2020年11 月6-8日,由金融數學與金融工程學科建設學術委員會主辦的金融科技高峰論壇暨金融科技實務培訓在西交利物浦大學舉辦。此次活動旨在通過金融科技領域的產學研方面專家的交流與對話,從而搭建金融科技領域的產學研交流與人才培養平臺,助力園區成為長三角地區乃至全國金融科技研發樞紐。天云數據CEO雷濤參與會議,做“大數據金融科技方法與應用”主題培訓。

 

 

大數據在金融領域的處理方法

 

眾所周知,金融領域一個非常重要的支柱就是信用體系。

 

傳統信用構建財務信息是最重要的信用信息,但大數據改變了這一現狀。

 

通過數據收集、數據處理、數據降維、數據建模、數據應用等流程,可以建立起更高效、更靈活、更精準、更客觀的信用體系

 

數據收集:有了數據庫,信用信息將更廣泛,如客戶屬性、網上交易記錄、網上信用評價、網上交易習慣、社交信息等,都可以成為信用信息。這些信用信息來自于用戶自發產生的海量交易數據以及社交數據,能真實地反映出客觀事實。

數據處理:把數據進行標準化,清洗臟數據、不準的數據,或者做一些脫敏。

數據降維:通過線性映射和非線性映射兩大方法,將原始的高維空間中的冗余信息以及噪音信息去處,提高數據在實際應用中的準確率;或者通過降維算法來尋找數據內部的本質結構特征。

數據建模:金融里有兩個模型最重要:第一類是營銷獲客模型,第二類是風控模型。

最后可應用的數據是更全面更客觀更有價值的數據。

 

大數據在金融領域的應用

 

金融產業核心是風控,風控則是以數據為導向。

 

在金融領域:大數據改變了金融資產底層的結構,以前金融資產是票據是貨幣,現在可以基于用戶的申請數據、行為數據、社交關系等數據,結合機器學習構建風險評價模型,檢測違約風險,以指導金融機構針對不同用戶在不同階段采取相應措施,這個最典型的就是供應鏈金融。

在信用資產構建:以前是自上而下的傳導。大數據讓金融行業可以通過底層用戶行為數據反向構建信用資產。通過用戶業務屬性對其進行聚類,經過有效的數據治理與整合,抽取精細化的維度特征,基于深度學習算法來訓練各類風控模型,進而對用戶進行智能化產品推薦。

在精準營銷上:大數據幫助金融機構以從“以產品為中心”跨越到“以客戶為中心”,基于數據融合開發出更多個性化、差異化、定制化的金融產品。不僅提升產品的吸引力,更是在業務上掌握了主動權。

 

天云數據解決方案

 

天云數據在2013年率將大數據技術經驗帶入金融行業,實現了金融行業大數據技術應用零的突破

 

目前,天云數據產品在大型股份制銀行、保險、互聯網金融公司都已落地部署樣本化工程。

 

銀行方面:涵蓋申請反欺詐預警、信用欺詐、申請評分、行為評分、早晚期催收等成熟完善的貸前、貸中、貸后AI模型;

保險方面:包含數倉消費化、精準營銷;

互金方面:涵蓋循環擔保、黑名單多頭貸測試、失聯修復、熟人借貸風險發現等模型部署,創新應用于風險預警、風險欺詐、信用評分、消費金融主題獲客、供應鏈金融等業務。

 

產品案例

案例一??某大型股份制銀行基于HUBBLE實現近20年歷史數據在線柜面交易查詢,成功解決了傳統行業客戶歷史數據查詢所遇到的性能瓶頸問題。

案例二??某涉密單位利用HUBBLE實現了3000多億條數據在線的實時查詢分析。

 

天云數據致力于將先進的人工智能大數據技術引入到金融行業,充分發揮大數據技術的算法、算力優勢,促進金融科技創新,加快數字化轉型,為金融機構的提供強有力的技術支持。

 

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