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。
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。
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、金融产品三大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
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。
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。
Python 即服务」的平台模式，即让金融从业人员能实现自助式的数据分析与处理。...问题 如何提供一种快速的大数据分析模式，以供金融从业者使用？ 对于这个现代化的分析工具来说，它需要： 融合银行内部的风险管理等一系列特色的金融服务。 提供自助式的基础设施，以实现数据自助。...基于他们的一些经验，以及系统现代化的趋势，便提炼了「金融 Python 即服务」模式 —— 让业务人员能自助对金融数据分析，以及快速扩展的分析能力，即实现数据自助服务。...领域层 —— 持续丰富的金融服务与中间件平台。 数据层 ——自服务分布式数据基础设施。 当然了，为了实现上面的目标数据平台、服务组件化等等，一个都不可缺少。...领域层：持续丰富的金融服务与中间件平台 从国内对于中台的喜爱来说，人们似乎喜欢把它称之为金融中台。但是，我更喜欢称之为领域层，毕竟面向的是金融与数据分析领域的，而且它还是一个领域驱动的事件架构。
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。
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。
： 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。
三大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大的计算量的，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。
作为服务金融行业的技术公司，恒生电子正在结合自身技术能力和对金融业务的深入理解， 持续打造金融行业大模型和基于大模型的全新数智产品，为金融行业应用大模型提供新动能。...互联网的发展，催生出了支付宝、余额宝这样新场景下的金融服务产品，也催生了蚂蚁金服、东方财富、众安保险等互联网原生的金融服务机构。...截至目前，恒生电子已发布20+人工智能产品，服务机构包括银行、证券、基金、期货等金融机构，拥有超过500个客户案例，实现了AI产品“从可用到好用”的进步。...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？...金融行业对回答的内容和服务的质量要求非常高，通用大模型基于公开数据的训练难以达到，效果距离金融行业的需求有明显的差距。
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。这种企业有三大类四大标准。...财务数据，一般是指传统财务的三大报表，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。
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，对风控模型是一个大的风险。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
人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。...通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护 客户和金融系统的安全。 智能客户服务。...04 金融机构使用 AIGC 技术的 4 条可能路径 金融行业具有信息、数据、知识密集型的特性，使 AIGC 天然可以在很多方面提升金融服务的效率。...图 ：金融机构使用 AIGC 技术的 4 条可能路径 其一，基于大模型的通用能力，叠加金融客服领域的数据和专业服务经验进行模型预训练。通过模型压缩、小样本训练等方式进一步降低应用成本。...类似 SaaS 付费模式，金融机构选择采购软 件 / 解决方案，按照服务调用次数付费，按照内容生成数量付费。大模型服务提供商按需定制大模型能力，金融机构按需支付相应的服务费。
// 全套工具，云上配齐大模型，大在数据、大在算法、也大在算力。云服务是打造和调用大模型能力的「快捷方式」。...这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型...此外，通过模型私有化部署、权限管控和数据加密能力，及数据隐私、内容安全解决方案，确保金融机构云上全过程安全合规。// 瞄准场景，量体裁衣大模型并不是越大越好。...金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。...目前，该平台已在业务系统中投入使用，提供舆情监测服务，助力行业监管。- 投顾辅助：结合大模型的意图识别、文本摘要和文本生成等能力，总结金融信息，根据用户意图提供针对性的资讯和服务。
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
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...3 AI在金融领域的应用概述 3.1 当前人工智能在金融领域的应用 近年来，人工智能在金融领域得到广泛应用，包括交易和投资组合管理（量化交易）、金融风险建模、金融文本挖掘和金融咨询及客户服务。...交易和投资组合管理采用机器学习和深度学习模型进行价格预测； 金融风险建模利用深度学习进行欺诈检测、信用评分和破产预测； 金融文本挖掘从非结构化数据中提取有价值信息； 财务咨询和客户服务则利用人工智能聊天机器人提供经济高效的客户服务...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...OpenAI、Google和微软等公司提供API服务，不仅提供基础语言模型功能，还提供针对特定用例定制的附加功能。虽然无专门为金融应用程序设计的专用LLM服务，但通用LLM服务可能适用于常见任务。
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大型客户，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大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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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主要是构建四大能力：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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