大数据金融（下篇共上中下3篇）

DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第十章金融大数据的监管与信息安全1金融大数据风险管理概况2金融监管与监管科技掌握金融数据的风险类型。理解并掌握金融数据监管理念。了解金融大数据监管体制建设。理解并掌握监管科技的概念。了解监管科技发展趋势。掌握数据安全在中国金融业中的重要性。学习目标3大数据与中国金融信息安全1金融大数据风险管理概况第一节金融大数据风险管理概况一、金融大数据当前面临的风险类型向客户提供金融服务的商业企业积累了大量客户的个人信息,隐藏的商业价值也被逐渐发现和利用。在利益的驱使下,越来越多的机构或个人采取种种手段获取他人信息,加之部分企业保护意识和保护能力不强,导致近年来对个人信息的侵权行为时有发生,已引起了社会的广泛关注。(三)法律风险与传统金融相比,大数据金融更加依赖数据、信息技术和平台系统开展金融业务,可能面临黑客攻击、数据篡改、数据泄露、账户资金被盗等风险,需要更加完善的防范机制和技术。我国现阶段非结构化数据的分析处理仍旧属于探索阶段,这也使金融机构在运用数据进行判断决策时有技术决策失误或者数据延后决策等技术风险,危害金融机构的正常运行。(一)技术决策风险信息安全风险数据在应用交流过程中出现监管不到位的现象,进而使得用户信息流失,将侵犯客户的合法权益。数据分析风险金融交易数据分析是依托于以前在交易中积累的海量数据进行的对用户的行为习惯、思维方式的总结,进而对其可能发生的行为的一个判断。(二)操作性风险在大数据金融领域,大数据平台、金融机构借助平台优势,收集了大量的数据。从成本结构上看,收集和存储数据意味着高固定成本、低边际成本,这会产生数据收集和存储的规模经济与范围经济,进而加剧数据方面的垄断。(四)数据垄断风险第一节金融大数据风险管理概况二、金融监管新模式(一)金融大数据监管的含义金融大数据监管的理念,是指以动态、实时、互动的方式通过大数据对金融系统内的行为和其潜在风险进行系统性、规范性和前瞻性的监管。就金融领域而言,金融消费者或投资者作为数据主体,具备对个人信息数据的占有、使用、收益和处分四项权利。实践中,通常由金融机构代为行使信息的占有和使用权利,信息收益事实上归金融机构所有,信1.构建大数据平台监管体系以大数据技术为基础来制定金融监管方案,可根据监管机构获取的信息与金融机构中存储的数据,获得有价值的信息。金融大数据平台监管体系的优点:其一,是监管的分布化和动态化。其二,是监管的协同化。其三,大数据有效的分析和呈现工具,不仅能让监管者迅速观察到已经发生和正在发生的事件,更能让其预测到即将发生的风险和这种风险发生的概率。(二)金融大数据监管的方式2.监管机构或金融机构可借助大数据第三方监管智慧金融系统提升风险管理效率智慧金融系统通过物联网、金融云等现代化信息技术的支撑,使金融行业在业务创新、业务拓展以及服务等方面得到全面的智慧提升。第三方智慧系统赋能大数据智能风控,改变了传统金融行业的低效风控模式,集成了海量的大数据资源,结合自定义的风控规则,帮助金融机构做出高效准确的风控决策。第一节金融大数据风险管理概况二、金融监管新模式(三)金融大数据的风险监管办法1.数据分级管理制度金融数据复杂多样,对数据实施分级管理,能够进一步明确保护对象,有助于金融业机构合理分配数据保护资源和节约成本,是金融业机构建立完善的金融数据生命周期保护框架的基础,也是关键性数据安全防护的前提条件。2.加强个人信息保护2021年《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》相继出台。3.提高信息主体的自我保护意识大数据知识的普及和社会对大数据概念整体认知的提高,是大数据保障政策机制中的重要一环。个人信息安全教育在我国还处于初级阶段,形式也比较单一。开展教育的主要方式就是主题日、主题活动、分发宣传手册等,为了让所有公民拥有更高的个人信息安全意识,应寓教于乐,以实际的案例向公众展示个人信息安全的重要性。4.加大对数据滥用、不当使用等违规行为的处罚力度大数据时代,信息保护监管应重视事后救济机制的构建,明确处罚标准、加大处罚力度是世界个人信息保护立法的共有趋势。第一节金融大数据风险管理概况二、金融监管新模式(四)建立有效金融大数据监管体制金融机构所掌握的个人信息,依据其获取途径和发挥作用的不同,在《中华人民共和国个人信息保护法》之下可归于不同的类型,相应地由金融机构进行不同程度的保护。总体而言,《中华人民共和国个人信息保护法》为如何保护以及在什么程度上保护个人信息提供了一个法律框架。但是法律监管体系无法有力监管一个随时代变化而快速更新的金融实体,一是因为新型的金融产品数量多,不同的金融产品所对应的规范要求也不同,这就会导致规范内容有重复和冲突。二是金融产品的更新速度快,新法的制定、相关政策的出台,难以追上其产品创新与业务更新的速度。大数据的巨大数量和复杂程度通过数据分类分级可有效统计,并有助于保证数据共享、数据使用与数据保护的有效性。数据安全分级不只为国家宏观调控和金融监管提供核心数据支撑,还为金融机构和社会提供高价值数据信息服务。同时,数据使用可用不可见的技术进展,也有助于缓解数据共享与数据保护的矛盾。近年来,中国版监管沙盒构建在不断加速。２金融监管与监管科技第二节金融监管与监管科技一、金融监管(一)金融监管的必要性一是金融模式的多样性,使新型的金融产品朝着“网络化”、“去中心化”和“多元化”的方向发展。操作风险,比如网络风险。治理和控制风险。法律管理风险。二是金融与科技的深度融合也使得新型金融模式出现了多层次的叠加风险现象。三是与金融机构相比,金融消费者在金融活动中的地位处于弱势。(二)当前大数据金融监管存在的问题1监管法律体系快速发展但仍不够完善２监管主体不明确３监管技术相对落后第二节金融监管与监管科技二、监管科技(一)监管科技的概念监管科技作为金融科技的重要分支,是指通过运用新技术,促进达成监管要求。监管科技公司通过利用大数据、人工智能、云计算等新兴数字技术监管手段,利用其敏捷、快速、集成的特点,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的监测,及时发现和解决违规操作、高风险交易等潜在问题。(二)监管科技(Regtech)的发展1.Regtech1.0--量化风险管理系统2.Regtech2.0———监管合规数据报送的自动化和流程化3.Regtech3.0———深度拥抱科技,构建新监管框架第二节金融监管与监管科技二、监管科技(二)监管科技(Regtech)的发展1.Regtech1.0--量化风险管理系统Regtech是能提高监管流程的效率、一致性和简便性的技术。