同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...完成了过滤垃圾信息之后，我们所看到的信息看上去比较干净，但还是不能直接提供给分析师直接使用，因为我们采集到的数据来自于互联网上的各个渠道，同一个事件在不同渠道有不同的报道，甚至同一个事件在社交网站上还有很多的评论...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。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...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。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...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。 ?...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 来源：经管之家 作者：傅志华
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。...拥有高端专业人才的开发管理队伍 天马资产拥有国际化的金融专业管理人才和人工智能开发团队，保障了管理资金长期稳健增长。在估值比较、投资决策、风险管理等方面具有全方位的国际视野。...工作地点 深圳 金融数据分析师 岗位职责 1、深入挖掘金融市场相关数据，研究并开发适用于机器学习模型的量化因子与特征； 2、收集各种数据，搜集和整理业内外各类金工及相关成果； 3、与IT运维合作，保证数据生产过程的稳定高效...任职要求 1、全日制金融工程、应用数学、统计学等金融和理工科相关专业本科及以上学历，拥有较好的统计、数量分析及计算机功底（应届生优先）； 2、熟练使用Python及SQL数据库进行数据分析及特征工程；...3、拥有量化相关的实习或项目经历者优先； 4、对金融股票分析有强烈的兴趣，拥有较强的学习能力、团队协作能力，有主动性与责任心。
举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。 每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。...金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。
技术的进步和革新总会给现有行业带来冲击，但也会促使行业与技术的进一步融合。比如，在大数据技术背景的驱动下，金融行业也将迎来一场不可避免的改革。...你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...因此金融行业现在必须立即采取行动，在战略中发挥大数据的优势，发展与客户的关系，并进一步将大数据转化为实际的资产。...对于在大数据应用上起步不久的金融行业来说，可以通过以下三点进行思考： 个性化服务 在一个服务和产品均已商品化的时代，与客户建立良好的关系是金融服务行业中大多数企业取得成功的关键。
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文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。...系统架构 搭建Hadoop大数据集群，是建设“金融大数据服务平台”的基础。...数据整合、应用集市层：负责金融数据经建模、确立新模型建设目标。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
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？ ...（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。 ...四、互联网金融与大数据 互联网金融是建立在大数据的基础之上的，姑且不去谈论互联网金融企业的自身大数据业务，我们只考虑这些大数据业务为互联网金融的奠基作用：通过大数据平台，我们拥有了业务操作平台；通过大数据业务我们拥有了海量用户
金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。...市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。...独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错的尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。
、导师计划精英；曾任美国银行信用卡风险部资深副总裁、美国银行亚裔领导组织执行副会长；美国花旗银行高级风险经理，负责Smith Barney、CitiMorgage等特殊金融投资贷款管理；曾任通用财经决策科学高级经理及美国国际集团高级分析师...，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。...心怀梦想、脚踏实地做大数据 3. 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。
数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。 二、大数据之困-通道 大数据之困-如何打通底层数据存储到上层数据服务的通道问题，讲成为制约大数据发展的关键因素。...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。
/T 0158—2018）（下称“《证券期货数据分级指引》”）、《个人金融信息保护技术规范》（JR/T 0171 —2020）等行业标准，为企业的数据分类分级工作提供了重要参考。...那么如何落地数据安全分级分类并解决以上问题呢？本文我们结合腾讯内部经验和腾讯云服务的客户经验，通过在金融行业客户使用WeData的案例，来详细解析WeData数据安全分级分类实践应用。...随着监管机构发布银行保险机构的安全管理办法，以及人民银行发布《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》，对银行业数据安全提出了非常高的要求。...各个国家和不同行业都有不同的分类分级标准，WeData中内置了国内金融行业分类分级模板的模板配置，如：GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》、参考 JR∕T 0171-2020《...参考国家法律法规、金融行业标准和客户自身数据资产现状来建立数据安全标签体系。
文/孟永辉 金融对于人们生活的影响愈发深入，科技与金融的深度融合更让这种趋势变得明显。大数据、云计算、区块链等新技术不断从内部和外部对金融行业产生影响。...基于智能大数据和智能云计算，消费金融的风控将会告别当前较为机械、原始、单一、片面的弊端，带来更多的发展可能性。...基于智能大数据和云计算，未来有关消费金融的风控将会不再单单是依靠一些较为片面的数据达成的，而是能够同多个行业的数据联系在一起，从而让我们的风控更加全面，减少出险率，真正让消费金融变成一种全新的消费方式。...消费金融将会改变金融行业的整体格局。当前，银行的业务结构尽管已经发生了变化，但是银行业的整体结构依然处于一个相对较为传统的阶段。以大型的贷款、金融为主的金融行业结构已经表现出了相对较为疲软的增长状态。...由海量用户组成的消费信贷将会成为金融行业的主要构成部分，并由此给金融行业的整体结构带来本质性的改变。
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。...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。 ?...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。 ?
方浩 红帽金融行业解决方案经理 大家好，我会从偏行业角度来谈一下DevOps在金融行业去落地的时候会遇到的一些问题。 ?...在这个过程中，实际上我会发现互联网对传统的银行业和保险行业造成了非常大的影响。...其实对于金融客户来说，我们在落地DevOps的时候，不仅是一个技术方面的工作，比如说从整个DevOps的开发到运维的工作的协同上打通，到深层次垂直方面的CI/CD的工具链集成，会有和金融客户相关的特定的事情...对于金融企业在使用传统软件产品时，会设置产品基线，比如用到数据中心会指定某一个版本作为这一段时间的数据库版本，会设定几年为周期进行版本的升级。...在DevOps中，通过它的元数据管理所有的开源软件版本的依赖的关系和它整个的生命周期。
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。...据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。...《海量数据处理技术金融应用研究》报告发布现场金融行业对海量数据的处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战，行业从业者也迫切希望了解海量数据处理技术的发展情况和典型实践，以促进本机构金融数据业务价值的挖掘...本报告针对行业关注的问题，对海量数据处理的技术、应用、痛点、建设等方面进行系统的分析，从行业发展、应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开研究，结合我国金融业多个典型案例的实践成果，论证这些关键技术和实施路径的有效性和可行性...海量数据处理是金融业大数据技术领域的关键难点，基于“五化”技术的探索和应用，对金融业海量数据进行高效的存储、计算、分析和运营，将有效帮助金融机构深度挖掘数据的潜在业务价值，释放金融数据的潜能，实现降本增效
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。...据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。...《海量数据处理技术金融应用研究》报告发布现场 金融行业对海量数据的处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战，行业从业者也迫切希望了解海量数据处理技术的发展情况和典型实践，...本报告针对行业关注的问题，对海量数据处理的技术、应用、痛点、建设等方面进行系统的分析，从行业发展、应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开研究，结合我国金融业多个典型案例的实践成果，论证这些关键技术和实施路径的有效性和可行性...海量数据处理是金融业大数据技术领域的关键难点，基于“五化”技术的探索和应用，对金融业海量数据进行高效的存储、计算、分析和运营，将有效帮助金融机构深度挖掘数据的潜在业务价值，释放金融数据的潜能，实现降本增效
引言： 对于微服务，每个人都有自己的理解，与互联网企业的大量落地相比，微服务在传统金融行业还没有普及，这首先是传统金融行业线上系统需求更新和版本迭代没有互联网公司那么频繁；其次是技术能力约束了新技术的落地...；再者传统金融行业对系统可用性和稳定性的要求非常高。...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。 目录： 一、什么是微服务 二、主流微服务框架 三、微服务架构关键技术 一、什么是微服务？...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。
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