是一種稀有的、有價(jià)值的、可持續(xù)及難以模仿的無(wú)形資產(chǎn)。06聲譽(yù)資產(chǎn)化在開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的過(guò)程中，能合理設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，并采用各種有效手段或組合化解可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。05風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)化從責(zé)任明確、流程可控等目標(biāo)來(lái)對(duì)供應(yīng)鏈活動(dòng)實(shí)施有效的專業(yè)化管理。04管理垂直化二、大數(shù)據(jù)下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展趨勢(shì)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理趨勢(shì)三、區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用區(qū)塊鏈（Blockchain）是一串使用密碼學(xué)方法將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫(kù)，可用于驗(yàn)證信息的有效性和生成下一個(gè)區(qū)塊，它提供了一種去中心化的、無(wú)須信任積累的信用建立范式，理論上可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸中對(duì)數(shù)據(jù)的自我證明。區(qū)塊鏈技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用主要包括金融活動(dòng)和產(chǎn)業(yè)活動(dòng)兩個(gè)層面。案例——中國(guó)平安自主研發(fā)壹帳鏈區(qū)塊鏈技術(shù)1.運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，破解信用多級(jí)穿透難題2.采用智能“五控”技術(shù)，破解下游企業(yè)融資難題3.利用多重風(fēng)控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)核心企業(yè)定位“下沉”4.依托區(qū)塊鏈搭建銀行聯(lián)盟，破解跨地區(qū)融資難題5.通過(guò)區(qū)塊鏈底層對(duì)接國(guó)內(nèi)外貿(mào)易平臺(tái)，破解進(jìn)出口企業(yè)融資難題案例——“云倉(cāng)京融”供應(yīng)鏈金融服務(wù)運(yùn)營(yíng)模式思考題1.供應(yīng)鏈金融中大數(shù)據(jù)分析的主要方法有哪些？2.在供應(yīng)鏈金融管理中，大數(shù)據(jù)能夠解決哪些關(guān)鍵問(wèn)題？3.在供應(yīng)鏈金融中，大數(shù)據(jù)分析如何提高資金流和物流的效率？4.面對(duì)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境，大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)？5.未來(lái)大數(shù)據(jù)將如何影響供應(yīng)鏈金融的發(fā)展趨勢(shì)和創(chuàng)新？第六章其他大數(shù)據(jù)金融機(jī)構(gòu)與產(chǎn)品OtherBigDataFinancialInstitutionsandProducts大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01信托業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheTrustIndustry02融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheFinancialLeasingIndustry03第三方支付大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinThird-PartyPayment04互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融InternetConsumerFinance05眾籌大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinCrowdfunding06互聯(lián)網(wǎng)金融門戶大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinInternetFinancePortals信托業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheTrustIndustry第一節(jié)一、信托概述除了銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等主流金融機(jī)構(gòu)與產(chǎn)品之外，包括非存款類金融形式的信托、融資租賃，以及隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展興起的第三方支付、眾籌等的各類其他金融機(jī)構(gòu)與產(chǎn)品作為主流金融業(yè)態(tài)的補(bǔ)充，為資金融通、金融市場(chǎng)多層次發(fā)展和產(chǎn)品創(chuàng)新發(fā)揮著重要的作用。信托定義是委托人基于對(duì)受托人的信任，將其財(cái)產(chǎn)權(quán)委托給受托人，由受托人按委托人的意愿，以委托人的名義，為受益人的利益或特定目的，進(jìn)行管理和處分的行為。