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。...前面的应用部分都是基于海量数据和复杂应用场景，事实上在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。...前面说到由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新...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。...仍在路上的金融大数据 众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用。...Consoli，欧盟委员会联合研究中心； Diego Reforgiato Recupero，意大利卡利亚里大学； Michaela Saisana，欧盟委员会联合研究中心 这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用...此外，它还展示了先进数据科学解决方案的一些成功应用，这些解决方案用于从数据中提取新知识，以改进经济预测模型。...本书首先介绍了数据科学技术在经济和金融领域的应用，随后展示了特定数据科学方法应用的成功案例，涉及与新的大数据源和经济分析技术相关的特定主题（例如社交媒体和新闻）；利用有监督/无监督（深度）机器学习的大数据模型...；自然语言处理以建立经济和金融指标；和通过时间序列分析对经济变量进行预测和临近预报。
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。...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。...通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。 ? 数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。...实时分析 实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向： 欺诈识别 金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。...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。
分享嘉宾：白学余 中原银行 内容来源：Flink中文社区 导读：本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。...第四，数据管理的融合，数据湖和数仓元数据管理的统一以及用户开发体验的统一。 第五，物理位置的融合，可以是物理集中的单一大集群，也可以是物理分散，逻辑集中的逻辑集群。...实时金融数据湖架构 ■ 功能架构 首先来看一下实时金融数据湖的功能架构。在功能上，包括数据源、统一的数据接入、数据存储、数据开发、数据服务和数据应用。 第一，数据源。...处理的结果可以通过查询引擎对接应用，包括 Flink、Spark、Presto 等。 ? 4. 实时金融数据湖 ■ 架构 下面是中原银行的实时金融产品架构。...智能实时反欺诈 实时金融数据湖主要应用在两个大的方面，一个是实时 BI，一个是实时决策。
这一大笔订单导致了订单流量的持续失衡，从而引发了做市商之间的一连串停止交易，直到没有人支持竞购。不平衡的订单流是常态，具有不同程度的持续性。10%的价格突然下跌属于黑天鹅事件。...当你怀疑数据中存在异常值时，请考虑应用RANSAC或类似的ML方法。...作者将Meta-Labeling作为类似桥梁的形式串联起两个model： 第一个 Model用于判断合约是开多还是开空 第二个 Model是在Meta-L之后的数据进行训练（正常的分类问题） 金融中用机器学习的一个常见错误时同时学习仓位的方向和规模...7、信用评级/分析师建议 1、股票分析师应用许多模型和启发式方法来产生信用和投资评级。...这个值就可以应用在量化策略中去： 近期JPMorgan还采用此数据写了一篇基于A股的量化策略报告： JPMorgan最新报告解读：基于NLP的A股交易策略 9、Execution 1、Credit： 场外交易
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看 论文分为2大部分： 1、作者概述了使用llm的现有方法 包括使用零样本或少样本的预训练模型，对特定于领域的数据进行微调...在金融领域的应用概述 论文整理了各种人工智能应用:如交易和投资组合管理、金融风险建模、金融文本挖掘、咨询和客户服务。 1、交易和投资组合管理: 基于进化优化技术分析参数的深度神经网络股票交易系统。...3、金融文本挖掘: 从大规模非结构化数据中提取有价值的信息，用于交易和风险建模中的知情决策。 利用新闻文章中的金融市场情绪分析进行股票市场预测。...它们在预训练阶段，将公共数据集与金融特定数据集合并。这种方法可以创建更适合金融特定语言和细微差别的模型。...BloombergGPT的训练语料库包括一般和金融相关文本的平衡组合，它的训练数据中有很大一部分来自彭博社的特定子集，虽然只占总语料库的0.7%，但对模型在金融基准测试中的表现有很大贡献。
大数据文摘出品 编译：刘兆娜 机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？...接下来我们就看一下，看看机器学习和大数据能够为金融带来什么样的力量。 机器学习在金融行业的应用案例 ? 确定银行最佳选址 信息是21世纪的黄金，机器学习和大数据技术利用信息来呈现客户的重要信息。...使用大数据获得的信息可用于创建和操作引擎，从而用来确定开办实体银行的最佳位置。金融机构收集一个城市中客流量最大的一些区域，访问这些区域的时间，客户所在的商店，最大和最小客户数量的信息。...风险管理和反欺诈 风险管理和反欺诈是目前银行最热门的2个主题，这类项目首先应用机器学习和大数据等创新技术来解决。...应用机器学习技术，系统可以检测特殊或异常的行为，并为安全团队标记它们。欺诈检测系统面临的挑战是避免误报， 被标记为“风险”的风险不是真正的风险。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...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。...通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。 ? 数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。...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。
