大数据技术在金融行业内部审计中的应用探究

随着大数据时代的到来,审计工作在思维模式、技术方法、审计重点等方面发生了重大变化。在金融信息快速增长、金融创新不断升级的环境下,金融行业内部审计部门对大数据技术的需求也在不断增加。本文从金融行业内部审计应用大数据技术的背景出发,通过对大数据及其相关技术的介绍,分析大数据的具体应用,探讨大数据对相关领域的影响,对金融行业内部审计的发展做出展望。     

探析金融学研究中大数据思维的运用

随着"学好数理化,走遍天下都不怕"这一理念的推崇,数学的这一类思维、知识被广泛的运用到各大行业,起到无可替代的作用。当然,在金融行业也不例外,如今在金融学研究中大量引进大数据思维不免是一种理智的选择,金融学本来就与数据密不可分,应用大数据思维摆脱传统的数据样本的束缚,也减少了不少人的工作量,更是提高了数据的精确度。数据可以从四面八方得来,同样基于数据本身也是五花八门,这样的多样化引领着金融行业走向多极化以及多元化。同样数据处理技术被广泛应用到金融领域中,起着辅助金融也推动金融前进的作用。虽然金融学在运用大数据思维时还存在着不足,比如在管理数据人才方面的缺乏、管理技术不当等,但是在大数据思维时代的渐渐到来以及数据思维对金融的重要作用,我们相信金融界必将迎来属于自己的数据新时代。     

大数据技术在金融审计中的应用——以工商银行为例

当前,数据已成为重要的生产因素,各个领域都在利用大数据发展创新自身的运营模式和方法。金融行业是国民经济的综合部门,其业务信息量大、行业发展快,在大数据背景下,传统审计模式不适应当前的发展需求,金融审计面临新的机遇和挑战。文章介绍了大数据技术在金融审计中的应用,并提出相关建议。     

大数据在金融行业中的应用研究

随着国际形势的发展,云计算、人工智能成为引领世界前进的动力,而大数据在其中发挥的作用不容小觑。本文基于大数据的发展,深入探讨其在金融行业中的应用范围、应用模式、应用场景等。研究显示,在大数据时代,大数据技术扩宽了数据来源渠道,完善了数据分析方式,以多种模式应用在传统金融和新金融业态中,在金融资源配置、精准营销、风险管控和创新方面有重要的应用意义。但数据安全度低、技术人才缺乏、技术创新难度大、数据开放度不足、产业环境差等成为制约大数据产业发展的重大问题。本文建议加强人才培养,建立数据监管机构和共享平台,扩大资金支持和技术创新,完善大数据产业环境以保障大数据持续、稳定发展,更高效、安全地为金融行业提供服务。     

金融大数据在金融行业中的发展潜力分析

时代在发展,社会在进步,金融行业发展规模也逐步提升。新如今,经过一段时间的适应,金融大数据已经可以在金融行业中发挥有效作用,对提高金融行业服务水平发挥重要意义。笔者通过课余时间进行社会调研,就金融大数据在金融行业中的发展潜力这一研究方向,在本文中进行讨论以及研究。     

人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践

随着大数据、人工智能等技术与金融行业的深度融合,金融科技给金融行业带来了革命性变化,传统的人民银行(以下简称“人行”)信息系统建设方式难以满足大数据时代下金融综合统计的履职要求。在这样的背景下,人行成都分行采用新一代的大数据技术框架,构建了金融综合统计大数据平台,完成了对银行机构的标准化存贷款台账等数据的全量采集,通过构建信贷主题、风险主题和宏观经济主题等数据集市,实现了统计监测的智能化和标准化,有效提升了成都分行金融综合统计等业务的履职效能。     

大数据技术驱动下的互联网消费金融研究

互联网消费金融是指依托互联网技术向客户提供消费贷款及相关金融服务,是传统消费金融与互联网理念、技术、渠道全面有机融合的产物。与传统消费金融相比,互联网消费金融在提高金融效率、降低交易成本、减少信息不对称性方面发挥了难以替代的重要作用。无论从金融产品创新还是扩大内需角度看,发展消费金融都具有积极意义。本文从梳理我国互联网消费金融发展的宏观环境和政策环境入手,分析我国互联网消费金融行业发展面临挑战,并从征信、风险控制、营销、场景化建设四个方面探讨大数据技术对我国互联网消费金融行业发展产生的影响。     

互联网金融新贵-余额宝的大数据优势及发展趋势

互联网金融新贵—余额宝的出现,立刻引起剧烈的社会反响,对金融也和互联网业有了一个新的诠释。在信息技术迅猛发展的今天,云计算、大数据处理等相关技术的出现,实现了互联网金融的良好发展目标。本论文结合余额宝大数据,提出了余额宝大数据挖掘模型,并分析了余额宝应用大数据成功应对单日申赎的状况发生,展示了大数据强大优势。最后对大数据发展趋势做了简要介绍,并分析了余额宝大数据发展。     

信息爆炸时代下大数据对金融数据的运用

随着信息时代的到来,传统的数据处理模式已经无法满足金融业的发展要求,大数据技术以其独有的优势,被广泛应用在金融数据处理当中,大数据为金融工作者创造了便利条件。接下来笔者将详细分析信息爆炸时代下大数据对金融数据的应用。     

