金融大數據分析走進金融大數據新天地目錄1大數據認知與大數據思維2大數據的提出、演化和發(fā)展歷程3金融大數據的內涵及理論基礎4大數據在金融領域的應用

走進金融大數據新天地案例導入：瘋狂產生的數據

半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，源源不斷涌現的海量數據已經積累到了一個開始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快?；ヂ摼W、移動互聯網、物聯網、車聯網、GPS、醫(yī)學影像、安全監(jiān)控、金融、電信等都在瘋狂產生著數據。在地球上，我們每天都會產生5億條推文、2940億封電子郵件、400萬GB的Facebook數據、650億條WhatsApp消息和72萬個小時的YouTube新視頻。全世界在2018年創(chuàng)建、捕獲、復制和消耗的數據總量為33澤字節(jié)（ZB），相當于33萬億GB。2020年，這一數字增長到59ZB，預計到2025年將達到令人難以想象的175ZB。1澤字節(jié)是8,000,000,000,000,000,000,000比特。為了讓這些數字更直觀，我們假設每一個比特都是一枚1英鎊的硬幣，大約3毫米（0.1英寸）厚。由一摞硬幣組成的1ZB將有2550光年高，可以讓你到達最近的恒星系統半人馬座阿爾法星600次。目前，我們每年產生的數據量是這個數字的59倍，復合增長率估計在61%左右。（資料來源：中國科學技術館）各行各業(yè)都在瘋狂產生數據，每個人都被推進了信息爆炸的時代。IDC（互聯網數據中心InternetDataCenter）發(fā)布的《數據時代2025》白皮書預測：在2025年，全球數據量將達到史無前例的163ZB。

走進金融大數據新天地請思考：如今的互聯網社會，海量數據源源不斷的產生，這將帶來了哪些挑戰(zhàn)？又將帶來哪些商機？任務一大數據認知與大數據思維目錄1大數據的概念與內涵3大數據的計算模式4大數據的處理與分析5大數據時代的思維變革2大數據的特征與結構類型

2021年11月30日工信部正式發(fā)布《“十四五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，要求到2025年，大數據產業(yè)測算規(guī)模突破3萬億元，年均復合增長率保持在25%左右，創(chuàng)新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業(yè)體系基本形成。“十四五”時期是我國工業(yè)經濟向數字經濟邁進的關鍵時期，對大數據產業(yè)發(fā)展提出了新的要求，產業(yè)將步入集成創(chuàng)新、快速發(fā)展、深度應用、結構優(yōu)化的新階段。

根據中國電信招股說明書（艾瑞咨詢研究院預測整理數據），2015-2030年中國數據量規(guī)模呈幾何倍增長，2015-2030年中國數據量全球占比呈逐年上升的趨勢。資料來源：中國電信招股說明書，艾瑞咨詢研究院

大數據的概念與內涵大數據（bigdata）是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的特征與結構類型數量（Volume）種類（Variety）價值（Value）速度（Velocity）準確性（Veracity）可變性(Variability)波動性(Volatility)可視化(visualization)大數據的8V特征（一）大數據的8V特征

大數據的特征與結構類型（二）大數據的數據結構類型類型特點結構化數據數據結構字段含義確定,清晰,典型的如數據庫中的表結構半結構化數據具有一定結構,但語義不夠確定,典型的如HTML網頁,有些字段是確定的(title),有些不確定(table)非結構化數據雜亂無章的數據,很難按照一個概念去進行抽取,無規(guī)律性

大數據的計算模式大數據計算模式大數據計算模式解決的問題代表產品批處理計算針對靜態(tài)數據進行大規(guī)模并行批處理MapReduce、Spark等流式計算針對流數據的實時計算Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、SuperMario等圖計算針對大規(guī)模圖結構數據的處理Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等查詢分析計算大規(guī)模數據的存儲管理和查詢分析HBase、Hive、Dremel、Cassandra、Shark、Hana、Impala等

大數據的處理與分析（一）大數據的處理流程數據清理數據集成數據歸約數據轉換數據源數據采集數據預處理數據存儲數據分析與挖掘數據可視化數據應用

大數據的處理與分析（二）大數據分析的類型描述性分析診斷性分析預測性分析決策性分析

大數據時代的思維變革一切皆可量化全樣而非抽樣相關而非因果概率而非精確任務二大數據的提出、演化和發(fā)展歷程主講教師：許珊目錄1大數據的提出與演化3大數據在中國2大數據的發(fā)展歷程

大數據的提出與演化（一）大數據的提出與探討早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒(AlvinToffler）在《第三次浪潮》一書中將大數據盛贊為“第三次浪潮的華彩樂章”?！按髷祿边@一概念最早公開出現于1998年，美國高性能計算公司SGI的首席科學家約翰·馬西（John?Mashey）在一個國際會議報告中指出：隨著數據量的快速增長，必將出現數據難理解、難獲取、難處理和難組織等四個難題，并用“Big?Data（大數據）”來描述這一挑戰(zhàn)，在計算領域引發(fā)思考。

大數據的提出與演化（二）大數據的演化信息化已經歷了兩次高速發(fā)展的浪潮，始于上世紀80年代，隨個人計算機大規(guī)模普及應用所帶來的以單機應用為主要特征的數字化（信息化1.0），及始于上世紀90年代中期，隨互聯網大規(guī)模商用進程所推動的以聯網應用為主要特征的網絡化（信息化2.0）。

