金融大数据技术解决方案课件

金融大数据技术解决方案之我谈

主讲人：在日常的人际交往当中，我们经常会听到的一个词就是大数据。但是很多人却对大数据的作用知之甚少,甚至有很多人根本不知道大数据到底是什么东西,该演示文稿介绍了大数据背后的技术以及大数据平台数据仓库案例.前言目录大数据背后的技术1金融大数据与传统数仓2大数据解决方案分析实践3大数据平台数据仓库案例4未来大数据应用发展趋势5大数据背后的技术大数据技术起源Google三大论文

MapReduce/GFS/BigTableApacheNutch

开源的Web搜索引擎ApacheLucene

开源的高性能全文检索工具包GoogleHadoopGFSHDFSMapReduceMapReduceBigTableHBase大数据技术起源2004年--DougCutting基于Google论文实现(HDFS/MapReduce)。2005年12月--Nutch移植到新的框架，Hadoop在20个节点上稳定运行。2006年01月--DougCutting加入雅虎。2006年02月--ApacheHadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。2008年04月--赢得世界最快1TB数据排序在900个节点上用时209秒。2008年10月--研究集群每天装载10TB的数据。2009年03月--17个集群总共24000台机器。2009年04月--59秒内排序500GB(1400个节点)和173分钟内排序100TB数据(3400个节点)。大数据技术的发展Cloudera大数据平台集成商Transwarp

（星环）FusionInsight

（华为）HortonworksHADOOP（分布式文件系统HDFS，并行计算框架MapReduce)YARN（Hadoop资源管理器：计算、内存、带宽等）HIVE

（分布式数据仓库，HiveQL语言，不适合低延迟计算）HBASE（宽表、大表的非结构化数据库）SPARK（具有MapReduce有点，中间结果在内存，语言JAVA、SCALA）ZOOKEEPER（分布式应用程序协调服务）MANAGER（集群管理）Mahout(可扩展的机器学习和数据挖掘库)大数据平台核心组件金融大数据与传统仓库报表平台绩效系统支付系统客户360个人结算账户回单打印银企对账存贷标准化监管报送系统内审系统关联交易成本分摊风险监控外管报送系统风险预警平台EAST数据报送总部一体化后督AML反洗钱。。。。。。客户风险金融传统数据仓库网络金融征信P2P网络贷款市场规模急剧增长个人征信业务需求不断上升通过大数据实时分析客户信用记录提升企业价值小微贷款管理需要大数据分析提供业务支撑利用实时数据处理信息管理、交叉营销、信贷模型分析以及业务风险控制的需求不断提升财富管理评估利用大数据分析给予用户有价值的财富管理产品组合使用业态广：银行/财富管理机构/券商/保险反欺诈预警渗漏与欺诈风险增加，控制力度和手段不足缺乏先进的分析能力“实时高效”的甄别可疑理赔行为客户识别、流失预警分析识别潜在客户群体、维护老客户、降低客户开发成本成为主要需求理赔审查评估骗保识别成为保险业最大问题难点分析、评估理赔数据有效降低风险并为保险赔付制定提供依据高频交易分析量化投资增长迅速，对结构化/非结构化数据利用力度不断加大实时、准确的数据模型提供有价值的交易推荐，提升客户满意度保险精算利用大数据对险种、赔付率建立模型进行细分维度下的精准预测提升企业盈利水平保险业核心业务需求实时分析客户信用记录提供贷款依据大数据提供交叉营销、信贷模型分析大数据实时分析渗漏欺诈风险利用外部内部大数据有效管理客户关系实时建立赔付率模型、并根据客户分析制定险种划分内外部大数据分析有价值的财富投资组合数据量化投资组合、建立高效数据模型理赔数据审查、数据评估，有效降低异常赔付和骗保大数据部分应用场景用户画像风险管理资产产品定价运营优化区块链智能投顾风险定价量化交易精准营销金融搜索引擎金融领域大数据应用热点图横轴代表该应用领域价值周期，表明该应用价值速度的快慢纵轴代表该应用领域的炒作周期阶段圆圈代表应用领域的规模，表示该应用领域当前参与方的多少与应用数量大数据在金融领域的热点应用大数据解决方案分析实践互联网金融行业在解决什么问题?面临怎样的风险?用什么样的技术手段来应对?‒传统金融V.S.互联网金融‒信用风险V.S.欺诈风险‒传统风控V.S.数据科学技术风控大数据部分应用分析-某互联网金融产品风险遇到的问题业界通常的方法业界的方法为什么无效信用风险还款能力收集收入水平、消费水平、负债情况等对用户进行风险评分无权威数据、数据收集难度大、传统评分卡有效特征挖掘难度大欺诈风险伪冒申请和欺诈交易人工审查、信用黑名单、基于规则人工效率低、无权威黑名单、无法自动发现异常、欺诈手段更新快互联网金融行业中的风险借款用户通信社交网络与欺诈风险结论1:与坏用户有大量关联的借款用户的坏账率是未关联用户的2.9倍结论2：高分段用户的坏账率是低分段用户的3.3倍互联网金融风险分析实践数据获取与清洗特征提取高级特征提取建模风险控制金融数据消费数据行为数据社交数据其他统计学习数据分析社交网络分析......消费能力评级用户风险评级社交关联评级用户属性评级其他GBDT梯度提升决策树SVM支持向量机RF随机森林......风控建模中的数据科学大数据构建数据仓库案例调度监控ODBCJDBC专用接口数据加载数据压缩数据安全数据处理数据查询数据导出共享存储统一调度统一监控历史数据存储应用功能信贷系统核心系统个贷系统微贷系统CRM网银系统信用卡手机银行二代支付其他海量数据并行处理数据存储历史明细数据获取测试明细数据获取相关应用系统测试环境接口服务数据查询应用司法查询、历史指标查询客户历史数据查询历史数据查询界面柜面终端非现场审计审计界面查询服务源系统成都银行历史数据平台一期未来大数据应用发展趋势机器学习两级分化数据治理物联数据风险管理分布存储终端整合跨界应用机器学习和数据科学将加速发展，带动风控和反欺诈领域的应用行业领导者与后来者的差距将会变大，传统金融机构逐渐跟上趋势数据治理将成为大数据平台的重点，金融业注重合规和数据质量问题金融服务将重视物联网大数据的应用如ATM和移动银行业务风险管理仍然是大数据平台的重点，形成以数据驱动的风控、预警行为分布式云存储将逐渐替代昂贵、扩展性差的传统数据仓库作为整体解决方案前端到后端的整合能力将逐渐成为检验软件解决方案的基础能力大数据将指领金融业与其他领域的跨界整合，如快消品、医疗、零售和制造未来大数据应用发展趋势谢谢您的观看和聆听