一、信托概述信托業(yè)務(wù)分類二、大數(shù)據(jù)在信托業(yè)的應(yīng)用前景（一）產(chǎn)品研發(fā)與大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的專業(yè)化提高資本市場(chǎng)的業(yè)務(wù)能力探索創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式（二）風(fēng)險(xiǎn)管理與大數(shù)據(jù)提高風(fēng)險(xiǎn)管理的全面性提高風(fēng)險(xiǎn)管理的動(dòng)態(tài)性提高輿情預(yù)警能力二、大數(shù)據(jù)在信托業(yè)的應(yīng)用前景（三）財(cái)富管理與大數(shù)據(jù)助力產(chǎn)品營(yíng)銷是助力資產(chǎn)配置助力客戶拓展（四）運(yùn)營(yíng)決策與大數(shù)據(jù)幫助信托公司及時(shí)掌握內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理狀況幫助信托公司提高決策水平三、互聯(lián)網(wǎng)信托互聯(lián)網(wǎng)信托服務(wù)的理念起源于傳統(tǒng)信托服務(wù)，不同于傳統(tǒng)信托概念的是，互聯(lián)網(wǎng)信托平臺(tái)只針對(duì)中小微企業(yè)提供投融資服務(wù)。金融行業(yè)投融資模式P2B（persontobusiness）與線下線上電子商務(wù)模式O2O（offlinetoonline）的結(jié)合，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)個(gè)人和企業(yè)之間的投融資。三、互聯(lián)網(wǎng)信托互聯(lián)網(wǎng)汽車——易鑫集團(tuán)易鑫集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱易鑫）于2014年8月宣布獨(dú)立運(yùn)營(yíng)，在此之前隸屬于易車網(wǎng)旗下的汽車金融事業(yè)部。交易平臺(tái)業(yè)務(wù)自營(yíng)融資業(yè)務(wù)根據(jù)易鑫集團(tuán)2023年年報(bào)數(shù)據(jù)，2023年公司實(shí)現(xiàn)收入66.86億元，同比增長(zhǎng)28.54%；實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)5.55億元，同比增長(zhǎng)49.66%。融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceintheFinancialLeasingIndustry第二節(jié)一、融資租賃概述融資租賃又稱設(shè)備租賃或現(xiàn)代租賃，是指出租人根據(jù)承租人對(duì)租賃物件的特定要求和對(duì)供貨人的選擇，出資向供貨人購(gòu)買租賃物件，并租給承租人使用，承租人則分期向出租人支付租金，在租賃期內(nèi)租賃物件的所有權(quán)屬于出租人所有，承租人擁有租賃物件的使用權(quán)。融資租賃相比銀行貸款優(yōu)勢(shì)：融資額度融資期限還款方式擔(dān)保方式二、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理融資租賃業(yè)務(wù)主要服務(wù)于中小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理是確保業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展的基礎(chǔ)

利用互聯(lián)網(wǎng)信息和大數(shù)據(jù)技術(shù)全面分析客戶資料

識(shí)別項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，遴選優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目

監(jiān)控企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況、銷售情況等關(guān)鍵指標(biāo)

實(shí)時(shí)預(yù)警分析，確保項(xiàng)目安全三、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)分析行業(yè)周期分析主要有兩個(gè)方面：產(chǎn)業(yè)本身盈利能力的周期；設(shè)備更新和添置的周期；三、融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)分析融資租賃業(yè)務(wù)與星象大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)結(jié)合第三方支付大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinThird-PartyPayment第三節(jié)一、第三方支付概述第三方支付是指具備一定實(shí)力和信譽(yù)保障的非銀行機(jī)構(gòu)，借助通信、計(jì)算機(jī)和信息安全技術(shù)，采用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結(jié)算系統(tǒng)間建立連接的電子支付模式。第三方支付的使用頻率和發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)以商業(yè)銀行為主體的網(wǎng)絡(luò)支付。中國(guó)支付清算協(xié)會(huì)發(fā)布的《中國(guó)支付產(chǎn)業(yè)年報(bào)2022》顯示，2021年，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)規(guī)模繼續(xù)保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，交易筆數(shù)和金額分別較上年增長(zhǎng)16.32%和8.25%。二、第三方支付平臺(tái)依托大數(shù)據(jù)開創(chuàng)新融資方式第三方支付平臺(tái)不僅提供支付服務(wù)，還推出了信用貸款、信用卡還款、消費(fèi)分析及理財(cái)基金投資等多元化金融服務(wù)。第三方支付機(jī)構(gòu)利用積累的行業(yè)客戶和個(gè)人用戶資料及交易行為信息，為小微企業(yè)提供無(wú)需大量資產(chǎn)抵押的融資服務(wù)，實(shí)現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)鏈資金融合。第三方支付平臺(tái)能夠?yàn)榭蛻籼峁└邆€(gè)性化的新金融服務(wù)，如微信錢包。