“大资管”时代商业银行“大数据”应用分析

随着金融改革的深化和监管政策的变革,我国资产管理行业迎来快速发展,“大资管”格局已经显现,对金融机构经营环境和业务模式将产生深远影响。本文对“大资管”背景下,商业银行在产品创新、市场营销、风险管理等方面如何运用“大数据”技术进行分析,并对商业银行发展“大数据”技术提出相关建议。     

“大资管”时代商业银行“大数据”应用分析

随着金融改革的深化和监管政策的变革,我国资产管理行业迎来快速发展,"大资管"格局已经显现,对金融机构经营环境和业务模式将产生深远影响。本文对"大资管"背景下,商业银行在产品创新、市场营销、风险管理等方面如何运用"大数据"技术进行分析,并对商业银行发展"大数据"技术提出相关建议。     

数据大集中下基层央行IT风险及控制

近几年来,随着我国信息化建设的不断发展,人民银行逐步实现了业务系统的数据集中。数据大集中后,基层央行科技部门的重点也随之发生了变化,从以前的系统维护、数据管理转移到系统的运行管理和网络管理,基层央行的IT风险点也在变化。本文将结合基层央行实际,概述数据大集中下基层央行的IT主要风险,并提出风险控制的相关建议。     

数据大集中下基层央行IT风险及控制

近几年来,随着我国信息化建设的不断发展,人民银行逐步实现了业务系统的数据集中。数据大集中后,基层央行科技部门的重点也随之发生了变化,从以前的系统维护、数据管理转移到系统的运行管理和网络管理,基层央行的IT风险点也在变化。本文将结合基层央行实际,概述数据大集中下基层央行的IT主要风险,并提出风险控制的相关建议。     

浅谈大数据信息安全

随着云计算、物联网等技术的高速发展,计算机网络已经悄然进入大数据时代,传统的网络信息安全体系很难满足大数据时代的需求。大数据的非结构化、来源多样化等都为大数据传输带来了安全隐患。针对大数据的各种潜在威胁,在传统网络安全技术的基础上,结合可信云技术提出的全新的大数据安全模型,可以从多角度、多层次对数据安全提供保护。     

大数据与金融应用的几点思考

近年来,随着金融业务的不断发展,金融机构拥有海量数据,而且数据量的积累呈爆发式增长,促使许多金融机构开始推进大数据战略.随着大数据技术应用的日趋深入,以及数据处理和分析能力不断提升,金融机构将会迎来全新的发展机遇,同时,这也为大数据应用的金融监管带来挑战.本文就此提出若干监管建议,包括进一步完善大数据的相关法律法规、建...     

pandas大数据技术在央行监管中的应用

随着互联网的飞速发展,人类跨入了大数据时代,央行如何快速地处理海量数据、提高工作效率,对其在日常工作中分析金融数据、履行金融监管职权具有重要意义。本文介绍了Python数据分析工具——pandas,及其在基层央行监管工作中的应用场景。笔者采用pandas不同的数据处理方式,进行大数据的测试实验,探索其处理大数据文件效率的影响因素,并提出建议:可先分块读取文件数,根据数据量的大小初步确定块值的大小,再对目标数据进行分类、汇总、筛选等操作。     

大数据与大数据经济学

在社会经济快速发展过程中,数据应用范围不断扩大,在各个领域中产生的数据量也逐渐增多,人们已经走入了大数据时代。大数据时代的到来,必将对传统经济造成影响,大数据经济学应运而生。本文首先对大数据背景下传统经济学受到的冲击进行分析,然后对大数据经济学进行具体的介绍,希望能够给相关人员提供启发。     

大数据背景下数据安全体系构建研究

在数字经济时代,数据成为新的生产要素和重要的战略资源,数据大规模增长为业务创造了价值。培育发展数据要素服务,开展新型数据业务,必然要把数据安全放在首位。数据中心作为数据的核心集散地,与数据安全息息相关,在此背景下,剖析其面临的数据安全风险及挑战,构建面向大数据采集、存储、应用的全生命周期安全体系,形成数据安全体系框架,可减轻数据安全隐患所带来的风险。     

