ASSZ2015_刘译璟_大数据驱动的金融业务创新(4：3)_0717
金融科技行业SWOT分析
金融科技行业SWOT分析
技术创新
技术创新
技术创新驱动力
金融科技行业在技术创新方面拥有强大的驱动力。首先，云计算和大数据技术的不断发 展使金融机构能够更有效地管理和分析海量数据，从而改进风险管理和客户体验。其次 ，人工智能和机器学习的应用不断扩展，用于智能客户服务、反欺诈、交易分析等领域 ，提高了金融机构的效率和精确性。另外，区块链技术的崛起改革了金融交易和结算方 式，提供了更安全、透明和高效的解决方案。最后，生物识别技术的进步加强了身份验 证和安全性，为金融科技领域的创新提供了坚实基础。
数据收集和分析
金融科技公司通过大规模数据收集和分析来提供个性化服务和产品，但这也引发了 数据隐私问题。平衡数据收集与隐私保护是挑战之一。一些企业采用加密技术和匿 名化数据来保护用户隐私，但仍需要解决数据滥用和泄露问题。
数据隐私
用户权利和知情同意
用户拥有数据隐私的权利，包括知情同意、访问数据和删除数据。金融科技公司需要建立 透明的数据收集和使用政策，确保用户了解他们的数据如何被使用，以及随时可以撤销同 意。这将增加用户信任，并降低合规风险。
数字货币监管
随着数字货币的兴起，金融科技领域面临着数字货币监管的挑战。不同国家和地区对数字 货币的法规不一，有些国家鼓励创新，而有些则采取严格管制。金融科技公司需要在各种 法规环境中运营，同时确保遵守相应的法规，这对于跨境业务的公司尤为复杂。
法规挑战
消费者权益保护
金融科技行业必须面对保护消费者权益的法规挑战。一些金融科技产品和服务可能存在潜 在风险，如高的产品信息， 确保消费者知情权和选择权。此外，消费者数据的合法使用和保护也受到监管关注，金融 科技公司需要建立诚信和透明的业务模式，以维护消费者信任。
数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径研究
技术协作信息2023（5）总第1486期财金前沿数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径研究马笑璐刘佳缘杜博渤海大学摘要：党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的战略安排，这表明数字经济的发展能够赋予各个行业“新动能、新优势”。
作为国内金融行业的代表———证券公司面临着数字化转型的问题。
在数字经济背景下，通过金融科技来赋能证券业务发展，是保障其数字化治理能力和金融信息安全的核心议题。
因此，本文针对数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径进行研究，分析当前证券业数字化转型过程中采取怎样的策略，如何应对数字化转型成券商竞争力提升的挑战，力图找出解决方案。
关键词：数字经济；证券公司业务；数字化转型引言随着《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体布局规划》政策文件的落地及实施，我国各行业数字化经营管理已经成为重要的要求，必须做好各行业的数字算力及数据要素、资产的底座建设，以及产业数字化及数字产业化的问题。
在金融领域，《金融标准化“十四五”发展规划》政策文件，已经要求证券公司在业务场景的智能化打造与升级方面积极做好传统业务与数字化的融合。
一、数字经济背景下证券公司业务转型的必然性（一）数字化转型成为解决企业经营模式问题的关键一招根据中国证券业协会在2022年9月发布的《中国证券业发展报告（2022）》（简称《报告》）显示：国内证券公司都在持续加强总部IT人员的投入，其中2021年证券公司IT人员总数为30952人，实现了同比增长19.7%的速度，这充分反映出证券公司不断加大对金融科技领域的投入和布局。
目前，国内有140家证券公司初步将数字化转型列为公司发展战略，通过加强网络安全手段和平台建设来实现证券业务数字化，也是应对证券行业内受佣金率的下降、行业同质化竞争以及金融科技赋能等复杂因素影响下保持自身竞争力的关键。
数字化转型可以起到证券公司经营能力提高、经营效率提高和客户满意度提高的作用，表明数字化转型增强了证券服务体系的适应性和普惠性，拓展了证券服务能力的广度和深度。
数字化转型背景下商业银行创新发展策略研究
数字化转型背景下商业银行创新发展策略研究目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、数字化转型概述 (6)2.1 数字化转型的定义与特征 (7)2.2 数字化转型的动力与挑战 (8)2.3 商业银行数字化转型的现状分析 (10)三、商业银行数字化转型策略 (11)3.1 客户体验优化策略 (12)3.2 业务流程再造策略 (14)3.3 数据驱动决策策略 (15)3.4 技术创新与应用策略 (17)3.5 安全与合规管理策略 (18)四、商业银行创新发展的关键成功因素 (19)4.1 组织文化与领导力 (21)4.2 人才队伍建设与培养 (22)4.3 内部协同与资源共享 (23)4.4 开放合作与生态系统建设 (24)五、案例分析 (26)5.1 国内商业银行数字化转型案例分析 (27)5.2 国际商业银行数字化转型案例分析 (29)5.3 案例比较与启示 (30)六、结论与展望 (32)6.1 研究结论总结 (34)6.2 对未来发展的展望 (35)6.3 研究不足与局限性 (36)一、内容概述随着全球经济的快速发展和科技的日新月异，数字化转型已经成为商业银行发展的重要趋势。
