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金融数据服务创业机会

如今,各个行业都在加速细分和解绑(unbundling),金融服务业也并非例外,然而,彭博的的金融终端却毫不动摇的继续推进绑定(bundling)策略:一个产品,一个价格——这就意味着全球 32 万彭博终端用户中 基于互联网的沟通工具(如 Facebook, Dropbox, Gmail)在金融服务公司往往被禁止使用,所以远未达到普及,至少对客户端通讯而然是这样的。 在金融领域, 人们依赖数据去下很大的赌注, 所以数据的准确性和可靠性是必不可少的——这就意味着,人们对于使用新的金融交易终端产品(尤其是创业公司的产品)心存戒备。 金融数据服务的机会在哪里? Quandl,一个金融数据搜索引擎,通过网路爬虫、众包和社区的贡献,已经积累了超过 8 百万条金融和宏观经济数据

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用大数据 创新金融服务

金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术,也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术,重要性并不下于区块链。 以笔者的观察,基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料,这是大数据分析的基础设施。问题是,拥有大数据后要分析什么? 商业智慧的确是必备的资料分析工具,但金融机构若只引入商业智慧平台且就此打住,大数据分析的潜力可说还没有发挥三成。 资料分析依其用途分为四个层次,从浅入深为描述、解释、预测及最佳化。 要做各式流程及服务的最佳化,机器学习就必须要被引入。例如,可以做在线/语音的自动客服机器人,可以做机器人理财顾问(robo advisor) 或是保单规划顾问,让客户服务的范围大幅延伸。 研究专长为使用者经验、多媒体系统、社群计算、计算社会学、群众外包、大数据分析、信息安全。

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    数据金融领域7数据科学案例

    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。 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。 例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务,在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案,并根据消费习惯,社交人口趋势,位置和其他偏好建议个性化服务。 我们认为,我们主要关注金融领域的7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。

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    金融科技&大数据产品推荐:金融魔方 ---专业的金融SaaS服务平台

    微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分;感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方 对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理,符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。 第二,人性化的服务设计,账户完全线上化操作,多层敏感数据传输全程SSL加密,数据签名机制,保证数据请求的合法有效,提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。 2) 集金融服务一体化的账户:集资金、营销、金融产品三账户于一体的服务系统 企业钱包解决方案,帮助企业构建企业资金账户的同时,构建了C端(用户)资金账户、金融账户、营销账户,从而可以进一步满足金融增值理财 在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面,构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型,一方面提升理财、保险的场景定制化能力,另一方面降低自身融资服务的门槛,让金融服务的门槛更低,更贴近企业经营实质

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    金融领域7数据科学案例

    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? ? 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。 例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务,在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案,并根据消费习惯,社交人口趋势,位置和其他偏好建议个性化服务。 我们认为,我们主要关注金融领域的7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。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    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。 此外在2016年我们将继续看到为融合监管和风险控制(RDARR)中心服务的叫做“数据湖”方面的更多进展。 金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。 这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机,同时金融服务应用的为题也很多。物联网数据在许多行业应用中已经实践(电信,零售,制造业)这些行业驱动了物联网的数据的需求并且处于垄断地位。 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。 金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年,形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。

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    2016年数据金融领域的10趋势

    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。 下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测,和这些发展带来的变化如何影响金融服务业: 1. 机器学习将会加速发展,同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。 此外在2016年我们将继续看到为融合监管和风险控制(RDARR)中心服务的叫做“数据湖”方面的更多进展。 4. 金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。 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。 金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年,形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。

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    4 亿、金融 IT

    : 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建,核心业务系统数据平滑迁移,同城灾备重构及切换演练,开发测试环境重构等原厂商集成实施服务 4、核心主机操作系统和开发工具升级服务,现有生产主机利旧至开发测试环境后 ,系统版本升级、开发工具安装部署调试等工作 5、专家现场支持服务,用于项目实施完成后,未来三年核心系统主备机切换和同城灾备切换演练现场支持,应急处置等现场支持原厂专家服务,包括主机50人天和存储90人天 2022年5月30日,福建省农村信用社联合社发布《小型机服务器采购项目等六个项目》招标公告,预算 11328 万元。 采购需求: 2022年5月17日,福建省农村信用社联合社发布《数据库存储(01)采购项目等六个项目》招标公告,预算 7693 万元。 2022年5月17日,福建省农村信用社联合社发布《数据库存储(02)采购项目等六个项目》招标公告,预算未公布。

