5.1.3大数据金融的应用（课件）《金融基础》（航空工业出版社）

大数据金融 Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. 项目五 1 年度工作概述 ANNUAL WORK SUMMARY 了解大数据与 大数据金融 01 2 三、大数据金融的应用 （六）运营优化 （1） 推广渠道优化。金融机构可以运用大数据技术监控不同推广渠道尤其是网络渠道的推广质量，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类金融产品，从而进行推广渠道的调整和优化。 （2） 产品和服务优化。金融机构可以利用大数据技术收集客户的行为数据，并从中分析客户的个性特点和风险偏好，更深入地理解客户习惯，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。 （3） 舆情分析。金融机构可以通过大数据分析，抓取社区、论坛和微博上关于金融机构及其产品的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，从而及时发现和处理问题。 3 四、大数据金融面临的挑战 （一） 行业标准与安全规范有待完善 当前，大数据金融缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，涉及大数据金融的安全标准和规范还存在较多空白。相对于其他行业而言，大数据金融涉及更多的个人隐私，在客户数据安全和信息保护方面要求更加严格。 4 2020年6月28日，第十三届全国人大常委会第二十次会议对《数据安全法（草案）》进行了审议。 《数据安全法（草案）》将数据定义为任何以电子或者非电子形式对信息的记录。数据安全是指通过采取必要措施，保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。《数据安全法（草案）》要求根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分级分类保护。 《数据安全法（草案）》 5 四、大数据金融面临的挑战 （二） 数据管理水平有待提高 ① 数据质量不高； ② 数据来源相对单一，外部数据的引入和应用仍需加强； ③ 数据标准化程度低，数据分散在多个系统中； ④ 现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模数据的分析要求 6 四、大数据金融面临的挑战 （三） 应用技术与业务探索仍需突破 金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的平台和供应商相对较多，实现大数据应用的技术改造难度较大，而且在技术改造的同时必须保障业务系统安全可靠地运行。 此外，金融业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案相对较少。 7 四、大数据金融面临的挑战 （四） 存在安全风险 如果数据库出现问题，就可能一次性泄露近乎全部的数据。数据泄露后还可能急速扩散，甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈情况。 8 四、大数据金融面临的挑战 （五） 人才紧缺 大数据人才需要掌握计算机、统计学和数学等领域的知识和技能。我国大数据专业人才缺乏的问题比较突出，《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》显示，中国大数据人才缺口高达150万人。因此，发展大数据金融，首先要重视人才储备。 9 五、大数据金融的发展趋势 电商企业在长期发展过程中已经积累了大量数据，运用这些数据走电商金融化道路已经是必然趋势。目前，电商金融化已完成第三方支付平台的搭建，在一定程度上替代了传统银行具有的支付和信用功能。阿里巴巴、京东、苏宁等大型电商企业已经开始同银行进行信贷合作。电商企业在掌握物流、信息流的情况下，将会积极实现高效率、低成本的资金流运转，完成自身生态圈的建立，最终为生态圈内的商家提供“一条龙”的金融服务。 （一）电商金融化 10 五、大数据金融的发展趋势 电商跨界金融给传统金融造成了较大的冲击，因