金融大数据解决方案PPT课件

合集下载

专题课件数据金融金融大数据调研分析报告PPT课件

专题课件数据金融金融大数据调研分析报告PPT课件

PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
调研报告综合概述
请此输入标题
请在此输入您需要的文字内容感谢您
感谢您使用我们的PPT模板,请在此输入您需要的文字内容,感谢 您使用我们的PPT模板,请在此输入您需要的文字内容。感谢您使
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
调研报告综合概述
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
01
标题
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。
输入标题文本
点击输入您的文字内容或复制粘贴具体文本、用简 明扼要的文字说明此项内容。
输入标题文本
点击输入您的文字内容或复制粘贴具体文本、用简 明扼要的文字说明此项内容。
输入标题文本
点击输入您的文字内容或复制粘贴具体文本、用简 明扼要的文字说明此项内容。
投资市场评估报告
PPT的内容输入完成之后,在“动画 ”菜单 栏中, 可以根 据需要 对不同 的内容 设置动 画效果F HX+LHJ。

互联网金融(全)ppt课件

互联网金融(全)ppt课件

互联网金融(全)ppt课件•互联网金融概述•互联网金融平台类型与运营模式•互联网金融产品与服务•互联网金融风险识别与防范策略•监管政策解读与行业发展趋势预测•企业案例分享:成功转型互联网金融之道01互联网金融概述定义与发展历程定义发展历程主要特点及优势主要特点优势具有便捷性、实时性、互动性、透明化、去中介化等特征,能够提供更广泛的金融服务,降低交易成本,提高金融资源配置效率。

行业现状及前景展望行业现状当前,互联网金融行业已经形成了较为完整的产业链和多元化的服务模式,包括P2P网贷、网络支付、众筹、保险、基金销售、消费金融等。

前景展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,互联网金融行业将继续保持快速发展势头,未来将更加注重风险控制和合规管理,推动行业健康可持续发展。

同时,互联网金融将与传统金融深度融合,形成互补共赢的发展格局。

02互联网金融平台类型与运营模式平台功能连接借款人和投资人,实现直接借贷交易。

运营模式通过线上信息展示、风险评估、撮合交易等方式,为借贷双方提供中介服务。

风险控制采取多种手段对借款人进行信用评估,如征信数据、社交网络分析等,降低违约风险。

P2P 网络借贷平台030201为创意、创业项目提供筹资平台,汇聚公众资金。

平台功能通过项目展示、募集资金、回报承诺等环节,实现项目发起人与支持者的互动。

运营模式包括产品众筹、股权众筹、公益众筹等,满足不同项目的筹资需求。

类型多样众筹融资平台第三方支付平台技术创新运营模式平台功能网关支付、快捷支付等多样化支付方式。

为电子商务交易提供支付解决方案。

其他创新型金融平台互联网保险互联网证券虚拟货币与区块链03互联网金融产品与服务互联网货币基金P2P网贷理财产品互联网保险理财产品P2P网贷贷款小微企业贷款消费金融贷款互联网保险运用互联网技术,实现保险产品的在线销售、核保、理赔等全流程服务。

场景化保险结合特定场景和需求,设计个性化、定制化的保险产品,如旅游保险、健康保险等。

2024全新大数据ppt课件免费

2024全新大数据ppt课件免费

随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私 保护问题日益突出,需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程,我对大数据 有了更深入的了解,掌握了大数 据处理的基本技能和方法,对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅,不仅加深了对理论 知识的理解,还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构,包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通,以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术,对海量数据进行 自动化、智能化的分析, 挖掘数据中的潜在价值。

金融大数据案例ppt课件

金融大数据案例ppt课件

• 内置自主知识产权的浏览器 及网页定位解析引擎
• 内置智能流程引擎,自动生 成采集流程
• 可以模拟人的所有操作过程
打开页面,点击网页元素 输入用户名,搜索词等 循环翻页,循环翻下拉列表,循环网址列表 条件判断,分支处理,不同情况不同流程 识别验证码 精准提取网页任何信息 对采集的数据做进一步处理 可视化采集测试,动态流程修改,异常情况报警, ……
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长,对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求,这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是:利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心,可以在很短的时间 内,轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据,帮助任何需要从网页获取信 息的客户实现数据自动化采集,编辑,规范化,摆脱对人工搜索及收集数据的依赖,从而 降低获取信息的成本,提高效率。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行 业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%), 第三为金融领域(17.5%),交通第四,政府和医疗分别为第五和第六。
步骤二:进入工作表
(1)以累计收益大于10的产品为例,设置可视化展示参数:将【产品名称】拖至【行】,将【累
计收益】拖至【列】,从右边的“智能显示”中选择条形图

