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国内有金融大数据实验室嘛_金融实验室
热爱你的热爱
2017-1-6 15:55:55
金融大数据在资产组合理论构建出的模型和算法中，筛选出个人投资者的风险偏好和风险承受能力，在后台将计算结果呈现给从业人员和客户，进行有效的智能理财规划。使资产配置更为专业、高效，同时更大程度规避风险。

金融大数据带来的透彻分析结果不仅能够帮助金融机构了解自身的不足，还可帮助客户更全面快速比较产品的升值空间，分析投资项目的具体情况。
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good1234
2017-1-8 18:22:24
金融实验室：大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。
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呼唤无言
2017-1-10 13:45:34
三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。数据分析师这条路，我不知道自己能走多久，但既然选择了它，便只顾风雨兼程，除非我到了我真的觉得自己该放弃或改变的时候，我才会离开数据分析行业，离开跟了我数年的电商时代。
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放纵我的放纵
2017-1-10 14:56:49
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？大数据时代的说法已经铺天盖地，人们常常以为那是商家、制造者们的新宝贝，和渺小的个体关系不大。
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good1234
2017-1-11 09:33:49
金融实验室近年与大数据的接轨越来越密切。
在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。而金融业的监管机构在其监管要求里面，也明确提到了商业银行应该系统收集整合和跟踪各种风险相关数据，并且建立统一的数据平台进行风险控制，确保数据完整性、全面性、标准性以及一致性，为了满足资本计算以及内部充足评估的需要。
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全球之行heart
2017-1-11 15:03:40
金融实验室与大数据的交轨，使得大数据在金融领域发挥的作用越来越突出。
大数据的发展，不仅可以帮助金融机构从海量数据金矿中找到有价值的信息，捕捉客户心理特征、意见倾向，全面了解客户;更深层次的是，它可以预测客户行为;最终到规范社会行为，不断提升数据分析的价值。随着数据来源的丰富、平台数据的积累以及国家数据的开放，整个金融大资管将建立起一套基于大数据的业务模式。
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good1234
2017-1-13 17:04:01
金融实验室越来越和大数据接轨并促使大数据在金融领域发挥越来越重要的作用。
不过有影响就有好有坏，这个就见仁见智了。
原来从数据库导到数据仓库里，可以延时来算这个数据，但现在发现这样不可行了。最典型的一个案例就是“反欺诈”。 P2P现在已经有团伙性作案诈骗，这就导致选择模型很难，然而又不能像银行放贷一样速度很慢。所以我觉得，提升数据效率和即席分析这两个结合起来，诞生了非常多的机会。
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离婚律师
2017-1-16 11:19:31
金融实验室：金融大数据对客户分析，产品组合，风险控制都做出不俗成绩，但依据现有的模型和算法无法针对市场突发性事件做出很好的应急性处理。
当市场发生变化时，例如美联储加息、人民币贬值、ZF出台的相关调控政策等国际金融环境变化，国家市场宏观调控政策的出台，皆无法自发性的在金融大数据中产生关联。
这类事件的产生需要人工分析市场经济环境变化对产品、客户的关联性，再进行建模，输入系统，继而大数据实现云计算，最终产生分析结果。
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我有我的love
2017-1-16 13:41:04
金融实验室：由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新，因为金融领域必须支持不同的金融产品，这些金融产品都有不同的特性，所以必须要有一个统一的框架做到这种灵活性。
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我心孤独
2017-1-17 14:56:34
金融实验室：从金融行业来看，存储核心需求通过数据库来存储高度结构化的数据。一方面采用电子表格的形式，有利于处理相对简单的问题，适用于数据处理量不算大的用户。而传统的数据仓库的数据收集及挖掘操作，一般都在一个单独的存储设备上进行，这种方法对处理能力和存储容量的可扩展性来说已经不是最优的选择。
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放纵我的放纵
2017-1-17 17:14:42
金融实验室，金融大数据工程师最需要知道的第一点是大数据的边界在哪里，什么情况下我们要通过大数据分析、分析风险精准到什么程度、怎么应用，不要把大数据夸大化；第二点是数据是什么，我们知道数据是不断在变的，大数据在不断地积累迭代，能否形成体系架构来迭代提高，这是关键。
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美国队长2
2017-1-18 16:14:15
金融实验室：众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。选一家产品技术能力可靠又有丰富行业经验的合作伙伴对金融机构打造大数据平台具有重要意义。
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跟着风儿走
