金融大数据研究与应用进展综述

身处大数据时代,人们生活的方方面面都离不开数据。同样,金融行业也存在着海量的数据,将大数据技术与金融行业结合,有助于推动金融行业的发展。本文介绍金融大数据的分类和面临的挑战,并总结和整理了目前处理金融大数据的主要算法,具体包括基于语义的金融大数据处理算法和基于时间序列的金融大数据处理算法。介绍了金融大数据在不同分类下的应用,并展望了金融大数据的发展前景。     

大数据时代：构建央行金融业综合统计初探

大数据时代加速了金融业的发展,商业银行等金融机构纷纷布局大数据战略,而金融机构、金融产品和创新的不断涌现,使得肩负金融业统计重任的人民银行面临严峻的形势,现行的金融统计制度在统计效率、工作方法、工作制度、产品输出和个性化服务方面难以满足大数据时代的需求,迫切需要构建适应大数据时代的金融统计框架,推进金融业综合统计和统计标准化、加强统计数据挖掘分析和丰富金融统计服务产品。     

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。     

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。     

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。     

大数据时代的金融统计模式创新

本文介绍了大数据时代对金融统计的影响,并结合人民银行金融统计标准化工作,对大数据金融统计监测工作提出相关建议.     

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。     

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。     

适用于互联网金融的大数据信用体系研究与应用

金融是现代社会和经济发展的核心,金融的稳定发展离不开信用体系的支撑.现有的信用体系在标准化、平台化、应用场景化等方面发展滞后,严重制约了互联网金融的快速发展.从大数据的视角出发,提出构建一种适用于互联网金融的信用体系.该信用体系采用基于多维数据的“臻信”新标准,对信用主体进行全面信用画像;通过构建统一的大数据信用服务平台,实现信用信息的共享和互联;引入多维评议技术,实现信用在各种互联网金融场景中的应用.     

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。     

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。     

大数据技术在银行业务中的应用

随着互联网金融的发展,人类正在进入"大数据"时代,以大数据为代表的互联网技术正在影响着人们的生活、消费、生产方式等方面的需求特征,通过间接和直接两种方式对金融业产生巨大冲击。本文以大数据时代给商业银行所带来的挑战为切入点,分析了大数据时代给商业银行带来的机遇以及农业银行在以大数据为基础的互联网金融建设中的显著特点和大数据平台建设,最后探讨了农行山西分行以网点检测数据和图像分析客户行为为基础的大数据实践探索。     

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。     

大数据时代金融信息安全面临的挑战与对策研究

在大数据时代,金融行业正经历着前所未有的变革。大数据技术的广泛应用极大地提高了金融服务的效率和智能化水平,也给金融机构带来了丰富的数据资源。但是,随着数据量的激增和处理技术的复杂化,金融信息安全面临着前所未有的挑战,如何有效保护金融数据和客户信息,成为金融机构急需解决的问题。信息安全直接关系到金融机构的稳定运行和客户信任,随着金融科技的快速发展,新型的金融服务模式对数据的依赖程度日益加深。提高金融信息安全水平,是金融机构自身的需要,也是金融市场健康发展的必要条件。本文探讨了大数据时代下金融信息安全面临的主要挑战,并在此基础上提出有效的对策和优化策略。     

欧洲主要国家央行运用数据点模型(DPM)推动金融统计标准化经验与启示

在我国金融统计标准化建设进程中,如何建立一个大数据模型来促进元数据和统计数据之间进行批量信息转换和处理,是金融统计标准化工作落地的一大难题。西班牙、法国等欧洲主要国家中央银行通过运用数据点模型(DPM)搭建元数据和统计数据之间的数据关系,进而推动标准化数据的批量信息采集、转换和处理,其建模理念、建模框架对于推进我国金融统计标准化建设提供了启示借鉴。     

欧洲主要国家央行运用数据点模型(DPM)推动金融统计标准化经验与启示

在我国金融统计标准化建设进程中,如何建立一个大数据模型来促进元数据和统计数据之间进行批量信息转换和处理,是金融统计标准化工作落地的一大难题.西班牙、法国等欧洲主要国家中央银行通过运用数据点模型(DPM)搭建元数据和统计数据之间的数据关系,进而推动标准化数据的批量信息采集、转换和处理,其建模理念、建模框架对于推进我国金融统计标准化建设提供了启示借鉴.     

被大数据颠覆的金融风险评估

<正>大数据已经深刻改变了金融风险评估的格局，但也带来了包括数据质量、模型风险和监管缺失等一系列挑战和问题，需要构建多维度、多学科和多层次的综合应对策略。随着大数据技术的迅猛发展和广泛应用，金融行业逐渐进入了一个崭新的时代。这一转变不仅极大地丰富了金融产品与服务，也为金融风险评估提供了更为全面和精准的数据支持。然而，大数据环境下的金融风险评估也暴露出一系列尚未解决的问题，如数据质量不一、模型适用性受限以及监管机制不健全等。     

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。