金融大数据解决方案

金融大数据解决方案
数据建模能力
结合联通数据及金融行业数据,开发 金融行业产品营销模型,征信模型,
关系圈模型
产品应用开发
丰富的金融产品应用开发经验,满足 用户多样需求
大数据平台搭建
元数据实现平台松耦合可扩展,搭建 金融大数据平台
广东联通金融行业大数据探索
结合掌握的金融行业用户需求,联通大数据进行以下金融行业大数据合作探索
5
金融网点选址: 新网点选址评估
现有网点客群分析,影响力评估
1、金融大数据整合
为金融行业搭建异构大数据平台,在整合金融行业已有存量数据基础上,结合运营商数据,提升数据价值
数据 应用层
数据 服务层
数据 运算层
数据 交换层 数据 源层
客户全景视图
自定义报表
日志分析
对外数据合作
统一数据服务接口
统一接口 服务调度
交际圈验证
基于用户的语音行为,验证用户之间的通信关 系、通信的时间跨度、通信的次数等信息;
二次卡清理
通过判断号码是否重入网,是否再次放号, 进而解决互联网、金融客户更改号码的情况。
金融风险控制—贷后信息修复催款
电催平台:针对现在金融机构的巨大不良资产,本平台在合法合规的前提下,利用联通的大量用户信息数据,
权限 数据安全导出
数据应用区 Redis
Hbase MPP 数据实时查询
流式计算区 Storm Redis
数据实时运算
数据服务对外接口
数据存储和分析区 Hive/Hbase
Spark MapReduce 数据离线运算
Flume实时数据采集传输
以往客户数据
互联网数据
ETL批量数据采集传输
运营商数据
...

金融大数据解决方案

金融大数据解决方案

金融大数据解决方案随着数字化时代的到来,金融行业面临着海量的数据产生和处理的挑战。

这些数据的分析和运用对于金融机构的决策和运营具有重要意义。

为了应对这一挑战,金融业开始引入大数据解决方案,以提升业务效率和创造更大的价值。

一、大数据的概念和特点大数据是指海量且多样化的信息资源,这些数据量庞大且快速增长,无法用传统的数据处理方法进行管理和分析。

大数据具有三个主要特点:3V,即数据的体量(Volume)、速度(Velocity)和多样性(Variety)。

金融行业作为信息密集型的产业,特别适合应用大数据解决方案。

二、大数据解决方案在金融领域的应用1. 风险管理:通过对大数据的分析,金融机构可以更准确地评估风险。

例如,对大量的市场数据进行实时监测和分析,可以预测市场的波动,并及时采取相应的风险控制措施。

2. 个性化推荐:金融机构可以通过分析客户的消费行为和偏好,为客户量身定制个性化的产品和服务。

通过大数据解决方案,金融机构可以更好地理解客户需求,提供更为精准的产品和服务,提升客户满意度和忠诚度。

3. 诈骗检测:通过挖掘大数据中的异常模式和行为规律,金融机构可以识别和预防欺诈行为。

大数据解决方案可以对海量的数据进行实时监测和分析,及时发现潜在的风险,提高金融机构的安全性和可靠性。

4. 市场营销:通过对大数据的分析,金融机构可以更好地了解市场和竞争对手的情况,制定更有效的市场营销策略。

例如,通过分析社交媒体数据来了解用户的口碑和需求,金融机构可以更准确地定位市场,并开展有针对性的宣传和推广活动。

5. 金融创新:大数据解决方案为金融创新提供了强大的支持。

金融机构可以通过对大数据的挖掘和分析,发现新的商业模式和机会。

例如,通过对客户数据的分析和挖掘,金融机构可以推出更具吸引力的金融产品和服务,满足不同客户群体的需求。

三、金融大数据解决方案的挑战和展望1. 数据安全和隐私保护:金融机构在应用大数据解决方案时需要重视数据安全和隐私保护。

金融大数据解决方案ppt课件

金融大数据解决方案ppt课件

4 可视化结果意义分析
总结:本案例主要针对私募排排网的金融财报数据做可视化分析,首 先采用大数据采集工具--八爪鱼采集器,通过简单的流程配置并且配合云采 集功能,从私募排排网上抓取各金融产品的年报数据;然后将采集到的金 融产品数据导入tableau可视化软件,做可视化分析,最终形成数据可视化 图表。
THANK YOU
此课件下载可自行编辑修改,供参考! 感谢您的支持,我们努力做得更好!
1.1 金融大数据应用投资介绍
从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保 险分列第二和第三位。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part1 银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用 卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库, 招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大 方面:
2.1 国泰安八爪鱼采集器
1)范围广:全网通用,数据由用户自定义
网页
八爪鱼采集 系统
完整的数据
2.1 国泰安八爪鱼采集器
2)性能高:云采集架构,可支持每天千万以上网页采集
云采集集群 (自动负载均衡,可动态伸缩,热插拔)
中央控制
终端用户
2.1 国泰安八爪鱼采集器
3)功能强:能轻松应对IP封锁,验证码等各种防采集措施
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长,对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求,这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是:利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器

