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【干货】钱塘数据特邀专家杜登斌——产业大数据创新应用【内含PPT】

产业大数据创新应用 ——“产业+大数据+金融”的产业升级转型创新思路 5月31日,中润普达(集团)公司董事长杜登斌在出席首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛时,从自己的人生经历出发,带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待;对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入;“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考,关注更有价值的未来市场。 产业互联网将是下一个百万亿商业时代 首先,杜登斌谈了对“互

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    金融服务场景化背后的技术升级,看银保证如何落地|预约直播

    随着近几年数字经济蓬勃发展,新产业、新业态、新场景应运而生,平台生态成为促进数字经济与实体经济融合发展的核心承载。在此背景下,金融活动日益下沉到非金融服务场景中,通过与场景深度结合,为客户提供无处不在的个性化和定制化服务。可以看到,包括银行、保险、证券等在内的核心金融机构陆续投入场景生态建设,基于平台化运营,延展服务范围,拓展业务边界。 然而,以场景为依托意味着金融服务形态将发生根本变化,业务变得分散化、碎片化。为了敏捷响应客户需求,金融机构必须加速技术升级,以开放平台视角整合各种资源,从而打造端到端、一站

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    大数据的发展越来越迅速,渗透到各行各业, 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角,也为保险业提出了新的挑战。 首先,我们来了解大数据给保险业带去的机遇。 一、大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。 但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索

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    【金融数据】消费金融:大数据风控那点事?

    大数据风控同传统风控在本质上没有区别,主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计,目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的,但是对另外30%的用户,其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充,主要利用行为数据来实施风险控制,用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户,识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中,银行是对信用风险依赖最强的一个主体,银行本质

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    腾讯云参编数据协作金融应用报告发布,区块链助力构建数据要素协作信任底座

    2月20日,北京金融科技产业联盟正式发布《基于区块链技术的数据协作网络金融应用研究》,腾讯云深入参与报告的编写工作。 数据作为数字经济的核心生产要素,在我国推进数字化转型、实现高质量发展过程中发挥着重要战略性作用。但是,当前金融业开展数据协作仍面临数据产权不清晰、要素定价复杂、要素价值易稀释、数据孤岛、用户自主权不可控等痛点。因此,该报告提出基于数据全生命周期流程的数据协作模型及整体系统架构等参考实现,具备数字身份安全可信、用户数据自主可控、数据目录多方共享等特点,并结合典型数据协作实践案例,为金融业进一步

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