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 。...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： 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。数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。...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。...经典”应用（相对来讲），同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。
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 。...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。...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。...”应用（相对来讲），同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。...一、通信行业数据动态 1 中国移动公布了截止2016年12月31日年度业绩报告，董事长尚冰在《董事长报告书》（以下简称“报告书”）中更是重提5G研发和物联网重点业务发展。...【搜狐网】 二、电子商务数据动态 1 江苏常熟京云数据科技有限公司和京东云签订合作协议，双方将在“大数据+服装产业”领域建立长期、全面的合作关系。...【DoNews网】 三、互金行业数据动态 1 “科技与金融结合的创新，在很大程度上决定金融业的核心竞争力。目前有四个领域受到高度关注。”...李礼辉指出的四个领域包括大数据应用、智能金融、超级电商金融以及区块链金融。【新浪网】 四、医疗健康数据动态 1 浙江大学成立睿医人工智能研究中心，构建全国首个开放式医学人工智能平台。
来源：金融壹账通 & DataFUN 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
最后给大家分享一套相关类的课程，个人觉得帮助还是蛮大的 大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资) 分享下载地址给大家——https://pan.baidu.com/s/1dFzXGUP...密码: jbz8 本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。...课程大纲 第一讲、Python与金融应用概述 本讲主要介绍Python的基本特性，安装本课程所需要的Python环境，概述Python在金融数据分析中应用领域。...，本讲介绍随机分析的一些知识，在金融数据分析与投资中的应用与Python实现。...1、面向对象 2、图形用户界面 第十三讲、金融中的大数据技术概述 本讲介绍大数据技术在金融中的应用以及使用Python的基本实现。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 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...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。
这是去年的数字，每个设备应用安装平均是34款，平均每个应用打开的次数是20次。金融行业的APP是个非刚需、非高频的APP，那么怎么样把它变成刚需和高频APP，这是所有金融企业需要考虑的一个问题。 ?...我们从我们的数据中拿到了一些移动金融APP的排名，比如说有银行类的，有证券类的，有保险类的。我们认为，金融机构现在有四类数据：信用数据、资产数据、交易数据、客户社会属性数据。 ?...我们认为，移动金融发展有三个阶段：第一阶段，就是现在所有银行在做的，手机银行，连接你的客户。第二阶段，提供这种场景消费，现在有招商银行信用卡的掌上生活，还有我们的浦发喜大普奔做的电商化平台。...另外我们帮他做跨界营销，我们分析他的APP的时候，他的所有客户最喜欢三个应用：电商、社交、游戏。...这是帮朝阳大悦城做的，有一半是我们提供的数据，有一半是自己分析的，经过他们分析之后发现，乘车进来的客户单客消费的金额是700块，70%所有销售金额是开车的这些人提供的，所以他又增加了3000个车位，过去零售行业受到这么大冲击的情况下
前言 在ChatGPT引领的AI浪潮下，涌现了一大批优秀的AI应用，AI正在不断地重塑一个又一个行业，今天介绍的这个AI项目是跑进github前三甲的金融领域的代表：FinGPT。...这里引申一篇笔者之前整理的金融领域自动量化交易的AI应用：Qbot——一款可自动量化交易的AI应用 面向开放金融的数据中心化 FinGPT：开源项目[1] 让我们不要期待华尔街将大型语言模型（LLM）或开放...金融市场动态性强。BloombergGPT[9]使用金融和通用数据源的混合数据集重新训练LLM，这非常昂贵（130万GPU小时，成本约为5M）。...民主化的互联网规模的金融数据至关重要，这应该允许使用自动化的数据策划流程进行及时的更新（每月或每周的更新）。然而，BloombergGPT有特权数据访问和API。...它优先考虑轻量级适应性，利用一些最好的开源LLM的优点，然后用金融数据进行喂养，并进行金融语言建模的微调。 3).
联动优势总裁张斌认为，金融服务的核心是风险金融，无论是大数据，还是很多专家提出的小数据、微数据或者是实时数据，都成了在线金融服务和金融增值服务的核心。...其中的关键不在于数据的海量与否，而是在海量数据中找到与消费者或企业有关的数据进行实时分析，实时进行处理和进行风险判断，同时提供建议，是增加业务还是减少业务，还是跟其他业务组合。...互联网金融未来将改变整个大资本市场，针对每一个人的消费行为和风险偏好，为每一个人提供投资或资产管理服务。那么如何对这些数据进行及时的收集、处理和分析，就变成一个挑战。...这也是我们国家今后能够进入到农村金融，能够进入到更小微的企业的金融服务关键的一点。 当前，电子商务有一个重要的应用创新方向是在线供应链金融。...见中国信息产业网-人民邮电报：互联网金融给大数据应用带来挑战
运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...罗吉斯回归分析 定量研究满意度与相关变量的关系等 三、数据挖掘在金融风险预警中的应用 1.金融数据挖掘流程 2....数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。...此技术应用于金融风险管理无疑非常有益，可提供风险预警，让管理者提前做好准备，为决策提供参考信息，因而使企业极大地降低风险和提高竞争力，为企业的长足发展作出贡献。
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