对于金融业而言，需要我们有充分的认识和准备，并加快做出相应的调整和变革。 一是对于大数据时代的到来，需要有一个专业、深刻和前瞻性的认识。...从金融业的角度看，需要关注三个问题，首先是“去边界”思维，即在大数据和平台化时代，各种边界都会越来越模糊，所以，未来的创新和机遇，更多的是在边界发生的，不是中心，但我们对边界又关注了多少，认识了多少？...从商业的角度看，数据隐私问题处理不好，客户就可能不接受金融企业的产品与服务。 四是在大数据时代，解构和重构数据将成为一种重要能力。...最后，大数据时代面临的最大挑战是数据人才。数据人才是一种两栖人才，未来金融业需要大量通晓金融业务和信息技术的复合型人才，包括数据科学家和数据工程师，而这些人才最重要的一个能力是解构和重构数据。...因此，关注这种人才的培养，不仅是企业的经营管理问题，更是行业发展的基础和关键问题。 见全景网：王和：大数据时代的金融思考
图5《征信业管理条例》对征信系统的定位 目前，我国征信系统主要采集身份信息、信贷信息、非金融负债信息三大块，涵盖了贷款、贸易融资、保理、票据贴现等各类企业授信产品，以及个人消费贷、住房抵押贷款、信用卡、...作为一个与数据打交道的行业，征信业始终绕不开的两大核心问题：一是公共信息的公开问题，包括政府信息的公开可得和企业财务信息的准确、可得；二是对个人隐私的保护问题，在大数据征信业态下，个人隐私保护的问题更为突出...互联网时代数据的使用是否应该遵守以下基本原则：一是目的性原则，建立数据库要有明确的目的；二是适当性原则，采集与目的间要适当；三是本人同意原则，在采集、使用数据时本人要同意（1与0的选择）；四是知情原则，...为促进互联网时代我国征信业的健康发展，在制定中国的数据保护法的规则规范中，一方面可以借鉴国际经验，另外一方面行业自身、行业自己也是责无旁贷，从行业自律开始，再上升到规章，最终到法律。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
以BAT为代表的互联网巨头似乎为我们提供了有关未来互联网金融到底向何处去的范例，通过大数据、云计算、智能科技的加入来重新建构传统金融体系骨架，让金融行业不再仅仅只是一种渠道和途径的转变，成为金融科技时代是否能够取得成功的关键所在...那么，以新技术为代表的金融科技时代与以互联网技术为代表的互联网金融时代到底有哪些不同呢？ 金融科技在于重塑，互联网金融在于转移。...随着以金融科技为代表的全新时代的来临，金融行业的发展将会步入到一个全新的时代，这个时代所带给我们的将会是金融行业的激荡的大变革。 金融科技在于满足供给，互联网金融在于满足需求。...金融科技时代来临的大背景在于消费升级时代的来临以及供需两端的结构性变化。...无论是大数据技术、智能科技、AI为代表的新技术，还是S2b模式，这些都是在通过梳理和完善供给端的逻辑来促进行业的进一步发展。 金融科技时代的来临是互联网金融发展的必然和归宿。
越来越多的迹象开始表明，行业发展的重点开始朝着以大数据、AI为代表的智能科技、云计算等方向发生偏移，资本和市场的焦点同样开始聚焦在这些新生事物上。...金融科技时代的来临恰恰为我们找到了破解互联网金融发展困境的钥匙，借助以大数据、AI、云计算等新技术，金融行业或许能够从变革自身做起，真正让金融自身的变革变成驱动整个发展的主要力量。...通过分析以用户为原点的海量大数据，金融平台能够了解用户属于怎样的投资类型，用户喜欢什么样的金融产品，用户财务状态能够发生什么样的金融行为，借助这种方式，用户与金融产品之间能够实现更加精准的对接，减少了投资风险...比如，我们可以根据项目的综合数据情况来分析项目的风险状态，并根据项目的风险状态来找到合适的投资者，再根据投资者的特性提出不同的运营方案，从而将金融项目的运作更加流畅，效率更高。...互联网浪潮的退却让金融行业需要寻找新的发展破局点，以大数据、AI、云计算、生物识别为代表的新技术为我们打开了未来金融行业发展的大门。
数据猿导读 金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。需要大数据服务的很多，而宣称能够提供大数据服务的也很多，但事实上，这是一个对于具体实施的要求非常严格，门槛相当高的领域。...本文为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列征文/案例；感谢 宽投金融科技技术运营官曲峰 先生的投稿 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办...行业也会因此而整合，进化成更符合行业发展，实际需求的生态环境。 我们认为，金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。...显然地，能提供平台服务，给具体应用提供把大数据分类和处理的，是像Microsoft、Amazon 这样在这方面有雄厚技术底蕴，并且浸淫多年的大机构。...经过市场的自发筛选与整合，整个行业会正式进入一个分工明确的时代 – 横向与纵向，平台与专门应用，自主开发与第三方服务结合，既会有激烈的竞争，又会以共赢的形式推动整个领域的发展。
