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。...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...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。 ?
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三、大数据金融-行业化运作 大数据金融行业化营销模式才是王道，单独的通过打项目的方式做项目会很累，是一种短视营销；立足行业、创立品牌、塑造形象、展示能力，客户才会找到你，项目才会水到渠成。...四、大数据金融实施切入 结构化数据的应用体系已经成型，无论是去IOE还是BI替换，都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网应用的产物，将会是大数据金融应用实施的比较好的切入点。...六、大数据应用带来的行业革命 受限于传统技术的制约，各个行业整合一直是概念上的，伴随大数据的技术，行业整合的步伐加快了好多。...已经有不止一家企业和我谈到行业整合，而且已经拥有了实际的原型产品，感觉大数据带来的行业革命马上就要到来了。 七、大数据之去IOE 某些大数据公司言必称去IOE，纯属扯淡。...大数据技术体系有其自身特点，IOE有IOE的应用场景，二者并行不悖，谁想干掉谁都是个问题。选择企业已有应用系统作为对手，是大数据应用推广最愚蠢的决定。没困难，制造困难也要上，是这个意思吗？
，专长于消费金融包括信用卡、零售银行业的风控、财务、数据分析、市场等。...，想和大家讨论以下几个话题： （1）决策科学是什么、为什么重要、给我们的启示 （2）如何理解并踏实地真正理解大数据 （3）大数据在金融行业应用方面的案例分享 （1）决策科学：先说说决策科学吧，就是Decision...（3） 大数据及决策科学在金融行业的应用 和有四、五十年历史的美国知名的卡组织Visa、Mastercard一样，银联是中国的卡组织。...大数据良好的应用，最终使公司、消费者都受益。 我现在任职的公司，银联智策，是银联旗下的子公司，成立于2012年底，总部在上海浦东，是一家金融大数据咨询公司。...大数据在金融行业应用方面将势不可挡 摘自：互联网金融千人会早餐会，感谢中关村大数据产业联盟赵国栋秘书长的分享。
在大会上，DaoCloud与VMware、麻袋理财金融等合作伙伴联合推出了《中国金融行业容器技术应用研究白皮书》，为推动容器技术在金融行业的落地提供了重要的参考。 ?...白皮书指出了金融行业面对「互联网+金融」和自主可控的战略目标，IT领域急需转型的迫切性。容器技术可帮助用户实现快速响应、持续交付、高效运维的新型互联网模式，确立差异化竞争的市场优势。...白皮书还介绍了中信产业基金控股的互联网金融平台--麻袋理财的案例。麻袋理财既有基于VMware虚拟化的传统应用平台，也有运行在云端的互联网应用，企业的IT基础架构采用混合云的部署模式。...需求分析： 麻袋理财的 IT 基础架构目前采用混合云的部署模式，核心业务跑在自己的数据中心，Web 服务跑在云上。从 App 、网站到核心业务，都需要根据用户的反馈和业务的需要，快速进行修改及发布。...等一系列产品，不仅全面支持容器技术，而且能够提供金融行业所需要的安全性和隔离性，对麻袋金融高速发展的业务都是很强大的支持。
前言 在过去的2017年，以大数据、人工智能、区块链、云计算为代表的新技术在金融领域的应用程度仍然在加深。...值得注意的是，对金融行业的监管在整个2017年不仅政策、声音频繁，监管精神也一脉相承，监管体制不断创新，监管的统筹和效率也更加高效、有针对性，且充分考虑行业实际;此外，监管还不断引进新技术，如大数据监管之类的议题也提上日程...与人工智能共同在金融领域掀起巨浪的是大数据技术。2017年大数据同样上升到了国家层面，被高层关注。...而在金融领域应用上，大数据成为科技金融的基础，在获客、征信、风控、投顾、客服等方面发挥着越来越重要的作用。...三大比特币交易平台也相继发布公告停止比特币交易。与ICO、比特币相关的是区块链技术。尽管前两者都已被叫停，但区块链技术在金融领域的应用研究则仍然巨大价值。
10月31日，百度理财平台支持的第二款产品“百赚”持续火爆，人均认购额高于行业平均水平10倍。而在此同时新浪、腾讯都在紧锣密鼓的牌照申请中。对于传统金融行业而言狼真的来了。 ?...二、什么是互联网金融 互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。...三、互联网金融的优势 互联网金融相对传统金融行业的优势在什么地方？与传统银行业的坐客户，保险业的地摊式推广而言，他的优势在于什么地方呢？ ...（2）海量用户：支付宝有8亿用户，百度是中国第一大搜索引擎，腾讯就不要说了。 （3）品牌：淘宝、百度、腾讯、新浪这些中国一线互联网企业已经塑造起了品牌形象，能够给投资者以安全感。 ...（4）门槛低：借用马云的一句话，互联网金融是面向草根的，不止贵族可以理财，银行业高高在上的理财门槛从此不复存在。
ChatGPT 背后的 GPT 大模型技术是下一代 AI 技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业，重塑全球科技竞争格局。 金融行业属于信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。...如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。 金融风险管理。...金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。...金融行业可以通过应用大模型来替代人力去执行机械的重复性工作。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。
很荣幸有这个机会，借助于文思海辉这个平台跟大家分享TalkingData在过去几年中，帮助金融行业进行一些大数据变现的案例。...2、介绍TalkingData在金融行业的案例。3、介绍一下TalkingData。 先来看一个数字：104分钟。...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。 ?...我们看一下现在已有移动金融行业的图谱，包括保险、证券、支付，这里面有传统金融行业，也有互联网金融行业。 ?...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
人工智能在金融行业的应用 近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。...目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速的行业典范之一。...金融机构基于人工智能与大数据等金融科技的发展，不仅风险控制更加严密，运营成本逐渐降低，信贷损失率得到保障，而且服务流程也变得更加高效、安全。...金融搜索引擎: 信息的甄别和筛选对于金融行业来说尤为重要，但其工作量和工作难度往往较大。金融搜索引擎正是为了数据和信息的收集、整理、分析而生，其实质就是信息平台，为供需双方提供撮合和对接服务。...得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。
