1、大数据在金融领域的应用.CONTENTSPART 01 金融大数据的简介PART 02金融大数据应用场景.金融大数据的发展. 随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。 金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列
2、制约因素。为推动金融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用基础能力，持续完善产业生态环境。金融大数据简介.大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策金融行业数据整合、共享和开放成为趋势数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、企业、政府自由的数据整合，将私有数据转换为共有数据金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化以前，金融机构主
3、要基于金融业自由信息进行分析，数据多来源于自由系统，随着大数据技术的成熟，数据采集技术的发展和多样化，金融机构可获得政府公开数据、企业数据、社交数据、电商数据等。金融大数据简介发展趋势.金融大数据的应用场景分析.金融大数据的应用场景分析应用场景金融大数据应用场景银行大数据应用保险大数据应用证券大数据应用010203123.01通过整合内外部资源让信贷风控更趋近现实02供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变03利用大数据构建客户画像，在此基础上银行可以有效的开展精准营销04市场和渠道分析、产品和服务优化、舆情分析银行大数据应用场景信贷风控精准营销供应链金融运营优化.银行大数据应用信贷风控评
4、估在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业历史的信用情况，还包括行业的整体发展状况和实时的经营情况。而大数据手段的介入使信贷风险评估更趋近于事实。商业银行在识别客户需求、估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约可能的过程中，既需要借助银行内部已掌握的客户相关信息，也需要借助外部机构掌握的人行征信信息、客户公共评价信息、商务经营信息、收支消费信息、社会关联信息等。.银行大数据应用供应链金融供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变。供应链核心企业拥有良好的资产、充足的资金和
5、高额的授信额度。而依附于核心企业的上下游企业可能需要资金，但是贷不到款。供应链金融可以由核心企业做担保，以产品或应收账款做质押，帮助上下游企业获得资金。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保以及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于关联企业分析及风险控制。知识图谱在通过建立数据之间的关联链接，将碎片化的数据有机的组织起来，让数据更加容易被人和机器理解和处理，并为搜索、挖掘、分析等提供便利。上游供应商核心优质企业分析与上游企业的关系下游商户分析与下游商户的关系以核心企业为切入点，将供应链上的多个企业作为一个整体，建立交往圈模型，通过分析企业间的交往数据的变化，评
6、估供应链的健康度等。.银行大数据应用运营优化Copy paste fonts. Choose the only option to retain text.Text hereCopy paste fonts. Choose the only option to retain text.Text hereCopy paste fonts. Choose the only option to retain text.Text here通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推
7、广策略的优化市场和渠道分析优化银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式产品和服务优化银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化舆情分析.金融大数据的应用场景分析应用场景金融大数据应用场
8、景银行大数据应用保险大数据应用证券大数据应用010203123.简介及分类 过去，由于保险行业的代理人的特点，所以在传统的个人代理渠道，代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素，而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、移动互联网以及大数据的发展，网络营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现，越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业中的作用。保险行业的大数据应用可以分为三大方面： 客户细分及精细化营销 欺诈行为分析 精细化运营保险大数据应用.保险大数据应用欺诈行为分析医疗保险欺诈与滥用通常可分为两种，一是非法骗取保险金，即保险欺诈；另一类则是在保额限度内
9、重复就医、浮报理赔金额等，即医疗保险滥用。保险公司能够利用过去数据，寻找影响保险欺诈最为显著的因素及这些因素的取值区间，建立预测模型，并通过自动化计分功能，快速将理赔案件依照滥用欺诈可能性进行分类处理。医疗保险欺诈与滥用分析保险公司够利用过去的欺诈事件建立预测模型，将理赔申请分级处理，可以很大程度上解决车险欺诈问题，包括车险理赔申请欺诈侦测、业务员及修车厂勾结欺诈侦测等车险欺诈分析欺诈行为分析基于企业内外部交易和历史数据，实时或准实时预测和分析欺诈等非法行为，包括医疗保险欺诈与滥用分析以及车险欺诈分析等。.保险大数据应用精细化运营$过去在没有精细化的数据分析和挖掘的情况下，保险公司把很多人都放
10、在同一风险水平之上，客户的保单并没有完全解决客户的各种风险问题。但是，保险公司可以通过自有数据以及客户在社交网络的数据，解决现有的风险控制问题，为客户制定个性化的保单，获得更准确以及更高利润率的保单模型，给每一位顾客提供个性化的解决方案产品优化，保单个性化基于企业内外部运营、管理和交互数据分析，借助大数据台，全方位统计和预测企业经营和管理绩效。基于保险保单和客户交互数据进行建模，借助大数据平台快速分析和预测再次发生或者新的市场风险、操作风险等运营分析根据代理人员（保险销售人员）业绩数据、性别、年龄、入司前工作年限、其它保险公司经验和代理人人员思维性向测试等，找出销售业绩相对最好的销售人员的特征
11、，优选高潜力销售人员代理人（保险销售人员）甄选.金融大数据的应用场景分析应用场景金融大数据应用场景银行大数据应用保险大数据应用证券大数据应用010203123.证券大数据应用简介和分析大数据时代，券商们已意识到大数据的重要性，券商对于大数据的研究与应用正在处于起步阶段，相对于银行和保险业，证券行业的大数据应用起步相对较晚。目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向： 股价预测 客户关系管理 智能投顾.证券大数据应用股价分析2011年5月英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000 万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，该基金通过分析Twi
12、tter 的数据内容来感知市场情 绪 ， 从 而 指 导 进 行 投 资 。 利 用 Twitter 的对冲基金 Derwent Capital Markets 在首月的交易中确实盈利了，其以1.85%的收益率，让平均数只有0.76%的其他对冲基金相形见绌0123456781 2 3 4 5 6 7 8 .证券大数据应用客户关系管理分析客户的账户状态、交易习惯等进行客户聚类和细分，找出最有价值和盈利潜力的客户群客户细分客户流失预测券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模量化分析从而预测客户流失的频率.证券大数据应用智能投顾分析客户的账户状态、交易习惯等进行客户聚类和细分，找出最有价值和盈利潜
13、力的客户群客户细分客户流失预测券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模量化分析从而预测客户流失的频率智能投顾是近年证券公司应用大数据技术匹配客户多样化需求的新尝试之一，目前已经成为财富管理新蓝海。智能投顾业务提供线上的投资顾问服务，能够基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。智能投顾在客户资料收集分析、投资方案的制定、执行以及后续的维护等步骤上均采用智能系统自动化完成，且具有低门槛、低费率等特点，因此能够为更多的零售客户提供定制化服务。风险偏好交易行为等用户数据数据加工建立模型个性化服务.THANKSFOR YOUR WATCHING.