在这个背景下，商业银行需要不断创新和发展，以适应市场的变化和客户需求的多样化。
本研究旨在探讨在数字化转型背景下，商业银行如何制定有效的创新发展策略，以实现可持续发展和竞争优势。
本研究首先分析了数字化转型对商业银行的影响，包括业务模式、客户需求、风险管理等方面。
从组织结构、人才培养、技术创新等多个维度提出了商业银行在数字化转型背景下的创新发展策略。
这些策略包括：加强顶层设计，明确战略目标和路径；优化组织结构，提高决策效率和执行力；培养数字化人才，提升员工数字素养；加大科技创新投入，推动金融科技与业务深度融合；拓展多元化业务，满足不同客户群体的需求；强化风险管理，确保业务稳健发展等。
商业银行金融市场业务数字化转型路径研究
商业银行金融市场业务数字化转型路径研究
刘思雨
【期刊名称】《现代营销（上）》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】商业银行作为金融体系的核心组成部分,其金融市场业务的数字化转型尤为重要。
客户对金融市场业务需求日趋个性化和多样化,加快推动商业银行金融市场业务数字化转型对提升银行市场竞争力、促进金融市场普惠性发展、提高商业银行风险管理水平具有重要意义。
传统商业银行金融市场业务在风险管理、效率及成本等方面面临巨大挑战。
基于此,本文分析商业银行金融市场业务在数字化转型中存在的不足,提出解决路径,以期助力商业银行金融市场创新发展,增强商业银行金融体系的抗风险能力,让金融行业健康繁荣发展。
【总页数】3页(P46-48)
【作者】刘思雨
【作者单位】国家开发银行吉林省分行
【正文语种】中文
【中图分类】F860.2
【相关文献】
1.中小银行金融市场业务之数字化转型路径探索
2.数字技术引领商业银行零售业务发展新阶段数字化转型路径研究
3.数字化转型视角下商业银行金融市场业务优化
路径研究4.商业银行数字化转型趋势下交易银行业务发展路径研究5.商业银行业务数字化转型路径研究
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大数据分析在金融行业有哪些创新应用
大数据分析在金融行业有哪些创新应用在当今数字化的时代，大数据分析已成为金融行业创新和发展的关键驱动力。
它不仅改变了金融机构的运营方式，还为客户提供了更个性化、更高效的服务。
以下就让我们一起来看看大数据分析在金融行业中的一些创新应用。
首先，大数据分析在风险管理领域发挥着重要作用。
金融机构面临着各种各样的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
通过对大量的交易数据、客户信息和市场动态进行分析，金融机构能够更准确地评估风险。
例如，在信用评估方面，传统的信用评分模型主要依赖于有限的几个变量，如收入、负债等。
而大数据分析可以纳入更多的非传统数据，如社交媒体活动、消费习惯、网络浏览行为等，从而更全面地了解客户的信用状况。
这使得金融机构能够更精准地预测违约风险，降低不良贷款率。
其次，大数据分析助力金融机构实现精准营销。
在竞争激烈的金融市场中，吸引和留住客户至关重要。
大数据分析可以帮助金融机构深入了解客户的需求和偏好，从而制定个性化的营销策略。
通过对客户的交易历史、资产配置、风险偏好等数据的分析，金融机构可以为客户提供符合其需求的金融产品和服务推荐。
比如，对于有投资需求的客户，根据其风险承受能力和投资目标，为其推荐合适的投资组合；对于有贷款需求的客户，根据其信用状况和还款能力，提供个性化的贷款方案。
这种精准营销不仅提高了客户的满意度，还增加了金融机构的业务量和收益。
再者，大数据分析在反欺诈方面表现出色。
金融欺诈是金融行业面临的一个严重问题，给金融机构和客户都带来了巨大的损失。
利用大数据分析技术，金融机构可以实时监测交易活动，识别异常模式和潜在的欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、客户行为数据和外部数据（如公共信用记录、黑名单等），建立复杂的欺诈检测模型。
这些模型能够快速识别出异常的交易行为，如突然的大额交易、频繁的异地交易、与客户通常行为模式不符的交易等，并及时发出警报，让金融机构能够采取相应的措施来阻止欺诈行为的发生。
证券行业智能化数据分析与决策支持方案
证券行业智能化数据分析与决策支持方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (3)第2章证券行业概述 (4)2.1 证券市场发展现状 (4)2.2 证券行业业务流程 (4)2.3 证券行业数据特点 (4)第3章智能化数据分析技术 (5)3.1 数据预处理技术 (5)3.1.1 数据清洗 (5)3.1.2 数据集成 (5)3.1.3 数据转换 (5)3.1.4 数据归一化 (6)3.2 数据挖掘与知识发觉 (6)3.2.1 关联分析 (6)3.2.2 分类 (6)3.2.3 聚类 (6)3.2.4 预测 (6)3.3 机器学习与深度学习 (6)3.3.1 机器学习 (6)3.3.2 深度学习 (7)第4章决策支持系统构建 (7)4.1 