大数据在金融领域的应用PPT优质课件

大数据在金融领域的应用PPT优质课件
利用大数据技术,银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保以及股东和法人之间的 关系,形成企业之间的关系图谱,利于关联企业分析及风险控制。知识图谱在通过建立数据之间 的关联链接,将碎片化的数据有机的组织起来,让数据更加容易被人和机器理解和处理,并为搜 索、挖掘、分析等提供便利。
分析与上游企业的关系
商业银行在识别客户需求、估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约可能的过程中,既 需要借助银行内部已掌握的客户相关信息,也需要借助外部机构掌握的人行征信信息、客户公共 评价信息、商务经营信息、收支消费信息、社会关联信息等。
.
银行大数据应用
供应链金融
供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变。供应链核心企业拥有良好的资产、充足 的资金和高额的授信额度。而依附于核心企业的上下游企业可能需要资金,但是贷不到款。供应 链金融可以由核心企业做担保,以产品或应收账款做质押,帮助上下游企业获得资金。
.
金融大数据的应用场景分析
应用场景
金融大数据应用场景
01
02
03
1 银行大数据应用 2 保险大数据应用 3 证券大数据应用
.
银行大数据应用场景
信贷风控
01
通过整合内外部资源让信贷风
控更趋近现实
精准营销
03
利用大数据构建客户画像,在
此基础上银行可以有效的开展
精准营销
供应链金融
02
供应链金融的风险控制从授信
产品和服务优化
银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性 特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,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。如兴业银 行目前对大数据进行初步分析,通过对还款数据挖掘比较区 分优质客户,根据客户还款数额的差别,提供差异化的金融 产品和服务方式

互联网金融PPT完整全套教学PPT课件

互联网金融PPT完整全套教学PPT课件

第三方征信
引入第三方征信机构,提供客观、 公正的信用信息,为风险评估提 供参考。
操作风险防范措施
强化内部控制
建立完善的内部控制体系,规范业务流程, 降低操作风险。
加强员工培训
提高员工风险意识和操作技能,减少人为失 误。
定期审计与检查
对业务操作进行定期审计和检查,及时发现 和纠正潜在风险。
法律合规风险应对策略
强化跨部门协作 加强监管部门、金融机构、科技公司等跨部门间 的协作和信息共享,共同应对系统性风险。
3
完善应急处置机制
制定完善的应急处置预案,明确处置流程和责任 人,确保在系统性风险发生时能够迅速响应和处 置。
05 互联网金融监管政策与法 规解读
国家层面监管政策梳理
互联网金融风险专项整治
针对互联网金融领域乱象,国家出台了一系列整治政策,包括P2P网贷、股权众筹、互联网保险等领域的专项整治工作。
健康保险
提供医疗费用报销、重疾 保障等服务,减轻医疗负 担。
责任保险
提供第三者责任保障,如 公众责任险、雇主责任险 等。
投资咨询与资产管理服务
投资咨询服务
提供市场分析、投资建议等服务,帮助投资 者制定投资策略。
资产管理服务
接受客户委托,对资产进行专业化管理,实 现资产保值增值。
私人银行服务
为高净值客户提供个性化、全方位的财富管 理服务。
02 互联网金融平台类型与运 营模式
P2P网络借贷平台
平台功能
连接借款人和投资人,实现点对点借贷交易。
运营模式
借款人发布借款需求,投资人根据风险偏好选择投资, 平台提供信息中介服务并收取一定费用。
风险控制
通过严格的借款人审核、风险评估和分散投资等方式 降低风险。

大数据在金融领域的应用实践PPT课件

大数据在金融领域的应用实践PPT课件

03 大数据在金融领域应用实践
信贷风险评估与预测
基于大数据的信用评分模 型
利用历史信贷数据、社交网络、电商交易等 多维度信息,构建更准确的信用评分模型, 提高信贷审批效率。
信贷风险实时监控
通过大数据分析,实时监控借款人的还款能力、负 债情况等关键指标,及时发现潜在风险。
风险预警与预测
运用机器学习、深度学习等技术,对信贷风 险进行预警和预测,为金融机构提供风险决 策支持。
培养和引进具备大数据技 术和金融知识的复合型人 才,打造专业的大数据团 队,推动大数据技术在金 融领域的深入应用。
在大数据应用过程中,要 重视数据安全和隐私保护 ,建立完善的安全保障机 制,确保用户数据的安全 和隐私不受侵犯。
鼓励金融机构与科技公司 、学术机构等跨界合作, 共同研究和探索大数据技 术在金融领域的新应用和 新模式。
金融产品创新与服务升级
基于大数据的产品
创新
通过分析客户需求、市场趋势等 数据,推出更符合市场需求的金 融产品和服务。
客户服务优化
运用大数据和人工智能技术,提 升客户服务的智能化水平,提供 更加便捷、个性化的服务体验。
营销策略升级
利用大数据分析技术,精准定位 目标客户群体,制定更加有效的 营销策略和技术中选择适合自身业务需求的 技术,并进行有效整合。
人才培养与引进
加强大数据领域人才的培养和引进,打造具备专业技能和创新能力的大数据团 队。
05
大数据在金融领域应用前景展 望
拓展应用场景,提升金融服务水平
信贷风险评估
利用大数据分析技术,对借款人的信用历史、财务状况、社交网络 等信息进行深入挖掘,提高信贷风险评估的准确性和效率。
04
大数据在金融领域应用挑战与 问题