以金钱为主要组成“因子”的金融行业让其永远都逃不脱金融属性，而随着智能科技、大数据时代的到来，金融行业的组成“因子”开始从“金钱”逐步演变成为“数字货币”、“数据”等元素。...进入到金融科技时代之后，金融行业的发展将会给我们的生活带来什么样的改变？金融又将会在未来的生活当中发挥怎样的作用和意义呢？综合来看，主要分以下几个方面。 激荡的大革新，金融生活究竟是什么样子？...金融的智能化、数据化、生活化将会是未来金融行业发展的主要方面。那么，在未来，金融科技时代的生活究竟是怎样一个样子呢？ 金融呈现方式的多样化所带来的生活方式的多样化。...即使已经进入到了后互联网金融时代，人们对于金融行业的理解依然处于一个相对较为低阶的阶段，即使进行了一些大数据、AI技术的应用，人们还是会将金融归结到金融本身上。...金融的注脚或许永远都没有成为一种生活方式更加美好的了。这种激荡的大革新所带来的金融行业的大发展将会让我们的生活发生翻天覆地的变化。 智能金融所引发的智能生活的全线打通。
作为本届大会主办方之一，CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛在上午的会议中分享了题为《迎接开放金融的技术时代》的主题演讲。 ?...CSDN的宗旨是“驾乘新技术，赋能开发者”，我们PC互联网、移动互联网一路走到现在的人工智能、区块链时代。...新一代的数字经济体最重要的是生态系统。 ? 根据CSDN的2100万篇博客统计数据，我们把里面跟比特币、以太坊相关的数据做了统计。...我们有一个所谓“3倍数”定律，什么样的技术真正成为市场上应用的技术，就是开发者真正在讨论和开始去研究相关的技术，并且撰写相关的文章，所以在“去中心化应用”和“智能合约”这两个数字上在过去一年有非常大的增长...这个市场才刚刚开始，Libra的折中方案，也就是用去中心化的机制+区块链的协议进行新的探索，已经引起了非常大的轰动。这个领域还有巨大的潜力和机会，这是区块链在应用上最值得大家去挖掘和学习的地方。
1979年，中国银行采用IBM 3032大型机，成为国内金融史上首次用计算机处理后台业务的机构。后在IBM助力下建立联机处理系统后走在行业前列。...短短几十年的发展经历了从Bank1.0到Bank3.0，商业环境的复杂和多元化、业务高度信息化，产生了越来越多高价值数据，数据已经成为金融行业的核心生产要素，决定着一家企业的生死。...即便身为全球第三大证券交易所，有着丰富的IT建设经验和强大的基础设施，面临故障时仍不免手足无措。 金融业对数据安全的三大诉求——数据不丢失，数据不泄露，数据完整性，转化为对高端存储技术的高标准严要求。...从上世纪50年代开始对电子数据备份，一些国外企业将少量主要数据物理副本放置另一个相对安全地点；70、80年代，高端存储日趋成熟，在视数据为生命的金融行业率先得到广泛使用。...对银行的数据中心来说，数据存储牵一发而动全身。上一代存储容量小、可扩展性差，传统架构已无法支持大数据时代的业务创新。
某芯片大厂就推出了一连串的AI实战手册，分别锁定制造与能源、医药、金融、交通与物流，以及教育行业的AI实践。...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。...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。
随着互联网与金融的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？现在就让数据猿编辑为你解说。...作者 | 张宏 本文长度为2200字，建议阅读4分钟 随着互联网与金融行业的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？...互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。 风险大 一是信用风险大。...大数据分析：互联网金融发展将会呈现五大趋势 据悉，7月20日举行的2017中国创业创新博览会“互联网金融高峰论坛”上，猎豹全球智库副院长周婷发表了主题演讲《大数据看2017中国互联网金融趋势》，勾勒出行业正在日渐呈现出来的五大新动向...周婷用大数据分析得出2017年中国互联网金融发展正在日渐呈现五大趋势：资本对金融市场趋于谨慎，互金企业两级分化;互联网金融最大流量源，手机支付App的价值逐渐凸显;消费金融市场规模暴涨;P2P市场回归理性
现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
