尽管大数据对商业银行的影响目前而言还比较小，但从发展趋势看，要充分认识大数据的颠覆性影响。...商业银行的现有数据结构往往是条块分割的，而顶层机制的设计和改革可以让商业银行打破业务界限，围绕数据目标对业务流程进行合理重组，最大限度地提升数据灵活性与数据价值。 ...四是以大数据思维推进金融互联网化战略。大数据时代，信息技术和金融产业将更加深入地融合在一起, 金融电子化的深度和广度将不断强化。...大数据时代，商业银行可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，以及经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。...见和讯银行：大数据时代商业银行的策略
如果考虑到四大行的贷款结构中信用风险低的大中型企业贷款和个人住房抵押贷款占比很高而阿里服务的全部是信用风险最高的小微企业及个人商户，加之商业银行通过核销等手段降低不良率的方式早已司空见惯，阿里取得的成绩是令人叹为观止的...信用风险定价是通过对债务人过去和现在信息的分析来预测未来的违约概率并折算成为当下的利率补偿，数据挖掘技术的出现代表着信用风险定价技术的又一次跨越式进化。...站在“大数据”概念的今天来看，传统的金融领域信用风险评价是典型的“小数据”和“小数据分析体系”，或者说是“低活跃性数据分析体系”。 ...无论是商业银行为企业授信、信用卡的审批、亦或是资本市场的尽职调查，关注的几个要点都是行业状况（针对企业）、财务数据和历史借贷信用记录。信用风险评价模型虽然林林总总，也离不开对这三项数据划红线。...配合数据的特点，阿里引入了新的信用风险评价技术模型，其核心是通过不同侧面的低质量、高频率数据的相互印证技术达到对高质量数据的拟合。
数据猿导读 恒丰银行基于大数据技术构建的信用风险预警系统，通过整合行内外数据形成统一的行业、地域、客户风险视图，加强风险监测、审查的全面性、准确性、及时性，强化风险预测能力，提高信贷资产质量。...挑战 大数据时代，风控被认为是大数据技术在银行业最有前景的应用场景之一。...（三）数据极度缺乏，数据接入困难超预期 当前金融产品日益多样化，客户准入门槛逐步下沉，商业银行对优质客户的争夺愈演愈烈；而另一面，客户对商业银行产品越来越挑剔，对授信金额、审批速度的要求也越来越高。...实施过程/解决方案 恒丰银行信用风险预警系统主要分为基础数据层、基础技术服务层和应用层，其总体架构如图一所示。...、银行的银行，“4”是龙头金融、平台金融、家庭金融、O2O金融等四大金融创新业务模式，“5”是投行、资管、平台、人才盘点和以“One Bank”为核心的绩效评价体系等五大战略落地工具，致力于做“知识和科技的传播者
为了了解更多关于大数据和银行风险管理的关系，EIU调查了6大洲55个国家的208位风险及合规管理上的高管，涵盖了零售银行（29%）、商业银行（43%）、投资银行（28%）。...更进一步说，他们也更喜欢靠大量的数据解决风控问题。 支持风险管理的大数据投资 除了来自四个区域，受访者还来自三类机构：43%的商业银行，剩下的一半来自零售银行，一半来自于投资银行。...相较于其他类型的风险，三类机构的受访者均更加关注流动性风险和信用风险。同时，随着行业和地区的不同，他们赋予不同风险的重要性不同。 零售银行更加关注信用风险（53% VS商业银行和投资银行的43%）。...尽管如此，来自各大洲的绝大多数的零售银行、商业银行和投资银行都致力于利用大数据的力量。...shawn 资深银行战略分析师，商业管理与数据分析硕士，现就职于加拿大顶尖商业银行信贷战略决策部门。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。...数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段（有时还会进一步划分为在线归档阶段和离线归档阶段）、销毁阶段三大阶段，管理内容包括建立合理的数据类别，针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式...在大数据时代，经过数据治理的银行数据可以发挥更大的作用。...在信用风险方面，可以结合外部数据，完善信用风险防范体系，基于可视化分析有效防控信用风险的传导。...引入大数据理念和技术，统一信用风险模型管理，构建覆盖信用风险训练、模型管理、日常预警、评分评级、客户信用视图以及业务联动控制的信贷大数据平台，建立多维度、全方位的缝隙爱你预警体系。
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。...在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...当前影响AI应用性能的要素无非两个：算力和数据访问速度。 目前最新的第四代至强®️ 可扩展处理器的单颗CPU核数已经增长到最高60核。...而在数据访问速度上，各级缓存大小、内存通道数、内存访问速度等都有一定程度的优化，另外在CPU Max系列中还集成了HBM高带宽内存技术。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...甚至只在数据中心和边缘中用都不够，最好每个人的每台电脑，每个信息终端设备都有独立加速AI应用的能力才能“芯”满意足。
虽然这个问题在一些大的头部商业银行里会相对好一些，但大多数银行的数据质量问题依然很严重。...3、工具方面 以往，银行使用传统报表式BI工具，重点关注数据平台搭建，提供报表服务，设计酷炫的大屏，以为有了这三样银行的“B”（业务）就能“I”（智能）起来，但其实这已经走偏了。...BI 4.0（智能决策）：业务全面主导，IT退居幕后，持续的数据治理和运营体系，实现了全域数据治理。工具侧智能算法、大模型和AI的加持下，BI与AI融合，自主生成策略、自动执行，实现真正的数据驱动。...03 银行商业智能的典型应用场景 商业银行数据驱动的 BI 应用场景有很多，在《2023商业银行智能决策能力建设白皮书》中主要给出了三个典型场景： 1、风险控制 银行风险主要包括信用风险、市场风险、...其本质是主要关注于风险的提前识别、评估、监控和控制，侧重于交易数据、信贷记录、外部信用报告等，以评估客户信用风险的管理。