流数据挖掘 证券投资的金导航

正对大数据带来的金色商机,金融机构充满希冀,有先行者已在研究并搭架大数据处理平台,大多机构则仍处于观望、小范围试验阶段。本期专题介绍了流数据、文本数据、图像与影像三类业内关注的数据挖掘技术及金融行业应用,希望有助于读者开启思维。当前金融领域的许多公司纷纷将流数据挖掘技术应用到金融领域的数据分析中。流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数     

浅谈如何保障大数据时代金融信息安全

目前,大数据创新给人们带来了巨大的机会和挑战。除此之外,其对信息安全也提出了更高的要求。在金融行业中,信息安全管理对于计算机信息系统的依赖性增强,我们需要面对的金融信息安全问题更加严峻。本文首先阐述了大数据时代对信息安全存在的威胁,然后根据大数据时代金融信息安全问题提出了具体的对策措施。     

大数据技术在互联网金融中的运用探究

得益于互联网技术快速发展,金融业与互联网行业实现了跨界融合,互联网金融得以产生,推动了传统金融行业的变革。其中,以大数据技术为代表的新兴互联网技术间接或直接影响金融行业的基本业务,也催生了第三方支付、互联网保险等新服务、新产品的出现。金融行业对国民经济发展发挥着重要的作用,随着大数据、云计算技术的发展,其发展也迎来了新的格局。     

大数据时代互联网金融创新途径探讨

如何对互联网金融行业进行产品与服务方面的创新,从而实现互联网金融适应时代发展的需要,促进我国的经济建设,这是我们需要思考的问题。本文首先阐述了大数据时代下互联网金融发展存在的主要特征,然后探讨了大数据时代下互联网金融创新的对策。     

互联网金融行业发展风向标——大数据思维

互联网金融行业自监管政策出台以来,正逐步趋于良性、健康发展,互联网科技产品、软件的广泛应用也使得资本市场中投资方式日渐多样、行业标准随之确立。本文将以互联网金融行业发展现状作为切入点,深入剖析新常态下互联网金融行业走势,以及如何利用大数据思维进行双向选择以实现金融数据的重复利用与增值。     

大数据技术及其在互联网金融风险监测领域的应用

互联网金融行业不仅具有传统金融风险的一般属性,还受到产品创新风险、违规运营风险、流动性风险等多重风险因素的影响。本文基于对大数据技术特点以及互联网金融行业风险管理要求的分析,研究了大数据技术在推动互联网金融风险监测方面的作用,明确了建立互联网金融行业大数据风控监督体系,对于行业整体健康发展具有重要作用。     

对人行分支机构采集非法人银行机构明细数据的思考与建议——以四川省为例

随着大数据技术与金融行业的深度融合,人民银行顺势开展大数据采集、分析和挖掘工作,以此提升经济金融决策分析、防范化解金融风险、维护国家金融稳定等履职能力。当前,随着人民银行“数字央行”大数据试点工作的逐步深入,人行各分支机构面临着如何采集区域内非法人银行机构明细数据的问题。本文首先介绍了人民银行数字央行大数据试点工作的现状,然后以四川省为例,分析了非法人银行机构在数据存放、平台建设、人员配备和系统建设等方面的状况,最后从政策支持、合理预留时间、放宽校验规则等方面提出工作建议,并从分组管理、数据校验、机构考核和数据传输等方面提出数据采集的功能建议。     

六大维度构建新一代金融数据中心

10年前,以中国工商银行数据大集中为标志,金融行业数据中心的建设和运行正式拉开了帷幕。接着,其他行业也掀起了数据中心建设的热潮。随着金融行业蒸蒸日上地发展,金融数据中心的建设和运行也进入新的变革时期,更多金融企业的目光正逐渐集中于新一代金融数据中心的建设上。     

大数据金融算法的法律规制

在大数据时代,算法已经成为大数据金融发展的核心底层技术.在享受大数据金融算法优化和重构传统金融业的商业模式、驱动新兴科技金融产品和业务创新的同时,亦必须面对其可能带来的算法黑箱、算法歧视、价格操纵、隐私泄露、算法鲁莽等负面效应.为此,大数据金融算法必须接受法律的规制,需在适度监管理念的指引下,完善大数据金融算法法律体系,重构大数据金融私法关系,建立大数据金融自律机制,并强化大数据金融行政监管机制,通过"多元共治"促进大数据金融算法规范运用.     

浅议大数据应用对商业银行业务发展的影响及对策

党的十九大以来,以大数据、云计算、人工智能等为代表的新兴技术迅猛发展,金融科技已成为商业银行业务发展的驱动力。在此背景下,商业银行的经营管理呈现出数字化、智能化的趋势,较多先进技术已融入金融行业发展中,为商业银行带来了一定的机遇和挑战。文章主要研究了大数据应用对商业银行业务发展的影响,并提出有针对性的建议。     

2014年中国金融大数据应用白皮书

随着大数据技术的成熟应用,麦肯锡全球研究院在其发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告中指出:"大数据之大,通常是指数据量大到超过传统数据处理工具的处理能力,是相对和动态的概念。此外,大数据又被引申为解决问题的方法,即通过收集、分析海量数据获得有价值信息,并通过实验、算法和模型,从而发现规律、并收集有价值的见解和帮助形成新的商业模式。"金融业是大数据的重要产生者,交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据的来源。但反过来,大数据对于金融行业新时代发展的助推作用也逐渐浮现。本刊分两期刊发九次方大数据研究院提供的《2014年中国金融大数据应用白皮书》