當前，我們正在進入以數據的深度挖掘和融合應用為主要特征的智能化階段（信息化3.0）。在“人機物”三元融合的大背景下，以“萬物均需互聯、一切皆可編程”為目標，數字化、網絡化和智能化呈融合發(fā)展新態(tài)勢。大數據的發(fā)展歷程萌芽時期（20世紀90年代至21世紀初）發(fā)展時期（21世紀初至2010年）興盛時期（2011年至今）010203大數據的發(fā)展歷程【數字中國】加快發(fā)展數字經濟、建設數字中國中國特色社會主義進入新時代，實現中華民族偉大復興的中國夢開啟新征程。黨中央決定實施國家大數據戰(zhàn)略，吹響了加快發(fā)展數字經濟、建設數字中國的號角。習近平總書記在十九屆中共中央政治局第二次集體學習時的重要講話中指出：“大數據是信息化發(fā)展的新階段”，并做出了“推動大數據技術產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、構建以數據為關鍵要素的數字經濟、運用大數據提升國家治理現代化水平、運用大數據促進保障和改善民生、切實保障國家數據安全”的戰(zhàn)略部署，為我國構筑大數據時代國家綜合競爭新優(yōu)勢指明了方向。黨的二十大報告指出，十年來，我們采取一系列戰(zhàn)略性舉措，推進一系列變革性實踐，實現一系列突破性進展，取得一系列標志性成果。在“加快構建新發(fā)展格局，著力推動高質量發(fā)展”部分，報告強調，“建設現代化產業(yè)體系，堅持把發(fā)展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業(yè)化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國?！睌底指淖兩?，數字創(chuàng)造未來。讓我們一起見證數字中國的新繁榮、新進步、新精彩。大數據在中國初期階段（2008年以前）成長階段（2009年-2012年）爆發(fā)階段（2013年-2015年）快速發(fā)展階段（2016年至今）【數字中國】我國《“十四五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》主要亮點工業(yè)和信息化部發(fā)布《“十四五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》），在延續(xù)“十三五”規(guī)劃關于大數據產業(yè)定義和內涵的基礎上，進一步強調數據要素價值。《規(guī)劃》總體分為5章，具體內容可以概括為“3個6”，即6項重點任務、6個專項行動、6項保障措施?！兑?guī)劃》的主要亮點可以歸納為“三新”。一是順應新形勢。“十四五”時期，我國進入由工業(yè)經濟向數字經濟大踏步邁進的關鍵時期，經濟社會數字化轉型成為大勢所趨，數據上升為新的生產要素，數據要素價值釋放成為重要命題，貫穿《規(guī)劃》始終。二是明確新方向。立足推動大數據產業(yè)從培育期進入高質量發(fā)展期，在“十三五”規(guī)劃提出的產業(yè)規(guī)模1萬億元目標基礎上，提出“到2025年底，大數據產業(yè)測算規(guī)模突破3萬億元”的增長目標，以及數據要素價值體系、現代化大數據產業(yè)體系建設等方面的新目標。三是提出新路徑。為推動大數據產業(yè)高質量發(fā)展，《規(guī)劃》提出了“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業(yè)本身為核心，以強化產業(yè)支撐為保障”的路徑設計，增加了培育數據要素市場、發(fā)揮大數據特性優(yōu)勢等新內容，將“新基建”、技術創(chuàng)新和標準引領作為產業(yè)基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業(yè)鏈構建的主要構成，實現數字產業(yè)化和產業(yè)數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障?！兑粓D讀懂《“十四五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》》來源：人民網2021年11月30日大數據在中國1.大數據分析服務公司：易觀科技易觀科技成立于2001年。它是一家提供數據咨詢和分析服務的公司，致力于為客戶提供專業(yè)的數據分析及市場研究服務。該公司通過大數據分析技術，幫助企業(yè)做出決策，并提高企業(yè)在競爭激烈的市場中的競爭力。易觀科技廣泛地應用大數據科技，包括大數據采集、清理、分析、建模和可視化等領域。其客戶包括阿里巴巴、騰訊、百度等大型互聯網公司。中國大數據企業(yè)案例大數據在中國2.大數據應用領域公司：同盾科技同盾科技是一家大數據應用領域的公司，提供欺詐識別、風險管理和安全保障等服務。公司成立于2013年，總部位于北京。同盾科技應用大數據分析技術，對申請人進行風險評估。它使用機器學習算法和大數據挖掘技術，從大量的數據中尋找特征，并使用這些特征來檢測欺詐行為。目前，同盾科技已為數百個行業(yè)提供了風險管理服務，如銀行、消費金融貸款和保險等。從大數據國家戰(zhàn)略到行業(yè)發(fā)展、企業(yè)應用，中國大數據發(fā)展掀起了一股熱潮，預示著巨大的發(fā)展前景。在以大數據、云計算、人工智能為核心的下一代信息技術的引領下，大數據未來也將會繼續(xù)直接影響到我國的經濟發(fā)展和產業(yè)升級。因此，相信未來中國大數據領域將會繼續(xù)迎來新一輪發(fā)展。中國大數據企業(yè)案例大數據在中國【動動手】請查閱相關資料，談談什么是“東數西算”？為何要實施“東數西算”工程？走進金融大數據目錄1大數據認知與大數據思維2大數據的提出、演化和發(fā)展歷程3金融大數據的內涵及理論基礎4大數據在金融領域的應用任務三金融大數據內涵及理論基礎主講教師：劉志敏目錄1金融大數據的基本概念2金融大數據的特征3金融大數據的理論基礎

金融大數據的基本概念猜一猜：你能舉例說明什么是金融大數據？

金融大數據的基本概念金融大數據指運用大數據技術開展金融服務，即集合大規(guī)模結構化、半結構化、非結構化數據，通過互聯網、云計算和數據挖掘等信息處理的方式進行實時分析，向客戶提供全方位的信息，并通過分析和挖掘客戶交易與客戶的消費習慣的信息，預測客戶的行為，以結合傳統的金融服務、開展資金融通、創(chuàng)新金融服務

課堂討論：金融大數據有哪些特征？金融大數據的特征

金融大數據的特征

金融大數據的特征

發(fā)起搶答：如何區(qū)分數字化、電子化、網絡化、虛擬化？

金融大數據的理論基礎

1信息經濟學2金融中介理論3金融功能理論

金融大數據的理論基礎

信息經濟學理論基于信息不對稱，金融業(yè)的風險主要來自客戶信息的不完全和不對稱，金融大數據的出現有助于緩解信息不對稱的三個層次?？臻g維度上的信息不對稱.......................

