數(shù)據(jù)技術(shù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀如何？大數(shù)據(jù)金融行業(yè)的巨大應(yīng)用與挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)金融行業(yè)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)A有四個基本特征金融業(yè)基本上是全世界所有行業(yè)中最依賴數(shù)據(jù)最容易實現(xiàn)大數(shù)據(jù)金融企業(yè)積累的金融領(lǐng)域的應(yīng)。

1、電子商務(wù)行業(yè)電子商務(wù)行業(yè)是最早使用數(shù)據(jù)進行精準營銷的行業(yè)?？梢愿鶕?jù)消費者的習(xí)慣提前生產(chǎn)物料和物流管理，有利于更好社會的精細化生產(chǎn)。隨著電商的集中度越來越高，行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)的量也變大了，種類也多了。在未來的發(fā)展中，Da 數(shù)據(jù)在電子商務(wù)方面有很多想象空間，主要包括預(yù)測趨勢、消費趨勢、區(qū)域消費特征、客戶消費習(xí)慣、消費行為、消費熱點、影響消費的重要因素等。

目前很多股權(quán)交易都是利用big 數(shù)據(jù)算法進行的。這些算法可以越來越多地考慮社交媒體和網(wǎng)站新聞，并在接下來的幾秒鐘內(nèi)決定是購買還是出售。3.生物技術(shù)基因技術(shù)是未來人類挑戰(zhàn)疾病的重要武器?？茖W(xué)家可以利用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應(yīng)用，可以加速自身基因和其他動物基因的研究進程，也成為未來人類戰(zhàn)勝疾病的重要武器之一?？萍疾粌H可以改良農(nóng)作物，還可以利用基因技術(shù)培育人體器官，消滅細菌。

我發(fā)現(xiàn)Da 數(shù)據(jù)以一種前所未有的方式，通過海量的分析數(shù)據(jù)，我們獲得了極具價值的產(chǎn)品和服務(wù)或者深刻的見解。我們不做答案，我們只是答案的搬運工。Big 數(shù)據(jù)并不是一個充滿算法和機器的冰冷世界，人類仍然需要在其中發(fā)揮重要作用。人類特有的弱點和幻想是必要的，因為這些特征的另一端是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。同樣偶爾帶來屈辱或者固執(zhí)的混亂的大腦運作，也能帶來成功，或者偶爾促成我們的偉大。

金融大學(xué)數(shù)據(jù)指收集海量非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)，分析和挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習(xí)慣，準確預(yù)測客戶的行為，提高金融機構(gòu)的服務(wù)、營銷和風(fēng)險控制能力。1.大數(shù)據(jù)金融主要體現(xiàn)在三個方面:一、數(shù)據(jù)客觀精準匹配；二是交易成本低，客戶群大；最后，數(shù)據(jù)及時有效，有助于控制風(fēng)險。2.Da 數(shù)據(jù) Finance收集客戶交易信息、線上社區(qū)交流行為、資金流向趨勢等。通過Da 數(shù)據(jù)。

擴展數(shù)據(jù):1)由于Da 數(shù)據(jù) Finance數(shù)據(jù)是根據(jù)客戶自身行為收集的，因此Da數(shù)據(jù)Finance是客觀真實的。所以Da 數(shù)據(jù) Finance為客戶做的轉(zhuǎn)售方案和偏好推薦也能做到精準數(shù)據(jù) Financial匹配度高。大型數(shù)據(jù)基于云計算技術(shù)的金融云計算是一種超大規(guī)模的分布式計算技術(shù)。通過預(yù)設(shè)的程序，大數(shù)據(jù)金融云計算可以搜索、計算、分析各類客戶數(shù)據(jù)無需人工參與。2)大數(shù)據(jù)金融云計算技術(shù)降低了收集和分析數(shù)據(jù)的成本，不僅整合了碎片化的需求和供給，還大大降低了大數(shù)據(jù)金融交易的成本，實現(xiàn)了跨區(qū)域的信息流動和交換，客戶群也隨之增加。

Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，以下是一些常用字段:1。金融行業(yè):銀行、保險公司利用Da 數(shù)據(jù)技術(shù)進行客戶數(shù)據(jù)分析、信用評估、欺詐檢測等。2.零售業(yè):超市、電商等。利用big 數(shù)據(jù)技術(shù)進行銷售預(yù)測、客戶購買行為分析、庫存管理等。3.醫(yī)療健康:醫(yī)療機構(gòu)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行疾病診斷、藥物研發(fā)、健康管理等。4.物流運輸:物流公司、交通管理部門等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、交通擁堵分析、路徑規(guī)劃等。