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小编邀请您，先思考： 1 银行业的业务是什么？ 2 数据科学可以解决银行业什么问题？ 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。...银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。...将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。 ?...3 投资银行的风险建模 风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。...由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。 您有什么见解，请留言。
工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。...其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
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。...其2015年8月上线的大数据产品“泰健康”，目前已有650万会员，是行业内第一个将客户价值数字化、全面量化的评估体系。在互联网+保险的垂直行业，泰康在线可谓是大数据应用的先行者。...金融行业需要什么样的大数据平台？...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。...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。
本文为“AI 将如何影响金融”的精华内容分享。 许多人工智能专家常说 AI 最适合应用于金融行业。因为金融是历史记录数据最丰富且准确的领域之一，甚至断言金融行业将被 AI 取代。...无监督式学习是金融行业AI 应用突破新方向 而机器学习中的一个晚近分支——无监督式学习（UML），正是一种能够自我解释的 AI。...无监督式学习虽已在学研界是一大主流方向，但在产业界大规模成功应用的例子还并不多，用于金融领域的更是少之又少。...DT 君独家专访 DataVisor，剖析无监督机器学习在金融领域的应用优势。联合创始人兼 CEO 谢映莲说明，金融行业数据丰富，但数字化并不完善，这是对所有机器学习模式的一个普遍存在的挑战。...为何无监督式学习有助于解决人工智能在金融行业应用的痛点呢？
能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，腾讯云开发者社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。...本文为“AI 将如何影响金融”的精华内容分享。 作为一个半科技半财务从业者，今天我想谈谈人工智能应用在金融领域的一些现象，以及我的一些观察。...金融公司往往要求极高的可解释性，这点比其他行业要求更高。以我最近为某金融公司做的模型为例，客户要求每一步决策都需要有对应解释，因此大部分现有模型都不适合，难度很大。 2....机器学习问题的定义难 现阶段比较被业界广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。而现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。...总结 机器学习对于金融行业的改变可能还需要取决于跨领域人才量上升。一方面，计算机科学家从科技公司转向金融公司，着手解决落地问题。另一方面，金融领域培养出了足够多的能够理解机器学习的从业者。
国信证券负责运维平台建设，具有此类丰富经验的讲师张浩水受邀出席大会，并在DevOps道法术器专场带来针对证券及金融行业的精彩分享《证券行业DevOps第一步：IT资源自动化管理》。...证券行业有它自己的特点: 跟金融行业很像，是稳态和敏态的并存。因为证券行业有114家券商，所以对业务的创新非常迫切，所以我们在敏态上对证券行业是有要求的，但是我们在稳态上还要满足证监会的合规的要求。...06 可落地的经验总结 最后做一个总结，我们券商的案例应该对一些传统行业和泛金融行业有一些参考和借鉴的意义。...大家知道金融行业是很传统的行业，无论是银行还是证券，很多运维人员还是习惯于做手工操作。...大屏对运维来说并不是很实用，但我们要做的是一个业务访问关系的自动采集，动态展示。 以应用为中心的资源管理全视图。 以CMDB为核心的运维生态圈。
从监管到市场，从企业到个体，无不讨论着金融如何智能化、智慧化： 银监会发布《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管白皮书》，提出推进互联网、大数据、云计算技术应用； 证监会主导建设证券期货行业数据模型...从竞争环境、应用场景、技术方向、数据资产四个方向上，我们可以预计2017年金融行业在大数据应用上的10个趋势： 1、金融科技(FinTech)行业差异化趋大 2016年最火热的词汇是金融科技(FinTech...3、"银证保基"加大大数据应用投入 2016年是商业银行全面部署大数据基础设施的一年，五大、股份制、城商行和农商行已经逐步开展传统数据仓库架构向大数据平台架构的转型改造过程。...7、私有云平台在金融机构逐步落地 2016年金融信息化的另一大现象是银行业主动探索私有云的构建和落地方案。以Docker为首的容器引擎已经开始被商业银行采用并形成商业案例。...10年大型金融机构系统分析、业务咨询和技术服务经历，在金融科技、大数据平台及应用、数据治理、企业信息化战略方面拥有丰富的经验。
23fbda4e16f54d4a866b8877b3559592.jpeg 金融行业在不断寻求数字化转型的同时，金融科技带来的IT建设规模越来越大，IT运维的复杂度越来越高；来自监管的IT运维方面，...对可用性、连续性管理提出了更高的要求；两地三中心的部署架构，管理的硬件设备数以千计，TB级的运维数据分散在各个复杂的系统中。...另外，大量新技术的引入，迫使银行业的IT运维模型向稳态和敏态结合的双态模式发展，简化的流程、快速的迭代、复杂的技术都对传统的运维和管理提出挑战，给传统IT运维带来了巨大压力，主要表现在以下几个方面： （...（2）运维人力密集：IT基础设施、架构、网络和应用系统随着银行业务数字化转型多次升级和迭代，IT运维自然成为了银行IT管理中的人力密集型工作。...在高速变化的环境下，需要有更先进的IT管理思路和更高级的科技手段来提升运维水平和质量，当下银行IT运维的几个主要改进方向趋势是： （1）分析能力需要加强：IT运维应始终围绕银行的业务需求展开，提供多维度的数据报告
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