大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用2021/5/91CONTENTSPART01

金融大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)介PART02

金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景2021/5/92金融大數(shù)據(jù)的發(fā)展2021/5/93隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛普及和發(fā)展成熟，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為行業(yè)熱點(diǎn)趨勢(shì)，在交易欺詐識(shí)別、精準(zhǔn)營(yíng)銷、黑產(chǎn)防范、消費(fèi)信貸、信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、供應(yīng)鏈金融、股市行情預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、智能投顧、騙保識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等涉及銀行、證券、保險(xiǎn)等多領(lǐng)域的具體業(yè)務(wù)中，得到廣泛應(yīng)用。對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析能力，正在成為金融機(jī)構(gòu)未來(lái)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)要素。金融大數(shù)據(jù)擁有著廣闊的發(fā)展前景。然而，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用也面臨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理水平不足、技術(shù)改造難度大、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。為推動(dòng)金融大數(shù)據(jù)更好發(fā)展應(yīng)用，必須從政策扶持保障、數(shù)據(jù)管理能力提升、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)和應(yīng)用合作創(chuàng)新等多個(gè)方面入手，不斷強(qiáng)化應(yīng)用基礎(chǔ)能力，持續(xù)完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。金融大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介2021/5/94金融大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)來(lái)源99%人類活動(dòng)人類活動(dòng)的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)硬件設(shè)備物理世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)人：指的是人類活動(dòng)的數(shù)據(jù)，它是人類在活動(dòng)過(guò)程所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括評(píng)論、通話記錄、照片、網(wǎng)頁(yè)瀏覽痕跡、交易記錄等信息機(jī)：指的是信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些信息主要以文件、多媒體等形式存在，包括審計(jì)、日志這樣自動(dòng)生成的信息物：指的是物理世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是通過(guò)攝像頭、傳感器等數(shù)字設(shè)備在監(jiān)測(cè)中采集的數(shù)據(jù)，例如服務(wù)器運(yùn)行監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、押運(yùn)車監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。金融數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體：人、機(jī)、物2021/5/95大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平正在成為金融企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素

金融的核心是風(fēng)控，風(fēng)控以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向。金融機(jī)構(gòu)積累了大量的數(shù)據(jù)，分散在各個(gè)系統(tǒng)中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，幫助企業(yè)做出更好的決策金融行業(yè)數(shù)據(jù)整合、共享和開(kāi)放成為趨勢(shì)

數(shù)據(jù)越關(guān)聯(lián)越有價(jià)值，越開(kāi)放越有價(jià)值。大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要所有組織和個(gè)人的共同協(xié)作，將個(gè)人、企業(yè)、政府自由的數(shù)據(jù)整合，將私有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為共有數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)與其他跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用不斷強(qiáng)化