三、第三方支付大數(shù)據(jù)征信從第三方支付平臺(tái)公司的視角來(lái)看，如芝麻信用、騰訊征信，這些主要是基于公司私有數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)客戶個(gè)人的征信，屬于民營(yíng)征信體系的部分。第三方支付平臺(tái)的征信系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)有三方面的特點(diǎn)：（一）征信對(duì)象數(shù)據(jù)覆蓋面廣（二）信用信息更加多維（三）數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融InternetConsumerFinance第四節(jié)一、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融概述消費(fèi)金融是指為滿足個(gè)人或家庭對(duì)最終商品和服務(wù)的消費(fèi)需求而提供的金融服務(wù)。消費(fèi)金融的特點(diǎn)：依托供應(yīng)鏈，構(gòu)建線上消費(fèi)體系風(fēng)險(xiǎn)控制，搭建風(fēng)險(xiǎn)分析系統(tǒng)激勵(lì)協(xié)作，推動(dòng)多方共贏二、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融發(fā)展趨勢(shì)（一）發(fā)展歷程概念出現(xiàn)階段：2009年，中國(guó)第一次提出了消費(fèi)金融的概念初步發(fā)展階段：2013年，消費(fèi)金融的試點(diǎn)范圍逐漸擴(kuò)大迅速發(fā)展階段：2015年6月10日，消費(fèi)金融服務(wù)擴(kuò)大試點(diǎn)加速轉(zhuǎn)型階段：2020年以來(lái)，消費(fèi)金融業(yè)務(wù)借助其外拓平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)二、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融發(fā)展趨勢(shì)（二）發(fā)展模式二、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融發(fā)展趨勢(shì)（三）發(fā)展趨勢(shì)1.消費(fèi)場(chǎng)景化2.細(xì)分化和垂直化3.普惠性和覆蓋性眾籌大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinCrowdfunding第五節(jié)一、眾籌概述眾籌即大眾籌資或群眾籌資，由發(fā)起人、跟投人、平臺(tái)構(gòu)成，是一種向群眾募資以支持發(fā)起的個(gè)人或組織的行為。眾籌的特點(diǎn)：操作門檻低形式種類多樣良好的傳播性大眾參與二、眾籌項(xiàng)目定位分析中的大數(shù)據(jù)

小創(chuàng)業(yè)者常因缺乏資金而難以實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想，眾籌成為其實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意的途徑，但成功率不一。

大數(shù)據(jù)分析能幫助創(chuàng)業(yè)者精準(zhǔn)定位項(xiàng)目、設(shè)置合理融資目標(biāo)和回報(bào)，通過(guò)整合和分析項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)知項(xiàng)目的收益和市場(chǎng)前景，提高眾籌成功率。

利用Python等編程語(yǔ)言抓取和分析眾籌網(wǎng)站數(shù)據(jù)，包括項(xiàng)目頁(yè)面循環(huán)規(guī)律、關(guān)鍵內(nèi)容等，可以進(jìn)一步分析項(xiàng)目成功概率和主要特征，從而指導(dǎo)創(chuàng)業(yè)者提高眾籌項(xiàng)目成功率。三、眾籌項(xiàng)目大數(shù)據(jù)推廣眾籌因大眾參與和低門檻特性，與大數(shù)據(jù)結(jié)合能顯著提升效果。通過(guò)收集并分析眾籌用戶數(shù)據(jù)，能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)其未來(lái)消費(fèi)傾向，為產(chǎn)品推薦提供有力支持。通過(guò)多維度數(shù)據(jù)分析增強(qiáng)項(xiàng)目推薦精準(zhǔn)性，賦予眾籌更多生命力。互聯(lián)網(wǎng)金融門戶大數(shù)據(jù)金融BigDataFinanceinInternetFinancePortals第六節(jié)一、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶概述互聯(lián)網(wǎng)金融門戶定義：金融資訊的搜索、匯聚及比較，為金融產(chǎn)品銷售提供服務(wù)的第三方金融中介服務(wù)平臺(tái)。金融中介服務(wù)中衍生出的一類支持各類互聯(lián)網(wǎng)金融交易的新業(yè)態(tài)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融信息門戶：第三方資訊平臺(tái)金融垂直搜索平臺(tái)在線金融超市二、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶的運(yùn)營(yíng)模式、作用與大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式運(yùn)營(yíng)模式總體來(lái)說(shuō)有B2C模式、O2O模式以及B2C和O2O的混合業(yè)態(tài)模式。作用（1）降低金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度（2）改變用戶習(xí)慣（3）對(duì)上游金融機(jī)構(gòu)的反縱向控制思考題1.互聯(lián)網(wǎng)信托與傳統(tǒng)信托相比，有哪些優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)？2.融資租賃業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)開發(fā)哪些新的業(yè)務(wù)模式？3.第三方支付平臺(tái)如何依托大數(shù)據(jù)開創(chuàng)新的融資方式？4.