《大數(shù)據(jù)金融》 課件 第1章緒論

第一章

緒

論Introduction大數(shù)據(jù)金融CONTENTS01大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept02大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)Keynodesofbigdataindustry.03大數(shù)據(jù)帶來的變革Changesbroughtbybigdata.04大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.大數(shù)據(jù)概念的界定Definitionofbigdataconcept第一節(jié)一、大數(shù)據(jù)的概念從狹義上講，大數(shù)據(jù)主要是指處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)及其在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用，是指從各種組織形式和類型的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價值的信息的能力。從廣義上講，大數(shù)據(jù)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等與大數(shù)據(jù)相關(guān)的領(lǐng)域。二、大數(shù)據(jù)的特征量級巨大獲取及處理速度快數(shù)據(jù)多樣性真實(shí)性三、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別使用方式存儲方式產(chǎn)生方式傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是根據(jù)研究目的進(jìn)行采集的，采集的數(shù)據(jù)具有重要性。大數(shù)據(jù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)模。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是基于樣本思維進(jìn)行采集的，其分析方法主要是基于概率論理論和抽樣理論。區(qū)別四、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵數(shù)據(jù)類型方面：大數(shù)據(jù)涵蓋各類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，如社交平臺運(yùn)營中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、金融交易過程中生成的數(shù)據(jù)。技術(shù)方法方面：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體現(xiàn)在存儲、挖掘、分析三大方面。分析應(yīng)用方面：借助一定的技術(shù)手段對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，從中提取有價值的信息。五、大數(shù)據(jù)的價值大數(shù)據(jù)的價值01銷售機(jī)會增多02客戶服務(wù)改善06商業(yè)模式創(chuàng)新05運(yùn)營效率提升03客戶流失預(yù)警04金融產(chǎn)品創(chuàng)新07風(fēng)險管控加強(qiáng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)Keynodesofbigdataindustry.第二節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和存儲對應(yīng)云技術(shù)的運(yùn)用和升級數(shù)據(jù)的整理和分析對應(yīng)算法與AI的運(yùn)用和升級大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用場景對應(yīng)政府、企業(yè)的開放大數(shù)據(jù)算法及人工智能的迭代升級提升了數(shù)據(jù)分析能力。云計(jì)算的迅速發(fā)展推動了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。政府擁有最豐富和最優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源。企業(yè)的經(jīng)營中也會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)帶來的變革KChangesbroughtbybigdata.第三節(jié)一、大數(shù)據(jù)與社會變革社會變革是科技創(chuàng)新的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)已經(jīng)改變了我們傳統(tǒng)的認(rèn)識和對待事物的方式，無論在醫(yī)療、商業(yè)、金融，還是教育、氣象、軍事等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)對于現(xiàn)代社會基因的改變是全方位的。數(shù)據(jù)安全意識提升的背后是人們對數(shù)據(jù)公開化及其風(fēng)險的擔(dān)憂。數(shù)據(jù)安全隨著數(shù)據(jù)信息的迅速膨脹和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐步落地，能夠獨(dú)立完成從原始資料采集、加工、分析到落地應(yīng)用的完整程序的企業(yè)會越來越少。數(shù)據(jù)分析的簡化與外包政府的數(shù)據(jù)涵蓋金融、醫(yī)療、能源、食品、交通、治安、環(huán)境等多個方面，且所有這些數(shù)據(jù)都是相對集中且十分關(guān)鍵的，政府?dāng)?shù)據(jù)的開放將是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的催化劑。政府的數(shù)據(jù)態(tài)度未來將進(jìn)入多屏?xí)r代多屏?xí)r代大部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地點(diǎn)都與特定行業(yè)相關(guān)，金融、醫(yī)療、電商、零售、醫(yī)療、教育等。數(shù)據(jù)行業(yè)化二、大數(shù)據(jù)與思維變革世間萬物都變得可量化全樣本時代再度來臨相關(guān)性可能比因果性更重要大數(shù)據(jù)預(yù)測講求時效三、大數(shù)據(jù)引發(fā)金融業(yè)變革大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)的發(fā)展機(jī)遇大數(shù)據(jù)推動金融機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠降低金融機(jī)構(gòu)的管理和運(yùn)營成本大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于降低信息不對稱性，增強(qiáng)風(fēng)險控制能力大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下金融業(yè)面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用可能導(dǎo)致金融業(yè)競爭版圖的重構(gòu)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施和安全管理亟待加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)選擇存在決策風(fēng)險大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀Theapplicationstatusofbigdatainthefinancialindustry.第四節(jié)一、傳統(tǒng)金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（一）銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（二）證券業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（三）保險業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（四）信托業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（五）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（六）融資租賃業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用二、基于互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)構(gòu)與產(chǎn)品大數(shù)據(jù)技術(shù)在征信領(lǐng)域的應(yīng)用使得非金融行業(yè)的信用數(shù)據(jù)也能夠運(yùn)用于金融征信體系的建設(shè)大數(shù)據(jù)征信大數(shù)據(jù)在眾籌領(lǐng)域的應(yīng)用在于能夠降低運(yùn)營成本。眾籌利用大數(shù)據(jù)對市場主體情緒進(jìn)行刻畫和量化，為目前市場上的指數(shù)投資帶來了全新的視角和參考體系。大數(shù)據(jù)指數(shù)思考題1.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有何不同，其獨(dú)特性體現(xiàn)在哪些方面？2.在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，開放數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)