金融行业大数据应用案例及解决方案

金融行业大数据应用案例及解决方案

目录1 / 17来自的解决方案金融数据聚集每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。

实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。

速度和精准度是最关键的。

自动化数据监控和抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到:通过监控市场动态,利用内部变化监控和关键字搜索方式,提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户?和政府网站有重要的改变通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据?收集的广度通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务和管理的灵活?性有了数据自动化监控和抽取的,管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载文件并把页面转化为、或者适用的文件格式(路透社)、(道琼斯)、和其他世界各主流金融数据商都新来,用进行数据监控和抽取。

金融行业应用信息和内容随时可以在上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。

有了的帮助下,投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场看来并不是很明显的表现。

的必杀技在与不断的标记来自上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据,和各种能够帮助预测分析的指标。

2 / 17现在,从上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。

如今的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者架构人员也可以进行部署和操作。

金融行业的大数据应用案例及解决方案

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录来自Connotate的解决方案.......................................金融数据聚集 ............................................................................................................................金融行业应用 ............................................................................................................................金融行业应用案例-华尔街个案 ..............................................................................................用户案例:FactSet..................................................................................................................Conotate功能介绍:.............................................来自Datameer的解决方案........................................大型零售银行 ............................................................................................................................金融机构 ....................................................................................................................................Datameer简介...................................................来自Syncsort的解决方案........................................Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 ...........................................................................Syncsort的产品介绍.............................................来自Connotate的解决方案金融数据聚集每天;所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上..实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的..速度和精准度是最关键的..