大数据在金融领域的应用PPT优质课件
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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。
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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。
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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
舆情分析
大数据在金融领域的应用
.
CONTENTS
PART 01 PART 02
金融大数据的简介 金融大数据应用场景
.
金融大数据的发展
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金融大数据简介
随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经 成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费 信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智 能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的 具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成 为金融机构未来发展的核心竞争要素。
金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也 面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、 安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金 融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、 行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用 基础能力，持续完善产业生态环境。
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保险大数据应用
欺诈行为分析
欺诈行为分析
基于企业内外部交易和历史数据，实时或准 实时预测和分析欺诈等非法行为，包括医疗 保险欺诈与滥用分析以及车险欺诈分析等。
医疗保险欺诈与滥用分析
银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行 以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术 进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务 的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加 以总结并继续强化
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金融大数据的应用场景分析
应用场景
主体向整个链条转变
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运营优化
04
市场和渠道分析、产品和服务
优化、舆情分析
银行大数据应用
信贷风控评估
在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的信贷数据和交易数据等静态 数据，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业历 史的信用情况，还包括行业的整体发展状况和实时的经营情况。而大数据手段的介入使信贷风险 评估更趋近于事实。
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金融大数据简介
发展趋势
大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素 金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用
大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策
金融行业数据整合、共享和开放成为趋势 数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、
分析与下游商户的关系
上游供应商
核心优质企业
下游商户
以核心企业为切入点，将供应链上的多个企业作为一个整体，建立交往圈模型，通过分析企业间的交往数据的变化， 评估供应链的健康度等。பைடு நூலகம்
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银行大数据应用
运营优化
市场和渠道分析优化
通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠 道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也 可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而 进行渠道推广策略的优化
企业、政府自由的数据整合，将私有数据转换为共有数据
金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化 以前，金融机构主要基于金融业自由信息进行分析，数据多来源于自由系统，随着大数据技术的
成熟，数据采集技术的发展和多样化，金融机构可获得政府公开数据、企业数据、社交数据、电商数据等。
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金融大数据的应用场景分析
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
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保险大数据应用
简介及分类
过去，由于保险行业的代理人的特点，所以在传统的个人代理渠道，代理人的素质及人际关系网 是业务开拓的最为关键因素，而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、 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。 保险行业的大数据应用可以分为三大方面： 客户细分及精细化营销 欺诈行为分析 精细化运营
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。
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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。
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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
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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
舆情分析
大数据在金融领域的应用
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CONTENTS
PART 01 PART 02
金融大数据的简介 金融大数据应用场景
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金融大数据的发展
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金融大数据简介
随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经 成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费 信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智 能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的 具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成 为金融机构未来发展的核心竞争要素。
金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也 面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、 安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金 融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、 行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用 基础能力，持续完善产业生态环境。
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保险大数据应用
欺诈行为分析
欺诈行为分析
基于企业内外部交易和历史数据，实时或准 实时预测和分析欺诈等非法行为，包括医疗 保险欺诈与滥用分析以及车险欺诈分析等。
医疗保险欺诈与滥用分析
银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行 以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术 进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务 的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加 以总结并继续强化
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金融大数据的应用场景分析
应用场景
主体向整个链条转变
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运营优化
04
市场和渠道分析、产品和服务
优化、舆情分析
银行大数据应用
信贷风控评估
在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的信贷数据和交易数据等静态 数据，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业历 史的信用情况，还包括行业的整体发展状况和实时的经营情况。而大数据手段的介入使信贷风险 评估更趋近于事实。
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金融大数据简介
发展趋势
大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素 金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用
大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策
金融行业数据整合、共享和开放成为趋势 数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、
分析与下游商户的关系
上游供应商
核心优质企业
下游商户
以核心企业为切入点，将供应链上的多个企业作为一个整体，建立交往圈模型，通过分析企业间的交往数据的变化， 评估供应链的健康度等。பைடு நூலகம்
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银行大数据应用
运营优化
市场和渠道分析优化
通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠 道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也 可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而 进行渠道推广策略的优化
企业、政府自由的数据整合，将私有数据转换为共有数据
金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化 以前，金融机构主要基于金融业自由信息进行分析，数据多来源于自由系统，随着大数据技术的
成熟，数据采集技术的发展和多样化，金融机构可获得政府公开数据、企业数据、社交数据、电商数据等。
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金融大数据的应用场景分析
金融大数据应用场景
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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
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保险大数据应用
简介及分类
过去，由于保险行业的代理人的特点，所以在传统的个人代理渠道，代理人的素质及人际关系网 是业务开拓的最为关键因素，而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、 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。 保险行业的大数据应用可以分为三大方面： 客户细分及精细化营销 欺诈行为分析 精细化运营