决策支持系统框架 (7)4.1.1 数据采集与预处理 (7)4.1.2 数据存储与管理 (7)4.1.3 数据分析与模型构建 (7)4.1.4 决策支持与可视化 (7)4.1.5 系统接口与集成 (8)4.2 数据仓库设计与实现 (8)4.2.1 数据仓库架构 (8)4.2.2 数据模型设计 (8)4.2.3 数据仓库实现 (8)4.3 数据分析与决策模型 (8)4.3.1 数据分析模型 (8)4.3.2 决策模型 (8)第5章证券市场趋势分析 (9)5.1 趋势分析概述 (9)5.2 趋势预测模型与方法 (9)5.3 趋势分析在证券市场的应用 (9)第6章证券投资组合优化 (10)6.1 投资组合理论概述 (10)6.3 智能化投资组合优化策略 (10)第7章风险管理与控制 (11)7.1 证券市场风险概述 (11)7.2 风险评估与度量方法 (11)7.2.1 市场风险度量 (11)7.2.2 信用风险度量 (11)7.2.3 流动性风险度量 (11)7.2.4 操作风险度量 (11)7.3 智能化风险管理与控制策略 (11)7.3.1 建立全面风险管理体系 (11)7.3.2 利用大数据分析技术 (12)7.3.3 构建风险预测模型 (12)7.3.4 优化风险控制策略 (12)7.3.5 加强内部控制与合规管理 (12)第8章证券行业监管科技 (12)8.1 监管科技概述 (12)8.2 证券行业监管需求与挑战 (12)8.2.1 监管需求 (12)8.2.2 监管挑战 (13)8.3 智能化监管科技应用与案例分析 (13)8.3.1 智能合规检查 (13)8.3.2 风险监测与预警 (13)8.3.3 信息披露智能审核 (13)8.3.4 数据挖掘与分析 (13)8.3.5 智能监管报告 (14)第9章证券行业客户服务与营销 (14)9.1 客户服务与营销概述 (14)9.2 智能客户关系管理 (14)9.2.1 客户画像构建 (14)9.2.2 客户分层与分类 (14)9.2.3 智能客户服务 (14)9.3 数据驱动的精准营销 (15)9.3.1 营销策略制定 (15)9.3.2 营销活动实施与监控 (15)9.3.3 营销优化与调整 (15)第十章案例分析与发展趋势 (16)10.1 国内外证券行业智能化案例分析 (16)10.1.1 国内证券行业智能化案例 (16)10.1.2 国外证券行业智能化案例 (16)10.2 证券行业智能化发展趋势与展望 (16)10.2.1 发展趋势 (16)10.2.2 展望 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.2 应对策略 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等先进技术在金融领域的应用日益广泛。
金融科技推动商业银行数字化转型
金融科技推动商业银行数字化转型沙思颖; 张笑【期刊名称】《《价值工程》》【年(卷),期】2019(038)036【总页数】3页(P142-144)【关键词】金融科技; 数字化转型【作者】沙思颖; 张笑【作者单位】中信银行博士后科研工作站北京100010; 清华大学公共管理学院北京100084【正文语种】中文【中图分类】F832.331 金融科技对银行业务发展影响深远“金融科技”是由金融与科技的动态融合，最早出现在20世纪90年代由花旗银行发起的“金融服务技术联盟”项目。
国际金融稳定理事会（FSB）将其定义为：科技为金融业带来新的业务模式、应用、流程和产品，从而影响金融市场、金融机构以及金融服务的提供方式。
目前金融科技主要包括数字支付、网络贷款、智能投顾等，以及在金融服务前端产品和后台技术中广泛采用的人工智能、区块链、云计算、移动智能网络等科技手段。
金融科技重塑商业银行的经营逻辑和发展生态。
推动IT系统架构从集中式转变为分布式业务；推动服务流程从产品中心转变为客户中心；推动金融生态场景从个体孤岛转变为平台共享；推动银行运行逻辑从资产为王转变为数据驱动；推动组织文化从封闭固化转变为开放创新；推动员工结构从资源变现转变为专业制胜。
金融科技已引起银行家的高度重视。
央行易纲行长指出：未来全球金融的增长点在金融科技，国际金融中心竞争的焦点也在金融科技。
《2018年中国银行家调查报告》显示，加大信息化建设投入，提升银行信息化建设水平，适应金融科技浪潮等已成为银行家共识。
在上市银行2018年年报中，各家银行也多次提到发展金融科技。
其中，招商银行提及次数最多，共70次；其次为建设银行，共54次；再次是中信银行，共25次。
同时，许多银行家也关注信息科技风险，强调如果没有正确的发展战略和科技路线图指引，盲目发展的金融科技也很可能将银行带入最后的“滑铁卢”。
总的来看，金融科技发展对于银行来说已成为业内共识。
2 商业银行加速金融科技布局为加快银行产品和服务创新、提升经营管理能力、优化业务结构，以及改进人力资源管理具有重要意义，各家银行都在加速布局和投入。
金融科技助力下的商业银行发展与转型
2017中国数据大工匠
融合论坛2017中国数据大工匠蒋步星 北京润乾信息系统技术有限公司董事长、首席科学家从奥赛金奖到软件“隐形冠军”，蒋步星凭借自身的天赋与不断地努力探索，带领润乾软件成为国内领先的报表工具及数据处理软件厂商。
作为润乾软件创始人、首席科学家，他为实现中国自主可控的大数据计算之路做出了卓越贡献。
