对于金融业而言，需要我们有充分的认识和准备，并加快做出相应的调整和变革。 一是对于大数据时代的到来，需要有一个专业、深刻和前瞻性的认识。...从金融业的角度看，需要关注三个问题，首先是“去边界”思维，即在大数据和平台化时代，各种边界都会越来越模糊，所以，未来的创新和机遇，更多的是在边界发生的，不是中心，但我们对边界又关注了多少，认识了多少？...从商业的角度看，数据隐私问题处理不好，客户就可能不接受金融企业的产品与服务。 四是在大数据时代，解构和重构数据将成为一种重要能力。...最后，大数据时代面临的最大挑战是数据人才。数据人才是一种两栖人才，未来金融业需要大量通晓金融业务和信息技术的复合型人才，包括数据科学家和数据工程师，而这些人才最重要的一个能力是解构和重构数据。...见全景网：王和：大数据时代的金融思考
图5《征信业管理条例》对征信系统的定位 目前，我国征信系统主要采集身份信息、信贷信息、非金融负债信息三大块，涵盖了贷款、贸易融资、保理、票据贴现等各类企业授信产品，以及个人消费贷、住房抵押贷款、信用卡、...第一，信贷市场、经济活动和社会交易三大方面，未来对于了解交易对手、缓解交易过程中信息不对称问题的潜在需求大，第三方征信潜力很大。...互联网时代数据的使用是否应该遵守以下基本原则：一是目的性原则，建立数据库要有明确的目的；二是适当性原则，采集与目的间要适当；三是本人同意原则，在采集、使用数据时本人要同意（1与0的选择）；四是知情原则，...为促进互联网时代我国征信业的健康发展，在制定中国的数据保护法的规则规范中，一方面可以借鉴国际经验，另外一方面行业自身、行业自己也是责无旁贷，从行业自律开始，再上升到规章，最终到法律。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
以BAT为代表的互联网巨头似乎为我们提供了有关未来互联网金融到底向何处去的范例，通过大数据、云计算、智能科技的加入来重新建构传统金融体系骨架，让金融行业不再仅仅只是一种渠道和途径的转变，成为金融科技时代是否能够取得成功的关键所在...那么，以新技术为代表的金融科技时代与以互联网技术为代表的互联网金融时代到底有哪些不同呢？ 金融科技在于重塑，互联网金融在于转移。...随着以金融科技为代表的全新时代的来临，金融行业的发展将会步入到一个全新的时代，这个时代所带给我们的将会是金融行业的激荡的大变革。 金融科技在于满足供给，互联网金融在于满足需求。...金融科技时代来临的大背景在于消费升级时代的来临以及供需两端的结构性变化。...无论是大数据技术、智能科技、AI为代表的新技术，还是S2b模式，这些都是在通过梳理和完善供给端的逻辑来促进行业的进一步发展。 金融科技时代的来临是互联网金融发展的必然和归宿。
越来越多的迹象开始表明，行业发展的重点开始朝着以大数据、AI为代表的智能科技、云计算等方向发生偏移，资本和市场的焦点同样开始聚焦在这些新生事物上。...金融科技时代的来临恰恰为我们找到了破解互联网金融发展困境的钥匙，借助以大数据、AI、云计算等新技术，金融行业或许能够从变革自身做起，真正让金融自身的变革变成驱动整个发展的主要力量。...通过分析以用户为原点的海量大数据，金融平台能够了解用户属于怎样的投资类型，用户喜欢什么样的金融产品，用户财务状态能够发生什么样的金融行为，借助这种方式，用户与金融产品之间能够实现更加精准的对接，减少了投资风险...比如，我们可以根据项目的综合数据情况来分析项目的风险状态，并根据项目的风险状态来找到合适的投资者，再根据投资者的特性提出不同的运营方案，从而将金融项目的运作更加流畅，效率更高。...互联网浪潮的退却让金融行业需要寻找新的发展破局点，以大数据、AI、云计算、生物识别为代表的新技术为我们打开了未来金融行业发展的大门。
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。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...传媒方面：猜你喜欢，通过对受众人群机型大数据分析，结合对应算法，对受众喜欢的进行交互推荐。 金融方面：理财投资，通过对个人的信用评估，风险承担能力评估，集合众多理财产品、推荐响应的投资理财产品。
数据猿导读 金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。需要大数据服务的很多，而宣称能够提供大数据服务的也很多，但事实上，这是一个对于具体实施的要求非常严格，门槛相当高的领域。...本文为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列征文/案例；感谢 宽投金融科技技术运营官曲峰 先生的投稿 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办...我们认为，金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。需要大数据服务的很多，而宣称能够提供大数据服务的也很多，但事实上，这是一个对于具体实施的要求非常严格，门槛相当高的领域。...显然地，能提供平台服务，给具体应用提供把大数据分类和处理的，是像Microsoft、Amazon 这样在这方面有雄厚技术底蕴，并且浸淫多年的大机构。...经过市场的自发筛选与整合，整个行业会正式进入一个分工明确的时代 – 横向与纵向，平台与专门应用，自主开发与第三方服务结合，既会有激烈的竞争，又会以共赢的形式推动整个领域的发展。
以金钱为主要组成“因子”的金融行业让其永远都逃不脱金融属性，而随着智能科技、大数据时代的到来，金融行业的组成“因子”开始从“金钱”逐步演变成为“数字货币”、“数据”等元素。...进入到金融科技时代之后，金融行业的发展将会给我们的生活带来什么样的改变？金融又将会在未来的生活当中发挥怎样的作用和意义呢？综合来看，主要分以下几个方面。 激荡的大革新，金融生活究竟是什么样子？...金融的智能化、数据化、生活化将会是未来金融行业发展的主要方面。那么，在未来，金融科技时代的生活究竟是怎样一个样子呢？ 金融呈现方式的多样化所带来的生活方式的多样化。...即使已经进入到了后互联网金融时代，人们对于金融行业的理解依然处于一个相对较为低阶的阶段，即使进行了一些大数据、AI技术的应用，人们还是会将金融归结到金融本身上。...金融的注脚或许永远都没有成为一种生活方式更加美好的了。这种激荡的大革新所带来的金融行业的大发展将会让我们的生活发生翻天覆地的变化。 智能金融所引发的智能生活的全线打通。
