大數據銀行上下游平台

Ⅰ 大數據目在銀行主要應用於以下哪個領域

你好，目前在銀行使用大數據，主要集中在客戶管理，以及風險防控方面。

Ⅱ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

Ⅲ 大數據在銀行的七個業務板塊分別是什麼

從數據到價值的過程包括七個步驟：數據收集、獲得數據擁有者的許可和信任、儲存內和處理技術容、數據科學/ 演算法、協調、洞察、嵌入式變革。

而在這七步中有兩個關鍵瓶頸：

一是獲得數據擁有者的許可和信任，即是否能夠把數據整合並用起來；

二是協調，即金融機構內部部門之間的協調問題。

例如，很多銀行面臨的問題是整合、打通散落在各個部門的數據，零售、對公、信用卡等。而在「協調」方面，金融機構常常要面對業務與技術溝通不暢的問題，數據難以轉化為生產力。突破這些瓶頸的關鍵在於管理層面，而非技術。「大數據」之於傳統金融機構，我們認為更大的意義在於它推動嵌入式變革的能力。

Ⅳ 金融機構銀行大數據的應用有哪些

目前來說，我看的三塊：一是風控，二是精準營銷，三是通過用戶行為分析，去用於運營分析和產品改進。我們神策數據主要針對第三個方面。

Ⅳ 如何用大數據分析金融數據

任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產內生的，包括哪些容指標哪些數據，你的分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。

從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。

Ⅵ 銀行為什麼不直接用大數據平台取代傳統數倉

小數據和大數據在銀行業里更多是互為補充而不是替代。小數據比較簡單，有比較成熟的技專術應對。大數據屬更多的是理念優先，其一個典型特徵是價值密度較低，這也是大數據帶來的思考。

銀行思考大數據更多的需要考慮你具備什麼條件讓客戶產生的大數據自動的流向銀行。文思海輝在大數據領域仍然保持和合作夥伴廠商緊密接觸。像IBM、BMC、Oracle每一家對大數據的理解其實是有差異的，而且差異非常大。

Ⅶ 中國有哪些金融大數據公司你知道哪些

金融大數據公司有很多，因為監管部門有牽頭組織的，然後還有這些互聯網平台他們自己成立的，還有那些專門為企業服務的那麼不同的類型，當然就有不同的機構了呀。像我們非常熟知的京東金融螞蟻金服，他就是互聯網電商平台旗下的金融科技公司。

電商平台給的比較明顯的螞蟻金服，我們京東金融我們平常使用的這個京東白條都價格範圍，還有網路的度小滿金融，它本身也是互聯網巨頭牽頭的這個金融大數據公司。本身也肩負著投資的這個平台功能，因為他們也可以叫做互聯網金融平台，大數據是他們自己的金融平台，是對我們的兩者並不沖突。

Ⅷ 大數據產業可帶動上下游什麼產業

基本上。。只要你能想到的，和人有關的，全都可以經過大數據優化而產生目的性更強的效益