大數據在股票行業的應用案例

1. 誰能給提供一些金融行業的大數據應用案例

在網路文庫搜到相關的應用案列，希望可以幫到你：Aleiye證券行業大數據解決方案
在文庫搜到幾個相關的應用案例，希望可以幫到你，因為不能放鏈接，只給標題了：Aleiye證券行業大數據解決方案，aleiye北京銀行大數據解決方案。

2. 大數據時代的案例分析

個案一
你開心他就買你焦慮他就拋
華爾街「德溫特資本市場」公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以「1」到「50」進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。
霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。
這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。
個案二
國際商用機器公司（IBM）估測，這些「數據」值錢的地方主要在於時效。對於片刻便能定輸贏的華爾街，這一時效至關重要。曾經，華爾街2%的企業搜集微博等平台的「非正式」數據；如今，接近半數企業採用了這種手段。
●「社會流動」創業公司在「大數據」行業生機勃勃，和微博推特是合作夥伴。它分析數據，告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容，備受廣告商熱愛。
●通過喬希·詹姆斯的Omniture（著名的網頁流量分析工具）公司，你可以知道有多少人訪問你的網站，以及他們呆了多長時間——這些數據對於任何企業來說都至關重要。詹姆斯把公司賣掉，進賬18億美元。
●微軟專家吉拉德喜歡把這些「大數據」結果可視化：他把客戶請到辦公室，將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸，有些像蒲公英，有些則是鋪滿整個畫面的泡泡，泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什麼話題。
●「臉譜」數據分析師傑弗遜的工作就是搭建數據分析模型，弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。
處理和分析工具
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

3. 金融領域7大數據科學案例

金融領域7大數據科學案例
1 金融領域有哪些典型數據問題？
2 金融領域應用那些數據科學方法？

近年來，數據科學和機器學習應對一系列主要金融任務的能力已成為一個特別重要的問題。 公司希望知道更多技術帶來的改進以及他們如何重塑業務戰略。
為了幫助您回答這些問題，我們准備了一份對金融行業影響最大的數據科學應用清單。 它們涵蓋了從數據管理到交易策略的各種業務方面，但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。
自動化風險管理管理客戶數據預測分析實時分析欺詐識別消費者分析演算法交易深度個性化和定製結論自動化風險管理
風險管理是金融機構極其重要的領域，負責公司的安全性，可信度和戰略決策。 過去幾年來，處理風險管理的方法發生了重大變化，改變了金融部門的性質。 從未像現在這樣，今天的機器學習模型定義了業務發展的載體。
風險可以來自很多來源，例如競爭對手，投資者，監管機構或公司的客戶。 此外，風險的重要性和潛在損失可能不同。 因此，主要步驟是識別，優先考慮和監控風險，這是機器學習的完美任務。通過對大量客戶數據，金融借貸和保險結果的訓練，演算法不僅可以增強風險評分模型，還可以提高成本效率和可持續性。

數據科學和人工智慧（AI）在風險管理中最重要的應用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當的信用額度，公司使用機器學習演算法來分析過去的支出行為和模式。 這種方法在與新客戶或具有簡簡訊用記錄的客戶合作時也很有用。
雖然金融風險管理流程的數字化和自動化處於早期階段，但潛力巨大。 金融機構仍需要為變革做好准備，這種變革通過實現核心財務流程的自動化，提高財務團隊的分析能力以及進行戰略性技術投資。 但只要公司開始向這個方向發展，利潤就不會讓自己等待。
管理客戶數據
對於金融公司來說，數據是最重要的資源。因此，高效的數據管理是企業成功的關鍵。今天，在結構和數量上存在大量的金融數據：從社交媒體活動和移動互動到市場數據和交易細節。金融專家經常需要處理半結構化或非結構化數據，手動處理這些數據是一個巨大的挑戰。
然而，對於大多數公司來說，將機器學習技術與管理過程集成僅僅是從數據中提取真實知識的必要條件。人工智慧工具，特別是自然語言處理，數據挖掘和文本分析有助於將數據轉化為智能數據治理和更好的業務解決方案，從而提高盈利能力。例如，機器學習演算法可以通過向客戶學習財務歷史數據來分析某些特定財務趨勢和市場發展的影響。最後，這些技術可用於生成自動報告。
預測分析