以前，金融機(jī)構(gòu)主要基于金融業(yè)自由信息進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)多來(lái)源于自由系統(tǒng)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展和多樣化，金融機(jī)構(gòu)可獲得政府公開(kāi)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)等。金融大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介發(fā)展趨勢(shì)2021/5/96金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景分析2021/5/97金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景分析應(yīng)用場(chǎng)景金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用0102031232021/5/9801通過(guò)整合內(nèi)外部資源讓信貸風(fēng)控更趨近現(xiàn)實(shí)02供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險(xiǎn)控制從授信主體向整個(gè)鏈條轉(zhuǎn)變03利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫(huà)像，在此基礎(chǔ)上銀行可以有效的開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷04市場(chǎng)和渠道分析、產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化、輿情分析銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景信貸風(fēng)控精準(zhǔn)營(yíng)銷供應(yīng)鏈金融運(yùn)營(yíng)優(yōu)化2021/5/99銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用信貸風(fēng)控評(píng)估在傳統(tǒng)方法中，銀行對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多是基于過(guò)往的信貸數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因?yàn)橛绊懫髽I(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)歷史的信用情況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r和實(shí)時(shí)的經(jīng)營(yíng)情況。而大數(shù)據(jù)手段的介入使信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更趨近于事實(shí)。商業(yè)銀行在識(shí)別客戶需求、估算客戶價(jià)值、判斷客戶優(yōu)劣、預(yù)測(cè)客戶違約可能的過(guò)程中，既需要借助銀行內(nèi)部已掌握的客戶相關(guān)信息，也需要借助外部機(jī)構(gòu)掌握的人行征信信息、客戶公共評(píng)價(jià)信息、商務(wù)經(jīng)營(yíng)信息、收支消費(fèi)信息、社會(huì)關(guān)聯(lián)信息等。2021/5/910銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用信貸風(fēng)控評(píng)估Bank微信微博等社交平臺(tái)信息知乎類知識(shí)分享平臺(tái)客戶社交媒體上的行為信息用戶存取款記錄借貸記錄信用卡使用情況銀行自由系統(tǒng)數(shù)據(jù)如果銀行掌握了企業(yè)所在的產(chǎn)業(yè)鏈上下游的數(shù)據(jù)，可以更好掌握企業(yè)的外部環(huán)境發(fā)展情況，從而可以預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的狀況產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)建設(shè)銀行則將自己的電子商務(wù)平臺(tái)和信貸業(yè)務(wù)結(jié)合起來(lái)，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無(wú)抵押貸款，用戶只需要憑借過(guò)去的信用即可電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)2021/5/911銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用信貸風(fēng)控評(píng)估步驟123以客戶級(jí)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，為存量客戶建立畫(huà)像，使銀行能夠向各管轄機(jī)構(gòu)、各業(yè)務(wù)條線、各產(chǎn)品條線進(jìn)行內(nèi)容全面、形式友好、敏捷的客戶級(jí)大數(shù)據(jù)集中供給。建立客戶畫(huà)像建立專項(xiàng)集中的企業(yè)及個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)名單庫(kù)，統(tǒng)一“風(fēng)險(xiǎn)客戶”等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，集中支持各專業(yè)條線、各金融產(chǎn)品對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶的過(guò)濾工作。建立風(fēng)險(xiǎn)名單庫(kù)統(tǒng)籌各專業(yè)條線、各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)對(duì)大數(shù)據(jù)增量信息的需求優(yōu)先序列，對(duì)新客戶、高等級(jí)客戶、高時(shí)效業(yè)務(wù)、高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集式更新；對(duì)存量、一般、普通時(shí)效業(yè)務(wù)、低風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中、批量、排序、滾動(dòng)更新。數(shù)據(jù)更新管理信貸風(fēng)控評(píng)估步驟：建立客戶畫(huà)像建立風(fēng)險(xiǎn)名單庫(kù)建立數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新2021/5/912銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用供應(yīng)鏈金融供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險(xiǎn)控制從授信主體向整個(gè)鏈條轉(zhuǎn)變。供應(yīng)鏈核心企業(yè)擁有良好的資產(chǎn)、充足的資金和高額的授信額度。而依附于核心企業(yè)的上下游企業(yè)可能需要資金，但是貸不到款。