2大数据金融-任务3-大数据在金融领域的应用

1、金融科技Financial Technology项目二 大数据金融教学目标知识目标1.掌握大数据的基本概念； 2.了解大数据技术的处理流程；3.掌握大数据在金融领域的应用； 4.了解大数据技术的应用趋势。能力目标1.能够利用大数据技术手段为客户提供金融服务；2.理解大数据技术对金融业带来的影响并积极予以运用。内容导航一大数据的基本概念二大数据的处理流程三大数据技术在金融领域的应用四大数据技术的发展趋势及应用前景大数据技术在金融领域的应用三三、大数据技术在金融领域的应用01征信领域02反洗钱领域04证券投资领域06互联网金融领域05保险领域07金融监管领域03商业银行领域三、大数据技术在金融领域

2、的应用01征信领域三、大数据技术在金融领域的应用聚合多类数据A信用动态评估B运用数学模型C实时出具报告C大数据征信有以下四个特征：三、大数据技术在金融领域的应用【大数据征信案例：ZestFinance 】三、大数据技术在金融领域的应用大数据征信在实践中还面临诸多挑战，包括：数据质量参差不齐同人不同信用的问题信息安全问题数据壁垒问题征信机构的独立性问题三、大数据技术在金融领域的应用做中学2-3 大数据征信试一试5-6名同学一组，分析大数据征信应从哪些渠道来征集数据？应从哪些维度来分析客户的信用状况？思考：大数据征信可能出现哪些问题和风险？三、大数据技术在金融领域的应用02反洗钱领域三、大数据技术

3、在金融领域的应用反洗钱是指为了预防通过各种方式掩饰、隐瞒毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪、贪污贿赂犯罪、破坏金融管理秩序犯罪、金融诈骗犯罪等犯罪所得及其收益的来源和性质的洗钱活动，依照反洗钱法规定采取相关措施的行为。三、大数据技术在金融领域的应用12一方面，金融机构除了使用自身数据和行业数据外，还可使用来自工商、税务、房管、海关、公安、法院等政府部门以及消费、娱乐、社交等商业活动的数据；除了使用客户关系、会计系统等结构化数据，还可使用社交媒体、电子邮件、文本、音频、视频、网络日志等非结构化数据，在此基础上，建立反洗钱大数据平台，通过对相关数据的科学分析，甄别客户身份和可疑

4、交易，从而将洗钱犯罪活动拒之门外。另一方面，政府通过加强制度建设，为大数据开放共享建立相应的社会保障制度。我国从2008年即开始实施政府信息公开条例，近年来不断采取措施推动各级政府部门在数据信息方面的共享。政府有必要牵头建立一个国家层面的跨系统、跨平台、跨数据结构的大数据网络，打破数据壁垒，消除信息孤岛，促进大数据在各机构间的流动和信息共享。三、大数据技术在金融领域的应用【反洗钱案例：Trulioo】三、大数据技术在金融领域的应用做中学2-4大数据反洗钱应用拓展5-6名同学一组，分析如何应用大数据技术实现可疑交易的识别和追踪？每组可通过PPT或小戏剧方式进行研究成果展示。思考：利用大数据实现可

5、疑交易识别，需要解决的关键问题有哪些？三、大数据技术在金融领域的应用03商业银行领域三、大数据技术在金融领域的应用风险评估C运营优化D大数据技术在商业银行领域的应用体现在以下方面：客户营销A产品创新B三、大数据技术在金融领域的应用客户营销A银行可通过大数据分析平台，获得客户通过社交网络、电子商务、终端媒介等方式形成的非结构化数据，掌握客户的消费习惯、消费水平、兴趣爱好等信息，再将这些非结构化数据与银行自身掌握的结构化数据结合，为客户画像，在此基础上实现精准营销。三、大数据技术在金融领域的应用产品创新B商业银行通过大数据分析挖掘用户潜在需求，开发相关产品或增值服务，创新业务模式，提高客户粘性。三

6、、大数据技术在金融领域的应用风险评估C风险管理能力是商业银行的核心竞争力之一。通过大数据构建企业信用档案，可使银行实时掌握企业经营情况和资产动向，提升银行的信贷风险控制能力。三、大数据技术在金融领域的应用运营优化D传统的银行信贷流程包括贷前调查、贷中审查、贷后检查，需要耗费大量人力和时间。在大数据时代，银行可凭借严格设计的评分模型和决策引擎，自动审批客户的贷款申请。资信状况良好的客户可以在线即时提取贷款资金，彻底打通贷款的申请、尽职调查、审批、放款各环节。三、大数据技术在金融领域的应用【直销银行案例：ING DIRECT 银行】三、大数据技术在金融领域的应用做中学2-5 大数据在商业银行产品营

