大數據在金融期貨市場的應用

『壹』 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。

大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。

數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。

在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。

『貳』 談談大數據在金融行業的應用有哪些

最直接的，哪些客戶貸款的風險比較大，哪些比較小，其實可應用的地方比較多

『叄』 資料庫在金融行業中的應用

DB2資料庫為何在金融領域應用如此廣泛？在我接觸過的銀行用戶中，絕大部分都在使用IBM DB2資料庫產品，當然還是有一大批證劵公司也在使用。給我印象最為深刻的一次是在深圳辦的一場DB2技術專家沙龍，那次來的基本上都銀行用戶和證劵用戶。當時，就在想，DB2資料庫產品在金融領域應用咋那麼廣呢？

在開始這個討論之前，我也問了一些朋友，問他們是什麼原因導致了這一事實的發生，其中有人回答是歷史原因，也有人回答是因為DB2資料庫產品好。當然，眾多金融客戶選擇DB2資料庫產品，肯定是有各自的原因，歷史原因也罷，功能強大、性能穩定也罷，肯定各有說詞。不過我們可以想像一下，對於金融用戶來說，每天所產生的數據都非常多，且復雜，而且這些數據都相當重要，來不到半點馬虎。因此，他們在選擇資料庫產品的時候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作為一家金融企業，在IT上的預算肯定也比較充足，所以產品的價格自然不是他們擔心的問題（當然，這只是一種猜測！）。這樣再分析原因的時候，我們就把重點放在了DB2資料庫的性能和穩定性上。那麼，究竟是不是了DB2資料庫的性能和穩定性導致了它在金融領域的應用如此廣泛呢，我不得而知！

針對這個『DB2資料庫為何在金融領域應用如此廣泛？』的疑問，是一個值得我們思索的過程。但至於是什麼真正的原因導致的，我這主題中就不詳細聊了，因為我的答案都是來源於大家，只有有了大家的支持，這個答案才會日漸豐富，日漸完善。

DB2的並發性、穩定性、擴展性這些都做得不錯，
金融行業很多業務是實時性交易很強的系統它們追求的是系統的穩定性，性能好，支持高並發、安全性高
所以選擇ORACLE、DB2這類資料庫等等
主要是用DB2 在用AIX系統 本身兼容性又好吧這樣穩定性更強，而且DB2 剛開始打開市場時是免費使用的

在金融行業，大家知道數據量大，數據復雜，更新頻繁，把大量而且關系復雜的數據進行整合，二次加工，做個決策分析，這些工作的前提都是要有一個穩定高效的資料庫。IBM DB2具有很好的安全性，數據可移植性，其他資料庫數據可以移植過來，又善於處理關系復雜的數據，而且速度快，連接方式靈活，可通過 ODBC、JBDC、網路服務、本地客戶機或非同步客戶機介面來實現，總之，相對其他資料庫DB2具有明顯的優勢，正好符合銀行的要求。

金融行業使用 DB2 可能是有其歷史原因的， 因為金融行業本身用 IBM 的主機就比較多 ：）
還是聽金融行業的兄弟們站出來說句吧

大家好
在金融行業中，我想大部分的業務系統使用的是DB2，而絕大部分的經營分析系統用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦發，民生，郵政銀行等等，IBM的產品一貫是安全性的代表，在銀行交易數據極其重要的前提下，選擇DB2是一個不錯的選擇，同時，DB2的大數據處理速度也僅次於teradata，另外很多銀行的硬體選擇了IBM的大機，自然iBM的軟體產品也是他們考慮的重中之重，至於teradata，在成功實施了walmart，ebay等超大的數據倉庫後，在入主中國也強勢地拿下了近10省的移動的經分系統和移動集團公司的經分系統，同時又很成功的實施了上海證交所的DW，這些事實的確證明了他們是數據倉庫行業的領導者，如果不缺錢，我相信選擇teradata做構建EDW是一個不錯的選擇！

我認為主要有以下幾點：
1、歷史原因
金融行業對於數據安全和系統可用性要求很高，因此，選用IBM主機的頗多。而DB2最初就是建立在主機操作系統上的，毫無疑問，是與IBM主機配合最好的資料庫產品，所以自然就會選擇DB2資料庫。由於對DB2比較熟悉，在開放式系統上也就選擇了DB2資料庫。
2、IBM技術支持和售後服務做的很好，產品性價比較高
根據我個人的親身體驗，IBM能夠根據客戶的需求進行電話或者現場技術支持，能夠根據客戶要求參與項目建設，與ORACLE相比，售後服務價格相對較低。
3、產品自身為用戶提供了較多的監控和分析工具，便於用戶自己進行問題診斷和性能優化

『肆』 大數據在金融領域有何應用

你好！大數據在當今社會任何一個領域都有很大用處，比如金融領域，這樣可以通過大數據幫助投資者投資

『伍』 大數據在經濟方面的應用

大數據在經濟方面的應用非常廣泛，現在也越來越重要，很多人很多人重視到這個數據的應用

『陸』 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。

『柒』 大數據在金融領域中有哪些應用

大數據在金融領域中有哪些應用？應用很廣，定價、授信、風控領域尤其多，我這邊主要用到的分析軟體是單位的帆軟FineBI系統，應用案例隨便說兩個：
車險。其實根據車主的日常行車路線、里程、行車習慣、出險記錄、職業、年齡、性別，可以給出非常不同的定價。比如一個開中級車，每天固定路線往返幾公里通勤的熟練女白領車主，和一個開同樣車型每天在珠三角或者長三角跑生意的中年暴躁小老闆車主，假設後者出險概率是前者的3倍，那麼完全可以定3倍於前者的價格（商業部分）。對於保險公司，前者才是優質客戶，後者做了生意也是賠錢貨，不如趕到競爭對手那裡去。

貸款。現在各種小額貸款、消費貸款、供應鏈金融，都是在吃4大行懶得吃的散客市場，之所以他們懶得吃，就是怕麻煩。最麻煩的就是授信環節，對於一個沒有固定資產等擔保物的客戶，能授信多少額度是個問題。淘寶能做小微是因為商家的流水在他們手裡，白領的消費貸敢做是因為有穩定的現金流收入。但除了淘寶可以做到比較准確的模型，其他的業務都非常的粗放，基本每個領域都是根據幾條死規則來做業務。這意味著這個市場還有很大的潛力可以挖掘，比如一個小老闆，其實風險不大，他需要100w周轉，但你沒把握估算他的風險，只敢貸50w出去，就少賺了那50w的利息。

『捌』 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些

1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。

『玖』 金融行業中的大數據應用有哪些方面

金融行業會運用到很多大數據，從投資結構上來看，銀行將會成為金融類企業中的重要部分，證券和報表分列第二和第三位。國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，廣大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款等等。我這邊常會涉及到的大數據應用工具有finereport報表工具。

『拾』 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用

有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息的技術，強調快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。