主體之間時間維度上的信息不對稱.......................

過去與未來主體自身上的信息不對稱.......................

未意識的信息

金融大數據的理論基礎

金融中介理論認為，金融中介的主要作用是生產、傳遞和處理信息。過去收集信息渠道：依靠銀行、券商、保險等傳統金融中介機構現在收集信息渠道：每一位互聯網用戶都能成為信息源

金融大數據的理論基礎

發(fā)起搶答：什么金融機構理論？金融功能理論觀點第一，金融功能比金融機構有更大的穩(wěn)定性；第二，金融功能比金融機構更加重要，實質重于形式。任務四

大數據在金融領域的應用主講教師：劉志敏

大數據在金融領域的應用…………金融大數據2.精準營銷實時營銷交叉營銷個性化推薦客戶生命周期管理

1.客戶畫像個人客戶畫像企業(yè)客戶畫像4.運營分析市場與渠道分析產品優(yōu)化輿情分析

3.風險管理中小企業(yè)貸款風險實時欺詐交易分析反洗錢業(yè)務分析5.其他應用場景金融市場監(jiān)管金融產品創(chuàng)新金融安全投資決策信用評估…………

目錄1銀行業(yè)的應用現狀2證券業(yè)的應用現狀3保險業(yè)應用現狀

銀行業(yè)的應用現狀銀行業(yè)大數據的發(fā)展歷程

銀行業(yè)的應用現狀1.客戶精準營銷通過廣泛收集各渠道、各類型的數據，利用大數據技術整合各類信息、還原客戶真實面貌，可以幫助銀行切實掌握客戶的真實需求，并根據客戶需求快速做出應對,在客戶畫像的基礎上銀行可以有效地開展精準營銷。（1）實時營銷（2）個性化推薦；（3）客戶生命周期；

2.風險管理銀行業(yè)的應用現狀（1）中小企業(yè)貸款風險評估通過企業(yè)生產、流通、銷售、財務等相關信息，flashflow可進行實時數據挖掘，進行貸款風險分析，量化企業(yè)的信用額度，從而有效地開展中小企業(yè)貸款；（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析銀行利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發(fā)生行為模式（如轉賬）等，通過實時數據平臺，建立起智能規(guī)則引擎進行實時交易反欺詐分析。

銀行業(yè)的應用現狀

證券業(yè)的應用現狀

智能投顧能夠基于客戶的交易行為、交易偏好品種、風險承受能力等數據建立模型，匹配客戶多樣化需求，為客戶線上提供個性化財富管理方案。

證券業(yè)的應用現狀

證券業(yè)的應用現狀

市場行情預測指證券機構利用大數據技術對海量個人投資者樣本進行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測，對持倉情況、收益率、資金流向情況等一系列指標進行統計分析，了解二級市場交易行為的變化、對股票市場投資信心的狀態(tài)、對投資者的整體預期、市場情緒等，從而對市場行情進行預測。

保險業(yè)的應用現狀

精細化運營互聯網保險保險欺詐識別保險產品營銷

保險業(yè)的應用現狀

發(fā)起搶答：如何利用大數據技術優(yōu)化保險產品營銷？

保險業(yè)的應用現狀

互聯網保險指保險公司或新型第三方保險網以互聯網和電子商務技術為工具來支持保險銷售的經營管理活動。想一想:我國的互聯網保險公司有哪些？金融大數據分析大數據采集與清洗認知目錄1大數據分析流程概述2大數據分析工具Python基礎3數據采集4數據清洗

1.大數據分析流程概述提問導入：大數據分析的幾個步驟順序是怎么樣的？按你所認為的順序排列以下步驟。數據分析數據清洗數據采集數據可視化報告發(fā)布

課堂討論：你平時如何收集數據？如何判斷你收集的數據是準確的？你平時處理數據的工具是什么？1.大數據分析流程概述大數據分析目的數據分析首先思考，為什么要開展數據分析，通過這次數據分析要解決什么問題？1.大數據分析流程概述收集金融產品銷售數據：銷售時間、數量、金額、頻率、最大和最小銷售量等優(yōu)化產品設計收集客戶數據：基礎信息、產品瀏覽時間點、產品信息關注點、產品購買頻率、數量金額等客戶精準營銷大數據分析目的大數據分析主要有三個目的：總結規(guī)律、優(yōu)化現狀、預測未來。1.大數據分析流程概述精準營銷客戶價值管理風險控制金融大數據分析目的大數據分析流程1.大數據分析流程概述數據采集數據預處理數據分析數據可視化報告發(fā)布Python基礎及爬蟲數據清洗數據標準化數據建模數據挖掘可視化處理圖表呈現管理駕駛艙與發(fā)布管理大數據分析流程1.大數據分析流程概述數據的來源不僅包括來自企業(yè)內部的數據，也包括來自企業(yè)外部的數據。內部數據可以是企業(yè)各類信息系統中的數據，外部數據可以是爬取外部網頁的數據或從數據服務商處購買的數據等。由中國人民銀行印發(fā)的《金融業(yè)數據能力建設指引》已于2021年2月9日正式實施。要遵循國家法律法規(guī)、管理制度，符合國家及金融行業(yè)標準規(guī)范，建立健全數據安全管理長效機制和防護措施，嚴控訪問權限，嚴防數據泄露、篡改、損毀與不當使用，依法依規(guī)保護數據主體隱私權不受侵害。大數據分析流程1.大數據分析流程概述對不符合要求的數據進行數據清洗以保證數據的完備性和數據質量、對數據進行標準化處理以使數據集符合數據挖掘時的算法要求。1.數據清洗數據清洗是對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并保證數據一致性。2.數據標準化數據標準化是用于消除不同評價指標的單位量綱和數量級帶來的數據不可比性，又稱數據無量綱化或數據歸一化。大數據分析流程1.大數據分析流程概述數據分析是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。數據挖掘側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式和規(guī)律。大數據分析流程1.大數據分析流程概述數據可視化是指將大型的、集中的數據以圖形、圖像形式表示，并利用數據分析和開發(fā)工具發(fā)現其中未知信息的處理過程。以下數據可視化圖形有什么特點？大數據分析流程1.大數據分析流程概述分析框架明確結論解決方案2.大數據分析工具Python基礎