自动化Web数据监控和抽取功能;大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻;并向其用户推送所需的信息;自动化监控的解决方案能够做到:•通过监控市场动态;利用内部变化监控和关键字搜索方式;提供实时的更新报表•通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预;大大提高了数据的精准度•通过选择性数据推送功能;向特定的管理员发出提醒;告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变•通过增加对金融文件的监控力度自动化抽取;大大减少了成本•通过从世界各网站中收集精准的数据语言不限并转换成结构化数据;大大提高了数据收集的广度•通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据;提高商务和管理的灵活性有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate;管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告;无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具Connotate自动化监控所有数据源的数据;如银行网站等;下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式Thomson Reuters路透社、 Dow Jones道琼斯、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate;用Connotate进行数据监控和抽取..金融行业应用信息和内容随时可以在Web上获得;随着其价值的增加;对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要..有了Connotate的帮助下;投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识;即使在市场看来并不是很明显的表现..Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据;和各种能够帮助预测分析的指标..现在;从Web上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的..如今Connotate的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者IT架构人员也可以进行部署和操作..详情见下文:•支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析•对市场变化的反应更加灵敏—通过实时地监控市场动态•为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源•加速产品上市—通过监控市场异常和机遇利用Web数据支持研究调查;以增加调查的质量和效率..Connotate优越的自动化数据监控和抽取的解决方案能够让用户实时地发现公共资源的价值;大大增加其透明度以更好的支持研究调查和投资决策..过去使用Web爬虫的用户;会发现要花费很大的精力对收集的数据进行处理后;数据才会有意义..与Web爬虫工具不同的是;Connotate能够抽取Web数据并转换为结构化数据格式CSV、 XML、 XLS等格式Connotate使用户不必等待季度报表或者成本昂贵的消费研究调查来进行投资决策..Connotate使用户对数据抽取拥有最大的控制权..无论数据集的保存期限是几天、几周、还是几个月;用户都可以精准地定位需要的数据;并获得实时的洞察..金融行业应用案例-华尔街个案Connotate使用户对市场部门个体股票的微小动态都了如指掌;获得支持买方购买的可行性洞察..华尔街一家投资机构欲更好地了解个别企业、企业产品销售情况和市场部门的微妙动态;其选择是是实时地收集操作数据;其目的是为了应对瞬息变化的股票市场做出更好的投资决策..随之电子商务的大兴崛起;除了纯粹惯例地发布数据和季度报表;该企业抽取了不同企业、电子商务平台、博客和社交平台网站Amazon和Crunchbase等上的Web数据..该企业选择了Connotate实地部署的解决方案;在几周内就设定好预访问的网站;抽取营销活动、价格数据、库存情况和客户偏好选择等的数据..利用这些数据为相应的金融趋势、金融活动和金融观点建立模型..在过去的一年里;该企业在Connotate的帮助下;在股票市场上获得了额外的一百多万美元的收益..•Connotate实地部署能够使数据分析更加灵活简易了;更易于调整;更易于管理、查询和定位..•Connotate在电子商务上网页内抽取关于营销活动和库存情况的数据;然后只推送与上次抽取的数据相比有变化的数据—提供了清晰明了的定位信息..•Connotate将抽取的数据转换和推送结构化数据;如CSV文件;将重点数据推送到分析应用程序中进行趋势分析“Connotate的解决方案为我们提供了产品价格、库存情况、广告话费、转换率、订单情况和其他重要的非结构化数据信息;而这些数据用其他工具是很难抽取的但是却是很有分析价值的..”--- Jason Jones;对冲基金投资组合经理用户案例:FactSetFactSet在世界各地的成千上百个网站中收集数据;并向其金融行业的用户推送数据;支持他们更好地做出投资决策..FactSet的客户要求数据是精准、实时和完整的..随着Web数据量的不断增加;FactSet也在寻求能够加快数据抽取自动化程度的工具..由于其业务的不断扩大;FactSet分析师更多对更新数据有更大的需求..在使用Connotate之前;FactSet使用的是一种Web监控工具带有少许的过滤功能;一般分析师收到的35%的提醒信息是有效的..因此;FactSet希望能够提高其数据抽取的效率并简化工作流.. 