决策者与全球标准制定机构之间的合作安排网络逐渐演变为应对金融国际化风险的组织。其核心是包括国际清算银行、巴塞尔银行监管委员会、洗钱问题金融行动特别工作组、金融稳定论坛和西方七国集团在内的组织。2.Regtech2.0———监管合规数据报送的自动化和流程化迄今为止,传统金融机构及其风险管理和合规需求一直是监管科技发展的主要推动力,原因如下:首先,金融危机后监管和合规成本不断增加。其次,分散监管增加了额外成本。再次,后金融危机监管的迅速发展引起了公众对于未来监管要求的不确定性,使得金融机构更加注重提高其对监管合规性的适应能力,而使用监管科技可能教会金融机构如何通过迭代建模和测试,确保在不断变化的动态环境中保持稳定性。最后,监管机构本身正积极探索使用监管科技来确保金融机构遵守法规,使用监管科技也可以帮助金融机构尽可能实时地了解监管机构。第二节金融监管与监管科技二、监管科技(二)监管科技(Regtech)的发展3.Regtech3.0———深度拥抱科技,构建新监管框架Regtech3.0主要指金融科技产生之后的监管科技,本阶段的核心在于对金融科技创新制定适当的监管措施,这是全球监管机构面临的一项重大挑战。３大数据与中国金融信息安全第三节大数据与中国金融信息安全一、中国金融行业数据安全现状(一)中国金融数据安全数据安全主要是指生产、加工、传播、采集、处理直至提取利用等数据传输与使用全过程中的数据信息资源安全。数据信息资源安全的核心是数据信息处理过程的安全、数据存储环境的安全以及数据传输和数据交换过程的安全3个方面。“十四五”规划要求统筹金融数据开发利用、公共安全、商业秘密和个人隐私保护,加快完善金融数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范。(二)国家信息安全从宏观角度看,信息安全是国家的信息化产业能力以及信息技术体系能够抵御外来威胁与侵害:01一方面,泛指信息技术和信息系统发展的安全;02另一方面,特指国家重要信息化体系(如国家金融信息系统、国家通信信息系统、国防信息系统等)的安全。第三节大数据与中国金融信息安全一、中国金融行业数据安全现状(二)国家信息安全第三节大数据与中国金融信息安全一、中国金融行业数据安全现状(二)国家信息安全第三节大数据与中国金融信息安全二、中国金融市场的大数据风险信息披露的缺失导致信息不对称而产生信用风险。金融业务的本质是需要解决信息不对称问题。在金融行业,信息是基本要素之一,并反映着信用风险。(二)信息不对称传统金融法规和监管规定的修改与创新落后于层出不穷的快速金融创新,进而引起合规风险。由于在金融科技领域区块链、大数据等技术的发展,许多金融业务、金融交易的习惯与方式进行了重构,因此传统的金融立法难以有效界定并进行监管。(三)合规性风险互联网等科学技术的发展不仅将一国境内的金融机构打通,而且在全世界范围内都形成了互联互通的整体。这就导致金融风险的发生与扩散速度急剧增加。(四)国际金融风险大数据金融发展的核心在于数据与信息。传统的金融监管是被动的监管,要求交易主体进行信息披露。但在大数据的背景下,大量的数据无法被监管者触达,可能会出现数据造假、数据伪报、数据泄露等一系列安全问题。(一)数据风险THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第十一章大数据金融算法1数据处理过程2数据挖掘经典算法了解数据处理过程;掌握大数据金融相关算法;了解大数据算法现状及其解决方案;掌握大数据算法解决实际问题的过程。学习目标3算法模型评估与选择4大数据算法现状5案例分析1数据处理过程第一节数据处理过程一、金融大数据当前面临的风险类型数据应用感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。数据库采集这是指通过在采集端部署大量数据库,并在这些数据库之间进行负载均衡和分片,来完成大数据采集工作。数据处理ApacheNutchCrawler4jScrapyCrawleyPortiaNewspaperPython-goos040302系统日志采集这主要是手机公司业务平台日常产生的大量日志数据,供离线和在线的大数据分析系统使用。01第一节数据处理过程二、数据预处理数据清洗是对数据进行重新纠正存在的错误,并提高数审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、据一致性。(一)数据清洗数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。(二)数据集成数据变换是数据预处理的重要环节,指对数据进行规范化处理,以便于后续的信息挖掘,通常有数据平滑、数据聚集、数据概化、规范化和属性构造等方式。(三)数据变换数据挖掘时数据量往往非常大,在少量数据上进行挖掘分析就需要很长时间。采用数据归约技术可以得到数据集的归约表示,该数据比原始数据小,但是仍然接近保持原数据的完整性,并且挖掘得到的结果和未归约的结果相同或几乎相同。一、产业上游第一节数据处理过程三、数据存储(一)结构化数据存储技术结构化数据存储技术是目前较成熟的存储技术,大多数事务型数据库都是行式数据库,因为需要处理来自软件应用程序的频繁数据写入。关系型数据库数据仓库(三)分布式文件系统分布式文件系统中用户更加容易访问和管理物理上跨网络分布的文件。DFS为文件系统提供了单个访问点和一个逻辑树结构,通过DFS,用户在访问文件时不需要知道它们的实际物理位置,即分布在多个服务器上的文件在用户面前就如同在网络的同一个位置。(二)NoSQL数据库NoSQL数据库属于非关系型数据库,可以解决在关系型数据库中经常遇到的伸缩和性能挑战问题。其分为键值存储、列存储、文档型数据库、图形数据库四大类。(四)云存储技术云存储是通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等,将网络中大量各种不同的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统,由网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等组成。２数据挖掘经典算法第二节数据挖掘经典算法一、算法分类(一)分类分类是一种有监督学习算法,它通过对已知分类类别的训练集的计算和分析,训练发现类别规则并预测新数据的类别。