7、销中的应用 5-6名同学一组，每组选择一种商业银行产品，分析如何应用大数据技术开展营销？每组形成一份营销计划，并可通过PPT或小戏剧方式进行展示。三、大数据技术在金融领域的应用04证券投资领域三、大数据技术在金融领域的应用大数据技术在证券投资领域的应用主要体现在智能投顾程序化交易大数据基金三、大数据技术在金融领域的应用智能投顾智能投顾所涉及的大数据主要包括两大类：客户行为大数据和金融交易大数据。智能投顾是指以投资者的风险偏好和财务状况为依据，利用大数据和量化模型，为客户提供资产配置建议和财富管理服务。三、大数据技术在金融领域的应用【智能投顾案例：Wealthfront】三、大数据技术在金融领域

8、的应用程序化交易程序化交易也是大数据应用比较多的领域。程序化交易又称高频交易（HFT），是一种通过高速计算能力，尽可能利用瞬时数据以及其他先进信息技术等识别、捕捉市场中细微价格偏离以获利的交易方式。三、大数据技术在金融领域的应用大数据基金国内一些基金公司通过量化策略和大数据投资方法的有机结合，成立了大数据基金。大数据基金通过算法筛选策略因子，设计出符合投资理念的量化模型，并借此筛选出更多优质投资标的。三、大数据技术在金融领域的应用做中学2-6大数据在证券投资中的应用 5-6名同学一组，收集大数据在证券投资方面应用的案例，提炼出利用大数据技术开展证券投资的适用对象、投资特点、优势以及不足之处，并

9、分组汇报。三、大数据技术在金融领域的应用05保险领域三、大数据技术在金融领域的应用大数据在保险业的应用主要涉及：识别欺诈行为个性化定价挖掘客户需求030201三、大数据技术在金融领域的应用挖掘客户需求中国的众安保险公司是一家互联网保险公司，基于用户在电商网站的购买行为，推出网购退货运费险、网上支付安全险等创新险种。保险公司可通过客户在社交网络、电商网站等留下的浏览和交易痕迹，挖掘客户需求，寻找潜在客户。美国前进保险公司（Progressive Insurance）通过精细化分析客户财务状况、资产价值、风险偏好等数据，向客户提供量身定制的保险产品。三、大数据技术在金融领域的应用个性化定价在美国，

10、保险公司可以通过安装在车上的通信工具收集有关数据来判断驾驶员的驾驶行为模式，结合驾驶员的年龄、驾龄、健康状况等特征，对车辆保险费率实现个性化定价。保险产品的精算定价能力是保险公司的核心竞争力。大数据可以帮助保险公司提升精算能力。三、大数据技术在金融领域的应用识别欺诈行为保险公司借助大数据，可以识别客户欺诈行为，防范骗保风险。在车险领域保险公司能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，可实施车险理赔申请欺诈侦测、业务员及修车厂勾结欺诈侦测，遏制骗保行为。在医疗保险领域常见的欺诈手段有两种：一种是非法骗取保险金；另一种是在医保额度内重复就医、浮报理赔金额。借助大数据技术，保险公司通过

11、分析保险欺诈特征，建立预测模型，并通过自动化计分功能，快速将理赔案件按照欺诈风险级别进行分类处理。三、大数据技术在金融领域的应用【大数据在保险行业应用案例：Metromile】三、大数据技术在金融领域的应用06互联网金融领域三、大数据技术在金融领域的应用大数据作为一项基础设施和新兴工具，在互联网金融领域也有诸多应用，主要包括：第三方支付智能信贷精准营销三、大数据技术在金融领域的应用精准营销互联网金融实时掌握客户的借款、还款、投资等情况，通过与电商网站的数据共享，可以实时生成客户画像，了解客户的风险偏好、资金需求、投资偏好、信用状况等，从而有针对性地向客户推送定制化的金融产品，提升营销精准度，并

12、能刺激客户金融需求，有助于扩大业务规模。三、大数据技术在金融领域的应用智能信贷以阿里小贷为例，从风险审核到最终放款，阿里小贷实现了全程线上模式，所有的贷前、贷中、贷后环节都能实时有效连接，并可以向那些难以通过传统渠道获得贷款的个人和小微企业发放贷款，实现普惠金融。借助大数据进行信用评估，能够实时更新借款人的信用状况，实时确定借款人的信用额度，实现即时放款。三、大数据技术在金融领域的应用第三方支付第三方支付机构经过十年多的发展，积累了大量的用户数据和支付信息，构成了第三方机构的大数据资源。这些大数据具有体量大、覆盖广、质量好的特点，能够为商户的精准营销、客户服务、资金融通等提供强有力的支持。例如，支付宝拥有大量的用户消费数据，每年都会发布国民年度消费统计报告，勾勒出中国消费分布情况和趋势变化，为商家掌握消费者数据并制定营销策略提供数据支持。三、大数据技术在金融领域的应用07金融监管领域三、大数据技术在金融领域的应用以美国为例，2008年次贷危机之后，多德-佛兰克法案授权美国财政部下属的金融研究办公室（OFR）收集金融机构的微观交易和头寸数据；美国证券交易委员会