一、引言随着金融业的快速发展和大数据技术的不断演进，金融大数据已经成为了推动行业变革的重要力量。本解决方案旨在针对金融业面临的数据挑战，提供一套全面、高效、安全的大数据技术解决方案，以提升金融服务的智能化、个性化水平，并保障数据安全。二、金融大数据技术解决方案1.数据采集与整合采用分布式爬虫系统，高效抓取各类金融数据，包括股票、债券、基金、期货、外汇等，实现数据的实时采集与整合。同时，通过数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。2.数据存储与处理采用分布式存储系统，实现对海量金融数据的存储和计算。利用高性能计算引擎，对大规模数据集进行实时分析处理，为上层应用提供强大的数据支撑。3.数据分析与挖掘利用机器学习、深度学习等技术，对金融数据进行多维度分析，挖掘潜在的商业价值。同时，结合行业经验和业务场景，为金融机构提供定制化的数据分析报告和策略建议。4.数据可视化与交互采用数据可视化技术，将复杂金融数据以直观、易懂的方式呈现给用户。通过丰富的交互手段，使用户能够轻松探索数据背后的规律和趋势。5.数据安全与隐私保护采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保金融数据的安全性和隐私性。同时，遵循相关法律法规和行业规范，确保数据的合规使用。三、方案优势1.全面性：本方案涵盖了从数据采集、存储、分析到可视化全过程，为金融机构提供一站式的大数据解决方案。2.高效性：采用分布式架构和先进的数据处理技术，实现对海量金融数据的快速分析和处理，提高了工作效率。3.安全性：严格遵循相关法律法规和行业规范，确保数据的安全性和隐私性。同时，提供数据加密和访问控制机制，防止数据泄露和未经授权的访问。4.可定制性：根据金融机构的实际需求和业务特点，提供定制化的数据分析报告和策略建议，帮助其更好地了解市场动态和做出科学决策。5.可扩展性：本方案具有良好的可扩展性，可根据金融机构业务的发展需求进行灵活扩展，支持更多类型的数据源和数据处理需求。6.易用性：采用直观易懂的数据可视化界面，使用户能够轻松探索数据背后的规律和趋势。同时，提供丰富的交互手段，使用户能够更加深入地了解数据。7.可靠性：本方案经过严格的测试和验证，确保在各种复杂场景下都能够稳定运行，为金融机构提供可靠的大数据服务。四、实施步骤与效果评估1.需求调研：深入了解金融机构的业务