(二)聚类聚类是一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。虽然聚类的功能也是分类,但是聚类与分类的区别是聚类事先不知道数据集的标签,所以聚类的分类标准一般是距离,常用的有欧式距离、曼哈顿距离和余弦相似度。(三)关联分析关联分析指关联规则(AssociationRules)分析,以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。(四)时间序列分析随着时间的推移,大多数公司都会收集到某种数据,而从这些原始数据中无法发现时间序列数据中的模式和关系,图表或许会更加清晰,但是很难进行直接分析,所以模式识别和分析能够更好地预测未来的发展。第二节数据挖掘经典算法二、线性回归线性回归(LinearRegression)属于有监督学习算法,其原理比较简单,但它是很多复杂模型的基础,在预测过程中具有重要地位。线性回归模型常被表示为一个方程式,它为输入变量找到特定的权重(系数b),进而描述一条最佳拟合了输入变量(x)和输出变量(y)之间关系的直线。例如:y=b0+b1x线性回归模型示意如图11-1所示。第二节数据挖掘经典算法二、线性回归线性回归预测的数据对象是连续型值,目的是在某一种损失标准下,找到目标值和输入值的函数关系,这样便能预测新样本的目标值。在了解多维空间中的线性回归之前,先来了解简单二维平面上的线性回归。给定平面上不重合的两点A(x1,y1)和B(x2,y2),可以唯一确定一条直线,即整理为一般形式有上式便是在二维平面上根据已知数据点获得的简单线性回归模型,根据该模型,可以准确计算任意x值对应的y值,这里x值对应预测过程中的输入值,y值对应的则是预测的目标值。第二节数据挖掘经典算法二、线性回归如果平面上有若干不共线的样本点,现在要求找到一条最佳回归直线,使得这些样本点的总离差最小,确定最佳回归系数ω,满足其中X表示若干样本点的x坐标,Xω表示根据若干样本点寻找到的回归模型中x坐标对应的预测y坐标,而式中的y为样本点实际的纵坐标。确定了最佳回归方程以后,便可以进行任意x的预测。在上述理论中x值对应在实际预测中表示为数据的一个特征,但在实际中样本的特征往往有许多个,将特征对应在每一个维度上,那线性回归在高维空间中的表示为y(ω,x)=ω0+ω1x1+ω2x2+…+ωnxn式中,向量ω=(ω1,ω2,…,ωn)是回归系数,ω0是截距,y(ω,x)是预测结果。线性回归模型的目标就是使用给定的样本X和对应的目标值y训练模型,并计算最佳回归系数和截距。第二节数据挖掘经典算法三、逻辑回归逻辑回归(LogisticRegression)也称作Logistic回归分析,可简单看作一种广义的线性回归分析模型,属于机器学习中的有监督学习算法,其推导过程与计算方式类似于回归过程,但实际上主要是用来解决二分类问题,如广告被点击的可能性(点,不点),顾客购买理财产品的可能性(买,不买)等。现以处理二分类问题为例,描述逻辑回归算法的原理。由于数据将分成两类,假设其中一类标签为0,另一类为1,此时需要一个函数,对于输入的每一组数据xi(xi是多维数据),都能映射成一个0~1范围内的数pi,如果pi大于0.5,就判定该数据xi属于1类,否则属于0类。函数中存在待定参数,通过大量样本训练,使得这个待定参数能够对训练集中的数据有很准确的预测。这个概率函数如下式中,xi是输入的第i组数据;pi是第i组数据的概率值,根据这个概率值判断第i组数据的所属类别;α与β就是特定的参数,需要通过训练数据而获得。上式可变换为第二节数据挖掘经典算法三、逻辑回归pi是xi为正例的概率,则1-pi是xi为反例的概率,两者的比值称为几率(odds),则上式可变换为如果将pi看作后验概率估计,则可转变为由上式可知,输出yi=1的对数几率是由输入xi的线性函数表示的模型,这就是逻辑回归模型。第二节数据挖掘经典算法三、逻辑回归优点(1)实现简单,广泛应用于工业问题中。(2)分类时计算量相对较少,速度较快,存储空间小。(3)直接对分类的概率建模,无须实现假设数据分布,从而避免了假设分布不准确带来的问题(区别于生成式模型)。(4)不仅可预测出类别,还能得到该预测的概率,这在一些利用概率辅助决策的任务中有关键作用。(5)对数几率函数是任意阶可导的凸函数,有许多数值优化算法都可以求出最优解。(6)在逻辑回归中,多重共线性可通过正则化来解决。缺点(1)对于非线性特征,需要进行转换,简单可理解为逻辑回归中要求全部数据都为数值,所以对于一些非数值的特征需要进行转换。(2)容易欠拟合,一般准确度不太高。第二节数据挖掘经典算法四、决策树1.信息熵信息熵指的是数据中包含信息量的大小或者数据的混乱程度。熵越小,数据所属类别越少,数据越“纯净”;信息熵越大,数据所属类别越多,数据越不“纯净”。信息熵的计算公式为式中,X是随机变量,P(X)i表示的是第i类中样本数据出现的概率或者占比。第二节数据挖掘经典算法四、决策树2.信息增益信息增益越大,则证明选该特征作为中间节点后,其子孙节点的“纯净提升”越大,子节点都比父节点“纯净”。其计算公式为信息增益=分裂前的熵-分裂后的熵3.信息增益率信息增益率越高,说明数据越“纯净”。其计算公式为信息增益率=信息增益/分裂前的熵×100%4.基尼值基尼值也叫作基尼指数,基尼值越大,表示数据越不“纯净”,即其样本空间中数据类别越多。其计算公式为创建分类递归时,分类回归树CART每次都选择当前数据集中具有最小Gini信息增益的特征作为节点划分决策树。二分法可以减小决策树的规模,提高生成决策树的效率。第二节数据挖掘经典算法四、决策树5.树剪枝在决策树创建时,由于数据中的噪声点和离群点,许多树分支反映的是训练数据中的异常。剪枝方法可以解决这种过拟合数据的问题。通常剪枝后的树更小、更简单,因此更容易理解。五、随机森林决策树算法虽然简单,也不需要对数据进行转换,但是容易出现过拟合问题,使用随机森林可以避免这个问题。随机森林是一种集成学习方法,基本思想是把几棵不同参数的决策树整合到一起,每棵树单独预测,然后计算所有树预测结果的平均值(回归分析)或所有决策树的分类结果得到最终结果(分类问题)。与决策树不同的是,随机森林中不会让每棵树都产生最佳的节点,而是随机选择一个特征进行分类。第二节数据挖掘经典算法六、支持向量机支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用在模式识别领域,也可用于处理分类问题。