李纪洲 北京久其软件股份有限公司大数据交付中心总经理多年来，李纪洲一直从事一线产品研发和项目交付，熟悉从底层核心技术到上层平台架构的完整构建过程，能够从多个角度对大数据项目进行专业解读，他曾带领团队取得多项发明技术专利和多项大数据建设成果，是大数据的卓越践行者。
于洋 美林数据技术股份有限公司智能制造事业部副总经理于洋在制造业信息化领域拥有10余年的沉淀，积累了深厚的技术经验和行业实践。
作为美林数据的技术带头人，他曾为公司及客户突破多项大数据技术难题，为公司大数据业务的拓展提供强有力的支撑，是工业大数据领域的资深专家。
王轩 普元信息软件产品部副总、大数据产品部总经理王轩具有十年大型企业信息化架构设计与建设经验，在大数据技术创新及企业数字化转型方面具有独到的研究和探索。
在他的带领下，普元专注数据治理，其大数据产品在银行核心业务、电信信息化等领域有着不可撼动的市场地位。
田春华 昆仑智汇数据科技（北京）有限公司首席数据科学家作为昆仑数据的首席数据科学家，田春华具有丰富的数据分析全球实战经验，在高端装备、产品运维服务、新能源运营优化等多个领域，都拥有前沿见解和成熟的经验，在他和团队的努力下，昆仑数据将在大数据时代稳步前行，再创佳绩。
刘译璟 百分点集团技术副总裁兼首席架构师刘译璟曾参与多个国家自然科学基金项目，具备深厚的技术功底和研发经验。
在他的带领下，公司完成了百分点推荐引擎、百分点分析引擎及系列行业智能应用产品的设计与开发，在大数据实践探索方面屡创佳绩。
孙冰 杭州中奥科技有限公司首席数据科学家作为中奥科技的首席数据科学家，孙冰致力于研究尖端技术开发项目，推动以大数据理念再造警务流程，真正实现大数据与公安信息化与实战应用的深度融合，引领警务改革和机制创新，是警务大数据领域的实战专家。
金融助力构建“双循环”新发展格局
2015 年开始, 我国供给侧结构性改革的重心 开始发生了转移, 逐步向去杠杆、 防风险方向进 行转化。 随后的两年, 我国外需持续向好, 扩大 总需求的紧迫程度有所降低。 供给侧结构性改革 在去产能、 去杠杆领域效果也愈发明显, 但经济 和金融领域的短板问题日渐突出。 同时, 我国外 部需求增速明显降低, 中美贸易摩擦加大。 复杂 的国内外环境促使我国经济政策思路也及时调整, 可以预见, “ 双循环” 新发展格局将是我国中长 期经济政策的主要指导思想。
(三) “双循环” 新发展格局的逻辑阐释 1. “ 内循环” 与 “ 外循环” 是辩证统一的, 是开放经济体经济活动的内在双重属性 “内循环” 和 “ 外循环” 是辩证统一的, 两
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21050000028014
15 夏诗园. fbd
2021 年第 5 期
者缺一不可: 一方面, 国内流通是 “ 双循环” 的 主体和立足点。 国内循环的目的是立足内需, 充 分利用我国完整的产业体系, 发挥巨大的市场优 势和创新潜力, 确保国内产业链供应链的稳定和 经济平稳运行。 另一方面, 以国内循环为主体, 并不意味着关闭国门或放弃国际循环, 国际循环 在 “双循环” 中发挥着优化作用。 一是国际循环 在促进国际需求的同时刺激国内生产, 推动国内 企业生产率提高, 更好地拓展国际市场, 参与全 球分工, 加速资本积累。 二是国际循环为市场带 来更加激烈的竞争, 有利于产业转型升级, 提升 我国产业链国际化能力和竞争力。
作为发展中国家, 我国经济发展模式完全符 合当时的历史条件, 对外流通发展战略取得了巨 大成功。 但随着我国经济发展水平的进一步提高 和国内外经济形势的变化, 以发展外向型经济为 主的 “ 外循环” 发 展 模 式 的 弊 端 进 一 步 凸 显[1] 。 2006 年 “ 十一五” 规划指出, 要以扩大内需为基 础, 基于消费需求, 拉动经济增长实现消费和投 资的协调转变。 特别是, 金融危机之后, 我国的 出口受到一定负面冲击, 在短时间内国内难以自 发形成那么大的消费需求, 我国外向型的经济发 展方式开始进入了 “ 调整期”。 为此, 我国紧急 出台了 “4 万亿元” 计划, 并逐步开始构建扩大 内需的长效机制。 总体来说, 这一时期的经济发 展格局以国际大循环为主, 但重心开始逐步向国 内外循环协调转变。
人工智能背景下的业财融合
人工智能背景下的业财融合人工智能技术的发展正在引领着世界范围内的产业变革和创新，其应用领域不断扩大，其中业务金融领域也未能幸免。
人工智能背景下的业务金融融合已经成为了一种趋势，改变着传统的金融模式，为企业和个人提供了更加智能化和便捷的金融服务。
本文将从人工智能技术的发展背景、业务金融融合的内容和优势以及未来发展趋势等方面进行详细探讨。
一、人工智能技术的发展背景随着互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的快速发展，人工智能技术也得到了快速发展。
人工智能技术已经在语音识别、图像识别、机器学习、自然语言处理等领域取得了长足的进步，使得计算机具备了一定的智能和学习能力。
基于人工智能技术的智能金融服务已经成为了一种新的趋势，为金融行业提供了更加智能化和个性化的服务，改变了传统金融服务模式。
二、业务金融融合的内容和优势1. 内容业务金融融合是指将人工智能技术有效地应用于金融领域，改变传统金融模式，提供更加智能化和个性化的金融服务。
