值得注意的是，对金融行业的监管在整个2017年不仅政策、声音频繁，监管精神也一脉相承，监管体制不断创新，监管的统筹和效率也更加高效、有针对性，且充分考虑行业实际;此外，监管还不断引进新技术，如大数据监管之类的议题也提上日程...十九大之后，关于资管业务、现金贷、小贷、P2P等新规不断出台，尽管所规定具体业务范围不同，但“守住不发生系统性金融风险的底线”“增强金融服务实体经济能力”等监管精神一脉相承、逐步落实。 ?...与人工智能共同在金融领域掀起巨浪的是大数据技术。2017年大数据同样上升到了国家层面，被高层关注。...智能金融由一套业务体系支撑，核心包括智能数据、大数据风控和智能匹配，结合智能获客、生物识别、智能客服、云计算等，通过场景化智能金融生活方式形式服务于用户群体，满足其个性化金融需求。...三大比特币交易平台也相继发布公告停止比特币交易。与ICO、比特币相关的是区块链技术。尽管前两者都已被叫停，但区块链技术在金融领域的应用研究则仍然巨大价值。
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同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...首先把客户个体意见和客户星级数据做关联，这样就能看到不同星级之间的客户关心的不同问题在哪里，其中我们看到像七星级客户和三星级客户关注的问题有非常大的差异，其中还有五星级客户甚至成为一个孤岛，和其它类型的客户关注的点都是完全不同的...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。 我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...2)找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
技术的进步和革新总会给现有行业带来冲击，但也会促使行业与技术的进一步融合。比如，在大数据技术背景的驱动下，金融行业也将迎来一场不可避免的改革。...你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...因此金融行业现在必须立即采取行动，在战略中发挥大数据的优势，发展与客户的关系，并进一步将大数据转化为实际的资产。...对于在大数据应用上起步不久的金融行业来说，可以通过以下三点进行思考： 个性化服务 在一个服务和产品均已商品化的时代，与客户建立良好的关系是金融服务行业中大多数企业取得成功的关键。
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文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。...系统架构 搭建Hadoop大数据集群，是建设“金融大数据服务平台”的基础。...数据整合、应用集市层：负责金融数据经建模、确立新模型建设目标。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
10月31日，百度理财平台支持的第二款产品“百赚”持续火爆，人均认购额高于行业平均水平10倍。而在此同时新浪、腾讯都在紧锣密鼓的牌照申请中。对于传统金融行业而言狼真的来了。 ?...二、什么是互联网金融 互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。...三、互联网金融的优势 互联网金融相对传统金融行业的优势在什么地方？与传统银行业的坐客户，保险业的地摊式推广而言，他的优势在于什么地方呢？ ...（2）海量用户：支付宝有8亿用户，百度是中国第一大搜索引擎，腾讯就不要说了。 （3）品牌：淘宝、百度、腾讯、新浪这些中国一线互联网企业已经塑造起了品牌形象，能够给投资者以安全感。 ...（4）门槛低：借用马云的一句话，互联网金融是面向草根的，不止贵族可以理财，银行业高高在上的理财门槛从此不复存在。
/T 0158—2018）（下称“《证券期货数据分级指引》”）、《个人金融信息保护技术规范》（JR/T 0171 —2020）等行业标准，为企业的数据分类分级工作提供了重要参考。...那么如何落地数据安全分级分类并解决以上问题呢？本文我们结合腾讯内部经验和腾讯云服务的客户经验，通过在金融行业客户使用WeData的案例，来详细解析WeData数据安全分级分类实践应用。...随着监管机构发布银行保险机构的安全管理办法，以及人民银行发布《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》，对银行业数据安全提出了非常高的要求。...各个国家和不同行业都有不同的分类分级标准，WeData中内置了国内金融行业分类分级模板的模板配置，如：GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》、参考 JR∕T 0171-2020《...参考国家法律法规、金融行业标准和客户自身数据资产现状来建立数据安全标签体系。