SVM的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,其算法原理可理解为:寻找一个满足分类要求的最优分类超平面，在保证分类精度的同时,还能够使超平面两侧的空白区域最大;从理论上来讲,SVM可实现对线性可分数据的最优分类，即使用SVM处理线性可分的分类问题时效果可达到最优,如图11-4所示,能够找到一条直线将A、B两类分隔开,就叫作线性可分。第二节数据挖掘经典算法七、贝叶斯分类器7.贝叶斯理论8.朴素贝叶斯算法6.全概率公式5.条件概率3.概率4.先验概率2.事件与空间1.随机试验第二节数据挖掘经典算法八、KNN1.查找k个距离最近的样本如图11-5所示,以二维空间为例,当k=3时,找到3个离未知分类样本x最近的样本,其中属于A类的样本有1个,属于B类的样本有2个,所以,样本x被判定为B类。但是,当k=5时,样本x被判定为A类,如图11-6所示。所以k值的选择对分类结果有一定的影响。第二节数据挖掘经典算法八、KNN2.计算距离KNN算法中常用的距离有欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度欧几里得距离计算公式为若样本有n个特征,利用公式时就相当于将样本转换到n维空间中。二维空间的欧几里得距离计算公式为曼哈顿距离又叫作城市距离,二维空间中的曼哈顿距离计算公式为第二节数据挖掘经典算法八、KNN2.计算距离如图11-7所示,欧几里得距离就是样本点之间最短的距离,即图中三角形样本点A和未知样本x的实线段;而曼哈顿距离是样本点的折线距离，即图中三角形样本点A和未知样本x的虚线段。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值衡量两个样本之间差异的大小。余弦值越接近1,表明两个向量的夹角越接近0度,则两个向量越相似。假如n维空间中存在两个向量,向量A(A1,A2,…,An),向量B(B1,B2,…,Bn),则向量A和向量B的余弦相似度计算公式为其中θ是两个向量之间的夹角,余弦相似度更关注两个向量之间在方向上是否相似,并不关心绝对数值,避免了因度量标准不同导致的分类误差。

第二节数据挖掘经典算法八、KNN3.选择k值在上述案例中,提到k值的选择,那么在实际分类问题中,需要做的任务就是确定k等于多少才能让分类的效果最好。通常在进行数据处理时,将数据集分为两部分,即训练集和测试集:训练集用于模型训练和开发(数据处理),测试集用于验证模型的性能。而在选择k值时,一般进行交叉验证(重复多次选取训练集,并将全部数据遍历验证的过程),选择一个较小的k值,不断增加k的值,并计算验证集的方差,最终找到一个合适的k值。如图11-8所示,一般情况下,随着k值的增大,错误率会先降低,当达到最低点时k的取值是当前情况下的最优k值。第二节数据挖掘经典算法九、K-meansK-means算法是划分方法中经典的聚类算法之一,该算法的基本思想是以空间中K个点为中心进行聚类,每个中心点对应一种分类,对最靠近这几个中心点的对象进行归类。K-means算法过程如下所示:输入:(1)K:簇的数量。(2)D:包含n个对象的数据集。输出:K个簇的集合。算法步骤如下:(1)从数据集D中随机选取区个样本作为初始簇的中心(属于同一簇的样本即属于同一类别)(2)计算其他样本点到中心点的距离,选择最近的中心点划分为同一簇,(3)更新簇中心点,即重新计算每个簇中样本的均值。(4)重复上述(2)、(3)步骤,直至簇中心点不再变化。其中步骤(2)中提到计算待分类样本到簇中心点的距离,该距离计算可使用欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度,具体计算方式可査看本节中KNN算法的距离计算公式。步骤(3)中更新簇中心点的方法是计算该簇中所有样本的均值作为中心点,所有后续更新的中心点可能不再是数据集中的样本点。第二节数据挖掘经典算法十、DBSCANDBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)也叫作具有噪声的基于密度的聚类算法,该算法对簇的定义是由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合,即最终一个聚类为一个簇,其核心思想就是所有样本点中一个密集区域就是一个聚类簇DBSCAN算法将数据集划分为三类:020301边界点核心点噪声点第二节数据挖掘经典算法十一、关联规则7.最小置信度8.Apriori算法6.最小支持度5.频繁项集3.置信度4.提升度2.支持度1.项与项集第二节数据挖掘经典算法十二、时间序列预测时间序列预测是一种历史资料延伸预测,以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引申外推预测发展趋势的方法。时间序列预测对按时间顺序排列而成的观测值集合,进行数据的预测或预估。十三、神经网络预测神经网络是强大的建模工具,可复制极其复杂的关系。神经网络本质上为非线性,很大程度上解决了在线性近似不充分的任务中,线性模型运行状况不佳的问题。很多年以来,线性建模一直是大多数领域的主要建模方法,因为它的优化程序非常完善。除此之外,神经网络还解决了“维数灾难”问题,即当存在大量变量时不允许对线性关系进行建模的问题。３算法模型评估与选择第三节算法模型评估与选择一、评估分类模型的度量分类模型即该模型的作用是进行分类,如预测该用户是否违约等。分类模型的度量见表11-6,包括准确率(识别率)、错误率(误分类率)、敏感度(召回率)、特效性(真负例率)、精度。第三节算法模型评估与选择二、成本效益一般情况下,对模型进行准确率评估时,通常假定代价是相同的,在评估时可以考虑成本效益。涉及成本效益的应用有:01假负例(如错误地预测癌症患者为非癌症患者)的代价比假正例(如将非癌症患者预测为癌症患者)的代价更大。这种情况下,为每一种错误设定不同的代价,可以比较出哪一种错误更致命。02贷款申请。贷款给一个拖欠者的代价远超拒绝贷款给一个非拖欠者。03目标营销广告。向大量不理睬的家庭邮寄广告的代价可能比不向对广告感兴趣的家庭邮寄广告更大。第三节算法模型评估与选择三、ROC曲线４大数据算法现状第四节大数据算法现状一、大数据算法的瓶颈(一)算法的技术困境1.海量数据下信息的过载困境3.关系推荐困境2.标签推荐困境4.行为赋值困境3.价格操纵(二)算法的监管措施与约束机制的缺失2.算法歧视4.社会公平6.算法鲁莽1.算法黑箱5.