供應(yīng)鏈金融可以由核心企業(yè)做擔(dān)保，以產(chǎn)品或應(yīng)收賬款做質(zhì)押，幫助上下游企業(yè)獲得資金。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行可以根據(jù)企業(yè)之間的投資、控股、借貸、擔(dān)保以及股東和法人之間的關(guān)系，形成企業(yè)之間的關(guān)系圖譜，利于關(guān)聯(lián)企業(yè)分析及風(fēng)險(xiǎn)控制。知識(shí)圖譜在通過(guò)建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)鏈接，將碎片化的數(shù)據(jù)有機(jī)的組織起來(lái)，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機(jī)器理解和處理，并為搜索、挖掘、分析等提供便利。上游供應(yīng)商核心優(yōu)質(zhì)企業(yè)分析與上游企業(yè)的關(guān)系下游商戶分析與下游商戶的關(guān)系以核心企業(yè)為切入點(diǎn)，將供應(yīng)鏈上的多個(gè)企業(yè)作為一個(gè)整體，建立交往圈模型，通過(guò)分析企業(yè)間的交往數(shù)據(jù)的變化，評(píng)估供應(yīng)鏈的健康度等。2021/5/913銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷銀行基于用戶大量的社交和電商消費(fèi)數(shù)據(jù)，建立客戶畫(huà)像，在客戶畫(huà)像的基礎(chǔ)上銀行可以有效的開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)時(shí)營(yíng)銷是根據(jù)客戶的實(shí)時(shí)狀態(tài)來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷，比如客戶當(dāng)時(shí)的所在地、客戶最近一次消費(fèi)等信息來(lái)有針對(duì)地進(jìn)行營(yíng)銷，或者將改變生活狀態(tài)的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營(yíng)銷機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)營(yíng)銷即不同業(yè)務(wù)或產(chǎn)品的交叉推薦，如招商銀行可以根據(jù)客戶交易記錄分析，有效地識(shí)別小微企業(yè)客戶，然后用遠(yuǎn)程銀行來(lái)實(shí)施交叉銷售；交叉營(yíng)銷銀行可以根據(jù)客戶的喜歡進(jìn)行服務(wù)或者銀行產(chǎn)品的個(gè)性化推薦，如根據(jù)客戶的年齡、資產(chǎn)規(guī)模、理財(cái)偏好等，對(duì)客戶群進(jìn)行精準(zhǔn)定位，分析出其潛在金融服務(wù)需求，進(jìn)而有針對(duì)性的營(yíng)銷推廣個(gè)性化推薦客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過(guò)構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型，對(duì)流失率等級(jí)前20%的客戶發(fā)售高收益理財(cái)產(chǎn)品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個(gè)和7個(gè)百分點(diǎn).客戶生命周期管理2021/5/914銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)營(yíng)優(yōu)化Copypastefonts.Choosetheonlyoptiontoretaintext.….TexthereCopypastefonts.Choosetheonlyoptiontoretaintext.….TexthereCopypastefonts.Choosetheonlyoptiontoretaintext.….Texthere通過(guò)大數(shù)據(jù)，銀行可以監(jiān)控不同市場(chǎng)推廣渠道尤其是網(wǎng)絡(luò)渠道推廣的質(zhì)量，從而進(jìn)行合作渠道的調(diào)整和優(yōu)化。同時(shí)，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產(chǎn)品或者服務(wù)，從而進(jìn)行渠道推廣策略的優(yōu)化市場(chǎng)和渠道分析優(yōu)化銀行可以將客戶行為轉(zhuǎn)化為信息流，并從中分析客戶的個(gè)性特征和風(fēng)險(xiǎn)偏好，更深層次地理解客戶的習(xí)慣，智能化分析和預(yù)測(cè)客戶需求，從而進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)優(yōu)化。如興業(yè)銀行目前對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，通過(guò)對(duì)還款數(shù)據(jù)挖掘比較區(qū)分優(yōu)質(zhì)客戶，根據(jù)客戶還款數(shù)額的差別，提供差異化的金融產(chǎn)品和服務(wù)方式產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化銀行可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)，抓取社區(qū)、論壇和微博上關(guān)于銀行以及銀行產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)信息，并通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行正負(fù)面判斷，尤其是及時(shí)掌握銀行以及銀行產(chǎn)品和服務(wù)的負(fù)面信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理問(wèn)題；對(duì)于正面信息，可以加以總結(jié)并繼續(xù)強(qiáng)化輿情分析2021/5/915金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景分析應(yīng)用場(chǎng)景金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用0102031232021/5/916簡(jiǎn)介及分類過(guò)去，由于保險(xiǎn)行業(yè)的代理人的特點(diǎn)，所以在傳統(tǒng)的個(gè)人代理渠道，代理人的素質(zhì)及人際關(guān)系網(wǎng)是業(yè)務(wù)開(kāi)拓的最為關(guān)鍵因素，而大數(shù)據(jù)在在新客戶開(kāi)發(fā)和維系中的作用就沒(méi)那么突出。但隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、移動(dòng)營(yíng)銷和個(gè)性化的電話銷售的作用將會(huì)日趨顯現(xiàn)，越來(lái)越多的保險(xiǎn)公司注意到大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的作用。保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以分為三大方面：