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    金融数据:三应用场景提升营销收益

    应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一,从实践来讲,最主要有三个方向:精准营销、风控以及增值业务开发。 在这些维度中,通过热数据,比如说用户在腾讯云上做了一些丰富的健康测试,基于这些行为,可以对其健康度进行一个评分,因为热数据更能体现健康行为和倾向的变化,从而为后续产品、服务定价和决策提供一个支撑作用。 通过数据分析对用户进行了差异化分取和运营,给用户提供差异化的服务。 另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应,因为在整个风险模型里面是有非常的计算量的,也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。 据悉永洪科技在金融领域内曾服务过多家知名企业,包括中信银行、民生银行、中金所、光大银行、浦发银行、华泰证券、光大证券、阳光保险、泰康保险等。

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    数据路线|构建供应链金融的4步骤

    百度释义: 银行围绕核心企业,管理上下游中小企业的资金流和物流,并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险,通过立体获取各类信息,将风险控制在最低的金融服务。 ? 第一步:核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源,对于供应链金融而言,就必须选择一个核心企业,通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三类四标准。 财务数据,一般是指传统财务的三报表,资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中,主要是通过财务数据对风险进行评估。 但由于财务数据属于结果性的数据,无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警,因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。 大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘,内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。

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    金融数据】消费金融:大数据风控那点事?

    对私业务中,过高的信用审核标准,无法为更多的贷款申请人提供贷款,造成了无法为更多人提供服务,特别是在信用消费领域,无法实现普惠金融服务。 银行在个人信用风险管理过程中遇到的主要挑战。 风险评估过程中,如果数据纬度不全,高相关数据没有被考虑进来,对风控模型是一个的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入,其评估结果的偏离度就会较大,评估结果失效的可能性就很大。 1.客户风险较高 传统金融主要服务70%左右的客户,他们共同的特征就是还款能力强或者背景好。其他的客户包括中小企业和收入较低的白领、蓝领客户,银行不愿为他们提供服务。 国内领先的移动大数据服务商TalkingData,正在为互联网金融公司提供移动大数据来防范用户的恶意欺诈,数据的查得率超过了50%左右,具有成熟的数据商业应用场景。 其技术来源于Google,正在为15%左右的美国客户提供信用评估服务,并且也服务很多传统金融企业,共有400万美国人直接通过ZestFinance申请信用评分,另外在银行等金融机构通过ZestFinance

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    金融科技:金融科技与数据科学概述

    我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看,是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。 2 金融业务,我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据,我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。 因此,不管是各种金融机构,还是金融机构的服务商,都在拥抱和强化金融科技特性。 03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作,主要内容包括: 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用 6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才

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    区块链4优势,与传统金融4短板

    通俗地说,所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本,被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享,各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。 技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本,单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系,都依赖于信用背书系统。 传统金融交易时间不短提速,但结算时间仍比较长,尤其是跨境交易,往往不能即时到达。 第三个短板是中介服务成本高。 区块链技术的四优势表现在四个方面: 首先是免基础信任机制。 区块链应用于金融交易,不需要付中介服务费,也不需要考虑跨境交易中汇率变化问题。 第三是分散记账。所有参与区块链交易节点都参与记录和验证,以及数据的维护。

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    全美人寿成为Salesforce金融服务云的又一客户

    Salesforce公司已经为其金融服务云成功吸引到又一家大型保险公司——全美人寿成为他们的客户,同时亦计划利用爱因斯坦(Einstein)AI以加强每个咨询服务人员的关系管理能力。 Salesforce公司表示,其已经为自家金融服务云吸引到全美人寿网络这一型客户,而这套金融服务云亦刚刚完成更新以引入爱因斯坦人工智能平台。 Salesforce公司目前已经在其云环境中吸引了全球十财富管理企业中的九家,外加一系列美国与欧洲银行机构。 简而言之,全美人寿希望跨越多种渠道将全部客户汇总为一套完整视图。 ? “金融服务企业正在重新回归基础,即重点关注如何管理与客户以及家庭的关系,”Mahna表示。“对于关系的投资才是最好的投资。” ? 金融服务领域目前已经出现了一些新的趋势性效应。 金融服务企业需要更多地关注这种家庭关系转化,并利用人工智能及其它技术建立联系。 ?

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    张家兴:AI助力金融服务

    一 报告导读 本文报告介绍了人工智能在金融服务方面的应用,从推荐、对话、调度、洞察四个能力方面介绍了人工智能赋能金融服务的案例,同时带来了研究团队在这些问题上的最新实践成果。 二 专家介绍 ? 我们希望用金融科技来服务亿万用户,以及通过帮助金融机构给更多用户提供公平的机会。 所以我认为,整个金融服务领域,AI主要是构建四能力:推荐、对话、调度、洞察,给用户提供更好的服务。 下面讲到数据洞察,最终客服要形成一个闭环,需要从很多的数据里面,从用户的原声里面逐渐发现有什么诉求,最终呈现给需要的产品经理。刚才讲了,主要是服务用户,还有一个很重要的是外呼。 因为金融里面存在大量的外呼场景,比如蚂蚁金服的花呗和借呗,当用户欠钱的时候会主动给你打电话。多轮对话里面,我们也采用了强化学习的方式,不再需要人工配置,而直接从数据中学习跟用户对话。