金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。...市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
，专长于消费金融包括信用卡、零售银行业的风控、财务、数据分析、市场等。...，想和大家讨论以下几个话题： （1）决策科学是什么、为什么重要、给我们的启示 （2）如何理解并踏实地真正理解大数据 （3）大数据在金融行业应用方面的案例分享 （1）决策科学：先说说决策科学吧，就是Decision...，就好像说想当领导者，一定要学决策科学，因为这是时代趋势，的确，在一年一度的美国国家大学协会和雇主工薪调查中，决策科学荣登了去年8大最高工薪的非传统高校专业排行榜。...（3） 大数据及决策科学在金融行业的应用 和有四、五十年历史的美国知名的卡组织Visa、Mastercard一样，银联是中国的卡组织。...心怀梦想、脚踏实地做大数据 3. 大数据在金融行业应用方面将势不可挡 摘自：互联网金融千人会早餐会，感谢中关村大数据产业联盟赵国栋秘书长的分享。
FATE是全球首个工业级的联邦学习开源框架，旨在从技术维度出发，在数据间彼此孤立、同时被不同组织所拥有且并不能被轻易地聚合在一起的环境下，联合构建机器学习模型。...对此，FATE开源社区继“月度之星”、“经典问答”等活动后，又特别推出了“大咖实战分享”活动，以帮助大家解决FATE实际应用问题。...7月15日晚7点，我们邀请到京东科技的闫玉成老师，为我们分享金融风控行业的联邦建模案例。
数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。 二、大数据之困-通道 大数据之困-如何打通底层数据存储到上层数据服务的通道问题，讲成为制约大数据发展的关键因素。...三、大数据金融-行业化运作 大数据金融行业化营销模式才是王道，单独的通过打项目的方式做项目会很累，是一种短视营销；立足行业、创立品牌、塑造形象、展示能力，客户才会找到你，项目才会水到渠成。...四、大数据金融实施切入 结构化数据的应用体系已经成型，无论是去IOE还是BI替换，都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网应用的产物，将会是大数据金融应用实施的比较好的切入点。...六、大数据应用带来的行业革命 受限于传统技术的制约，各个行业整合一直是概念上的，伴随大数据的技术，行业整合的步伐加快了好多。...已经有不止一家企业和我谈到行业整合，而且已经拥有了实际的原型产品，感觉大数据带来的行业革命马上就要到来了。 七、大数据之去IOE 某些大数据公司言必称去IOE，纯属扯淡。
很荣幸有这个机会，借助于文思海辉这个平台跟大家分享TalkingData在过去几年中，帮助金融行业进行一些大数据变现的案例。...2、介绍TalkingData在金融行业的案例。3、介绍一下TalkingData。 先来看一个数字：104分钟。...金融行业的APP是个非刚需、非高频的APP，那么怎么样把它变成刚需和高频APP，这是所有金融企业需要考虑的一个问题。 ?...我们看一下现在已有移动金融行业的图谱，包括保险、证券、支付，这里面有传统金融行业，也有互联网金融行业。 ?...这是帮朝阳大悦城做的，有一半是我们提供的数据，有一半是自己分析的，经过他们分析之后发现，乘车进来的客户单客消费的金额是700块，70%所有销售金额是开车的这些人提供的，所以他又增加了3000个车位，过去零售行业受到这么大冲击的情况下
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
文/孟永辉 金融对于人们生活的影响愈发深入，科技与金融的深度融合更让这种趋势变得明显。大数据、云计算、区块链等新技术不断从内部和外部对金融行业产生影响。...尽管消费金融的出现衍生出了很多新的互联网金融门类，比如众筹、P2P的出现很多都是在消费金融的大逻辑下出现的。...基于智能大数据和智能云计算，消费金融的风控将会告别当前较为机械、原始、单一、片面的弊端，带来更多的发展可能性。...基于智能大数据和云计算，未来有关消费金融的风控将会不再单单是依靠一些较为片面的数据达成的，而是能够同多个行业的数据联系在一起，从而让我们的风控更加全面，减少出险率，真正让消费金融变成一种全新的消费方式。...由海量用户组成的消费信贷将会成为金融行业的主要构成部分，并由此给金融行业的整体结构带来本质性的改变。
方浩 红帽金融行业解决方案经理 大家好，我会从偏行业角度来谈一下DevOps在金融行业去落地的时候会遇到的一些问题。 ?...在这个过程中，实际上我会发现互联网对传统的银行业和保险行业造成了非常大的影响。...对于金融企业在使用传统软件产品时，会设置产品基线，比如用到数据中心会指定某一个版本作为这一段时间的数据库版本，会设定几年为周期进行版本的升级。...在DevOps中，通过它的元数据管理所有的开源软件版本的依赖的关系和它整个的生命周期。...因为传统的四大行，我们需要维系非常大的IT团队，去做大量的基础性工作和业务性开发。
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