具体包括以下方面：（1）智能风控：利用人工智能技术对客户的信用风险进行智能化分析和评估，提供更加精准的风险预测和控制服务。
（2）智能投顾：利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，为客户提供个性化的投资建议和理财规划，提高投资收益率。
（3）智能客服：通过人工智能技术实现智能化的客户服务和管理，提升客户体验和满意度。
（4）智能市场分析：利用人工智能技术进行市场趋势分析和预测，提供更加准确的市场决策支持。
2. 优势业务金融融合具有以下优势：（1）提高服务效率：通过人工智能技术，金融服务得到了智能化和自动化，大大提高了金融服务的效率。
（4）优化资源配置：业务金融融合通过人工智能技术对数据进行智能化分析和挖掘，优化了金融机构的资源配置。
三、未来发展趋势业务金融融合在人工智能技术的驱动下，未来将呈现以下趋势：1. 多元化的金融产品随着人工智能技术的发展，金融产品将会变得更加多元化和个性化。
利用人工智能技术，金融机构可以更好地挖掘和分析客户的需求，为客户提供更加个性化的金融产品和服务。
银行数字化转型如何影响企业创新绩效？——基于信贷配置视角
2023年第9期(总第530期)金融理论与实践摘要：金融科技赋能对商业银行优化信贷资源的配置效率驱动企业创新增长，实现我国经济高质量发展具有现实意义。
利用上市企业贷款信息和北京大学中国商业银行数字化转型指数进行实证分析发现，银行的数字化转型能够显著促进企业创新绩效提升，该结论在考虑了内生性问题和一系列稳健性检验后仍然成立。
异质性分析发现银行数字化转型带来的创新驱动效果在市场化程度较高的地区和高新科技型企业影响更加明显。
渠道研究表明银行数字化转型具有普惠特征，可以通过降低融资成本和增加信用贷款占比，提升企业创新绩效。
进一步研究发现，数字化转型强化了银行信息甄别能力，在金融科技的推动下盈利能力越强的企业具有更强的创新绩效。
因此，推动银行数字化转型优化信贷配置效率，是提升企业创新发展的重要动力。
关键词：金融科技；银行数字化转型；信贷配给；企业创新文章编号：1003-4625（2023）09-0049-10中图分类号：F832文献标识码：A刘时雨1,2，秦畅3（1.郑州银行博士后科研工作站，河南郑州450018；2.西南财经大学金融学院，四川成都611130；3.东北农业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨150030）银行数字化转型如何影响企业创新绩效？——基于信贷配置视角一、引言创新是发展的第一动力，要强化企业科技创新主体地位，需要促进各类创新要素向企业聚集。
然而，企业创新具有高投入、长周期的特征[1]，银企之间的信息不对称问题容易诱发逆向选择和道德风险，这将阻碍企业的外部融资渠道，限制企业创新发展。
在经济高质量发展背景下，如何提升金融服务质效，激发企业创新活力，成为当前理论界与实务界关注的热点问题。
近年来随着信息科技的发展，在大数据、云计算、人工智能、物联网等新兴技术的驱动下，金融与科技的深度融合带来金融服务模式深刻变革。
《“十四五”数字经济发展规划》和《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》强调要加快金融领域的数字化转型，推动新兴技术在金融领域的深化应用。
大数据建设赋能数字普惠金融发展研究——基于“国家级大数据综合试验区”的准自然实验
大数据建设赋能数字普惠金融发展研究——基于“国家级大数据综合试验区”的准自然实验张明斗;李学思【期刊名称】《商业经济与管理》【年(卷),期】2024()4【摘要】大数据背景下,如何拓宽数字普惠金融发展路径,进而强化其作用价值,成为重要且具有深远意义的研究话题。
为此,基于2011—2020年中国286个地级及以上城市的面板数据,以“国家级大数据综合试验区”为准自然实验构建双重差分模型进行实证检验。
研究发现,大数据建设对数字普惠金融发展具有显著促进效应,且经过反事实检验、安慰剂检验、随机性检验等一系列稳健性检验后,结论依旧可靠;异质性分析表明,在地级市、区位优势较好、金融结构指数高的城市组别中,大数据建设对数字普惠金融发展具有更为明显的促进效果;机制分析表明,大数据建设通过金融科技进步效应以及信任强化效应促进数字普惠金融发展。
文章揭示了大数据建设赋能数字普惠金融发展的内在逻辑,能够为相关部门制定科学有效的数字普惠金融发展方案提供经验参照。
【总页数】17页(P66-82)【作者】张明斗;李学思【作者单位】东北财经大学经济学院;东北财经大学经济与社会发展研究院【正文语种】中文【中图分类】F832.7【相关文献】1.数字经济发展战略对产业结构升级的政策效应——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验2.大数据赋能了企业绿色创新吗——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验3.数字经济发展对工业用地利用效率的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验4.数字化赋能与城市经济高质量发展——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验5.数字化改革如何赋能经济高质量发展——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