随着商业银行数字化转型竞争的加剧，银行集团下属子公司数字化、信息化水平的提升，集团内部对各类金融业务系统之间数据交互、数据集成提出了更高要求。...强化银行集团数据治理，对于打造数字时代银行集团核心竞争力至关重要。 银行集团要强化统一化管理和主动型风控管理，提升从数据中识别风险、灵活运用大数据技术管控风险的能力。...要以数据安全分类分级管理办法和数据安全评估报告为基础，开展数据安全管理工作，对重要和敏感的数据进行特殊的处理，按照风险最小化的原则为系统维护人员和数据使用者设置数据访问权限，统一调度并实现与数据加密、数据脱敏...建立统一的数据安全监管与运维管理平台 商业银行集团应邀请第三方机构对集团数据安全分类分级管理办法和数据安全等级保护水平进行评估。...数据治理部门要全面掌握数据安全态势，规避数据安全风险、提升应急响应能力和大数据安全指数，保障数据安全防护机制的有效执行，及时发现与处置数据安全问题。
金融科技创新最令人兴奋的趋势之一就是利用大数据来简化财务决策并为其利益相关者 - 金融科技数据科学提供全面的解决方案。这主要是由于近期有大量的财务数据。...毫无疑问，金融的一个主要关注领域是利用大数据与分析实现前所未有的解决方案，即信用风险管理。 信用风险可以简单地定义为由于借款人未能按照特定条款偿还贷款或履行合同义务而导致损失的可能性。...这些方法依赖于数据，但在解决信用风险问题方面效率低下，因为它们只会在发生信用事件时发出信号风险。 例如，在出售抵押财产后，遗漏了付款或剩余的债务。...然而，近年来，金融科技数据科学彻底改变了信贷风险管理，使金融机构能够自动检测并预测贷款前后可能出现的潜在信用风险。...大数据与机器学习算法以及其他数据科学技术在财务领域的引入使得开发预测模型成为可能，这种预测模型通过分析客户的历史数据以及多个平台上的同行组数据和其他相关数据进行学习，如PayPal，MasterCard
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动...搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用...数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，...数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗...、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in the Era of Large Language Models[1]，旨在探讨大模型时代的数据标注该何去何从...零、一些结论（太长不看版） 数据标注依然重要，完全监督、弱监督的小模型在很多场景下比（未精调）大模型强； 利用LLM进行标注是完全可行的，小模型可以协同进行过滤、精炼大模型的标签； 弱监督学习、主动学习这两个领域...我们的答案是大模型时代的主动学习技术FreeAL——大小模型协同工作，达到Human-Free的数据标注 。 二、FreeAL框架 要理解FreeAL，我们可以思考人类在数据标注的过程中做了什么。...我们也对比了一下传统的AL，发现在一些数据集上是能够超过人类标注的结果的。 四、总结 通过这个工作，一个让我很欣慰的结论是，至少在下个世代的大模型出来之前，弱监督学习、数据标注依然是重要的。...事实上，由于很多领域的隐私问题，很多研究者都比较认可开发垂域大模型的重要性，其中数据标注必然是重要的一环。而我们FreeAL就给了这么一个可以大幅降低数据标注成本的方案。
商业银行数据应用赋能的探索与实践 议题要点及收获： 大数据时代商业银行的机遇及应对之策； 银行数字化转型的关键路径； 如何将大数据应用到商业银行各项经营管理与业务创新中； 未来大数据技术应用于银行业务的优化策略...数据库专场看点 ? 讲师介绍：携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。...基于“区块链+隐私计算”的 消费金融信用风险防范研究 议题要点及收获： 通过传统的中心化信用数据为个人授信存在的缺陷； 解决金融机构之间数据共享和联合计算卡脖子问题的方案，隐私计算的几种常见方法（多方安全计算...、同态加密、秘密共享等）； 区块链+隐私计算实现消费金融信用风险防范的模型和落地实施方案。...大数据的智能处理和数据可视化实践 议题要点及收获： 银行在大数据时代需要避开哪些坑； 如何通过自研方式实现大数据的智能处理、元数据管理、数据安全、数据可视化、数据消费等； 银行大数据DevOps转型实践
展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。...这一趋势将延续到2018年及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： 使用云端商业智能的费用将提高。 数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。...拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。...2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。...数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。
而在大数据时代，伴随社交和移动化的盛行，外部数据越来越丰富，促使银行不仅要关注内部数据，更要想办法把外部数据整合利用起来。...行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征，大大提升了企业对客户隐性需求的洞察力。...我们在此基础上借助行内大数据平台的数据优势、计算优势，运用多种信息渠道和分析方法，根据银行的风险战略和偏好确定预警指标，并以这些指标为出发点，及时识别、分析、衡量客户和资产的信用风险状况或潜在风险，及时采取适当的措施...，对信用风险进行汇报、防范、控制和化解。...、银行的银行，“4”是龙头金融、平台金融、家庭金融、O2O金融等四大金融创新业务模式，“5”是投行、资管、平台、人才盘点和以“One Bank”为核心的绩效评价体系等五大战略落地工具，致力于做“知识和科技的传播者
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