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摘要过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案,大数据在金融领域的应用空间巨大,主要应用场景有哪些?

  【 仪表网 仪表新概念】导读:过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案,大数据在金融领域的应用空间巨大,主要应用场景有哪些?
  大数据技术的战略意义在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理,是实时交互式的查询效率和分析能力。
  国务院总理李克强2016年5月25日在出席中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会时表示:“我们坚持创新驱动发展战略,制定实施网络强国战略、国家大数据战略、‘互联网+’行动计划、《中国制造2025》等,出台了一系列重大举措,在促进创新和更好发挥人力资源优势方面的效应正在显现。以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神相结合,使新旧动能融合发展,并带动改造和提升传统产业,有力推动虚拟世界和现实世界融合发展,打造中国经济发展的‘双引擎’。 ”
  习近平总书记在中共十九大报告中指出,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。
  数据显示,我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算,2017年,中国金融大数据产业规模达333.7亿元,2020年约为600亿元。
  过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案,大数据在金融领域的应用空间巨大,主要应用场景有哪些?
  大数据应用于金融领域,主要应用场景包括以下四个方面:
  一是:实时股市洞察:机器学习正在改变贸易和投资。大数据现在可以考虑可能影响股市的政治和社会趋势,而不是简单地分析股票价格。机器学习实时监控趋势,使分析师能够编译和评估适当的数据并做出明智的决策。
  二是:欺诈检测和预防:在大数据的推动下,机器学习在欺诈检测和预防方面发挥着重要作用。信用卡曾经带来的安全风险已通过解释购买模式的分析得到缓解。现在,当安全且有价值的信用卡信息被盗时,银行可以立即冻结卡片和交易,并通知客户安全威胁。
  三是:准确的风险分析:投资和贷款等重大财务决策现在依赖于无偏见的机器学习。基于预测分析的计算决策考虑了经济、客户细分和商业资本等方方面面,以识别潜在风险,如不良投资或付款人。
  四是:金融服务:金融公司现在有能力在业务中利用大数据,例如通过数据驱动的报价产生新的收入流,向客户提供个性化建议,提高效率以推动竞争优势,以及为客户提供更强的安全性和更好的服务。

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