百分点大数据与个性化实践
百分点大数据与个性化实践
刘译璟;张函
【期刊名称】《程序员》
【年(卷),期】2013(000)002
【摘要】大数据是现在全球互联网最热的前沿概念。
随着人类生活全面向着互联
网和移动互联网转移，整个社会的信息爆炸愈演愈烈，个人可获取的信息也呈指数增长。
在这种背景下，全社会对大数据的有效存储、加工和利用变得越来越急迫。
而从另一个角度来看，大数据时代不可避免地会导致人们获取有价值信息的难度增大。
特别是随着移动互联网的发展，人们获取和处理信息的方式和方法严重碎片化，而人脑的处理能力并没有明显增加。
这种情况下，针对个体的个性化信息甄别技术也受到越来越多的重视。
【总页数】5页(P52-56)
【作者】刘译璟;张函
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP3-05
【相关文献】
1.大数据时代下如何打造个性化的商务智能实践 [J], 冯秘芹
2.大数据精准指导学生个性化学习的实践探究——基于初中物理个性化学习的实践[J], 宋怀彬;王晓荣
3.大数据精准指导学生个性化学习的实践探究——基于初中物理个性化学习的实践[J], 宋怀彬;王晓荣
4.基于大数据技术的软件工程专业个性化课堂教学设计与实践
——以"算法设计与分析"课程为例 [J], 邓志刚;曹义亲;周娟
5.大数据背景下高校英语个性化教学实践研究 [J], 朱枝
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AI大模型在金融业的应用与展望
AI大模型在金融业的应用与展望目录一、内容概述 (2)1. 金融科技发展概况 (3)2. AI技术简介 (4)3. AI大模型在金融业地位和重要性概述 (5)二、 AI大模型在金融业的应用分析 (6)1. 风险管理与合规审计 (7)1.1 信用评分及模型优化 (10)1.2 风险预警与控制系统 (11)2. 客户服务与体验增强 (12)2.1 智能客服与客户关系管理 (13)2.2 个性化金融产品推荐 (15)3. 交易与投资策略 (16)3.1 高频交易与算法博弈 (17)3.2 量化投资模型的构建与优化 (18)4. 数据分析与决策支持 (20)4.1 大数据分析工具应用 (21)4.2 智能报告与决策辅助系统 (23)5. AI在金融数据分析中的作用 (24)5.1 数据整合与共享 (25)5.2 市场深度洞察与趋势预测 (26)三、挑战与对策 (28)1. 数据隐私与伦理问题 (28)2. 模型透明度与可解释性 (29)3. 技术准备与人才缺口 (31)4. 创新与监管的平衡 (32)四、未来展望 (33)1. AI驱动智能合约 (35)2. 区块链技术与AI结合 (36)3. 跨行业AI合作与金融生态系统 (37)4. 前沿AI技术在金融业的潜在应用 (38)一、内容概述随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在金融业的应用逐渐受到广泛关注。
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我们将深入探讨AI大模型在风险管理、客户服务、投资决策和金融创新等方面的具体应用场景。
我们将展望AI大模型在金融业的未来发展趋势，并讨论相关挑战与机遇。
AI大模型是指利用深度学习技术训练出来的大型神经网络模型，具有强大的特征提取和学习能力。
AI大模型的应用能够帮助金融机构提高业务效率、优化风险管理、提升服务质量，并推动金融创新。
AI大模型在金融业的应用已经涵盖了多个领域。
大数据+ AI的智能决策如何赋能传统金融_光环大数据培训
大数据+ AI的智能决策如何赋能传统金融_光环大数据培训光环大数据了解到，金融行业是百分点入局较久的一个行业，百分点20多个客户包括了建设银行、中信银行等传统系以及国美金融、恒大金融等新兴的互联网金融系等。
人工智能的最大优点，是能剔除决断期间感情、情绪因素的干扰，完全通过数据来分析走势与期望。
另一方面，目前金融行业每24小时，就产生大约2.5亿字节的数据。
在现有的情况下，人工智能可以在风控反欺诈、风险预测、精准营销、智能搜索和可视化等方面找到用武之地。
百分点集团技术副总裁及首席架构师刘译璟表示，“很多用户都说金融行业缺数据，如果我们深入挖掘一下会发现，金融行业认为缺的数据，是本来就不属于他的客户数据。
我们期望的‘全维度’实际上是想说最大可能利用和挖掘手上的数据资源。
银行在大数据平台建设过程中最需要考虑的是如何最大程度的整合所有数据源，特别是行内自有数据源，并且针对业务需求做出有价值的分析应用。
”对于金融业而言，利用人工智能和大数据，在前端可以使服务更加个性化，提升客户体验；在中端可以支持各类金融交易和分析中的决策，使决策更加智能化；在后端用于风险识别和防控，使管理更加精细化。
在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，金融领域与互联网的跨界融合已经成为一种趋势，我们且以金融行业为例，看看百分点是如何利用大数据和人工智能技术帮助传统实现战略转型。