發(fā)起搶答：你能夠說出哪些計算機編程語言？2.大數據分析工具Python基礎——開發(fā)環(huán)境Python是一種結構簡單，通俗易懂的計算機編程語言。借助各種第三方庫，Python能實現無所不能的數據管理和分析任務。代碼編輯器一個文本編輯器，是具有圖形用戶界面的軟件。具備打開代碼文件、高亮語法顯示、代碼編寫（自動補全）等功能。代碼解釋器運行Python程序時，先運行Python解釋器，通過這個解釋器，去讀取Python程序文件，這個解釋器再以機器指令語言告訴CPU如何去做。集成開發(fā)環(huán)境（IDE），即是一種具有圖形用戶界面的，集代碼的編寫、編譯或解釋、調試、程序性能監(jiān)測等功能于一體的程序開發(fā)軟件。比較常用的IDE包括PyCharm、VisualStudioCode、Anaconda。2.大數據分析工具Python基礎——基本語法輸入數據Python變量：數據輸入到計算機中后會保存在內存里，程序中的數據存放到內存中的某個位置后，為了方便后續(xù)程序找到和操作這個數據，需要給這個位置起一個名字，編程語言中把這個名字叫變量。account=123456print(account)account=654321print(account)123456654321str1=’hello!’str2=’world!’print(str1,str2)hello!world!2.大數據分析工具Python基礎——基本語法輸入數據常用數據類型：1.數字(number)2.字符串(string)3.列表(list)4.字典(dictionary)money=8200.6str1=′本月收入：′months=2print(str1,money)print(′兩個月收入：′，months*money)本月收入：8200.6兩個月收入：16401.2列表account=[1415161718.11,1213141516.22,1314151617.33]字典{key1:valuel,keye2:valeu，..}數字字符串2.大數據分析工具Python基礎——基本語法處理數據條件語句：條件判斷語句，是指滿足某些條件，才能做某件事情，而不滿足條件時是不允許做的。條件語句在各類編程語言中均作為基本的語法使用，包括if…，elif…，else…3種條件語句形式，三者的意思通俗地講就是“假如……，或者假如……，剩下的……”currentHour=int(input(′輸入當前的小時(0-24):′))print(currentHour)ifcurrentHour<0orcurrentHour>24:print(′輸入的時間錯誤，請重新輸入?！?currentHour=int(input′輸入當前的小時:′))ifcurrentHour>0andcurrentHour<8:print(′早上好!′)elifcurrentHour<12:print(′上午好′)elifcurrentHour<17:print(′下午好!′)elifcurrentHour<21:print(′晚上好!′)else:print(′該睡覺了，晚安!′)輸入當前的小時(0-24)，3232輸入的時間情誤，請重新輸入。輸入當前的小時，21該睡覺了，晚安!2.大數據分析工具Python基礎——基本語法處理數據函數：函數是一段可重復調用的代碼塊，它接收一些輸入（參數），并可以輸出一些結果（返回值）print()函數表示打印字符串；len()函數表示計算字符長度；format()函數表示實現格式化輸出；type()函數表示查詢對象的類型3.數據采集討論：如何快速獲得某一天全部基金的凈值、漲跌幅度等信息？3.數據采集——數據來源企業(yè)內部數據企業(yè)資源計劃系統、客戶關系管理系統、財務系統等企業(yè)內部信息系統的數據。3.數據采集——數據來源【課程思政】數據采集和使用需確保用戶充分知情黨的二十大報告指出，要依法將各類金融活動全部納入監(jiān)管。金融理財類APP近些年因數據安全問題不斷被點名整改。廣東省通信管理局官網公布了215款因侵害用戶權益和安全隱患問題被責令限期整改的APP應用名單，其中多款金融理財類App因首次運行未經用戶閱讀并同意隱私政策，申請獲取存儲權限和電話權限以及隱私政策中未逐一列出獲取個人姓名、出生日期和證件號信息的目的、方式、范圍等違規(guī)行為被通報整改。3.數據采集——數據來源企業(yè)外部數據公開出版物、互聯網、行業(yè)市場調查研究報告。3.數據采集——數據采集工具Python應用：網絡爬蟲工具網絡爬蟲就是獲取網頁并提取和保存信息的自動化程序。瀏覽網頁請求與響應過程示意圖網絡爬蟲工作流程3.數據采集——數據采集工具網絡爬蟲工具：八爪魚4.數據清洗討論：如果收集到的數據存在缺失、邏輯錯誤等問題時如何解決？缺失值邏輯錯誤格式錯誤4.數據清洗“臟數據”無效數據缺失數據重復數據錯誤數據沖突數據4.數據清洗“臟數據”的由來：1.數據的來源多樣，使得數據的標準、格式、統計方法不一樣；2.就是錄入和計算數據的代碼有錯誤?！韭殬I(yè)素養(yǎng)】1.細致認真的職業(yè)態(tài)度，確保數據錄入的正確性；2.系統思維，對不同來源數據的問題提前預判。討論：為什么會出現“臟數據”？4.數據清洗數據清洗(Datacleaning)對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數據一致性。一般先做全局清洗(即對全部數據)，再做個別字段的清洗多拆分清洗步驟，每個步驟備份數據，方便出問題時回退清洗的輸出結果不要直接放在正式數據流\正式文件中4.數據清洗——清洗方法1.缺失值：空值處理：根據實際需要保留空缺、填寫空值為“0”、填寫空值為“未知”等2.格式內容處理：將所有數據處理成一致的格式3.邏輯錯誤處理：去除不合理值，修正矛盾內容4.重復數據處理：刪除重復數據5.非需求性數據處理：在刪除字段之前做好備份，以免誤刪字段找不回數據4.數據清洗——清洗方法實操：利用全局清洗工具進行清洗空格、特殊字符清洗4.數據清洗——清洗方法實操：利用python庫進行清洗“空格”、“-”金融大數據分析