分析現在是金融服務的核心。 值得特別關注的是預測分析，它揭示了預測未來事件的數據模式，可以立即採取行動。 通過了解社交媒體，新聞趨勢和其他數據源，這些復雜的分析方法已經實現了預測價格和客戶終生價值，未來生活事件，預期流失率和股市走勢等主要應用。 最重要的是，這種技術可以幫助回答復雜的問題 - 如何最好地介入。
實時分析
實時分析通過分析來自不同來源的大量數據從根本上改變財務流程，並快速識別任何變化並找到對其的最佳反應。財務實時分析應用有三個主要方向：
欺詐識別
金融公司有義務保證其用戶的最高安全級別。公司面臨的主要挑戰是找到一個很好的欺詐檢測系統，罪犯總是會採用新的方法並設置新的陷阱。只有稱職的數據科學家才能創建完美的演算法來檢測和預防用戶行為異常或正在進行的各種欺詐工作流程。例如，針對特定用戶的不尋常金融購買警報或大量現金提款將導致阻止這些操作，直到客戶確認為止。在股票市場中，機器學習工具可以識別交易數據中的模式，這可能會指示操縱並提醒員工進行調查。然而，這種演算法最大的優勢在於自我教學的能力，隨著時間的推移變得越來越有效和智能化。
消費者分析
實時分析還有助於更好地了解客戶和有效的個性化。先進的機器學習演算法和客戶情緒分析技術可以從客戶行為，社交媒體互動，他們的反饋和意見中獲得見解，並改善個性化並提高利潤。由於數據量巨大，只有經驗豐富的數據科學家才能精確分解。
演算法交易
這個領域可能受實時分析的影響最大，因為每秒都會受到影響。根據分析傳統和非傳統數據的最新信息，金融機構可以做出實時有利的決策。而且由於這些數據通常只在短時間內才有價值，因此在這個領域具有競爭力意味著使用最快的方法分析數據。
在此領域結合實時和預測分析時，另一個預期會開啟。過去，金融公司不得不聘用能夠開發統計模型並使用歷史數據來創建預測市場機會的交易演算法的數學家。然而，今天人工智慧提供了使這一過程更快的技術，而且特別重要的是 - 不斷改進。

因此，數據科學和人工智慧在交易領域進行了革命，啟動了演算法交易策略。世界上大多數交易所都使用計算機，根據演算法和正確策略制定決策，並考慮到新數據。 人工智慧無限處理大量信息，包括推文，財務指標，新聞和書籍數據，甚至電視節目。 因此，它理解當今的全球趨勢並不斷提高對金融市場的預測。
總而言之，實時和預測分析顯著改變了不同金融領域的狀況。 通過Hadoop，NoSQL和Storm等技術，傳統和非傳統數據集以及最精確的演算法，數據工程師正在改變財務用於工作的方式。
深度個性化和定製
企業認識到，在當今市場競爭的關鍵步驟之一是通過與客戶建立高質量的個性化關系來提高參與度。 這個想法是分析數字客戶體驗，並根據客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智慧在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的水平。 數據工程師還可以建立模型，研究消費者的行為並發現客戶需要財務建議的情況。 預測分析工具和高級數字交付選項的結合可以幫助完成這項復雜的任務，在最恰當的時機指導客戶獲得最佳財務解決方案，並根據消費習慣，社交人口趨勢，位置和其他偏好建議個性化服務。
結論
對於金融機構來說，數據科學技術的使用提供了一個從競爭中脫穎而出並重塑其業務的巨大機會。大量不斷變化的財務數據造成了將機器學習和AI工具引入業務不同方面的必要性。
我們認為，我們主要關注金融領域的7大數據科學用例，但還有很多其他值得一提的。 如果您有任何進一步的想法，請在評論部分分享您的想法。