大数据金融的“王者之道”

大数据时代,信息科技的不断成熟推动着人工智能的飞速发展。在金融领域,随着金融科技和大数据技术的渗透,旧的银行体系正逐渐被解构与重建,本文从大数据金融"法"、"术"、"势"三个方面入手,对大数据金融未来发展趋势和方向进行分析和论述。     

大数据环境下企业内部控制问题研究

本文探讨了大数据环境下企业内部控制存在的问题及成因,并提出了相应的对策和建议。在大数据技术的推动下,企业需要适应新的挑战,加强技术研发和人才培养,建立严格的数据安全管理制度,优化组织架构和管理体系,建立健全监督与评估机制,强化风险意识和风险管理,并推动信息化建设和发展。通过这些措施的实施,企业可以提升内部控制能力和水平,更好地应对大数据环境下的挑战。     

浅谈大数据技术在图书馆中的应用研究

概括地介绍了大数据的概念、特征及发展状况。依据大数据与图书馆相符合的特征,研究分析了大数据技术在图书馆中的应用领域。     

大数据与企业财务风险预警

随着互联网和信息技术的快速发展,大数据的时代已经到来,对我们的工作和生活带来了很大的影响.对于企业的发展来说,提高对财务管理的工作水平非常重要,特别是面对财务风险及时做出对策是重中之重.大数据时代为企业的财务风险预警带来了很多机遇,本文第一部分介绍了大数据在企业财务风险预警中的意义,以及对企业发展产生的重要作用.第二部分分析了在大数据背景下,企业财务管理所面临的新问题.最后,为了降低企业财务风险,提高企业财务管理水平,针对存在的问题提出了具体解决措施.     

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。     

关于银行业大数据应用的探讨

本文阐述了"大数据时代"对银行业带来的变革影响,分析了当前银行大数据应用的现状,并针对加快银行业大数据应用的方法和路径,提出了思考建议。     

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。     

论大数据与企业财务风险预警

我国在经济与科技二者同时发展的进程中,不断优化企业的发展模式与工作状态.而企业在现今的发展中,会受到较多风险因素的威胁,其中,最为主要的就是财务风险.因此,企业在发展中要极为注重对企业内部外部财务风险的预估,并利用当下先进的大数据相关技术,使财务风险预警工作能够更好的开展,并在此基础上开拓企业的发展前景.本文主要针对财务风险预警的相关问题进行了系统的分析,并结合其实际情况提出了具有战略性意义的优化建议.     

浅谈大数据在企业集团财务公司中的应用

伴随企业集团财务公司(以下简称"财务公司")的快速发展,财务公司所要面临的各项工作,所需的各种分析都可以借助大数据进行分析与挖掘。对于客户的交易与经营信息等全方位信息的了解就可以通过大数据带来实现的可能性,而获取这些信息对财务公司来说又可以据此来推断客户的特性,并有针对性地对其提供服务和防范风险。     

大数据与企业财务风险预警

现阶段,随着我国社会经济的快速发展,市场竞争也日趋激烈,如何在激烈的市场竞争中保持自身的健康平稳发展已经成为了摆在现代企业面前的一项重大挑战.需要明确的是,在市场经济条件下企业的经营与发展会受到多种因素的影响,而财务风险的存在更是会在很大程度上成为威胁企业健康长远发展的重要因素,因此必须采取有效措施预防和解决企业的财务风险.随着大数据时代的到来,大数据技术渗透到了各个发展领域,在企业财务风险管理中引入大数据技术将在很大程度上增强对财务风险的预防和管控能力,给企业的安全发展提供有效保障.本文以大数据与企业财务风险预警为切入点,深入分析企业财务风险预警中存在的问题,并在此基础上提出相应的解决措施,希望对促进企业财务风险预警能力的提升有积极的影响.