項目四

任務一信貸機構與信貸產品目錄1信貸的基本概念2信貸機構的類型3銀行信貸管理5大數據信貸產品創(chuàng)新4信貸產品

案例導入提問導入：什么是信貸，什么是銀行信貸？案例導入：A銀行發(fā)票貸

課堂討論：大數據技術是如何在A銀行的發(fā)票貸、稅金貸業(yè)務中發(fā)揮作用的？請結合實際談談，大數據技術在商業(yè)銀行信貸中還有哪些應用場景。案例導入

信貸的基本概念

信貸是一切以實現承諾為條件的價值運動形式，包括存款、貸款、擔保、承諾、賒欠。狹義上僅指銀行貸款，廣義上同“信用”通用。信貸是用有償方式動員和分配資金的重要形式，是發(fā)展經濟的有力杠桿。

其中，銀行貸款是最傳統、最廣泛的銀行信貸業(yè)務，銀行提供資金、到期收回本息，銀行是貸款人，客戶是借款人。

銀行貸款的要義在于“給予資金支持”，但是部分信貸業(yè)務銀行并不提供資金，只提供信用支持，如票據承兌、保函、信用證等。這些業(yè)務到期以后，一旦客戶違約，銀行就要承擔付款義務，其風險和資金貸款一樣。因不占用銀行資金、不進銀行資產負債表，故稱表外信貸。

信貸機構的類型

信貸機構，又稱放貸人，目前的放貸人包括三大類。

銀行信貸機構民間金融商業(yè)信用

銀行信貸管理

在金融脫媒化趨勢明顯的今天，傳統銀行依然是信貸市場的主要供應商，非銀行金融機構、民間金融、商業(yè)信用大多借鑒了銀行的信貸管理方法，并對其加以改進，很多管理人員也來自傳統銀行。信貸業(yè)務風險信貸管理體系信貸業(yè)務流程審貸分離

信貸產品

傳統的銀行業(yè)務有四種：貸款、票據、信用證、保函，其余大多都是在這四種業(yè)務基礎上的創(chuàng)新，如貿易融資、供應鏈融資、同業(yè)信貸業(yè)務等。傳統貸款產品票據融資產品貿易融資產品

大數據信貸產品創(chuàng)新

隨著互聯網信息采集存儲交互技術的發(fā)展與大數據分析技術的創(chuàng)新，金融機構加大了采集和深入挖掘整合對內外部多渠道數據的力度，實現在數據驅動的輔助下，進行信貸產品運營管理，并推動普惠金融信貸產品創(chuàng)新。

以積累的結算、資產數據為基礎的信貸產品

以政府機構或其他第三方提供數據為基礎的信貸產品以供應鏈核心企業(yè)上下游的經營數據為基礎的信貸產品

信貸機構與信貸產品

發(fā)起頭腦風暴：大數據信貸產品創(chuàng)新的作業(yè)和影響有哪些？《金融產品創(chuàng)新，助力脫貧地區(qū)產業(yè)高質量發(fā)展》金融大數據分析

項目四

任務二大數據賦能信貸業(yè)務主講教師：李方超目錄1大數據在貸前準入的應用2大數據在貸中審核的應用3大數據在貸后管理的應用5大數據在信貸業(yè)務中的優(yōu)勢4大數據信貸未來發(fā)展趨勢

大數據賦能信貸業(yè)務提問導入：傳統信貸業(yè)務的流程是怎么樣的？

課堂討論：網商銀行“310”模式是如何實現的？（3分鐘申貸、1秒鐘放款、全程0人工介入的全流程線上貸款模式）大數據賦能信貸業(yè)務

大數據在貸前準入的應用案例分析：微粒貸的業(yè)務模式

大數據在貸前準入的應用

微粒貸在貸前準入階段會利用大數據技術刪選白名單。針對白名單用戶，微眾銀行會主動邀請，為他們開辟專門的貸款入口。信用初步判斷多頭借貸風險分析白名單邀請制

大數據在貸中審核的應用

在貸中審核階段，微眾銀行會從利用大數據技術對用戶身份信息進行深入的識別監(jiān)測，另外還會結合騰訊相關數據和傳統征信數據綜合分析得出用戶的還款意愿和還款能力來綜合確定授信額度。識別監(jiān)測欺詐風險確定授信額度