第三方支付在大數(shù)據(jù)支持下如何提升用戶體驗(yàn)和安全性？5.眾籌平臺(tái)在使用大數(shù)據(jù)時(shí)，如何平衡創(chuàng)新與合規(guī)的需求？第七章大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式與生態(tài)環(huán)境BigDataFinancialBusinessModelandEcologicalEnvironment大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式概述Overviewofbigdatafinancialbusinessmodel02大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式構(gòu)成要素Elementsofbigdatafinancialbusinessmodel03基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型金融商業(yè)模式創(chuàng)新Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication04大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)展Innovativedevelopmentofbigdatafinancialbusinessmodel05大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境演化趨勢(shì)EvolutionaryTrendofBigDataFinancialEcologicalEnvironment06大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)Constructionofbigdatafinancialecologicalenvironment大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式概述Overviewofbigdatafinancialbusinessmodel第一節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式（一）商業(yè)模式商業(yè)模式（businessmodel）是對(duì)企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值所需要的一系列要素及要素間的關(guān)系進(jìn)行的描述。商業(yè)模式的特征：商業(yè)模式是一個(gè)整體的、系統(tǒng)的概念。商業(yè)模式的組成部分之間必須有內(nèi)在聯(lián)系。一、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式（二）大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式中國(guó)人民銀行聯(lián)合多部門發(fā)布了《金融標(biāo)準(zhǔn)化“十四五”發(fā)展規(guī)劃》，強(qiáng)調(diào)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型需以金融大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融行業(yè)的深度結(jié)合，將改變傳統(tǒng)金融行業(yè)體系、業(yè)務(wù)模式和運(yùn)轉(zhuǎn)方式，重新構(gòu)建金融生態(tài)圈。二、大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的分類（一）平臺(tái)模式

為參與者和客戶提供一個(gè)合作和交易的軟硬件相結(jié)合的環(huán)境的運(yùn)作模式，有阿里巴巴、百度、淘寶、亞馬遜等。（二）供應(yīng)鏈金融模式

為參與者和客戶提供一個(gè)合作和交易的軟硬件相結(jié)合的環(huán)境的運(yùn)作模式。（三）互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融模式互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融是指借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行線上申請(qǐng)、審核、放款及還款全流程的消費(fèi)金融業(yè)務(wù)。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式構(gòu)成要素Elementsofbigdatafinancialbusinessmodel第二節(jié)大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素一、業(yè)務(wù)定位業(yè)務(wù)定位包括其主要業(yè)務(wù)、服務(wù)對(duì)象、競(jìng)爭(zhēng)與合作關(guān)系等。金融機(jī)構(gòu)提供的產(chǎn)品服務(wù)和服務(wù)對(duì)象呈多元化發(fā)展。二、運(yùn)營(yíng)模式企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)的過(guò)程，主要是指企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)的過(guò)程。主要包括企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和資金結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式要素三、盈利模式盈利模式是企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)獲得收益的方式。采用大數(shù)據(jù)金融的各企業(yè)獲得收入的來(lái)源和各自的成本結(jié)構(gòu)不盡相同。四、風(fēng)控模式指由于企業(yè)內(nèi)外環(huán)境的不確定性、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的復(fù)雜性和企業(yè)能力的有限性而導(dǎo)致企業(yè)的實(shí)際收益達(dá)不到預(yù)期收益，甚至導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)失敗的可能性?