隐私泄露第四节大数据算法现状一、大数据算法的瓶颈(三)公共伦理困境通过大数据算法进行受众筛选,利用志趣相投、享有近似或共同经验的群体的对资讯选择相似这一点,诱导接收者在消费信息的同时进入到一种合作的机制当中,给予内容本身一定程度的回应,如评分、评价等,并由信息提供者予以记载,以便于其他信息接收大众对媒体信息进行快速筛选。二、解决方案(一)算法设计持续研究不断改进算法缺陷,也可研发不同的算法应对相应场景。有效算法需要遵循以下原则:稳定性原则运算精准的前提是稳定。面对不稳定的用户,不稳定的行为、不稳定的情感干扰,需找到行之有效的方法加以解决。人性原则体现人的态度、情绪、情景、动机等,人性的不稳定,需找到方法分析并呈现出来。分类原则对复杂现象的分析,应先将其分群分层降维处理,简化问题。第四节大数据算法现状一、大数据算法的瓶颈(一)算法设计变量多元指向原则一个变量就是一个含义,但可以对应N个维度。变量复杂性原则变量的呈现不是简单的、分离的现象,而是混杂、叠加、再分类的行为组合。这类似于深度学习的层级。(二)技术提升技术研发提升,通过金融数据安全多方计算(MPC)等一系列技术,确保数据输人、计算和输出全程的保密性和计算结果的准确性,并结合数据脱敏、联邦学习、可信计算、人工智能等技术对数据进行分级处理,在保护数据隐私安全的要求下提升整体的计算效率,实现金融创新。(三)完善法律体系,构建监管体系人工智能技术仍在快速发展过程中,对社会、生活的种种影响才刚刚开始显现。大数据金融算法必须接受法律的规制,使其相对透明化,方能保护金融消费者的知情权,缓解算法决策信息不对称现象,并防止不当的人为干预和利益冲突。５案例分析第四节大数据算法现状一、案例使用语言案例使用的语言是Python高级语言。在数据处理中,Python语言提供了很多灵活的库可以使用,案例中涉及多个扩展库的使用,其中包含pandas、sklearn、tree、train_test_split和graphviz等。二、案例使用工具案例使用的工具是开源软件Anaconda。Anaconda中打包了很多扩展库,因此不需要读者重复下载安装扩展库。案例中除了graphviz以外所有的扩展库都已安装。三、案例———银行贷款是否违约预测(一)项目背景(四)数据采集(二)项目目的(五)数据预处理(三)模型选择(六)模型开发与预测THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第十二章金融科技1金融科技简介2构建机构数字化支撑体系了解金融科技的内涵、现状与发展。理解区块链的概念、技术特征和应用。了解物联网、云计算、数字货币等科技的概念和应用。理解金融科技对金融创新的支撑基础。学习目标3区块链4其他金融科技简介1金融科技简介第一节金融科技简介一、金融科技的内涵(一)金融科技的定义FinTech(金融科技)一词最早是花旗银行在1993年提出的,由Finance(金融)+Technology(科技)合成而来。根据金融稳定理事会(FSB)的定义,金融科技是指技术带来的金融创新,能够产生新的商业模式、应用、流程或产品,从而对金融服务的提供方式产生重大影响。我国央行指出“金融科技是技术驱动的金融创新,旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等,推动金融发展提质增效”。(二)金融科技产业链金融科技行业上游主要包括数据提供商、硬件设备提供商以及软件服务提供商等。其中数据提供商为中游企业提供金融客户数据信息,硬件设备提供商则提供基础设备服务,包括服务器和芯片等,软件服务提供商负责提供操作系统、平台和应用之间的通用服务等。第一节金融科技简介一、金融科技的内涵(三)金融科技业务流程第一节金融科技简介二、金融领域科技应用的发展阶段金融领域科技应用可以分为以下三个阶段:第一阶段为金融电子化阶段,着重于IT技术的后台应用;第二阶段为互联网金融阶段,聚焦于前端服务渠道的互联网化;第三阶段为金融科技阶段,强调业务前、中、后台的全流程科技应用变革。三、金融科技的应用以区块链技术为代表的新兴金融科技逐步应用于现有的金融业各链条之中,将有助于优化金融功能、提升金融运行效率。在完善金融体系的基础上,自然也会提升金融服务实体经济的效率,间接助力实体经济的发展。第一节金融科技简介三、金融科技的应用从国内的实践看,金融科技在改造银行零售业务方面能够发挥以下作用:第一,在产品开发方面,金融科技可以对各业务领域有所助益。第二,在风险管理方面,金融科技有助于改善事前、事中、事后的风控体系,以满足零售业务规模迅速扩张的需求。第三,在客群管理方面,金融科技对于客群的拓展和维护同样意义重大。第四,在渠道运营方面,金融科技将推动银行向着智能化、轻型化、移动化的方向发展。第五,在体制机制方面,金融科技可以通过助推组织流程转型从而为向零售银行转型提供保障。第一节金融科技简介四、金融科技的现状当前对金融科技企业而言,研发费用占比仍需提高,缺乏复合型金融科技人才是重要挑战,妥善解决数据安全与数据质量问题是高质量发展的前提。金融科技在数字化、智能化转型方面有新突破,包括借助个性化推荐系统提升产品营销成功率,通过大数据风控为开展线上消费金融业务奠定基础,运用智能投顾打造资管业务新的增长点和降低人工成本等。许多机构借助金融科技重构线下服务全流程,实现线上线下渠道的融合发展。同时,深化信贷、财富管理、支付结算等业务场景的建设,通过将业务嵌入相应场景之中,构建全新的金融生态。一些金融机构纷纷成立金融科技子公司,实现其在金融科技方面的研发和场景应用落地。第一节金融科技简介五、金融科技的发展趋势金融科技在未来,将借助数字化和移动化手段,更多地实现数字化运营,提供数字化、智能化服务,自动化程度提高,提供更优质、低廉、便捷、高效的服务,并创新产品和服务。由于数据体量大、类型多、实时更新,需要强大的机器算法实现模型的迅速矫正,因此机器学习+大数据将是金融数据分析的核心方向之一,区块链、物联网也有强力的发展应用。制定发展路径,促进金融科技发展。建议如下:与时俱进优化完善金融科技发展顶层规划。推进重点行业主要机构之间的合作,以促进受到金融科技影响的企业。继续发挥各行业协会引导行业规范发展的作用。与业界一同探索监管科技的解决方案,创造更高效、更健康有效的监管措施和报告机制。加强跨国监管机构的跨境合作,以促进最佳实践、互认协议和法律法规的协调。业界、监管机构需与司法立法执法机构加强合作。应确保技术进步的法律支持。强化金融科技创新应用的惠民利企导向。２构建机构数字化支撑体系第二节构建机构数字化支撑体系当企业或机构开展具体的业务时,每个团队都需要有技术、产品、市场等方面的基础支持,公司的每个业务部门都会有自己专属的业务、市场、产品等人员。