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。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 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？ ?...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。...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。
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移...采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。...2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...金融行业需要什么样的大数据平台？...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。...仍在路上的金融大数据 众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。...永洪也期待与更多的金融企业合作，成为其构建金融大数据平台的最佳合作伙伴。
金融行业数智化从量变走向质变 “建设一个好的金融大模型，取决于高质量的数据、优秀的基础大模型、专业的大模型能力、充足的算力。”恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕表示。...WarrenQ-Chat是一款金融垂直领域的Chat产品，利用大模型叠加搜索和聚源金融数据库，通过对话指令，轻松获得金融行情、资讯和数据，且每一句生成的对话均支持原文溯源，确保消息出处可追溯，还可以生成金融专业报表...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？...金融行业对回答的内容和服务的质量要求非常高，通用大模型基于公开数据的训练难以达到，效果距离金融行业的需求有明显的差距。...金融有很高的专业化要求，数据上要反映行业的专业化，这是和通用大模型拉开距离的关键。
第一步：核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源，对于供应链金融而言，就必须选择一个核心企业，通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三大类四大标准。...财务数据，一般是指传统财务的三大报表，资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中，主要是通过财务数据对风险进行评估。...但由于财务数据属于结果性的数据，无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警，因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。...因此通过互联网金融来建设供应链金融的风险体系以及信用体系则成了最终的数据分析目标。 首先，建设完整的风险管理体系。...大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。
［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193...本文来自该课程中的第四次讲座内容。 注：本文为精华摘录，后台回复关键词“清华大数据”，可下载本节课程PPT全文。（限时七天，不想错过更多内容，就请持续关注数据派THU！）...行业趋势总结 中国金融企业的金字塔：顶端是五大行，其次是股份制，再往下是城商行、信用社，之后是信托、担保，最下面的是p2p、现金贷等。...量化金融信用与风控分析 课程号：80470193 课程简介 金融与互联网行业的深度结合带来了金融信贷模型的变革，这些变革对于普惠金融、个人和企业信贷带来了很多便利和新的市场形式。...本文为精华摘录，后台回复关键词“清华大数据”，可下载本节课程PPT全文。（限时七天，不想错过更多内容，就请持续关注数据派THU！） 整理：郑顺 校对：闵黎 编辑：刘文清
风险评估过程中，如果数据纬度不全，高相关数据没有被考虑进来，对风控模型是一个大的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入，其评估结果的偏离度就会较大，评估结果失效的可能性就很大。...相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过 分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自 动执行交易策略并进行实时调整。...金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。...大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战 尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性 和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。 第一，数据隐私和安全。...金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模 型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重 要的挑战。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。
// 全套工具，云上配齐大模型，大在数据、大在算法、也大在算力。云服务是打造和调用大模型能力的「快捷方式」。...这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型...、20+开源大模型及金融等行业大模型；- 应用层：智能化能力匹配金融机构业务场景，提升客户业务效率。...此外，通过模型私有化部署、权限管控和数据加密能力，及数据隐私、内容安全解决方案，确保金融机构云上全过程安全合规。// 瞄准场景，量体裁衣大模型并不是越大越好。...金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...在预训练阶段，公共数据集与金融专用数据集结合的趋势明显，彭博社GPT是一个例子，其语料库由普通文本和金融相关文本混合组成，主要依赖于50亿个彭博社专有代号的子集。...表2 从头开始训练的金融LLM快速概述 5 如何将LLM应用于金融应用的决策过程 5.1 确定LLM的必要性 LLM在缺乏训练数据、需要常识知识或新兴能力时具有优势，适合处理分布外数据和高度差异的对话
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通俗地说，所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本，被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享，各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。...技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。...包括互联网金融在内的金融产业常遭遇四个方面的短板： 第一是诚信体系和信任机制问题。...区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。...区块链应用于金融交易，不需要付中介服务费，也不需要考虑跨境交易中汇率变化问题。 第三是分散记账。所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。
具体而言，就互联网金融的发展来看，最后都可归结为技术与制度两大驱动力和主线。一方面，无论是IT?信息技术?还是DT?数据技术?...时光向前追溯，早期促使金融得以变革的技术与互联网无关，可能是电报、电话等，而源自草根的金融萌芽却一直带有互助共享的色彩，直到被大资本的贪婪所淹没；未来的物联网可能替代当前的互联网形态，主流的信息技术也可能发生难以想象的演变...展望未来，共享金融应该呈现如下五大发展路径。 第一，金融终端的资源与功能共享。...从国家资金流量表(金融交易)来看，在非金融企业、金融机构、政府、住户这四大部门中，其中住户部门是典型资金净流出，也是金融资源交易链条的起点。...总之，大数据、云计算、平台经济、移动支付改变着我们的经济与生活，也使过去“乌托邦”式的经济金融梦想成为现实。
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。...不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。 我结合自己的项目经验，从风控类和营销类两个方面来介绍所用到的数据集。 01风控类数据 凡是对于风控有作用的数据，都可以纳入风控类数据。...3）用户的终端数据 终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据...5）用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。...8）贷中贷款和还款数据 用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据 用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...这种模式主要的问题在于： 开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力； 重复工作多，要素指标相似、重合度很高...通过上述优化，对于20亿+行数的大表计算时间从数个小时到几十分钟，并最终实现总体计算时间从20h -> 2h的优化。 ?...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。...Udemy是一个大型在线开放课程(MOOC)平台，提供免费和付费课程。任何人都可以创建一门课程，这种商业模式让Udemy拥有了数十万门课程。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用
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