；诖髷?shù)據(jù)應(yīng)用的典型金融商業(yè)模式創(chuàng)新Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication第三節(jié)一、京東供應(yīng)鏈金融傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等高度重視大數(shù)據(jù)等技術(shù)與金融的融合，用科技謀求轉(zhuǎn)型和發(fā)展。京東供應(yīng)鏈金融屬于典型的電商供應(yīng)鏈金融模式（“M+1+N”生態(tài)圈模式），其在運(yùn)營(yíng)模式和風(fēng)控模式方面都有著創(chuàng)新之處。運(yùn)營(yíng)模式：供應(yīng)鏈金融模式風(fēng)控模式：人工智能風(fēng)險(xiǎn)決策體系二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的金融創(chuàng)新（一）工商銀行推出的互聯(lián)網(wǎng)金融“e-ICBC”“e-ICBC”包括“融e購(gòu)”、“融e行”、“融e聯(lián)”三大金融平臺(tái)?！叭趀購(gòu)”：是一種綜合化電商平臺(tái)，工商銀行通過(guò)“融e購(gòu)”積極進(jìn)軍跨境電商領(lǐng)域，創(chuàng)新營(yíng)銷推廣模式。“融e行”：開放式網(wǎng)銀平臺(tái)，手機(jī)銀行與網(wǎng)上銀行進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上業(yè)務(wù)的全部直銷，還可以通過(guò)移動(dòng)端為客戶提供方便快捷的金融服務(wù)?！叭趀聯(lián)”：即時(shí)通信平臺(tái)，滿足客戶在移動(dòng)金融服務(wù)中的信息交流、業(yè)務(wù)咨詢、溝通分享、在線互動(dòng)的需求。二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的金融創(chuàng)新（二）中國(guó)平安“尖刀服務(wù)”中國(guó)平安在平安產(chǎn)險(xiǎn)、平安人壽和平安養(yǎng)老分別推出了“城市極速查勘”及“一鍵包辦”、“閃賠”和“誠(chéng)信賠”，推出的智能服務(wù)在業(yè)內(nèi)均為首創(chuàng)。產(chǎn)險(xiǎn)：平安產(chǎn)險(xiǎn)推出了“510城市極速查勘”及“一鍵包辦”，利用移動(dòng)互聯(lián)將服務(wù)流程線上化。壽險(xiǎn)：利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)實(shí)現(xiàn)壽險(xiǎn)保單的“閃賠”服務(wù)?！伴W賠”是指客戶進(jìn)行在線理賠申請(qǐng)，30分鐘內(nèi)即可賠款到賬。此過(guò)程應(yīng)用了大數(shù)據(jù)、智能理賠和聯(lián)網(wǎng)征信等互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)。養(yǎng)老險(xiǎn)：聯(lián)網(wǎng)征信技術(shù)成為平安養(yǎng)老“誠(chéng)信賠”的主要技術(shù)依托。二、基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的金融創(chuàng)新（三）廣發(fā)證券“貝塔?！睆V發(fā)證券推出一款智能金融投顧產(chǎn)品“貝塔牛”，實(shí)現(xiàn)了投資理財(cái)服務(wù)模式的創(chuàng)新?！柏愃！北苊饬硕鄠€(gè)經(jīng)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)、高昂的運(yùn)營(yíng)成本以及復(fù)雜的管理體系等問(wèn)題。利用技術(shù)測(cè)度投資者的個(gè)人信息、投資喜好、風(fēng)險(xiǎn)偏好及風(fēng)險(xiǎn)承受能力，形成精準(zhǔn)的客戶畫像，并據(jù)此給客戶提供股票策略和大資產(chǎn)配置策略，為客戶提供智能化、個(gè)性化的投資理財(cái)服務(wù)，給客戶良好的產(chǎn)品使用體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)展Innovativedevelopmentofbigdatafinancialbusinessmodel第四節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新定位創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)的天然特性積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)真實(shí)有效地描述了每一個(gè)消費(fèi)者的消費(fèi)行為軌跡，從而構(gòu)建了立體全面的信用檔案體系。金融生態(tài)環(huán)境的創(chuàng)新主要是圍繞企業(yè)的合作伙伴進(jìn)行創(chuàng)新，包括供應(yīng)商、經(jīng)銷商和其他市場(chǎng)中介，甚至還包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。0304指企業(yè)對(duì)其所擁有的核心資源和能力進(jìn)行整合創(chuàng)新。主要是圍繞企業(yè)的關(guān)鍵活動(dòng)進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)金融通過(guò)對(duì)行業(yè)高度細(xì)分實(shí)現(xiàn)定位創(chuàng)新，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)有效的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，提供差異服務(wù)，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。