大數據在貸后管理的應用

在貸后管理階段，微眾銀行為了及時發(fā)現用戶的異常，通過大數據技術對用戶的信息進行動態(tài)的監(jiān)測。針對逾期用戶，微眾銀行采用智能的分級催收方式進行催收管理。動態(tài)監(jiān)測智能催收管理

大數據在信貸業(yè)務中的優(yōu)勢

發(fā)起搶答：大數據在信貸業(yè)務中的優(yōu)勢？大數據技術的應用為信貸業(yè)務帶來了眾多積極影響，主要的優(yōu)勢在于：側重于信用審批縮短貸款審批時間涉及用戶群體更廣泛

大數據未來發(fā)展趨勢

發(fā)起頭腦風暴：大數據信貸未來發(fā)展趨勢是什么？夯實數據基礎，加大外部數據引入力度探索新興數字技術在信貸決策領域的應用擴展大數據驅動信貸智能決策模式應用范圍金融大數據分析

項目四

任務三大數據在信貸中的典型應用場景主講教師：***目錄1客戶畫像和產品設計2批量獲客和精準營銷3大數據征信服務

大數據在信貸中的典型應用場景提問導入：大數據在信貸中的有哪些典型應用場景？

課堂討論：芝麻信用分是由哪些維度刻畫的？它有什么作用？大數據在信貸中的典型應用場景

客戶畫像和產品設計

數字化技術能夠整合零散客戶資源，充分利用客戶行為、偏好、財富等數據，為用戶設定風險標簽，洞察客戶需求，精準匹配產品、服務、內容，實現客戶的一對一精準營銷服務，利用不同的底層數據分析以及使用特定計算公式挖掘出了客戶的重要風險特征信息，從而更加優(yōu)質的為客戶提供服務，降低所面臨的客戶身份識別的風險。

構建金融產品用戶畫像的過程中，標簽選擇應當遵循如下原則：

以信用信息和人口屬性為主建立標簽多采用強相關信息建立標簽轉定量信息為定性信息建立標簽

信貸產品設計：借助大數據技術，銀行信貸產品經理可以設計出更多具有創(chuàng)新性的信貸產品，在實際的崗位職責當中，信貸產品經理除了需要了解信貸的業(yè)務跟流程外，還必須理解風險中的各項細則。

產品定位風控定價與授信客戶畫像和產品設計

批量獲客和精準營銷

伴隨著大數據分析技術在金融領域的廣泛應用，政務數據市場化的逐步推進以及產業(yè)互聯網的飛速發(fā)展，銀行等金融機構在陌生拜訪、線下地推、電話營銷等傳統獲客方式之外，拓展了政府機構、企業(yè)服務平臺、核心企業(yè)等新興渠道。內部資源挖掘平臺批量獲客供應鏈批量獲客

批量獲客和精準營銷

針對信貸業(yè)務，優(yōu)化營銷渠道，通過對客戶各類信息的挖掘和分析，了解客戶的支付偏好和渠道偏好，掌握客戶需求，精準篩選目標客戶，為客戶推薦滿足其需求的產品，實現精準營銷，節(jié)約營銷成本，提高營銷效率。潛在客戶挖掘競爭對手客戶轉移老客戶保留流失客戶挽留

大數據征信服務

大數據征信服務小微企業(yè)融資的典型特征事實

大部分小微企業(yè)有融資需求，“信用貸”和“首貸”占比較高

傳統征信覆蓋范圍有限，大數據征信服務小微企業(yè)融資空間廣闊大數據征信提升小微金融服務質量，縮短小微企業(yè)融資等待時間

大數據征信服務

大數據征信服務小微企業(yè)融資的作用機理：大數據征信拓寬信息來源和共享范圍，解決小微企業(yè)融資“缺征信”的痛點。大數據征信嵌入小微金融流程，創(chuàng)新滿足小微企業(yè)融資需求的信貸產品和模式。大數據征信完善小微企業(yè)信用評估體系，助力小微企業(yè)供應鏈融資健康發(fā)展。

大數據征信服務

大數據與區(qū)塊鏈技術相結合，能確保小微企業(yè)源頭數據的真實供給和鏈上信息的可信流轉，構建服務小微企業(yè)融資的“大數據+區(qū)塊鏈”大數據征信體系，推動區(qū)塊鏈、供應鏈和產業(yè)鏈“三鏈融合”，使大數據征信覆蓋供應鏈末端的小微企業(yè)，解決小微金融信息不對稱難題，高質量服務小微企業(yè)融資。金融大數據分析

項目六

任務二

商業(yè)銀行智能風控目錄1商業(yè)銀行智能風控主體和對象2商業(yè)銀行智能風控的作用3商業(yè)銀行智能風控內容5商業(yè)銀行開展智能風控的案例4商業(yè)銀行智能風控手段與方法

商業(yè)銀行智能風控主體和對象

提問導入：商業(yè)銀行智能風控是利用人工智能、大數據等技術手段對銀行業(yè)務進行風險評估、預測和控制的一種風險管理方式。請問，商業(yè)銀行智能風控涉及哪些主體和對象？風險管理部門、數據分析師、機器學習工程師、業(yè)務部門、法律部門、IT部門和客戶服務部門。對象是銀行的個人客戶和企業(yè)客戶。

這些角色和部門共同努力，通過智能風控系統有效管理和控制商業(yè)銀行的業(yè)務風險，以保障銀行和客戶的利益。商業(yè)銀行智能風控主體和對象

課堂討論：請思考商業(yè)銀行智能風控對我們普通民眾有哪些好處？在這個過程中我們哪些隱私可能會暴露？國家需要采取怎樣的措施保護我們的個人隱私？商業(yè)銀行智能風控的作用