前台:就是指用户实际使用的界面。后台:并不直接面向用户,而是服务于企业内部面向运营人员的配置管理系统。中台:中台是相较于前台的概念,其目标是更好地服务用户,使企业真正做到自身能力与客户需求的持续对接。第二节构建机构数字化支撑体系中台通常可以分为三个层面:业务中台、数据中台和技术中台。３区块链第三节区块链一、区块链概述(一)区块链的含义狭义狭义上讲,区块链是一种按照时间顺序将一个又一个数据信息区块以顺序相连的方式组成的链式数据结构,以密码学方式保证的,不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义广义上讲,区块链是利用块链式数据结构来验证和存储数据,利用分布式节点共识算法来生成和更新数据,利用密码学方式来保证数据传输和访问安全,利用自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与分布式计算范式。(二)区块链的技术区块链的分布式账本技术指的就是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成,每个节点都按照块链式结构存储完整的数据。每个节点存储都是独立的、地位等同的,依靠共识机制保证存储的一致性,没有任何一个节点可以单独记录账本数据,从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。每个节点都可以参与监督交易合法性,同时也可以共同为其作证。第三节区块链一、区块链概述(三)区块链的特点1.数据难以篡改3.开放性5.匿名性2.去中心化4.独立性6.可追踪溯源(四)区块链的分类按照访问权限的不同,区块链可以分为3类:公有链、私有链、联盟链。公有链是公有区块链,没有任何访问限制。任何人都可以连接互联网发起转账,也可以成为验证者,参与共识协议的执行。私有链须准入才能使用,参与者和验证者都受到限制。第三节区块链二、区块链应用在金融服务领域,回购、债务分配与保险处理等流程均有区块链技术的应用。在一个可信任的网络中,用分布式账本可起到担保品托管方及托管合约的作用,简化交易。债权可以追溯、保留并被监管,极大地减少债务管理工作,增加安全性。股票购买、销售与交易环节需多方参与,有较大简化空间。当点对点的交易可以即时完成时,未来审计机构、托管机构就可能会退出市场。股票投资A在股权众筹项目发起初期,由项目发起方、众筹平台、领投人等多方共同发起众筹智能合约,来约定各方的责任与义务。这份智能合约可以保存在区块链中,由此保证合约在履行过程中不被篡改,到期后强力执行。众筹智能合约B在保险理赔方面,保险机构负责资金归集、投资、理赔,往往管理和运营成本较高。通过智能合约的应用,既无须投保人申请,也无须保险公司批准,只要触发理赔条件,可实现保单自动理赔。保险领域C第三节区块链二、区块链应用(二)物联网和物流领域区块链为多个供应链合作伙伴共享的交易提供了永久的透明度和验证。所有交易都是永久且可验证的,使所有者或客户可以轻松查看每条记录。区块链为产品溯源提供了技术支持,时间戳日期与地点需要与产品编号保持一致,这可以降低物流成本,追溯物品的生产和运送过程,并且提高供应链管理的效率。(三)公共服务领域区块链可以提高政府机构与公共服务的透明度和安全性。４其他金融科技简介第四节其他金融科技简介一、物联网(一)物联网的含义物联网(InternetofThings,简称IoT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、无线技术、二维码识别技术等装置与技术,实时采集任何需要监控、连接,、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接人,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网,传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独(二)物联网的具体应用物联网硬件/传感器由于物联网产品的高速发展,其成本近年来急剧下降,低成本传感器和应用工具正在将这些系统从昂贵的奢侈品转变为一个负担得起的日常商业工具。第四节其他金融科技简介二、云计算(一)云计算的含义云计算(CloudComputing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小步骤,然后,通过多组服务器组成的系统处理和分析这些小步骤计算结果并返回给用户。(二)云服务1.基础设施即服务(IaaS)02.平台即服务(PaaS)基础设施即服务是一种即时计算基础架构,可通过互联网配置与管理。云计算服务商向个人或组织提供虚拟化计算资源,如服务器和虚拟机、存储器、网络和操作系统,用户可以按需付费,租用其所需的IT基础设施。平台即服务为开发人员提供通过全球互联网构建,使应用程序和服务更容易快速创建的平台。PaaS为开发、测试、交付和管理软件应用程序提供按需付费的云计算开发环境。软件即服务是一种通过互联网提供按需软件交付付费应用程序的方法,云计算提供商托管和管理软件应用程序及基础架构,并负责诸如软件升级和打安全补丁的维护工作。3.软件即服务(SaaS)第四节其他金融科技简介二、云计算(三)云原生云原生是一系列云计算技术体系和管理方法,包含:打造云端最佳容器运行环境的容器技术;将大型复杂软件应用拆分为多个简单应用的微服务;用于促进开发技术运营和质量保障的过程与方法的以DevOps等为代表的落地实践关键技术。(四)云计算的应用医疗云提高医疗机构的效率,方便居民就医。像现在医院的预约挂号、电子病历、医保等都是云计算与医疗领域结合的产物。2.医疗云金融云是指利用云计算的模型,将信息、金融和服务等功能分散到庞大分支机构构成的互联网“云”中,旨在为银行、保险和基金等金融机构提供互联网处理和运行服务,同时共享互联网资源,从而解决现有问题并且达到高效、低成本的目标。3.金融云教育云实质上是教育信息化的一种发展。4.教育云存储云是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。用户可以将本地的资源上传至云端,然后在任何地方连入互联网来获取云上的资源。1.存储云第四节其他金融科技简介三、边缘计算对于互联网设备,网络边缘是设备或包含设备的本地网络与互联网通信的位置。边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,可以访问边缘计算的历史数据。