0102企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新整合能力創(chuàng)新金融生態(tài)環(huán)境創(chuàng)新信用評(píng)估創(chuàng)新二、大數(shù)據(jù)金融行業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)跨界模式從支付方式的創(chuàng)新開始，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的跨界合作經(jīng)營(yíng)模式就越來(lái)越多。阿里、京東等電商企業(yè)，部分電信運(yùn)營(yíng)商，傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)和部分IT企業(yè)紛紛涉足金融行業(yè)，利用自身在大數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)探索跨界數(shù)據(jù)服務(wù)和經(jīng)營(yíng)模式。二、大數(shù)據(jù)金融行業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新（二）價(jià)值關(guān)系重構(gòu)大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境演化趨勢(shì)EvolutionaryTrendofBigDataFinancialEcologicalEnvironment第五節(jié)一、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境（一）金融生態(tài)環(huán)境概述從廣義上講，金融生態(tài)環(huán)境指宏觀層面的金融環(huán)境，是與金融業(yè)生存、發(fā)展具有互動(dòng)關(guān)系的社會(huì)、自然因素的總和，包括政治、經(jīng)濟(jì)、文化、地理、人口等一切與金融業(yè)相互影響、相互作用的方面。它主要強(qiáng)調(diào)金融運(yùn)行的外部環(huán)境，是金融運(yùn)行的一些基礎(chǔ)條件。從狹義上講，金融生態(tài)環(huán)境則指微觀層面的金融環(huán)境，主要包括法律制度、行政管理體制、社會(huì)誠(chéng)信狀況、會(huì)計(jì)與審計(jì)準(zhǔn)則、中介服務(wù)體系、企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及銀企關(guān)系等方面的內(nèi)容。一、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境（二）大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境組成及發(fā)展大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境可以劃分為外部宏觀環(huán)境和內(nèi)部行業(yè)環(huán)境。二、大數(shù)據(jù)金融生態(tài)發(fā)展特征與趨勢(shì)行業(yè)格局呈現(xiàn)互利共贏態(tài)勢(shì)金融機(jī)構(gòu)與合作伙伴共建場(chǎng)景生態(tài)，積極開展多平臺(tái)接入、全場(chǎng)景營(yíng)銷，拓展新的獲客渠道，尋找新的發(fā)展引擎。全力監(jiān)管轉(zhuǎn)向鼓勵(lì)創(chuàng)新監(jiān)管者由嚴(yán)管嚴(yán)控逐步轉(zhuǎn)變態(tài)度，開始鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)防控與違規(guī)監(jiān)管之間尋求平衡。金融與科技深度融合許多金融科技應(yīng)用已實(shí)現(xiàn)重要突破，有力推動(dòng)了金融服務(wù)顛覆式的創(chuàng)新與重塑。三、大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全問(wèn)題突出金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)成本過(guò)高金融機(jī)構(gòu)建設(shè)大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境，各生態(tài)環(huán)境主體，會(huì)付出更高的運(yùn)營(yíng)成本，以購(gòu)買基礎(chǔ)設(shè)施、培養(yǎng)專業(yè)人才。隨著金融機(jī)構(gòu)自身系統(tǒng)復(fù)雜程度的不斷提高以及業(yè)務(wù)鏈條的不斷拉長(zhǎng)，其日常經(jīng)營(yíng)中的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益突出。各方數(shù)據(jù)難以有效融合不同機(jī)構(gòu)所擁有的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)總量、數(shù)據(jù)類型等方面存在差異，機(jī)構(gòu)之間的合作和信息交換面臨著重重困難大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)Constructionofbigdatafinancialecologicalenvironment第六節(jié)一、大數(shù)據(jù)宏觀環(huán)境建設(shè)政府需加速大數(shù)據(jù)金融戰(zhàn)略頂層設(shè)計(jì)，加大支持并推動(dòng)其應(yīng)用，但相關(guān)政策尚待完善。大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步為大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展提供了重要支撐，其與人工智能等技術(shù)的融合將促進(jìn)大數(shù)據(jù)金融更快發(fā)展。大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)二、大數(shù)據(jù)監(jiān)管體系建設(shè)要加快完善大數(shù)據(jù)金融相關(guān)法律法規(guī)要厘清有關(guān)機(jī)構(gòu)監(jiān)管職責(zé)權(quán)限要重視大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管人才培育工作三、大數(shù)據(jù)征信體系建設(shè)我國(guó)征信市場(chǎng)雖已有多家機(jī)構(gòu)提供服務(wù)，但仍需提高數(shù)據(jù)處理技術(shù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能有效提升金融機(jī)構(gòu)的貸款質(zhì)量和效益。