自从选择了Connotate之后;数据提醒的有效率从35%上升到90%..FactSet选择的是Connotate的实地部署解决方案;他们利用下拉式菜单和便捷式点击页面管理和设置了成千上万个web AgentsConnotate数据抽取的工具Connotate使FactSet能够访问到一些没有宽带的偏远地方的数据Connotate使FactSet在无需增加管理人员的数量的同时增加企业监控数量Connotate抽取的数据比我们之前使用的那套工具精准多了;推送的数据更加可靠、精准和便于使用..-- Chris Clifford;FactSet的信息创建经理说道Conotate功能介绍:Connotate利用机器学习自动生成的高效代码和辅助配置;其数据抽取的工具称为Agent..在Agents的指引下;用户能精准地获得需要的信息—Connotate在过滤了广告和无关信息的同时;将非结构化数据转化成为支持业务流程的可读性数据..Connotate的解决方案相比于网页脚本工具要优越得多;由于网站格式不断变化;修整是一项很重要的工程;Connotate的解决方案具有较强的适用性..各网站都在不断地更新..优化解决方案;不但是为了精准地检测网页内容的变化;而且是为了更有效率地提高推送信息..过滤垃圾信息和删除重复数据可使工作流取得更大成效..部署选项Connotate能够满足用户的业务之需;并且适应今后的发展和变化..而且;Connotate能够提供灵活实用的解决方案以满足用户具体的业务需求..详情请访问:来自Datameer的解决方案大型零售银行为了量化资产风险和遵守监管报告的要求;如多德- 弗兰克法案;这家一流的零售银行正在使用Datameer来验证数据的准确度和质量..•银行贷款和分支数据以及财富管理数据集成;数据质量的举措是负责确保每一条记录是准确的..这个过程包括对数据超过50个数据的理智和质量检查..这些检查的结果;随着时间的推移的趋势;以确保数据损坏和数据域的公差不改变不利和被报告给投资者和监管机构的风险状况;审慎和符合监管要求..Datameer之前;该银行采用Teradata和Netezza公司和建设数据集市;以分析数据的质量;使用他们的SAS应用..这个过程是耗时和复杂;数据集市的做法没有提供数据的完整性需要确定整体数据质量..金融机构为了提高客户保留和参与;这家领先的金融研究机构使用Datameer加快客户的使用情况分析和产品改进..•基于Web的平台结合了全球性的公司具有强大的财务基本面分析;构思一代;为用户的工作流管理工具的信息和市场研究..该公司的产品管理团队需要了解用户访问模式和产品互动的细节;以便更好地吸引和留住客户..该公司此前使用OLAP多维数据集;存储和报告用户访问日志;客户数据和许可证信息..他们拼命用一个4-6周的周转时间;提供新的或更新的数据..因此;产品管理一直非常被动;他们的大部分时间花在管理报告的过程;而不是理解最终用户如何响应特性和内容..该公司选择了Datameer加快洞察顾客使用;并加快新产品型号..有了Datameer;产品经理现在可以快速地关联在用户的流量模式的变化点击流和事件的背景下;如新版本;A / B测试和故障;以确定哪些工作或不执行队列分析..产品策略;现在可以迅速调整和改进Datameer释放产品经理的部署;把重点放在分析用户的使用模式;并创造新的产品模型;而不是建设报告..Datameer简介数据快速集成将您的IT资源从数据管道中释放出来; 为IT和商业用户快速整合任何数据源..数据自由化无ETL数据是观察事物的基础..你掌握的数据越多;对事物的了解就会越深入..因此;你不仅要掌握传统意义上的交易数据;而且还要掌握所有其它类型的数据;这样才可以完全了解客户;充分理解业务流程;提高业务绩效..Datameer为了把所有数据整合到Hadoop;而不关注ETL和静态模式的局限性..预建的数据连接向导关联所有常见的结构化和非结构化数据源;这就意味着;数据集成是一种简单的;分成三个步骤的过程:集成存储于哪里的数据、集成哪些数据、什么时候集成这些数据..结构化数据包括:✓Oracle; DB2; MS SQL; MySQL等✓Teradata; Greenplum等✓XML; JSON; CSV等✓HBase; Cassandra非结构化数据包括:✓Twitter; Facebook; LinkedIn; Jive等✓Email✓LogFiles✓SaaS - CRM; GitHub; Jira; Zendesk等数据导入类型导入作业Datameer将所有数据以其原始格式直接导入到Hadoop..强大的采样、解析、调度和数据保留等工具使得整个导入过程到了优化和支持;从而用户可以便捷高效地获得他们所需要的数据..任何数据的无限相关性数据链接在某些使用场景下;如分析瞬息万变的用户数据时;系统需要在分析在进行的过程中即将数据导入Hadoop平台中..这确保了用户数据始终处于最新状态..为此;Datameer为所有数据源都提供数据链接.开放数据平台数据导出Datameer独特的整合和分析能力的妙处在于其结果可以被导出至其他数据存储;如数据库、远程文件服务器、数据仓库或第三方BI商业智能软件包..这种数据导出可以是手动的;也可被设定为每当工作薄更新时;或者按一定的时间间隔由系统自动进行操作..数据的应用编程接口访问REST API数据获取、发布、安置、删除在某些使用场景下;如嵌入式分析作为有更广泛意义的CRM应用程序的一部分要求无需通过网站页面即可获取Datameer数据..有了Datameer的REST API接口;远程应用程序即可通过命令行工具获取Datameer数据..该API接口可通过脚本或者监控工具运行..运行请求为URL地址和命令;而运行响应会以JSON格式返回..产品信息详情请访问:来自Syncsort的解决方案Syncsort为金融服务行业提供的解决方案金融服务企业深受全球金融危机的影响;更受到新的条例和同行竞争压力的影响..