投資者情緒，尤其是重大金融事件之后，也比較明顯。基于這些新聞點，應(yīng)該可以達到不錯的預(yù)測精度:以雷曼破產(chǎn)(9月15日)為例，在隨后的23個交易日中，DJIA有16個交易日收益為負。好像有人用Twitter預(yù)測的這個策略(也是11年左右)在倫敦成立了對沖基金，不過好像很快就要賣出去了數(shù)據(jù)和服務(wù)。大概是基于這些考慮，這種策略的長期盈利能力是不確定的。

Da 數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？它有著廣泛的應(yīng)用，尤其是在定價、信貸發(fā)放和風(fēng)險控制領(lǐng)域。這里主要用的分析軟件是公司的賽歐軟FineBI系統(tǒng)，有兩個應(yīng)用案例:車險。事實上，根據(jù)車主的日常行駛路線、行駛里程、駕駛習(xí)慣、事故記錄、職業(yè)、年齡、性別，可以給出截然不同的定價。比如一個開著中級車，每天在固定路線上往返幾公里的熟練女白領(lǐng)車主，和一個開著同一輛車，每天在珠三角或長三角跑業(yè)務(wù)的中年脾氣暴躁的小老板，假設(shè)后者出險的概率是前者的三倍，那么價格就可以定為前者的三倍(商業(yè)部分)。

貸款。目前四大行懶得吃的個人市場，各種小額貸款、消費貸款、供應(yīng)鏈金融都在吃。他們懶得吃飯的原因是怕麻煩。最麻煩的是信用環(huán)節(jié)。對于一個沒有固定資產(chǎn)等抵押物的客戶，能授信多少是個問題。淘寶能做小微是因為商家的流水在他們手里，白領(lǐng)消費貸款敢做是因為有穩(wěn)定的現(xiàn)金流收入。但是除了淘寶可以做出更精準的模型，其他的業(yè)務(wù)都很廣泛，基本上每個領(lǐng)域都是基于幾個死規(guī)則來做生意的。

中國大學(xué)數(shù)據(jù)行業(yè)進入深化階段。中國大學(xué)數(shù)據(jù)行業(yè)從萌芽到現(xiàn)在逐漸成體系，已經(jīng)走過了近10年。在“十四五”開局之年，大數(shù)據(jù)行業(yè)也進入了集成創(chuàng)新和深度應(yīng)用的新階段。Big 數(shù)據(jù)醫(yī)療、工業(yè)、交通等領(lǐng)域融合應(yīng)用技術(shù)加速創(chuàng)新突破，big 數(shù)據(jù)融合應(yīng)用專注于從虛擬經(jīng)濟向?qū)嶓w經(jīng)濟轉(zhuǎn)變；底層技術(shù)方面，在信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設(shè)計、高性能計算等方面取得突破，在Big 數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域逐步補齊短板，長板進一步加強。

big 數(shù)據(jù)金融行業(yè)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)A有四個基本特征金融業(yè)基本上是世界上所有行業(yè)中最依賴數(shù)據(jù)的，也是最容易實現(xiàn)數(shù)據(jù)的。當(dāng)世界上最大的金融公司彭博在1981年成立時，“大數(shù)據(jù)”的概念還沒有出現(xiàn)。彭博最初的產(chǎn)品是投資行情系統(tǒng)(IMS)，主要為各類投資者提供實時數(shù)據(jù)和財務(wù)分析。隨著信息時代的到來，1983年估值僅為1億美元的彭博用30%的股份換取了美林3000萬美元的投資，并相繼推出了彭博終端、新聞、廣播、電視等多種產(chǎn)品。

金融企業(yè)在業(yè)務(wù)發(fā)展中積累了大量的高價值數(shù)據(jù)，預(yù)算充足，吸引了大量擁有大技術(shù)的高端人才數(shù)據(jù)，采用最新技術(shù)數(shù)據(jù)。中國銀行股份有限公司數(shù)據(jù)主要致力于客戶營銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險控制和運營優(yōu)化，證券行業(yè)具有資本密集型、信息密集型、智力密集型和技術(shù)密集型的特點。大數(shù)據(jù)越來越細，多維立體，對證券業(yè)務(wù)的發(fā)展影響很大。