四、数字货币(一)数字货币的含义与特征传统上,我们默认货币就是法币,其职能是价值尺度、流通手段、储藏手段、支付手段和世界货币,根据使用方式将其划分为现金支付、票据支付、银行卡支付、移动支付等不同的支付手段。第四节其他金融科技简介四、数字货币(一)数字货币的含义与特征数字货币是一种基于节点网络和数字加密算法的虚拟货币。数字货币有三个特征:来自算法,没有发行主体,因此没有任何人或机构能够控制它的发行。由于算法解的数量确定,所以数字货币的总量固定,这消除了虚拟货币滥发导致通货膨胀的可能。交易过程需要网络中的各个节点的认可,因此足够安全。(二)数字货币的交易特点1.交易成本低2.交易速度快3.高度匿名性第四节其他金融科技简介四、数字货币(三)数字货币与区块链创新金融生态分布式分类账的技术,会对金融体系现在的参与者特别是银行的中介作用带来挑战。银行是金融中介,履行代理监督者的职责,代表存款人对借款人进行监督。快捷、经济和安全的支付结算,促使跨境支付便捷、低廉、高效,助力人民币国际化。随着智能手机的普及化,低成本便捷的资金转移和小额支付普及,即使在金融覆盖不足和经济欠发达地区,原有未充分享受银行服务的消费者,也能实现更低成本、更安全的小额支付和资金转移,实现中间业务收入增加。抵押品物权数字化:利用数字货币对银行的抵押品进行定价和交易追踪,通过智能合约的自动实现,将消除抵押品被多次抵押的情况;利用数字货币来发放贷款并构建数字化流程将使银行业精减成本、提高效率,数字化的抵押贷款申请流程可以在云端以自动化的方式建立和处理。第四节其他金融科技简介五、人工智能(一)智能化技术以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的智能化技术已经给金融行业前台的服务与营销、中台的产品与风控、后台的管理与数据等多领域带来了深刻变革。智能化技术的运用主要从算法、算力、数据三大要素进行积累与突破,将金融推进到新阶段。AI芯片的出现提高了数据的处理能力,弥补了CPU(中央处理器)在并行运算上的不足,提高了运算能力。算力互联网、物联网等的普及,积累了和具体应用场景相关的海量数据,为训练算法提供了数据基础。金融业的复杂性,使其对算法与模型的要求也高于其他行业。智能化底层技术融入金融业务体系,深度推动了金融行业的智能化。数据深度学习算法突破了人工提取的低效率、深层模型难以训练的局限,提高了算法的性能。算法第四节其他金融科技简介五、人工智能(二)人工智能的概念人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,指一系列可以执行感知、学习、推理和决策任务的计算机技术,目的是让机器能像人一样解决问题。人工智能系统研究使计算机能模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等),计算机通过正确解释外部数据,从外部数据中学习,并获取解决任务的能力,从而达成特定目标。(三)人工智能的应用第四节其他金融科技简介六、社交网络分析社交网络分析通过网络和图论研究社会结构,根据节点之间的连接关系或交互作用来表示网络结构。通常通过社交网络分析得出的可视化社交结构包括朋友和熟人网络、社交媒体网络、信息流通网络、商业网络、知识网络、合作关系图、亲戚关系和疾病传播等。社交网络分析从家庭、组织到国家层面运作,推测问题如何得到解决、组织如何运行、政策执行生效快慢等。社交网络分析可用于研究人类学、生物学、人口统计学、传播渠道、经济学、信息科学、组织关系、政治学、公共卫生、社会心理学、发展研究、社会语言学的一系列课题,也可以作为一种消费者分析工具。七、移动技术移动互联网是将移动通信和互联网二者结合起来,成为一体,是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。移动互联技术指的就是在智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等方面进行的网络互联技术,是在4G网络兴起后发展起来的。移动支付是指移动客户端利用手机等电子产品进行电子货币支付,属于第三方支付。THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第十三章大数据生态与数据交易市场1大数据产业生态2大数据产业生态了解大数据产业生态圈。掌握大数据产业的三个层次。了解大数据应用的典型行业。理解构建数据要素市场的关键点。了解数据确权与数据定价的内涵。了解大数据技术生态。学习目标3大数据技术生态体系1大数据产业生态第一节大数据产业生态一、大数据产业生态圈(一)大数据产业生态圈赋能实体经济高质量发展大数据不是垂直领域的技术,而是横断多个行业产业的技术,在充分尊重用户信息安全的基础上,对文本、图像、语音进行挖掘,创造价值。生态圈作为各利益相关者共同建立的一个价值平台/系统,能够通过各成员的不断投入共同创造价值,在价值分享中提升效率,实现共生、互生和重生三个层次的作用,适应不断变化的竞争与环境。一个行业/产业的数字生态圈,将服务于一个行业/产业的数字化支撑,综合赋能一个或多个关联的平台,以数据资源为关键因素,汇聚行业/产业各类服务资源,旨在实现产业链上企业内部与企业外部之间、政府与企业之间、产业集群上下游企业之间与跨产业链的协同。第一节大数据产业生态一、大数据产业生态圈(二)大数据产业生态圈的作用01规范并提升工业、农业、金融、政务、医疗、交通等行业大数据服务水平,加速产业转型升级。03建设产业公共服务体系,提升产业生态支撑能力,提升产业运行效率。05构建数据跨境流通安全保障体系,提升核心数据控制能力。02建立统计和评估指标体系,引导和评估产业的转型升级与发展。04完善市场交易机制,促进数据流通和价值实现。06注重关键技术突破,提升核心竞争力。第一节大数据产业生态一、大数据产业生态圈(三)大数据产业的三个层次第一节大数据产业生态一、大数据产业生态圈(三)大数据产业的三个层次第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用(一)工业大数据工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节产生的各类数据及相关技术和应用的总称。(二)农业大数据通过利用农业大数据,实行产销一体化,将农业生产资料供应,农产品生产、加工、储运、销售等环节连接成一个有机整体,并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制,以期获得农产品价值增加。