思考題1.大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式的核心特征有哪些？2.大數(shù)據(jù)金融商業(yè)模式分類的依據(jù)是什么？3.大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)金融創(chuàng)新中的應(yīng)用案例分析。4.大數(shù)據(jù)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)的挑戰(zhàn)。第八章大數(shù)據(jù)與中國(guó)金融信息安全分析BigDataandAnalysisofChina'sFinancialInformationSecurity大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01金融信息安全的重要性Theimportanceoffinancialinformationsecurity02大數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)金融信息安全的新挑戰(zhàn)ETheNewChallengesofBigDatatotheSecurityofChina'sFinancialInformation03各國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)與金融安全問(wèn)題的處置經(jīng)驗(yàn)ExperienceofVariousCountriesinHandlingBigDataandFinancialSecurityIssues04我國(guó)金融信息安全現(xiàn)狀CurrentsituationoffinancialinformationsecurityinChina05我國(guó)金融信息安全建設(shè)ConstructionofFinancialInformationSecurityinChina金融信息安全的重要性Theimportanceoffinancialinformationsecurity第一節(jié)金融信息安全的重要性一、金融信息化與金融信息安全的關(guān)系金融信息化是指在金融業(yè)務(wù)和金融管理的各個(gè)環(huán)節(jié)充分應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)，深入開發(fā)、廣泛利用金融與經(jīng)濟(jì)信息資源，加速金融現(xiàn)代化的進(jìn)程。金融信息安全是金融信息化的保障和前提。金融信息安全是我國(guó)發(fā)展金融信息化的關(guān)鍵問(wèn)題。金融信息安全的重要性二、金融安全是國(guó)家安全中重要而根本的內(nèi)容

隨著經(jīng)濟(jì)相互依賴性增強(qiáng)、信息通信技術(shù)快速發(fā)展、金融領(lǐng)域逐步開放，以及新型金融業(yè)務(wù)的推廣等，國(guó)家金融安全面臨著與以往不同的風(fēng)險(xiǎn)，需要高度重視。三、金融信息安全是國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要基石金融信息系統(tǒng)是國(guó)家重要的關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施。金融信息安全不僅關(guān)系著國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)安全，也關(guān)系著金融企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。大數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)金融信息安全的新挑戰(zhàn)TheNewChallengesofBigDatatotheSecurityofChina'sFinancialInformation第二節(jié)一、大數(shù)據(jù)與中國(guó)金融信息安全（一）數(shù)據(jù)服務(wù)商的“信息濫用”數(shù)據(jù)服務(wù)商將擁有前所未有的信息特權(quán)。數(shù)據(jù)服務(wù)商若針對(duì)政府機(jī)構(gòu)或大型金融企業(yè)的關(guān)鍵位置進(jìn)行定向信息搜集，可能導(dǎo)致國(guó)家金融信息泄露，引發(fā)嚴(yán)重后果。（二）日益復(fù)雜的“數(shù)據(jù)入侵”黑客可以利用大數(shù)據(jù)同時(shí)控制上百萬(wàn)臺(tái)傀儡機(jī)并發(fā)起攻擊隱藏在大數(shù)據(jù)中的黑客攻擊能夠誤導(dǎo)安全檢測(cè)，給金融企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全分析帶來(lái)新的困難。二、大數(shù)據(jù)與中國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)魯莽行為金融大數(shù)據(jù)的興起為高頻交易提供了更加有力的技術(shù)支持，并促進(jìn)交易策略不斷創(chuàng)新。數(shù)據(jù)壟斷同時(shí)握有數(shù)據(jù)資源和資金資源的電商巨頭和商業(yè)銀行將憑借“數(shù)據(jù)壟斷”獲得絕對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)在數(shù)據(jù)本身的真實(shí)性。數(shù)據(jù)量越大，信息越多，結(jié)果越真實(shí)。各國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)與金融安全問(wèn)題的處置經(jīng)驗(yàn)Typicalfinancialbusinessmodelinnovationbasedonbigdataapplication第三節(jié)一、應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的金融信息安全問(wèn)題近年來(lái)，國(guó)外因大數(shù)據(jù)技術(shù)引發(fā)的信息泄露事件