4. 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛，除金融外，還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面，各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一，數據體量大（Volume），海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二，數據類型繁多（Variety），大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三，價值密度低（Value），大數據的體量巨大，但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四，處理速度快（Velocity），大數據要求快速處理，時效性強，要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段，大數據可以使業務決策具有前瞻性，讓企業戰略的制定過程更加理性化，實現生產資源優化分配，依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，降低庫存積壓的風險，從而獲取更高的利潤。
當前，大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面：
在銀行業的應用主要表現在兩個方面：一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為：一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情，通過構建更多元的量化因子，投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分，從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務，其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依靠大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用，一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據，整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能，以達到實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統，幫助擁有海量歷史數據，日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心，形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量高並發線上行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，並實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為；系統穩定運行，日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級，監測時效提升近3000倍，上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點，在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處，其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為，通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像，高效劃分人群，能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶，攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本，累計合作近500家社會金融機構，幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平台和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台，對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯，各自為戰問題突出，缺乏有效的整合協同。同時，行業應用缺乏整體性規劃，分散、臨時、應激等特點突出，信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題，一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。

5. 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

6. 大數據在金融行業的應用與挑戰

大數據在金融行業的應用與挑戰
A 具有四大基本特徵
金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。全球最大的金融數據公司Bloomberg在1981年成立時「大數據」概念還沒有出現。Bloomberg的最初產品是投資市場系統（IMS），主要向各類投資者提供實時數據、財務分析等。
隨著信息時代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價換取美林3000萬美元投資，先後推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產品。1996年Bloomberg身價已達20億美元，並以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機，美林面臨崩盤，其剩餘20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標桿高盛。
