大数据技术在金融行业有哪些应用前景？

1. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景？

经过多年的发展与积累，金融领域已具备海量数据，正在步入大数据时代的初级阶段，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善，大数据在金融领域发挥的作用将越来越大，在应用广度和深度上还有很大的进步空间，金融大数据发展势头强劲。
金融领域具备海量数据，非常适合与大数据技术相结合，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据，从而更好地了解客户、创新服务。
目前，金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，前瞻产业研究院预计，到2017-2022年，金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
不过，金融大数据还面临着不少阻碍，如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时，金融大数据的推进不会太大问题，未来前景广阔。

2. 大数据技术在金融行业有哪些应用前景？

具体来说，比如说实时欺诈检测，大数据征信，社交媒体的舆情分析等等。就个人经验来说，用机器学习去检测用户的信用记录，监管贷款的风险，增强风险控制等方面都很有可行性。其他因为不太了解金融这里指的是什么，如果说指商业，bus之类的，那应用前景简直太多了。最后听说一个CS PhD学长，被我认识的一个长辈忽悠去金融领域做量化交易模型，写了一个模型一个小时赚数十万，现在已经移民英国。大数据的意义是什么。有一个观点，就是如果我能掌握这个世界上每一个粒子的状态，我能够预测未来。其实万事万物都是有迹可循的，只不过影响因素太多，人类的认知能力有限，所以就要提炼特征，提取主要的影响因素。

3. 金融大数据是什么样的专业

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，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

扩展资料：
大数据金融的弊端：
1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。
随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。
2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。
大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波
士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。
3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。
例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。
监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。
参考资料来源：百度百科—大数据

4. 金融大数据专业学什么

5. 金融行业的大数据前景怎样？

银行业是整体经济活动的中枢，这是毋庸置疑的，银行有大量数据，这其中：
1.客户的基本信息，比如姓名，资产量等等，这些数据银行有很多，但是不好，因为不干净，充斥着不真实，不全面的信息。
2.客户的交易行为信息。这个才是银行大数据的未来，只有通过客户的交易信息，才能真真看清楚客户是什么样的人。
而银行要在大数据有所作为，需要长期的清洗数据，整合系统，研究模型，不太容易，身躯太庞大了，最严重的事，缺乏专业的人才，据我了解，目前银行的大数据分析，还是科技部在兼着做呢。

6. 什么是大数据金融？大数据金融是做什么的？

大数据金融是什么意思?这个新兴词汇在百度上没有明确定义。
金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同，这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链，但总体依然是信息技术产业链。
目前，壹诺信用大数据服务平台的运营模式算是供应链金融模式。

7. 大数据专业要用那些软件

hadoop作为一款开源分布式集群常常被用于大数据分析后台数据存储，但是并不能单独作为分析工具。国内永洪科技bi工具Yonghong Z-Suite 可以看作是大数据分析软件，包含专业数据集市Yonghong Z-Data Mart ，是他们基于自己技术研发的，类似于hadoop ，然而查询和计算速度更快，适合用于大数据实时分析。

一般基础数据分析用 excel，origin，功能还是比较强大的，大数据分析用SAS, SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica，FineBI，最新的还有采用Hadoop技术。
SAS可以用来设计正交试验，SAS比SPSS功能多一些，RSA用来作相应面分析，MATLAB是面向矩阵的，可以做很多方面，比如：数值分析，模式识别，优化...里面包含了巨丰富的工具箱，小波分析，遗传算法等。photoshop当然是必需的，可以修整下图片，润色，美化，删繁存简。国内帆软公司的FineBI支持即时分析和多维分析即OLAP。

8. 中国有哪些金融大数据公司？

中科院附属《互联网周刊》发布了2021年金融大数据30强榜单，并评选出今年以来在金融大数据方面取得突出进展的代表性企业。随着大数据和人工智能技术在金融领域的创新与实践，融汇金科上榜了！《互联网周刊》创刊于1998年，是中国互联网和it行业最成功的主流商业杂志之一。早在几年前，《互联网周刊》就开始在互联网行业发布各类榜单，在业内具有很高的权威性。此次入选榜单，无疑是对荣辉金科强大的研发能力和行业领先的金融科技布局的肯定。

依托行业领先的大数据挖掘、人工智能建模等技术能力，以及多年的金融风险管理和数据管理实践经验，融汇金科建立了一套成熟完善的数据管理平台建设解决方案，帮助金融机构对外部数据进行统一系统的管理，从外部数据的引入到退出全过程的生命周期控制，确保全面实现业务和风险控制的高精度科学决策。此前，融汇金科作为首批成员单位之一，先后加入工信部区块链技术与数据安全重点实验室“数据安全治理工作组”和中国信息技术研究院“卓鑫大数据计划”。它将与政府、工业、大学和研究机构携手共建双赢局面。通过大数据安全基础设施建设、技术实践、行业应用落地等工作，共同推动数据安全高效流通和数字经济高质量发展。

正如《互联网周刊》提到的，“以大数据、人工智能、5g等产业为核心的新基础设施正在成为数字经济发展的新动力。作为智能风控决策和系统解决方案的一站式高端金融科技服务商，融汇金科将在新技术、新业务、新模式等方面不断创新和实践。并依托大数据挖掘和分析能力，不断探索大数据产业链的整合和应用，全面实现金融业和产业的持续优化升级。

中国金融服务业大数据分析服务市场总收入1093亿元，其中金融风险管理收入323亿元，客户生命周期管理收入770亿元，后者包括吸引新客户和现有客户管理。预计2019年至2024年，大数据分析服务市场将继续保持快速增长，2024年将达到2524亿元人民币，年复合增长率为18.2%。准确、客观、中立的大数据分析结果是客户寻求大数据分析服务的关键要素。独立服务商可以更准确地识别客户需求，避免利益冲突，保持客观性和中立性，更好地服务客户。2014年至2019年，金融服务业独立大数据分析服务提供商的市场份额将从2.3%提高到9.7%，预计2024年将进一步提高到16.8%。