以百分点合作的宁波银行为例，传统的区域性银行在电子渠道运营优化、提升客户维护与获客能力、风险控制等方面存在着巨大的需求。
为此，百分点通过多源异构数据整合、多来源用户ID拉通、构建用户方式为宁波银行进行“大数据+AI”方面的建设。
多源异构数据整合。
在直销银行、APP等电子渠道部署数据采集工具，详细记录用户访问、浏览、交易等用户行为，结合该行内部账户，交易活动等数据，进行多来源数据整合，及相关的数据处理，将原始数据转化为可供使用的标准格式数据。
多来源用户ID拉通。
大数据驱动的跨境电商金融服务的人工智能应用
大数据驱动的跨境电商金融服务的人工智能应用随着全球化的发展，跨境电商已成为全球商业活动的重要组成部分。
然而，跨境电商所涉及的金融服务问题一直是制约其发展的瓶颈。
为了解决这一难题，大数据驱动的人工智能应用被引入到跨境电商金融服务中，从而实现了更高效、更安全的交易体验。
一、数据挖掘及分析在跨境电商金融服务中的应用大数据挖掘及分析技术在跨境电商金融服务中起到了至关重要的作用。
通过对海量的数据进行分析，可以帮助金融机构准确评估跨境电商企业的信用风险，为其提供更精准的金融服务。
同时，大数据分析还可以帮助跨境电商企业预测市场需求，优化供应链管理，提高交易效率。
二、人工智能在跨境电商金融服务中的应用人工智能技术在跨境电商金融服务领域的应用已经取得了显著的成果。
利用机器学习算法，可以对海量的跨境电商交易数据进行分析，发现其中的规律和趋势，并根据这些分析结果为企业提供精准的金融建议。
此外，人工智能还可以通过智能客服系统提供24小时全天候的在线咨询服务，解答用户的疑问，提升用户满意度。
三、区块链技术在跨境电商金融服务中的应用区块链技术作为一种分布式账本技术，可以有效地解决跨境电商交易中的信任问题。
通过将交易信息以区块的形式记录在不同的节点上，保证了交易的透明性和安全性。
同时，区块链技术还可以实现智能合约的自动化执行，降低了交易成本和风险。
因此，在跨境电商金融服务中，区块链技术被广泛应用于支付清算、供应链金融等领域。
四、安全风控系统在跨境电商金融服务中的应用随着跨境电商金融服务规模的扩大，安全风险也日益成为摆在企业面前的挑战。
为了解决这一问题，安全风控系统被引入到跨境电商金融服务中。
通过建立多层次的身份认证和风险评估机制，安全风控系统可以及时发现和阻止非法交易和欺诈行为，保障用户的资金和信息安全。
综上所述，大数据驱动的跨境电商金融服务的人工智能应用给跨境电商带来了巨大的机遇和优势。
通过数据挖掘及分析、人工智能、区块链技术以及安全风控系统的应用，跨境电商金融服务实现了更高效、更安全的交易体验，为企业和用户带来了更大的价值。
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自动化
现实业务
数据化
现实世界
大数据时代需要将“人”数据化：“用户画像” Big Data = 无处不在的数据
信息化建设
• 全社会的信息化程度越
可穿戴设备
• 可穿戴设备甚至可植入
信息网络
• 无处不在的网络将
来越高，越来越多的业
务需要计算机应用，用 户与这些应用交互产生
设备将越来越多的出现
在现实生活中 • 攻壳机动队（Ghost In
...
用户性别标签产出流程示例
采集用户 互联网行为
页面标签 抽取
用户行为 建模
用户标签 生成规则
用户采样
用户标签 扩散
用户行为 建模
用户标签 生成规则
用户自身价值
用户自身的价值 − − − − − − − 是否有车 车的品牌型号 是否有房 房的大小、位置 年收入区间 是否企业高管 是否他行VIP ...
用户风险评价
从行内、行外不同的 维度对用户的风险进 行评价 − − − − − − − − − 人行征信评分 百分点征信评分 信用风险等级 洗钱风险等级 综合授信额度 信贷违约记录 拖欠缴费记录 还款能力 违约概率 ...
大数据用户画像：验证
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 无法同时满足 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
大数据用户画像：验证
数字化创新
产品 优化改进 ...
渠道管理部门 运营管理部
运营管理
网点布局 优化设计 网点定位和 功能规划 客户访问 流量预测 网点服务 优化改进 柜台资源 配置优化
...
分行 风险管理部
风险防范
申请过线率 提升 实时 反欺诈 客户信用 风险评价 客户 个性化定价 押品价值 自动评估
... 台
授信审批部 信用卡中心 科技部/信息中心
第三 方线 下渠 道
论坛 社区
微信
微博
智能 产品
客服
用户全渠道ID打通
图 中
• 有三类ID
用户A 用户B
• ID间有相互联系
• 相互联系的ID反映出它们很有可能代表同
一个用户
低密级业务
• 可以仅使用多重ID中的任意一个
用户C
• 最大程度打通，跨平台一致体验
高密级业务
• 使用特定ID，或者多种ID的组合
营销活动信息
用户对营销活动、以 及我行各类产品服务 的关系 − − − − − 忠诚度 用户满意度 用户流失概率 营销活动接受程 度 营销活动活跃度 ...
事 实 标 签
模 型 标 签
预 测 标 签
社交网络关联关系
用户社交网络图谱 − 粉丝数量 − 是否加V − 微信朋友圈 − 社交网络影响力 ...