大數據概念形成於2000年前後，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型資料庫軟體工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。
具體來說，大數據具有四大基本特徵：
一是數據體量大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。
二是數據類別大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據。
三是處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是數據的真實性高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。
而相比其他行業，金融數據邏輯關系緊密，安全性、穩定性和實時性要求更高，通常包含以下關鍵技術：數據分析，包括數據挖掘、機器學習、人工智慧等，主要用於客戶信用、聚類、特徵、營銷、產品關聯分析等；數據管理，包括關系型和非關系型數據、融合集成、數據抽取、數據清洗和轉換等；數據使用，包括分布式計算、內存計算、雲計算、流處理、任務配置等；數據展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應用於對金融產品健康度、產品發展趨勢、客戶價值變化、反洗錢反欺詐等監控和預警。
B 重塑金融行業競爭新格局
「互聯網+」之後，隨著世界正快速興起「大數據+」，金融行業悄然出現以下變化：
大數據特徵從傳統數據的「3個V」增加到「5個V」。在數量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）基礎上，進一步完善了價值（Value）和真實性（Veracity），真實性包括數據的可信性、來源和信譽、有效性和可審計性等。
金融業按經營產品分類變為按運營模式分類。傳統金融業按經營產品劃分為銀行、證券、期貨、保險、基金五類，隨著大數據產業興起和混業經營的發展，現代金融業按運營模式劃分為存貸款類、投資類、保險類三大類別。
大數據市場從壟斷演變為充分市場競爭。全球大數據市場企業數量迅速增多，產品和服務的差異增大，技術門檻逐步降低，市場競爭日益激烈。行業解決方案、計算分析服務、存儲服務、資料庫服務和大數據應用成為市場份額排名最靠前的五大細分市場。
大數據形成新的經濟增長點。Wikibon數據顯示，2016年，全球大數據硬體、軟體和服務整體市場增長22%達到281億美元，預計到2027年，全球在大數據硬體、軟體和服務上的整體開支的復合年增長率為12%，將達到大約970億美元。
數據和IT技術替代「重復性」業務崗位。數據服務公司Eurekahedge通過追蹤23家對沖基金，發現5位對沖基金經理薪金總額為10億美元甚至更高。過去10年，靠數學模型分析金融市場的物理學家和數學家「寬客」一直是對沖基金的寵兒，其實大數據+人工智慧更精於此道。高盛的紐約股票現金交易部門2000年有600名交易員而如今只剩兩人，其任務全由機器包辦，專家稱10年後高盛員工肯定比今天還要少。
美國大數據發展走在全球前列。美國政府宣稱：「數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是將其禁錮在政府體制內。」作為大數據的策源地和創新引領者，美國大數據發展一直走在全球最前列。自20世紀以來，美國先後出台系列法規，對數據的收集、發布、使用和管理等做出具體的規定。2009年，美國政府推出Data.gov政府數據開放平台，方便應用領域的開發者利用平台開發應用程序，滿足公共需求或創新創業。2010年，美國國會通過更新法案，進一步提高了數據採集精度和上報頻度。2012年3月，奧巴馬政府推出《大數據研究與開發計劃》，大數據迎來新一輪高速發展。
英國是歐洲金融中心，大數據成為其領先科技之一。2013年，英國投資1.89億英鎊發展大數據。2015年，新增7300萬英鎊，創建了「英國數據銀行」data.gov.uk網站。2016年，倫敦舉辦了超過22000場科技活動，同年，英國數字科技投資逾68億英鎊，而收入則超過1700億英鎊。另外，英國統計局利用政府資源開展「虛擬人口普查」，僅此一項每年節省5億英鎊經費。
C 打造高效金融監管體系
大數據用已發生的總體行為模式和關聯邏輯預測未來，決策未來,作為現代數字科技的核心，其靈魂就是——預測。
偵測、打擊逃稅、洗錢與金融詐騙
全球每年因欺詐造成的經濟損失約3.7萬億美元，企業因欺詐受損通常為年營收額的5%。全球最大軟體公司之一美國SAS公司與稅務、海關等政府部門和全球各國銀行、保險、醫療保健等機構合作，有效應對日益復雜化的金融犯罪行為。如在發放許可之前，通過預先的數據分析檢測客戶是否有過行受賄、欺詐等前科，再確定是否發放借貸或海關通關。SAS開發的系統已被國際公認為統計分析的標准軟體，在各領域廣泛應用。英國政府利用大數據檢測行為模式檢索出200億英鎊的逃稅與詐騙，追回了數十億美元損失。被福布斯評為美國最佳銀行的德克薩斯資本銀行（TCBank），不斷投資大數據技術，反金融犯罪系統與銀行發展同步，近3年資產從90億美元增至210億美元。荷蘭第三大人壽保險公司CZ依靠大數據對騙保和虛假索賠行為進行偵測，在支付賠償金之前先期阻斷，有效減少了欺詐發生後的司法補救。
大數據風控建立客戶信用評分、監測對照體系
美國注冊舞弊審核師協會（ACFE）統計發現，缺乏反欺詐控制的企業會遭受高額損失。美國主流個人信用評分工具FICO能自動將借款人的歷史資料與資料庫中全體借款人總體信用習慣相比較，預測借款人行為趨勢，評估其與各類不良借款人之間的相似度。美國SAS公司則通過集中瀏覽和分析評估客戶銀行賬戶的基本信息、歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如搜索到該客戶從新出現的國家為特有用戶轉賬，或在新位置在線交易等），進行實時反欺詐分析。
美國一家互聯網信用評估機構通過分析客戶在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，對銀行的信貸和投保申請客戶進行風險評估，並將結果出售給銀行、保險公司等，成為多家金融機構的合作夥伴。