商業(yè)銀行智能風控內容

商業(yè)銀行智能風控是利用人工智能和大數據技術對銀行業(yè)務進行風險管理和控制。其主要目標是確保銀行業(yè)務的安全和穩(wěn)定，為客戶提供可靠的服務。

商業(yè)銀行智能風控手段與方法

發(fā)起搶答：商業(yè)銀行智能風控可以依托于哪些技術實現？大數據技術人工智能技術系統集成技術人工審核區(qū)塊鏈技術

商業(yè)銀行開展智能風控的案例案例分析：數字化轉型守護支付市場安全銀聯智能風控的“智能化”主要通過什么實現？銀聯智能風控通過實時響應、風險分析、大數據技術和產業(yè)合作等手段，實現了支付領域的智能化風險管理。它能夠在低于30毫秒的響應時間內對交易進行風險評估，攔截可疑交易并采取相應措施。通過大數據技術分析海量數據，識別風險模式和異常行為。同時，與其他支付機構和合作伙伴合作，共享風險信息和防控措施，提升整個支付行業(yè)的風險管理水平。銀聯智能風控系統的目標是保障支付市場的安全穩(wěn)定運行，守護用戶的資金安全底線。

智能風控未來發(fā)展趨勢

發(fā)起頭腦風暴：如何進一步提升商業(yè)銀行智能風控的效率和準確性？請?zhí)岢鰟?chuàng)新的想法和方法，可以涉及現有技術或者可能的新技術應用？引入增強學習技術利用自然語言處理和情感分析整合多源數據探索新興技術的應用強化數據隱私和安全保護金融大數據分析

證券數字化轉型目錄1證券數字化轉型概念2智能投顧3證券業(yè)客戶關系

大數據賦能信貸業(yè)務提問導入：傳統證券業(yè)有哪些業(yè)務，目前的數字化可以應用到哪些場景？

證券數字化轉型數字化轉型概念：案例導入——券商繼續(xù)加大對信息技術的投入,加速證券數字化轉型應用在下面這些領域：推動市場發(fā)展提高客戶服務優(yōu)化投資組合提高風控能力改善交易決策

證券數字化轉型智能投顧：智能投顧概念傳統投顧與智能投顧差異

證券數字化轉型智能投顧：智能投顧的主要應用場景券商經紀業(yè)務量化基金策略開發(fā)平臺財富管理

證券數字化轉型智能投顧：智能投顧的缺點無法預測黑天鵝事件。沒有人性化服務。依賴互聯網和電腦終端。技術風險。

證券數字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的概念證券業(yè)客戶關系的作用提高客戶忠誠度。促進業(yè)務發(fā)展。降低營銷成本。提高風險控制能力。提高公司聲譽和品牌形象

證券數字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的特點客戶導向。多渠道互動。數據驅動。長期化管理精細化服務

證券數字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的方法建立完善的客戶檔案和數據體系。建立個性化的投資服務優(yōu)勢。進行精準營銷和客戶關懷。建立專業(yè)的客戶服務團隊科技化手段的運用金融大數據分析

量化金融主講教師：目錄1量化金融的概念2量化金融分類3量化金融的理論基礎

量化金融量化金融概念：什么是量化金融量化金融的分類

量化金融案例導入：鄭州商品交易所利用動力煤期權與期貨的協同套保

課堂討論：是否還有其他策略？量化金融

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：量化金融的優(yōu)勢:如何接收接受與決策？

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：量化異于傳統的其他特點:量化投資是基于對市場深入理解而形成的合乎邏輯的投資理念和投資方法。量化投資是一種主動型策略。量化投資是一個動態(tài)調整的過程。尋找大概率獲勝的機會。

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：數字中國--量化投資與監(jiān)管導入

課堂討論：量化交易是否應該加強監(jiān)管？量化金融

量化金融量化金融的理論基礎：量化金融分別涉及以下科學領域概率統計理論。隨機過程理論。金融工程學理論。優(yōu)化理論機器學習理論數學金融理論

量化金融量化金融的理論基礎：量化金融具體理論介紹金融時序分析理論投資組合理論債券型產品利率的期限結構衍生品定價金融大數據分析多因子策略及多因子量化交易實踐介紹主講教師：目錄1多因子模型概念和優(yōu)勢2基于多因子策略的量化投資實現3多因子量化交易實踐

多因子策略

多因子策略多因子策略概念：多因子策略優(yōu)勢因子類型介紹

多因子策略多因子策略概念：多因子選股模型判斷方法打分法回歸法多因子選股模型的建立過程選取因子檢驗因子因子剔除建立綜合模型并選股

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現：多因子量化系統

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現：多因子量化系統回測環(huán)境模擬環(huán)境實盤交易

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現：多因子量化投資的編程實現多因子量化策略與市場環(huán)境指標流動性指標波動性指標市場風格指標風險溢價指標

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現：多因子量化投資的編程實現多因子量化策略與市場環(huán)境指標流動性指標波動性指標市場風格指標風險溢價指標

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務目標：了解量化投資的基本概念，掌握運用相關指標進行量化投資環(huán)境分析；理解多因子選股的具體操作流程，學習借助Python語言滬深兩市上市公司進行數據清洗、指標打分選取投資組合標的；了解量化回測的基本概念以及常見量化回測工具backtrader，學習使用backtrader對投資組合進行回測，查看交易記錄以及回測情況

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務流程：1.項目導入—利用分析云進行數據可視化，輸出量化策略投資環(huán)境分析報告。2.數據預處理—讀取相關滬深A股的信息數據，利用Python語言進行股票的初步篩選和數據清洗。3.數據分析與挖掘—依據選取的相關因子，利用代碼編輯器，借助Python，分行業(yè)進行打分選取標的。

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：項目導入：數據準備：按照書上流程與示意圖完成數據準備工作