分类、聚类算法
►KNN ►神经网络
统计分析 原始 数据
客户基本信息 客户持有产品 客户历史交易 客户风险等级
...
►贝叶斯网络 ►SVM支持向量机
文本挖掘算法
►TF-IDF ►TextRank ►VSM ►TopicModel ►CRF条件随机场 ... ►LDA
客户收入支出信息
客户渠道使用
客户资金往来
标签体系
化整为零 每个标签都规定了我们观察、 化零为整 用户画像是一个整体，各个维
认识和描述用户的一个角度
度不孤立，标签之间有联系
用户画像可以用标签的集合来表示
用户画像和标签的数学描述
标签是特征空间中的维度
特征空间
化整为零 每个标签都是特征空间中的基 化零为整 基向量之间有关联，不一定是
向量
正交的
身披鹤氅，飘飘然有神仙之概
用户画像的几个方面
描述人、认识人、了解人、理解人
• 依据：事实、
推理过程
• 检验
目标
• 非形式化手
段：文字、
验证
用户画
像
方式
语音、图像、 视频… • 形式化手段
常识、共识、知识 体系
标准
组织
结构化、非结构化
大数据用户画像：定义
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
用户画像是描述用户的数据， 用户画像是通过分析挖掘用户
人和设备连接在一
起，认识人、与人 沟通的方法将发生
大量数据
The Shell）
本质性的变化
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人类
• • EugeneGoostman 信息诈骗 • • 个性化推荐 个性化医疗 • • RTB 智能客服
理论
用户画像感性认识
身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，
微信ID
微博ID 微信ID
序列号 MAC IMEI 固话
手机 固话
会 员 标 识
序列号
序列号
手机
固话 用户名 邮箱 银行卡
手机
固话 旺旺 邮箱 支付宝 手机 固话
微信ID
手机 用户名 邮箱
手机
固话
手机
固话
用户名
邮箱
用户名 邮箱
一定能得到 的标识 有可能得到 的标识
官网 商城
第三 方电 商
体验 店/销 售专 员
营销活动 策划与支持 差异化广告 投放与推广 跨渠道 精准营销 搜索引擎 关键词优化 社会关系 营销 应用部门 个人金融部 电子银行部 分行 个人金融部 客户流失 预测
...
数字化洞察
客户 微观画像 高净值潜在 客户挖掘 多维度 客户细分 休眠客户 唤醒
...
信用卡中心
分行 产品管理部门
数字化渠道
渠道交互 分析与支持 客户体验 设计优化 ... 跨界 产品研发
Big Brother
政府对社会生活有
深入干涉
Big Govern ment
Big Oil、 Big Steel
1960年代，指代行
业中的超级企业
“Big Data” 之 “BIG”
大数据是信息化技术的自然延伸，它让我们从另外一种角度认识世界
IT时代
业务数据 生成和存储 业务IT系统
DT时代
业务IT系统 智能化 大数据
黑名单信息
− − − − − − 信用卡逾期黑名单 小贷逾期黑名单 欠费用户名单 保险骗保用户名单 最高法失信人名单 公安欺诈名单 ...
自定义信息
不同属性的自定义标签 − 白领 − 高收入人群 ...
行外渠道偏好
用户全网渠道偏好 − 上网习惯 − 上网时长 ...
第一维：业务层次划分
用户画像应用逻辑架构
数据+学习，可以验证结果 • 训练集 + 测试集 示 • 高、富 • 家住北京 例 • •
无事实标准
假设+实现，只能验证过程
•
计算过程是否合乎逻辑 示
好人 内心强大
例
实践检验
证伪主义 • 试错、A/B Test、数据闭环、自我完善
实践
大数据时代的金融应用框架：银行版
以客户为中心的数字化战略 数字化营销
用户画像是特征空间中的高维向量
大数据用户画像：验证
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
是符合特定业务需求的对用户
的形式化描述
尽可能多的数据信息得到的
源于现实，高于现实
源于数据，高于数据
大数据 + 洞察
大数据用户画像：构建原则
用户画像 业务知识体系 形式化
本体
Wiki： • • • • 本体是一种形式化的、对于共享概念体系的明确而又详细的说明 本体提供的是一种共享词表，也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关 系 本体就是一种特殊类型的术语集，具有结构化的特点，且更加适合于在计算机系统之中使用 本体实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 无法同时满足 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
大数据用户画像：准确性验证
有事实标准
产品数据集成
用户数据集成
数据源
企业网站
社区论坛
移动App
第三方数据
数据集成和应用架构
数据源系统
数据中转系统
大数据平台
数据应用系统
通知类系统 短信平台
数据类系统
信用卡核心交易系统
信用卡风险关联系统 数据仓库 ……
信用卡中心 大数据平台
数据文件 T+1
电子邮件
API
实 时 接 口
营销类系统 网上银行 手机银行
近期需求信息
客户近期的需求 （包含金融+非金融） − − − − − 近期是否准备结 婚 近期是否生小孩 近期是否换工作 近期是否出行 近期是否想买理 财 ...
第 二 维 ： 标 签 应 用 深 度
生活信息
用户基本生活类标签 − 用水、用电 − 天然气使用信息 ...
非金融产品偏好
用户的兴趣爱好 − 喜欢高尔夫 − 经常看财经类新闻 ...
金融关联关系