(三)政府大数据当前,我国正在加快政务数据互联互通,提升政务网络能力,强化社会治理和经济监管,提升民生服务水平,完善政务服务体系,推动政府数字化转型。基于多年信息化建设所沉淀的政府数据,开展数据预处理、分析挖掘和数据可视化,可大幅提升政府工作人员办事效率。第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用(四)医疗大数据医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人,看病更高效。第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用(五)教育大数据在国内尤其是北京、上海、广东等城市,大数据在教育领域有了非常多的应用,譬如慕课、在线课程、翻转课堂等,其中就应用了大量的大数据工具。(六)电商大数据电商是最早利用大数据进行精准营销的行业。除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并将便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验。(七)生物大数据生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用,通过大数据平台,人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储,建立基于大数据技术的基因数据库。第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用(八)金融大数据常见大数据采集方法:系统日志采集方法、网络爬虫采集方法、App采集(SDK埋点)方法。金融大数据行业客户结构:数据源、数据代理商、数据中间产品商(大数据公司)、数据最终使用商、第三方合作机构(主要指金融信贷机构的合作公司)。(九)体育大数据大数据对于体育的改变可以说是方方面面,从运动员本身来讲,可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员,通过大数据可以更好地解说比赛,分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力,为体育竞技中的胜利增加筹码,也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。第一节大数据产业生态二、大数据融合产业与行业的应用(十)环保大数据气象对社会的影响涉及方方面面。借助大数据技术,天气预报的准确性和时效性将会大大提高,预报的及时性将会大大提升,同时对于重大自然灾害,例如龙卷风,通过大数据计算平台,人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级,有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。(十一)食品大数据通过大数据管理将海量数据聚合在一起,在数据驱动下,采集人们在互联网上提供的举报信息,国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息,挖出不法食品加工点,提高执法透明度,降低执法成本。三、智慧城市与新兴智慧产业整个智慧产业体系是大数据时代新技术延伸出来的新兴产业形态,有符合各自产业特征的智慧产业生态。智慧产业体系与智慧城市,构建了宏观的大数据生态体系,将对新技术的应用和开发产生倍增效应,整体产业与行业运用的生态效益倍增,进而推动社会经济全面升级提效、高质量发展。２构建大数据有效交易市场第二节构建大数据有效交易市场一、数据市场与数据交易(一)数据资源转变为数据资产当前,数据已经成为社会的核心经济资源和基本生产要素。作为新的生产要素,其本质是市场化和货币化,而市场化、货币化的前提条件是数据大规模安全生产和高效流通。数据流通是数据资源成为数据资产的必要条件,是数字经济发展的底座。数字经济时代,数据是新的生产要素,是国家基础性战略资源,也是重要生产力。资产化和市场化是数据作为生产要素的必然发展趋势。数据资产化是数据价值创造过程中的“惊险一跳”,数据市场化有助于全面推进数据资产估值、定价与交易,资产化和市场化共同推动实现数据的价值。(二)数据要素市场第二节构建大数据有效交易市场一、数据市场与数据交易(三)数据交易0102

数据交易的发展趋势第一个趋势是从重点打造数据交易的核心平台,扩展为发展数据要素市场的全生态体系。第二个趋势是从单纯的数据交易扩展为数据算法和算力的综合交易,进而发展为数据衍生品及数字资产交易。第三个趋势是数据及其衍生资产,将从目前的即期等价交易逐步扩展到具有杠杆放大作用的远期借贷融资和投资。数据交易中心当前数据交易市场发展不太活跃,国内几家大数据交易所的交易量较少主要有三方面的原因:一是目前数据要素市场配套规则不完善,数据资源流通机制不健全,数据治理亟待完善;二是民众还缺乏正确数据合规观,关于个人信息和数据的认识存在误区,用户不明白数据价值有哪些,以及数据所有权在谁手里;三是企业缺乏对数据的创新应用第二节构建大数据有效交易市场一、数据市场与数据交易(四)数据安全和合规目前,数据安全、个人隐私保护、数据交易、数据确权等已成为数据治理的重要内容,AI技术融合应用能够为数据治理提供有效保障,已成为突破数据治理瓶颈的新方法。数据要素在生产、分配、流通、消费和社会服务等领域的作用越来越重要,正在成为驱动经济社会数字化发展的核心引擎。技术和制度是激活数据要素价值的重要因素,数字技术为数据价值的挖掘、数据应用和数据要素流通提供了坚实的技术保障。(五)数据基础制度体系第二节构建大数据有效交易市场二、数据确权与数据定价(一)数据确权只有实现确权流通后,数据才能转变成可以量化交易的经济资产,后续再通过进一步金融创新演变为生产性的数字资本,真正释放其内在价值。从原始数据资源到数字资产,再到数字资本的价值跨越过程,既是数字经济发展的核心目标,也是真正的供给侧结构性改革,将为未来中国经济增长提供强大的动力引擎。第二节构建大数据有效交易市场二、数据确权与数据定价(二)数据产权保护当前利用隐私计算技术实现数据使用过程中可用不可见,为进一步扩大数据开放共享的程度提供支撑;在数据保护方面,基于分类、聚类、机器学习等AI技术实现对数据的高效、准确分类分级保护,进一步加强对敏感数据的安全防护,为个人信息安全和政企安