这也是目前主流的银行、投资公司和信贷企业依赖Syncsort提供的数据整合方案的重要原因..现在;爆炸式的数据量让金融服务机构头晕脑胀;因此及时地获得关键信心;对于他们提高风险评估;确保合规和提高服务水平来说是至关重要的..四十多年来为金融机构的服务经验;Syncsort为用户提供数据整合方案;帮助用户从海量数据中抽取有价值的数据..实现在更少的时间和更少的硬件资源内;为金融机构解决更多来自大型主机和Hadoop 之间的所有问题..Syncsort为许多金融机构的关键业务提供技术支持..其中包括:✓风险调整后的盈利能力✓分行的效益✓数据仓库回复和重组✓提高跨渠道和跨产品的关系管理✓提高销售额、营销效果、和绩效管理报表和分析✓把复杂的基础架构简单化;实现灵活调整;减少分析需要的时间✓通过把不同的图像、不同的渠道和产品信息整合在一起;发现商业洞察✓发现新的商业机会✓实行风险管理以应对新增的管理条例✓进行系统风险管理并升级本地的风险管理程序✓减少成本;如大型机的转移和硬件的更新换代Syncsort的产品介绍Syncsort为用户提供快速、安全的企业级别的大数据解决方案;主要是针对大型机和Hadoop上出现的问题..Syncsort能够为世界各地的用户在更短的时间内收集、处理和发送更多精准的数据;而且所需要的资源和成本更加低..世界上前100强的企业基本上都是Syncsort的客户;而且Syncsort已经应用于全球85个国家中;为用户进行宝贵的数据处理;加快数据仓库的效率和大型机对数据的处理速度;优化云端的数据集成..DMX-h:一种更智能的Hadoop ETL&数据分类工具更全面的释放Hadoop的潜能;是一种更加智能的大数据分类、集成和处理工具..随着越来越多的企业青睐Hadoop;但是他们面临越来越多的限制了Hadoop潜能的问题..DMX-h是一种智能的Hadoop分类和HadoopETL工具;为用户大大释放了Hadoop的潜能..使用Syncsort的企业能够使他们的Hadoop分类&Hadoop ETL更加智能..减少自定义代码的需要;更加智能地连接到用户的所有数据和大大提高了Hadoop数据处理的效率..DMX-h是一种更加智能的Hadoop ETL工具Syncsort是一种智能和独特Hadoop ETL工具;使企业用户在Hadoop上用更少的时间进行获取更多的数据价值..Syncsort成功解决了企业在Hadoop上部署ETL的问题;无代码;无脚本;无需调优;就只是一种更加智能的数据集成方案;Syncsort的Hadoop ETL 性能是无敌的;超强的连通性和优越分类..更智能的应用—Hadoop ETL工具;无编码的噢若企业要在Hadoop上部署ETL工具;是需要具备一整套新的高级编程人员;而用够这种技能的人才往往是比较少的而且劳动力成本很高昂..DMX-h使用户拥有更多的技能—不仅仅是MapReduce的编程人员一般的技能;完成ETL的工作却不需要MapReduce;不用复杂的Java工具或者pig代码;取而代之的是简易使用的图形用户界面进行管理..DMX-h使运行在Hadoop上应用程序更加容易使用、维护和再次使用..✓基于Windows的图形用户界面管理✓内置强大的格式转换功能✓通过实施普通ETL任务;如文件格式变化任务;joins或者其他任务;加速Hadoop的数据集成效率✓内置的元数据功能;更好的进行数据再次使用、分析和数据分类DDMX-h不会生成任何代码;因此用户不用担心理解、维护和要对成千上万行代码进行调优的难题更智能的架构;无代码生成、无需编译DMX-h不仅是一个简单的Hadoop ETL工具..想其他的ETL工具;如Informatica或者Tailend;在数据抽取之后会生成一系列代码;而要对其后期进行调优和维护是非常困难的..DMX-h不是一个代码生成器;相反;是在Hadoop上自动高效进行数据抽取的工具;是在Hadoop上的大型机上运行;解决所有节点的数据;就好像已经是Hadoop大型机的一部分似的..这就意味着没有代码生成;加快MapReduce的运行..用户可以无缝地把DMX-h插入到Hadoop上;用来优化Map-Sort和Reduce-Merge执行的任务.. DMX-h是一个非常简易的工具;遗留痕迹很少;不依赖于第三方系统;如RDMS、Compiler和应用程序..因此;DMX-h能够轻易的部署在所有Hadoop集群上的数据节点上..更加智能的连通:只需要这一个工具;就可以连接所有的资源和目标..DMX-h的超强的连通性实现了Hadoop ETL上的成功部署..有了DMX-h;用户只需要用一个工具就可以连接到Hadoop所有的资源和目标上..无代码和无脚本..平行地在所有的可视数据源上进行数据加载和抽取;而且更省时..DMX-h是一种高性能的连接器;用于连接主要的RDBMS应用程序;XML;平面文件和其他系统..此外;DMX-h独特的数据访问能力能够为用户解决一系列的数据难题..DMX-h也适用于数据前处理阶段;如数据清洗、数据分类、数据分区和数据压缩;这些都是在加载到Hadoop的前期工作;可以提高数据集成的性能和实现数据安全存储..更智能的灵活性..每个节点的性能更优..随着数据处理的需求的增加;Hadoop要增强其灵活性就必须增加数据的节点..然而;这也会导致硬件成本的增加..因此;优化每个数据节点的效率是非常重要的..大多数的ETL工具是通过在Hadoop的表层增加一抽取层..完美的Hadoop ETL部署必须做到没有代码生成同时实现性能高效..DMX-h通过优化集群中每个数据节点以解决以上提到的问题提高Hadoop的灵活性..一旦部署了DMX-h;就能够自动优化CPU使用、内存使用和数据输出输入的问题;因此每个节点的数据都能够实现高性能;而且无需调优..每个数据节点高性能和高效率就意味着要在更少的时间和更少的服务器上处理更多的数据详情请访问:。