D 數據整合困難
應用經濟指標預測系統分析市場走勢
IBM使用大數據信息技術成功開發了「經濟指標預測系統」，該系統基於單體數據進行提煉整合，通過搜索、統計、分析新聞中出現的「新訂單」等與股價指標有關的單詞來預測走勢，然後結合其他相關經濟數據、歷史數據分析其與股價的關系，從而得出行情預測結果。
追蹤社交媒體上的海量信息評估行情變化
當今搜索引擎、社交網路和智能手機上的微博、微信、論壇、新聞評論、電商平台等每天生成幾百億甚至千億條文本、音像、視頻、數據等，涵蓋廠商動態、個人情緒、行業資訊、產品體驗、商品瀏覽和成交記錄、價格走勢等，蘊含巨大財富價值。
2011年5月，規模為4000萬美元的英國對沖基金DC Markets，通過大數據分析Twitter的信息內容來感知市場情緒指導投資，首月盈利並以1.85%的收益率一舉戰勝其他對沖基金僅0.76%的平均收益率。
美國佩斯大學一位博士則利用大數據追蹤星巴克、可口可樂和耐克公司在社交媒體的圍觀程度對比其股價，證明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉絲數與股價密切相關。
提供廣泛的投資選擇和交易切換
日本個人投資理財產品Money Design在應用程序Theo中使用演算法+人工智慧，最低門檻924美元，用戶只需回答風險承受水平、退休計劃等9個問題，就可使用35種不同貨幣對65個國家的1.19萬只股票進行交易和切換，年度管理費僅1%。Money Design還能根據用戶投資目標自動平衡其賬戶金額，預計2020年將超過2萬億美元投資該類產品。
利用雲端資料庫為客戶提供記賬服務
日本財富管理工具商Money Forward提供雲基礎記賬服務，可管理工資、收付款、寄送發票賬單、針對性推送理財新項目等，其軟體系統連接並整合了2580家各類金融機構的各類型帳戶，運用大數據分析的智能儀表盤顯示用戶當前財富狀況，還能分析用戶以往的數據以預測未來的金融軌跡。目前其已擁有50萬商家和350萬個體用戶，並與市值2.5萬億美元的山口金融集團聯合開發新一款APP。
為客戶定製差異化產品和營銷方案
金融機構迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，從而對細分客戶進行精準營銷、實時營銷、智慧營銷。
一些海外銀行圍繞客戶「人生大事」，分析推算出大致生活節點，有效激發其對高價值金融產品的購買意願。如一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將誕生嬰兒的客戶對壽險產品的潛在需求最大，於是通過銀行卡數據監控准媽媽開始購買保胎葯品和嬰兒相關產品等現象，識別出即將添丁的家庭，精準推出定製化金融產品套餐，受到了客戶的積極響應，相比傳統的簡訊群發模式大幅提高了成功率。
催生並支撐人工智慧交易
「量化投資之王」西蒙斯被公認為是最能賺錢的基金經理人，自1988年創立文藝復興科技公司的旗艦產品——大獎章基金以來，其憑借不斷更新完善的大數據分析系統，20年中創造出35%的年均凈回報率，比索羅斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成為有史以來最成功的對沖基金，並於1993年基金規模達2.7億美元時停止接受新投資。在美國《Alpha》雜志每年公布的對沖基金經理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩居全球之冠，2007年以13億美元位列第五，2008年再以25億美元重返榜首。
推動金融產品和服務創新
E 面臨三大挑戰
目前，全球各行業數據量的增長速度驚人，在我國尤其集中在金融、交通、電信、製造業等重點行業，信息化的不斷深入正在進一步催生更多新的海量數據。
據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高踞各行業之首。但在金融企業內部數據處於割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處於分散和「睡眠」狀態，雖然金融行業擁有的數據量「富可敵國」，但真正利用時卻「捉襟見肘」。
數據安全暗藏隱患
大數據本質是開放與共享，但如何界定、保護個人隱私權卻成為法律難題。大數據存儲、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風險，不僅需要技術手段保護，還需相關法律法規規范和金融機構自律。多項實際案例表明，即使無害的數據大量囤積也會滋生各種隱患。安全保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得出的知識和結論。在線市場平台英國Handshake.uk.com就嘗試允許用戶協商個人數據被品牌分享所得的報酬。
人才梯隊建設任重道遠
人才是大數據之本。與信息技術其他細分領域人才相比，大數據發展對人才的復合型能力要求更高，需要掌握計算機軟體技術，並具備數學、統計學等方面知識以及應用領域的專業知識。

7. 中國大數據的十大商業應用

中國大數據的十大商業應用

在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

（1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

（2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

（3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

（4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

（5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

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8. 大數據在金融行業有哪些典型應用

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。