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。     

金融行业区块链和大数据应用研究

技术对人类社会发展至关重要,它基于不断变化的技术的持续创新,金融科技产业是近年来最具发展前景的产业之一。区块链最初是指通过分散和不信任共同管理信任数据库的技术解决方案,并且与大数据和区块链之间的密切关系相关联。目前,大数据和区块链技术正在迅速发展,在更多领域产生深刻影响。     

市场经济金融行业的潜在风险研究

随着市场经济的迅猛发展,现代化脚步的逐渐推进,我国金融行业也进入了前所未有的发展阶段,然而正所谓"机遇与挑战并存",市场经济背景下的金融行业在发展的同时也体现出诸多的弊端,有许多潜在的风险。本文从目前我国金融行业的发展现状入手,进一步分析了金融行业运行现存的风险,并在此基础上对市场经济环境下金融行业存在的潜在风险进行了具体列举,希望这些粗浅的见解能够获得抛砖引玉的效果,引发业内人士更深入的思考。     

大数据在金融行业的应用

金融机构的重要作用之一是解决资金融通双方的信息不对称问题,作为新兴的信息技术,大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式,互联网金融借助大数据在信息挖掘、分析和预测上的强大功能,抢占传统金融业务、开拓新的市场需求。大数据在金融行业创造着重要的业务价值,随着大数据在金融行业中价值的发挥,金融体系也正在重构。究竟大数据在金融行业中创造了哪些重要的业务价值呢？传统金融机构、     

基于个人信息安全的个人数据管理

个人数据都是有关一个人的相关数据内容,确保个人数据安全就是确保个人信息安全的基本前提.本文从个人数据的内容和管理方式,阐述个人数据管理问题.     

政务数据在广东省金融行业的应用初探

自我国全面实施国家大数据战略以来,大数据产业迅速发展,应用范围不断扩大,成为推动数字经济发展的关键要素。政府是经济社会的重要一环,掌握了全社会中体量最大、最核心的数据资源,这些政务数据随着电子政务应用的不断深化而呈现爆炸式增长,其开放共享具有重要意义,受到了社会的普遍关注。因此,近年来的政府工作报告提出了“互联网+政务服务”、深化“放管服”改革等要求,强调利用大数据促进政务数字化,实现便民利民。     

多元金融行业兑付压力虽大前景仍可看好

在行业创新背景下,我们看好券商股的长期价值,但未来3～6个月,证券业可能将面临行业内外各种不利因素的叠加,建议继续谨慎对待。配置上,我们继续首推估值便宜、有能力从“深耕重庆”战略中脱颖而出的西南证券,同时建议关注兴业证券、中信证券、中航投资和国元证券。     

人工智能模型的局限性探讨——以金融行业为例

金融科技的应用旨在利用先进的科技手段,推动金融服务的创新与变革,从而使得金融服务能够更加便捷、普惠、高效且安全.金融科技的发展历程与信息技术息息相关:19世纪,电报和电话的发明加速了金融信息的传递速度,使得金融市场能更快地响应各种信息;到了20世纪,计算机的发展为金融科技提供了强有力的技术支持,将金融科技推向新的时代(X L ZHENG,M Y ZHU,Q B LI.et al.,2019);进入21世纪,随着互联网及大数据、云计算、人工智能等技术的出现,金融与科技的深度融合正推动着全球经济向智能化转型.     

基于聚类分析的金融行业客户经理胜任特征研究

通过行为事件访谈,得到广州市10名金融行业客户经理录音资料,经过文本转换和编码,筛选出60个高频词汇作为胜任特征分析单位,由42名大学生根据语义关联性对60个词汇进行分类,然后基于词语的亲疏程度实施系统聚类分析,发现金融客户经理胜任特征包括两大类共5个维度:个人特质(个人效能、认知能力和成就导向);外显行为(资源整合和客户导向)。     

数据仓库数据管理的关键技术

数据仓库不是一个单纯的软件系统,而是一项工程,这决定了其技术的多样性和复杂性。本文从数据管理角度将数据仓库的技术需求按其工作过程分为三类：数据获取、大数据量管理和数据提供（如图1所示）,并选取其中的几项关键技术进行分析。     

大数据下企业财务管理的创新探讨

大数据时代的到来为企业发展带来全新的机遇与挑战,同时也增加了企业财务管理的难度.本文深入分析了大数据对企业财务管理的影响,重点研究大数据时代下企业财务管理观念、管理制度、组织结构、数据管理、人才培养方面存在的问题,并结合大数据理念在实际工作中的应用,总结出一系列有针对性的创新发展策略,旨在充分发挥出大数据的价值.     

大数据的最后一公里——数据可视化技术

在金融行业中,将大数据技术运用在辅助决策、风险防控、客户画像、反欺诈等领域已经十分常见。在大数据技术价值链中,数据展现处在链条的末端,直接作用于最终用户决策的过程中,正是整个大数据技术的＂最后一公里＂。在各种数据展现方法中,数据可视化技术是最容易为人类所接受的表现形式。因此数据可视化技术的优劣将直接影响数据的最终应用与决策。     

银行面向大数据分析决策系统的构建

大数据足描述数据规模巨大、数据类型复杂的数据集合,这些数据集的规模已经超出传统的数据管理工具在可容忍的运行时间内进行数据的捕获、存储和处理能力。     

基于金融行业广域网部署的QoS技术应用探究

QoS技术作为广域网中流量分配以及重要业务质量保障的基础技术,发挥着日益重要的作用。由于广域网的自身特性,QoS的价值尤为重要：一是广域网带宽资源相对紧张,且链路租费昂贵,QoS着重解决如何分配并充分利用带宽资源的问题,同时保障重要业务的服务质量;二是广域网跨域范围大,网络设备数量多、类型多,承载业务数据流复杂,QoS需对不同的网络环境和业务特性进行有针对性的设计。笔者将针对QoS技术在广域网实际应用中的相关问题进行深入研究。一、OoS技术简介     

增设金融行业从业人员背信罪的探讨

金融行业从业人员违背信托责任从事非法行为,对金融秩序和公私财产权造成极大损害,而刑法规制条款的缺位则是该类行为屡有发生的重要原因.由此,设置金融行业从业人员背信罪成为防止类似行为发生的重要措施.由于此类行为的特殊性和典型性,罪名的确定、罪状的设置及刑罚的配置都需要具体分析和深度思考.刑法的谦抑性决定了刑法的最后性和补充性,因此,前置制度的完善与对背信行为的堵疏结合才是治本之策.     

安全知识图谱在金融行业的应用探索

由于业务复杂、涉及资产价值高,金融业一直是网络安全的高风险行业。在科技加速融合的过程中,新业务、新技术大量涌现,新型的安全风险持续加剧,叠加业务的多样性、复合型、覆盖广等特性,导致金融安全风险敞口进一步加大,不仅威胁客户利益,也可能给金融机构带来巨大损失,甚至引发系统性、行业性风险。当前,网络空间攻击面进一步延伸和扩展,自动化、智能化技术成为解决网络安全风险问题的必要手段,无论是风险识别、理解分析,还是决策执行等,均从感知智能向认知智能、决策智能方向演进(如图1所示)。安全知识图谱技术已成为整个技术体系的基础性核心。