智慧金融解决方案ppt

智慧金融解决方案ppt
实施效果
通过智慧投资解决方案的实施,该投资公司提高了投资建议的精准度和个性化程度,同时 提升了客户满意度和投资效益,实现了业务的持续增长和创新发展。
感谢您的观看
THANKS
客户画像
通过数据分析和挖掘,了解客 户的财务状况、消费习惯、风 险承受能力等,形成精准的客
户画像。
精准服务
基于客户画像,为不同客户提 供个性化的金融产品和服务, 提高客户满意度和忠诚度。
个性化推荐
通过智能推荐算法,根据客户 的兴趣和需求,提供个性化的
金融产品和服务推荐。
智能风控管理
风险识别
通过大数据分析和人工智能技术,快速、准确地 识别潜在风险和欺诈行为。
解决方案
该银行采用了智慧金融云平台,实现全流程线上化办理 ,包括在线申请、审批、放款和还款等环节,为客户提 供便捷、高效的金融服务体验。
实施效果
通过智慧金融解决方案的实施,该银行实现了业务办理 效率的提升和客户满意度的提高,同时减少了线下网点 的人力和物力投入,优化了运营成本。
某保险公司智慧保险服务案例
风险评估
对各类风险进行定量和定性评估,为决策提供科 学依据。
监控与预警
实时监控业务风险,对异常情况进行预警和及时 处理,确保业务安全。
智能投资决策支持
数据挖掘与分析
运用大数据和人工智能技术,对海量金融数据进行挖掘和分析, 提供有价值的信息。
投资策略
根据市场情况和客户需求,制定个性化的投资策略,提高投资收 益。
智慧金融平台建设
大数据平台
构建大数据平台,实现数据采 集、存储、分析和可视化等功
能,为决策提供数据支持。
云计算平台
采用云计算技术,实现金融服务 的弹性扩展和高效部署,降低运 营成本。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据,将抓取的大量数据保存到 本地,然后采用数据可视化分析工具,将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取, 并且将这些大量的复杂的数据,快速的通过图表方式展示出来,通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较,以及各个产品年收益情况表现等。
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息需求,这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是:利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心,可以在很短的时间 内,轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据,帮助任何需要从网页获取信 息的客户实现数据自动化采集,编辑,规范化,摆脱对人工搜索及收集数据的依赖,从而 降低获取信息的成本,提高效率。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
1)范围广:全网通用,数据由用户自定义
网页
八爪鱼采集 系统
完整的数据
2.1 国泰安八爪鱼采集器
2)性能高:云采集架构,可支持每天千万以上网页采集
云采集集群 (自动负载均衡,可动态伸缩,热插拔)
中央控制
终端用户
2.1 国泰安八爪鱼采集器
3)功能强:能轻松应对IP封锁,验证码等各种防采集措施
1.1 金融大数据应用投资介绍
从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保 险分列第二和第三位。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part1 银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用 卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库, 招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大 方面:
3.1 数据可视化软件-tableau
Tableau是一款定位在数据可视化的商务智能展现工具。可以用来实现交互地、 可视化的分析和仪表盘分析应用。
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
简便的管理
灵活的配置
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤一:金融数据导入
第一方面:股价预测 第二方面:客户关系管理 第三方面:投资景气指数
1.2 国泰安金融大数据
数据源
数据采 集与ETL
数据存 储
数据分 析
数据可 视化
1.2 国泰安金融大数据
国泰安金融大数据实验室软件架构图包含了数据源、大数据采集与ETL、大数据存 储、大数据分析与挖掘、大数据展示与可视化这五大模块。解决方案包括了国泰安金融 行业数据,及金融行业相关的一些分析工具等。
(三)导出数据
3 数据可视化分析
大数据时代下,越来越多的数据被生产出来,人类采集数据的能力、 运算的能力以及各种方法的出现,帮助我们处理这些庞大的数据集,同样 的,为了更好地展示以及查看这些价值信息,数据可视化技术也在不断的 发展,要求也不断提高。
数据可视化的基本思想是:将大型集中的数据以图形图像形式表示, 并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。基本目的是: 化繁为简,使数据变得更有意义,更容易理解。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part2 保险行业大数据应用
随着互联网、移动互联网以及大数据的发展,网络营销、移动营销和个性化 的电话销售的作用将会日趋显现,越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业 中的作用。总的来说,保险行业的大数据应用可以分为三大方面:
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part3 证券行业大数据应用
2.1 国泰安八爪鱼采集器
4)使用简单:完全可视化流程操作,无需专业知识
• 模拟人的思维操作方式 • 模块化步骤,自由组合 • 鼠标点击拖拽 • 几分钟即可完成采集配置
SUCCESS
THANK YOU
2019/7/30
2.1 国泰安八爪鱼采集器
5)易扩展:可与各种系统自动整合对接
通用数据结构及接口,支持任何异构平台调用
• 内置自主知识产权的浏览器 及网页定位解析引擎
• 内置智能流程引擎,自动生 成采集流程
• 可以模拟人的所有操作过程
打开页面,点击网页元素 输入用户名,搜索词等 循环翻页,循环翻下拉列表,循环网址列表 条件判断,分支处理,不同情况不同流程 识别验证码 精准提取网页任何信息 对采集的数据做进一步处理 可视化采集测试,动态流程修改,异常情况报警, ……
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行 业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%), 第三为金融领域(17.5%),交通第四,政府和医疗分别为第五和第六。
(3)然后将产品名称拖动至左边的颜色区
,将累计收益拖动到标签
上;
(4)继续制作其他工作表。
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤三:制作仪表盘
2.2 私募排排网数据抓取过程
(一)首先登陆私募排排网站 复制采集网址:/nav.html (二)配置采集流程(分四步完成)
2.2 私募排排网数据抓取过程
(三)开始单击采集或者开启云采集:
单机采集过程:
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程:
2.2 私募排排网数据抓取过程
将上一节中抓取的私募排排网金融数据结果导入tableau:【数据】-【新建数据源】 -选择【Excel】
3.2 私募排排网数据可视化过程
步骤二:进入工作表
(1)以累计收益大于10的产品为例,设置可视化展示参数:将【产品名称】拖至【行】,将【累
计收益】拖至【列】,从右边的“智能显示”中选择条形图

(2)将产品名称做筛选,在筛选器中选择筛选条件为:累计收益大于10;
相关文档
最新文档