客戶細(xì)分及精細(xì)化營(yíng)銷

欺詐行為分析

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用2021/5/917保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶細(xì)分及精細(xì)化營(yíng)銷客戶細(xì)分和差異化服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)偏好是確定保險(xiǎn)需求的關(guān)鍵。風(fēng)險(xiǎn)喜好者、風(fēng)險(xiǎn)中立者和風(fēng)險(xiǎn)厭惡者對(duì)于保險(xiǎn)需求有不同的態(tài)度。一般來(lái)講，風(fēng)險(xiǎn)厭惡者有更大的保險(xiǎn)需求。在客戶細(xì)分的時(shí)候，除了風(fēng)險(xiǎn)偏好數(shù)據(jù)外，要結(jié)合客戶職業(yè)、愛(ài)好、習(xí)慣、家庭結(jié)構(gòu)、消費(fèi)方式偏好數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)客戶進(jìn)行分類，并針對(duì)分類后的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務(wù)策略客戶關(guān)聯(lián)銷售保險(xiǎn)公司可以關(guān)聯(lián)規(guī)則找出最佳險(xiǎn)種銷售組合、利用時(shí)序規(guī)則找出顧客生命周期中購(gòu)買保險(xiǎn)的時(shí)間順序，從而把握保戶提高保額的時(shí)機(jī)、建立既有保戶再銷售清單與規(guī)則，從而促進(jìn)保單的銷售潛在客戶挖掘及流失用戶預(yù)測(cè)通過(guò)大數(shù)據(jù)整合客戶線上和線下的相關(guān)行為，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘手段對(duì)潛在客戶進(jìn)行分類，細(xì)化銷售重點(diǎn)。通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，綜合考慮客戶的信息、險(xiǎn)種信息、既往出險(xiǎn)情況、銷售人員信息等，篩選出影響客戶退?；蚶m(xù)期的關(guān)鍵因素，并通過(guò)這些因素和建立的模型，對(duì)客戶的退保概率或續(xù)期概率進(jìn)行估計(jì)，找出高風(fēng)險(xiǎn)流失客戶，及時(shí)預(yù)警，制定挽留策略，提高保單續(xù)保率客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷領(lǐng)域，保險(xiǎn)公司可以通過(guò)收集互聯(lián)網(wǎng)用戶的各類數(shù)據(jù)，如地域分布等屬性數(shù)據(jù)，搜索關(guān)鍵詞等即時(shí)數(shù)據(jù)，購(gòu)物行為、瀏覽行為等行為數(shù)據(jù)，以及興趣愛(ài)好、人脈關(guān)系等社交數(shù)據(jù)，可以在廣告推送中實(shí)現(xiàn)地域定向、需求定向、偏好定向、關(guān)系定向等定向方式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。2021/5/918保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用欺詐行為分析醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐與濫用通常可分為兩種，一是非法騙取保險(xiǎn)金，即保險(xiǎn)欺詐；另一類則是在保額限度內(nèi)重復(fù)就醫(yī)、浮報(bào)理賠金額等，即醫(yī)療保險(xiǎn)濫用。保險(xiǎn)公司能夠利用過(guò)去數(shù)據(jù)，尋找影響保險(xiǎn)欺詐最為顯著的因素及這些因素的取值區(qū)間，建立預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)自動(dòng)化計(jì)分功能，快速將理賠案件依照濫用欺詐可能性進(jìn)行分類處理。醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐與濫用分析保險(xiǎn)公司夠利用過(guò)去的欺詐事件建立預(yù)測(cè)模型，將理賠申請(qǐng)分級(jí)處理，可以很大程度上解決車險(xiǎn)欺詐問(wèn)題，包括車險(xiǎn)理賠申請(qǐng)欺詐偵測(cè)、業(yè)務(wù)員及修車廠勾結(jié)欺詐偵測(cè)等車險(xiǎn)欺詐分析欺詐行為分析基于企業(yè)內(nèi)外部交易和歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和分析欺詐等非法行為，包括醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐與濫用分析以及車險(xiǎn)欺詐分析等。2021/5/919保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精細(xì)化運(yùn)營(yíng)$$$過(guò)去在沒(méi)有精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析和挖掘的情況下，保險(xiǎn)公司把很多人都放在同一風(fēng)險(xiǎn)水平之上，客戶的保單并沒(méi)有完全解決客戶的各種風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。但是，保險(xiǎn)公司可以通過(guò)自有數(shù)據(jù)以及客戶在社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，解決現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)控制問(wèn)題，為客戶制定個(gè)性化的保單，獲得更準(zhǔn)確以及更高利潤(rùn)率的保單模型，給每一位顧客提供個(gè)性化的解決方案產(chǎn)品優(yōu)化，保單個(gè)性化基于企業(yè)內(nèi)外部運(yùn)營(yíng)、管理和交互數(shù)據(jù)分析，借助大數(shù)據(jù)臺(tái)，全方位統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理績(jī)效。基于保險(xiǎn)保單和客戶交互數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)快速分析和預(yù)測(cè)再次發(fā)生或者新的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等運(yùn)營(yíng)分析根據(jù)代理人員（保險(xiǎn)銷售人員）業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)、性別、年齡、入司前工作年限、其它保險(xiǎn)公司經(jīng)驗(yàn)和代理人人員思維性向測(cè)試等，找出銷售業(yè)績(jī)相對(duì)最好的銷售人員的特征，優(yōu)選高潛力銷售人員代理人（保險(xiǎn)銷售人員）甄選2021/5/920金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景分析應(yīng)用場(chǎng)景金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用0102031232021/5/921證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用簡(jiǎn)介和分析大數(shù)據(jù)時(shí)代，券商們已意識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性，券商對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用正在處于起步階段，相對(duì)于銀行和保險(xiǎn)業(yè)，證券行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用起步相對(duì)較晚。目前國(guó)內(nèi)外證券行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用大致有以下三個(gè)方向：股價(jià)預(yù)測(cè)客戶關(guān)系管理智能投顧2021/5/922證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用股價(jià)分析2011年5月英國(guó)對(duì)沖基金DerwentCapitalMarkets建立了規(guī)模為4000萬(wàn)美金的對(duì)沖基金，該基金是首家基于社交網(wǎng)絡(luò)的對(duì)沖基金，該基金