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    金融科技:数据

    金融科技领域的数据,从数据结构角度观察,分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;从数据所有权角度观察,分为自有数据和第三方数据;从数据作用角度观察,分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。 3)用户的终端数据 终端是入口,通过授权获取相关信息,比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4)用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据 5)用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6)用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。 8)贷中贷款和还款数据 用户贷款信息,用户额度数据,用户还款计划表,用户还款明细等。 9)贷后的催收数据 用户逾期数据,用户催收策略数据,用户失联数据等。 1)用户基本信息数据 2)用户的产品数据 用户已经使用的产品清单和详情数据 3)用户过往营销类数据 用户过往各种方式(触点方式+产品类型+营销时机)营销的数据 4)用户的行为流数据 用户响应某种服务或者使用某种产品全流程的行为轨迹所采集的数据

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    【FinTech】金融服务业3种方式利用数据推动创新

    笔者邀请您,先思考: 1 金融科技公司如何利用数据创造价值? ? 虽然数据具有数百万次的潜在用途,并正在许多应用中使用,但金融服务企业正在使用数据在行业内进行创新的方式有三种: 使用数据进行更快地贷款决策并改善客户体验 我们生活在一个'按需'的时代,即时食品,即时娱乐和即时答案不仅仅是可能的 这是金融机构仍然落后的一个领域,因为许多金融服务申请仍需要数天或数周才能处理。无论是购买贷款还是申请抵押贷款,通常都需要等待批准。 凭借对数据和技术的关注,LendUp能够为传统银行服务业以前服务不足的56%的美国人提供信贷选择,并帮助他们发展扩大未来选择所需的信用评分。 利用数据推动中小企业的发展 中小企业贷款一直是金融业的一个强硬部分,企业通常缺乏足够的财务历史或必要的资金来通过传统的风险决策流程获得资金。

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    信用算力实现金融数据服务的实践

    信用算力自2016年开始实施微服务改造,通过消息队列(Message Queue),后文简称MQ,来规避微服务存在的缺陷,实现金融数据服务。以下是一些使用场景和心得。 - 正文开始 - ? 用户服务的开发人员压力非常,因为需要调用非常多的服务,业务耦合严重。如果当时账户服务正在执行发版操作,那么初始化账户动作会失败。 因为金融行业对于数据一致性以及服务可用性的要求非常高,所以任何关于技术的选项都显得尤为重要。 总的来说,MQ 是一个互联网架构中常见的解耦利器,在这3年中,信用算力在微服务中一直使用 MQ 来为金融客户提供高质量的数据服务。 公司成立于2015年,总部位于上海,公司以技术为驱动,依托人工智能、大数据、云计算等核心科技,为合作机构提供精准营销服务、大数据风控服务、SaaS服务、咨询服务在内的一体化行业解决方案。

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    从互联网金融到共享金融 共享金融呈现五发展路径

    具体而言,就互联网金融的发展来看,最后都可归结为技术与制度两驱动力和主线。一方面,无论是IT?信息技术?还是DT?数据技术? 展望未来,共享金融应该呈现如下五发展路径。  第一,金融终端的资源与功能共享。 从国家资金流量表(金融交易)来看,在非金融企业、金融机构、政府、住户这四部门中,其中住户部门是典型资金净流出,也是金融资源交易链条的起点。 另一方面,越来越多的“金融厂商”转换成为“金融平台服务商”,平台经济效应使得“自金融”模式在效率和风控上成为可能。 总之,大数据、云计算、平台经济、移动支付改变着我们的经济与生活,也使过去“乌托邦”式的经济金融梦想成为现实。

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    金融行业微服务架构解析

    如何理解微服务架构?微服务能够给金融行业带来什么?金融行业微服务架构如何选型?这些都需要我们对微服务架构进行深入的剖析。 在银行系统中: OA、HR、绩效等管理类系统并不需要微服务架构; 信贷、CRM等管理类应用如果体积庞大(几十万行代码以上),要使用微服务改造; 中间业务、核心账务、网银由于系统压力,可以采用微服务架构 大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息。 众筹融资指用团购+预购的形式,向网友募集项目资金的模式。 配置中心可以支持高可用模式部署,满足金融行业的要求。 5、监控中心 基于Skywalking定制实现 ? SkyWalking主要就是通过收集各种格式的数据进行存储,然后展示。 对这些日志与流水的细节处理,对于系统运维问题定位有非常的帮助,没有这些有用的日志内容,ELK日志收集套件搭建的再漂亮,收一堆垃圾日志也是没用的。

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      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

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