Big Data Finance-Capítulo 1 Introducción a Big Data Finance

2. La connotación de big data

(1) Tipos de datos

(2) Métodos técnicos

(3) Análisis y aplicación

3. Características del big data

Diversidad: Con el desarrollo de Internet y el aumento de tipos de sensores, páginas web, imágenes, audio, video, micro Cada vez hay más datos semiestructurados y no estructurados sin procesar, principalmente datos no estructurados, con un aumento en volumen y de varios tipos. Los datos no estructurados son más complejos que los estructurados, lo que dificulta el almacenamiento y el procesamiento de datos.

Puntualidad: la puntualidad de big data significa que cuando la cantidad de datos es extremadamente grande, se puede procesar de manera oportuna dentro de un tiempo y alcance determinados. Esta es la característica más importante de big data. lo distingue de la minería de datos tradicional. Sólo mediante la creación en tiempo real, el almacenamiento en tiempo real, el procesamiento en tiempo real y el análisis en tiempo real de big data se puede obtener información de alto valor de manera oportuna y efectiva.

Orientación al valor: contiene mucho valor profundo, y el análisis, la extracción y la utilización de big data aportarán un enorme valor empresarial.

4. La diferencia entre big data y datos tradicionales

5. Los antecedentes del big data

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2. Clasificar según la forma en que se adquieren y procesan los big data.

3. Clasificar de otras formas

1. Incrementar las oportunidades de ventas

0. Fuente de big data empresarial

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2. Mercado

3. Producto

4. Cadena de suministro

0. Marketing de mercado y precisión

3. Gestión de la relación con el cliente

4. Gestión de operaciones empresariales

5. Comercialización de datos

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2. Pagar Precios

3. Investigación y Desarrollo

4. Nuevos Modelos de Negocio

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1. Marketing

2. Servicio

3. Operación

4. Se refiere al uso de tecnología de big data y plataformas de big data para realizar actividades y servicios financieros, realizar computación en la nube y otros procesamientos de información sobre big data y datos externos acumulados en la industria financiera, y combinar las finanzas tradicionales para llevar a cabo financiamiento financiero y servicios financieros innovadores.

1. Demostración de la red

A través de Internet se presentan una gran cantidad de productos y servicios financieros.

2. Se ha ajustado la gestión de riesgos.

El concepto de gestión de riesgos: análisis financiero (primera fuente de pago), propiedad hipotecada u otra garantía (fuente secundaria de pago) será menos importante.

Método de valoración del riesgo: preste más atención a la autenticidad del comportamiento de las transacciones y a la credibilidad del crédito a través de los datos.

Evaluación del cliente: completa, tridimensional/vívida.

El principal medio de gestión de riesgos es la identificación y clasificación de clientes basada en la minería de datos.

3. Reducir la asimetría de la información

4. Mejorar la eficiencia de los servicios financieros

A los consumidores adecuados, de la forma adecuada, en el momento y lugar adecuados. Producto correcto.

5. Ampliar los límites de servicios de las empresas financieras.

Debido a la mejora de la eficiencia, sus costos operativos inevitablemente disminuirán, lo que lo hace más adecuado para expandir la escala comercial.

Los profesionales financieros prestarán servicios a más personas.

6. El producto es controlable y aceptable.

Para los consumidores, los beneficios o costos de los productos financieros presentados en línea y la liquidez de los productos son aceptables, y sus riesgos son controlables.

7. Finanzas inclusivas

La alta eficiencia y los límites ampliados de los servicios de las finanzas de big data han ampliado enormemente los objetos y el alcance de los servicios financieros, haciendo que los servicios financieros sean más realistas.

1. Préstamo rápido, marketing preciso y servicio personalizado.

Con base en una gran cantidad de macrodatos de flujo de capital y crédito a largo plazo, las calificaciones crediticias se calculan en cualquier momento y los préstamos en tiempo real se otorgan mediante pagos en línea según las necesidades de préstamo y las calificaciones crediticias.

2. Amplia base de clientes y bajos costes operativos.

Las finanzas de big data se basan en la computación en la nube de big data y se basan principalmente en el cálculo automático de big data. No requieren mucho trabajo manual y son de bajo costo. Integran la oferta y la demanda fragmentadas y se expanden. el campo de servicio a más de pequeñas y medianas empresas y clientes pequeños y medianos.

3. Toma de decisiones científicas y control eficaz de riesgos

Estimación de puntajes crediticios en función de indicadores relevantes, como tasas de incumplimiento de comportamiento de transacciones y préstamos, uso de computación distribuida para crear modelos de evaluación de riesgos, resolviendo el problema de la asignación de créditos, la evaluación de riesgos, la implementación de autorizaciones, la identificación de fraudes y otras cuestiones han reducido efectivamente la tasa de préstamos morosos.

Basado en los macrodatos financieros formados a partir de información de transacciones en línea y pagos en línea formados en la plataforma de comercio electrónico, se utilizan tecnologías avanzadas como la computación en la nube para procesar y analizar los datos para formar un crédito o solicitar financiación. modelo.

El representante típico es Alibaba Small Loan. Con base en big data, como datos de transacciones de la plataforma de comercio electrónico, información de interacción y transacciones del usuario en redes sociales y hábitos de comportamiento de compra, las puntuaciones se calculan y analizan en tiempo real a través de la computación en la nube para formar los datos crediticios acumulados de los comerciantes en línea en la plataforma de comercio electrónico.

A través del sistema de calificación crediticia de la red, el modelo de cálculo de riesgos financieros y el sistema de control de riesgos construidos por el comercio electrónico, se emiten pedidos de préstamos o préstamos de crédito a los comerciantes en línea en tiempo real. Ali Micro-Loans, por ejemplo, puede otorgar préstamos en cuestión de minutos.

Las empresas utilizan sus propias cadenas industriales ascendentes y descendentes (proveedores de materias primas, fabricantes, distribuidores y minoristas) para integrar completamente los recursos de la cadena de suministro y los recursos de los clientes para proporcionar servicios financieros.

JD.COM Mall y Suning.cn son representantes típicos de la financiación de la cadena de suministro.

En el modelo de financiación de la cadena de suministro, las plataformas de comercio electrónico solo sirven como intermediarios de información para proporcionar financiación con big data y no asumen riesgos de financiación ni prevención de riesgos. -Los distribuidores de canal son empresas centrales.