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。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。...在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
随着互联网与金融的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？现在就让数据猿编辑为你解说。...作者 | 张宏 本文长度为2200字，建议阅读4分钟 随着互联网与金融行业的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？...互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。 风险大 一是信用风险大。...大数据分析：互联网金融发展将会呈现五大趋势 据悉，7月20日举行的2017中国创业创新博览会“互联网金融高峰论坛”上，猎豹全球智库副院长周婷发表了主题演讲《大数据看2017中国互联网金融趋势》，勾勒出行业正在日渐呈现出来的五大新动向...周婷用大数据分析得出2017年中国互联网金融发展正在日渐呈现五大趋势：资本对金融市场趋于谨慎，互金企业两级分化;互联网金融最大流量源，手机支付App的价值逐渐凸显;消费金融市场规模暴涨;P2P市场回归理性
之所以观点泾渭分明，一是因为互联网金融作为新兴事物，缺乏足够数据来清晰判断其未来发展方向；二是受摩尔定律作用，全新商业模式不断涌现，而原有模式不断消亡；三是在大数据时代背景中，云计算、互联网金融、传统银行与基于新巴协议的金融监管出现相互交织融合的新动向...但在信息碎片化、媒介透明化、需求个性化的大数据时代，这种模式却面临日益严峻的考验。金融脱媒的趋势不可逆转、加速推进。商业银行的可持续盈利能力日趋下降。...互联网金融脱胎于信息化革命与大数据时代，“开放、平等、互动、合作”成为互联网金融的核心价值观；“去中介、去中心”，追求极致的用户体验，强调数据驱动运营则是本质特征。...从实践中看，互联网金融通过对市场、用户、产品、价值链的逐步重构，正逐步改变传统银行产业链的全貌。余额宝成立仅仅半年时间就成为全球第七大基金，打破了基金业成长的天花板。...见和讯银行：大数据时代互联网金融创新与传统银行转型
作为本届大会主办方之一，CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛在上午的会议中分享了题为《迎接开放金融的技术时代》的主题演讲。 ?...CSDN的宗旨是“驾乘新技术，赋能开发者”，我们PC互联网、移动互联网一路走到现在的人工智能、区块链时代。...根据CSDN的2100万篇博客统计数据，我们把里面跟比特币、以太坊相关的数据做了统计。...我们有一个所谓“3倍数”定律，什么样的技术真正成为市场上应用的技术，就是开发者真正在讨论和开始去研究相关的技术，并且撰写相关的文章，所以在“去中心化应用”和“智能合约”这两个数字上在过去一年有非常大的增长...这个市场才刚刚开始，Libra的折中方案，也就是用去中心化的机制+区块链的协议进行新的探索，已经引起了非常大的轰动。这个领域还有巨大的潜力和机会，这是区块链在应用上最值得大家去挖掘和学习的地方。
1979年，中国银行采用IBM 3032大型机，成为国内金融史上首次用计算机处理后台业务的机构。后在IBM助力下建立联机处理系统后走在行业前列。...短短几十年的发展经历了从Bank1.0到Bank3.0，商业环境的复杂和多元化、业务高度信息化，产生了越来越多高价值数据，数据已经成为金融行业的核心生产要素，决定着一家企业的生死。...即便身为全球第三大证券交易所，有着丰富的IT建设经验和强大的基础设施，面临故障时仍不免手足无措。 金融业对数据安全的三大诉求——数据不丢失，数据不泄露，数据完整性，转化为对高端存储技术的高标准严要求。...从上世纪50年代开始对电子数据备份，一些国外企业将少量主要数据物理副本放置另一个相对安全地点；70、80年代，高端存储日趋成熟，在视数据为生命的金融行业率先得到广泛使用。...对银行的数据中心来说，数据存储牵一发而动全身。上一代存储容量小、可扩展性差，传统架构已无法支持大数据时代的业务创新。
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。
尽管互联网金融时代将人们的金融行为更多地从线下转移到了线上，但是这种改变仅仅只是从大的层面上进行的，并没有深入到金融内部，这种问题的存在让金融与其他行业的发展始终都存在隔阂。...新零售、新商业、新金融等一系列新的概念都在消费升级的大背景下产生，用户需求同样开始呈现多样化发展势头。...除此之外，用户对于财务金融的大数据关联性、财务智能化等方面都提出了新要求，财务金融在金融科技时代只有不断创新发展逻辑才能不断满足用户需求，实现更大发展。 跨越寒武纪，财务金融的新物种进化之路在哪？...在经历了互联网金融时代验证后，财务金融的市场前景和发展模式已经臻于完善。然而，随着金融科技时代的来临，大数据、智能科技、云计算等新技术的涌现，同样让财务金融面临新的发展机遇与挑战。...只有这样，才能通过大数据、智能科技、云计算等新技术打通B端与C端，实现个人财务与金融行为的完美联通，将财务金融的桥梁和纽带作用发挥到极致。 新科技时代来临，财务金融成为金融科技的试验田。
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