尽管互联网金融时代将人们的金融行为更多地从线下转移到了线上，但是这种改变仅仅只是从大的层面上进行的，并没有深入到金融内部，这种问题的存在让金融与其他行业的发展始终都存在隔阂。...进入到金融科技时代后，随着更多新技术在财务管理工具上获得应用，人们前端日常的财务数据与后端日常的金融行为需要更多联通，这样财务与金融之间才能发生更多联系，由此才能引发更多场景化应用，驱使更多金融行为的发生...新零售、新商业、新金融等一系列新的概念都在消费升级的大背景下产生，用户需求同样开始呈现多样化发展势头。...在经历了互联网金融时代验证后，财务金融的市场前景和发展模式已经臻于完善。然而，随着金融科技时代的来临，大数据、智能科技、云计算等新技术的涌现，同样让财务金融面临新的发展机遇与挑战。...只有这样，才能通过大数据、智能科技、云计算等新技术打通B端与C端，实现个人财务与金融行为的完美联通，将财务金融的桥梁和纽带作用发挥到极致。 新科技时代来临，财务金融成为金融科技的试验田。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。 算法交易 这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
文|孟永辉 进入到新金融时代，互联网对于金融行业的影响逐渐消弭，取而代之的是以智能科技、大数据为代表的新技术的加持。...当互联网的手段无法完成以上的任务时，我们便会需要新的方式来实现这样一种功能，大数据、智能科技、物联网都是新进出现的可供使用的全新技术。...借助这些技术，我们能够找到当前金融行业存在的痛点和问题的方式和方法从而将金融行业带入到一个由数据、智能、云计算充斥其中的存在，从而让金融行业的发展实现创新，获得新的发现可能性。...新金融时代，金融行业发展往哪儿走？ 后互联网时代，出现了以大数据、智能科技、物联网为代表的新技术，这些新技术能够起到代替互联网的功能和作用。...这种双向互动的关系主要变现为人们在从事金融活动的同时在为金融行业输送数据等信息，而金融行业在满足用户需求的同时，同样在搜集着用户发散而来的全新的信息。
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。...此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。...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。...传媒方面：猜你喜欢，通过对受众人群机型大数据分析，结合对应算法，对受众喜欢的进行交互推荐。 金融方面：理财投资，通过对个人的信用评估，风险承担能力评估，集合众多理财产品、推荐响应的投资理财产品。
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，我们是否还需要人类标注人员协同进行标注？...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。
涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。 算法交易 这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。...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...之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求...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、处理、校验在目前已经统称为 ETL ，ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用 datastage
金融科技时代的来临，让我们找到了真正掌握金融行业运行规律的"庖丁"，并看到了真正破解金融行业痛点和难题的方向。 相对于互联网时代的简单相加，金融科技时代的金融行业发展更加深度和直接。...阿里、腾讯、百度、京东等互联网巨头都开始将大数据技术、智能科技、区块链技术、生物识别技术与金融行业进行融合与联系，并进一步优化和提升金融行业的运行效率。...据称，中关村4万家企业，有2万家企业与金融科技有关，涉及大数据、云计算、区块链等技术，金融科技所获投资列中国第一，仅2015年，北京一地就吸引了金融科技领域全国65%的投资。...通过将大数据、智能科技的手段应用到金融行业的风控环节当中就能够达到这样的效果，海量的数据样本为我们提供了丰富的用户和项目标本，通过这些数据，我们不仅能够实现用户与项目的完美对接，而且能够让预判到项目的风险等级...而在金融科技时代，我们的支付不再仅仅只是一种支付手段和方式，而是一种数据的收集、匹配的过程，通过这个过程，我们不仅优化了支付的方式，而且让支付在整个金融行业运行当中的作用得到了更大程度的拓展。
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