2017-1-19 14:35:20
金融实验室：互联网时代，数据已经渗透到各行各业。特别是针对于金融行业，大数据所产生的驱动力更是有目共睹。如今在国有大行、大券商的示范带动下，国内金融市场对于大数据的需求非常明显。这对于东方金信——国内同业中少数掌握大数据核心技术的公司来说，是个大大的利好。
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美国队长2
2017-1-19 15:43:06
金融实验室：应用大数据，银行可以做好精准营销，降低获客成本，同时在产品创新、服务创新方面给用户以更好的体验。在典型客户的带动下，国内金融大数据市场将展开宽阔空间。金融市场风好正扬帆，可以预计，大数据将为我们的金融生活带来更多的创新、更多的惊喜。
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心从未停止呼吸
2017-1-20 15:35:38
金融实验室：鼓吹与“从大数据获得更多利益”相关的新闻头条越奏越响。最终，这些观点都将被金融终端用户、可见的利益（或者不可见、无法衡量的利益）还有易用性等因素决定。大数据平台的建设核心将要提供的就是一个桥梁就是大数据，并且将其锐化突出。我们已经看到了市场数据供应商最喜欢的动作，但是并没有其他商业用户的应用，那么朝这个方向努力（CRM，OMS/EMS等）。
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我愿一生孤独
2017-1-22 17:16:46
金融实验室：当你展望2017年，将会有很大的来自管理层的推动力，来把大数据项目移出IT然后放到商业用户手中。为了达成目的，我们需要考虑架构，功能，速度，可用性，安全性等问题。与往常一样，采用传统的严谨性以全新的架构布局并没有改变，传统架构将的成本和缓慢的进展将开始在新的Hadoop表现和融合的大数据的架构过程中逐步展现。
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Aloha遇见你
2017-2-5 17:21:00
金融实验室，移动金融的发展与崛起。
对于90后而言，移动金融产品增加了“效率”，为他们提供了新的场景：超前消费又免去繁杂的手续，同时利率也低；说走就走的旅行不被经济束缚，享受年轻的自由；为一次特别的聚会精心策划，为“男神女神”奔赴百里，又亦或是为一个灵光一现的idea扑身创业，获贷启动资金实现自己的“小目标”。
无论大数据还是小数据，能创造价值的就是好数据。把传统小数据挖掘技术当做大数据分析的基础，逐步过渡到低价值密度大数据的挖掘分析。
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临时同居
2017-2-6 16:27:02
金融大数据，金融实验室近年来一直致力研究的领域。
金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。选一家产品技术能力可靠又有丰富行业经验的合作伙伴对金融机构打造大数据平台具有重要意义。
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Aloha遇见你
2017-2-7 13:58:21
金融实验室近年来研究的方向，其中的一个分支就是大数据金融的信用建设，互联网金融时代，信用安全是第一保障，不容懈怠。
所谓的大数据金融信息服务，是依靠线上线下融合的多维度海量实时数据，通过超强的大数据处理和建模能力，为信贷行业用户提供包括贷前营销获客、贷中管控以及贷后管理在内的客户全生命周期产品和服务；为保险行业用户提供精准营销、存量客户管理以及个性化产品定制等产品和服务。
从更深的层面看，大数据金融信息服务是在帮助中国建立社会信用体系。
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心从未停止呼吸
2017-2-7 16:00:25
金融实验室分析，金融大数据的数据整理时非常关键的。
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
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美国队长2
2017-2-9 17:33:31
金融实验室：人工智能与深度学习的商业应用场景逐渐在金融领域浮现，如交通银行的智能网点机器人、平安集团的智能客服等。随着金融机构的服务模式更加主动，金融机构大数据处理能力逐步提升，将出现越来越多的商业成功案例和业务框架，如以语音识别与自然语言处理为基础的智能客服、语言挖掘；以计算机视觉与生物特征识别为基础的人像监控、交易安全；以机器学习与深度学习为基础的风险预测、反欺诈、授信融资、定价、图像识别与智能投顾等。
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迷失的自由
2017-2-15 15:18:05
金融大数据能够集合海量非结构化数据，实时分析，为互联网金融机构提供信息支撑；通过分析和挖掘投资人的交易信息，掌握消费习惯，准确预测投资行为。
智能投顾系统通过金融大数据服务高效节省了投资人的思考时间。阿普调查发现，在填写一份由系统给出的调查问卷后，智能投顾会立刻为阿普推荐机构中经过比较的多方产品线，符合要求的个性化投资组合，实现智能理财。可谓省时省力，还保证投资升值。
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椿心独在
2017-2-20 11:26:47
金融实验室：每个人都离不开社会离不开这种大的经济环境，我们现在最关注的可能是未来得房价会不会跌、跌多少，我们的金融资产受到的冲击是多少，这就是经济环境的风险。通常我们认为经济环境的风险从金融大数据的角度来说更加注重从微观的数据整合到宏观的维度，它的准确度会非常高。在宏观经济领域，像穆迪、标普这种征信公司和很多其它金融机构都会联手做很多事情，比如说金融危机的时候美国经济机构做了很多宏观经济指数，这能够有指导性的作用，这也是金融大数据领域一个非常重要的应用。
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