1000字范文,内容丰富有趣,学习的好帮手!
1000字范文 > 大数据行业应用案例分析:智慧金融

大数据行业应用案例分析:智慧金融

时间:2024-05-11 08:18:14

相关推荐

大数据行业应用案例分析:智慧金融

金融行业发展与中国互联网的发展同轨共进,经历了金融IT化和互联网金融化两个阶段,智慧金融时代正在来临。这是一场不断创新的大数据金融革命。

大数据赋能金融的不可逆趋势是由“ABC”组合辅助完成。近年频现的P2P爆雷、ICO非法集资困局的出现,与监管不当、数据不透明相关性很大,但泡沫的生成也让金融行业正在摒弃传统的粗放模式。

对消费金融公司来说,风控是行业的命门所在。与其说消费金融依赖大数据,不如将消费金融定义为基于大数据的用户征信服务。虽然获客仍是各家业务拓展的焦点,但金融服务整体从线下向线上转移的趋势正日渐强化,由此,服务效率和服务质量也面临升级窘境。当大量客源涌入金融平台,如何精准识别风险等级变得不再简单。对此,不同企业在风控环节又有不同理解。

而对整个金融行业来讲,线上迁移注定是缓慢的细致功夫,海量的数据资产管理也需要人工智能点对点突破。大数据舆情分析、投资预测是现阶段人工智能对非结构化数据的新尝试。可预见的是,人工智能的加入可能改变人们对理财的理解,抵消由于信息不平等产生的风险。

据了解,近日,北京西盈信息技术有限公司大数据研发部门和金融行业分析师,在国内互联网金融行业现状、风险特征以及舆情生态深度分析的基础上,以大数据为中心,针对互联网金融行业的特点,整合西盈互联网大数据舆情监测平台系统的优势,构建了基于云采集、大数据分析和计算、可视化呈现的银行大数据风险预警平台。

通过利用多维度的安全判断、数据建模及预判实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析、品牌营销、品牌竞争、理财产品声誉风险管理、银行声誉风险管控等应用,用于完善数据运营体系,实现舆情风险评估,全面掌控金融风险,精准快速做出决策,从容面对市场动荡,全面提升商业银行核心竞争力。自动化贷前企业信息收集与信用评估;贷后企业风险跟踪与预警;行业、区域风险提示;金融及行业信息搜索;市场、宏观、大宗数据查询等功能。

本内容不代表本网观点和政治立场,如有侵犯你的权益请联系我们处理。
网友评论
网友评论仅供其表达个人看法,并不表明网站立场。