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：項目導入：數據可視化：按照書上流程與示意圖完成下列數據可視化進行市場整體環(huán)境分析對成交額和換手率進行可視化，分析市場流動性及活躍度將不同指數的波動率數據進行可視化，分析波動率走勢情況對不同指數相對于上證指數的超額收益進行可視化，分析市場風格將滬深300與中證500風險溢價進行可視化并進行分析

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數據預處理：任務描述：導入滬深A股相關數據，并進行數據清洗，剔除異常值。操作步驟:引入相關第三方Python庫讀取相關數據異常值數據清洗將清洗好的數據導出至“滬深A股.xls”

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數據分析與挖掘：打分法選取標的：數據準備任務描述操作步驟：

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數據分析與挖掘：資產組合回測：任務描述操作步驟：繪制圖像金融大數據分析項目六：大數據在證券業(yè)的應用主講教師：XXX量化投資者情緒分析一、量化投資者情緒的概念

量化投資者情緒是指通過采集和分析投資者在交易過程中的行為、情緒和言論等數據，并運用統計學和機器學習算法進行量化分析，最終衍生出的一種反映市場風險偏好和心理狀態(tài)的指數或指標。這些數據包括但不限于股市交易量、股價變動、大宗交易、輿情指數、搜索指數、社交媒體數據等。量化投資者情緒分析二、量化投資者情緒分析的優(yōu)勢

1.提高投資決策效率2.挖掘市場潛在機會3.提高投資回報率4.有效管理投資風險量化投資者情緒分析三、量化投資者情緒分析方法的步驟1.收集情緒數據2.文本分析3.建立情緒指數模型4.制定投資策略5.監(jiān)測市場情緒量化投資者情緒分析四、量化投資者分析的方法1.情緒指標法2.文本挖掘法3.機器學習法4.交易模型法5.監(jiān)測市場情緒量化投資者情緒分析五、量化投資者分析特點1.數據驅動2.高效性3.實時性4.綜合性5.風險控制量化投資者情緒分析六、量化投資者情緒分析時注意的問題1.情緒指標的準確性2.信息滯后性3.噪音和隨機性4.增加交易策略復雜金融大數據分析項目七任務一保險行業(yè)數字化轉型目錄1傳統保險業(yè)的數字化轉型2互聯網保險業(yè)的數字化轉型3中介類公司的數字化轉型

保險行業(yè)數字化轉型提問導入：根據傳統保險業(yè)、互聯網保險業(yè)、中介類公司，大家能分別舉出幾個代表性公司嗎？

課堂討論：保險行業(yè)不斷在數字化創(chuàng)新，大家能舉例幾個保險的數字化場景嗎？保險行業(yè)數字化轉型

傳統保險業(yè)的數字化轉型

為積極應對數字化浪潮，傳統保險基于不同的行業(yè)地位和資源稟賦，呈現出三種不同的數字化轉型策略。傳統保險業(yè)的現狀傳統保險業(yè)的挑戰(zhàn)

傳統保險業(yè)的數字化轉型

為積極應對數字化浪潮，傳統保險基于不同的行業(yè)地位和資源稟賦，呈現出三種不同的數字化轉型策略。傳統保險業(yè)的現狀傳統保險業(yè)的挑戰(zhàn)

互聯網保險業(yè)的數字化轉型

以眾安保險、泰康在線、易安保險和安心保險為代表四家互聯網保險公司，在產品設計、業(yè)務模式、經營理念、科技投入方面與傳統保險公司有較大差別?；ヂ摼W保險業(yè)的現狀互聯網保險業(yè)的挑戰(zhàn)

互聯網保險業(yè)的數字化轉型

發(fā)起討論：傳統保險業(yè)和互聯網保險業(yè)的區(qū)別？

中介類公司的數字化轉型

保險中介公司正在向依托場景與流量的新型數字化保險中介平臺轉型。即所謂的保險中介3.0時代，中介公司將通過互聯網平臺切入碎片化場景，搭建場景下的保險渠道，延伸客戶觸達的同時反哺保險產品的研發(fā)與銷售。保險中介類公司的現狀保險中介類公司的挑戰(zhàn)金融大數據分析項目七任務二保險精準營銷任務三保險精準定價主講教師：年艷郭倩雯目錄1精準營銷概念2保險精準營銷策略3保險精準營銷優(yōu)勢4精準定價概念5保險精準定價策略6保險精準定價優(yōu)勢

保險精準營銷&保險精定價提問導入：傳統保險營銷業(yè)務的流程是怎么樣的？

課堂討論：平安財險是如何根據車主不同階段推薦不同的保險產品？保險精準營銷&保險精定價

保險精準營銷

在以數據為生產資料的保險業(yè)，保險公司只有通過深度挖掘海量數據，據此對客戶實行差異化銷售和管理，將以保單為中心的傳統營銷模式，慢慢轉變成以客戶為中心、以服務為核心的精準營銷模式，才能有效提升保險公司的營銷質效，對行業(yè)的發(fā)展起到有力的推動作用。精準營銷概念

保險精準營銷策略

精準營銷就是把合適的產品，在合適的時間，用合適的方式，賣給合適的人。市場細分目標市場市場定位

保險精準營銷優(yōu)勢

精確營銷不是盲目營銷，而是用大數據分析技術來挖掘和收集用戶的需求，并利用這些分析的數據對服務的過程進行優(yōu)化與改善，從而做到服務質量的提升。受眾精確業(yè)務效果精細化新的廣告營銷方式在為客戶承保價格環(huán)節(jié)有利于提升服務品質智能投保

保險精準營銷案例分析：中意人壽保險通過精準營銷方案，銷售額提升5%

精準定價概念

保險定價能力是保險公司的核心競爭力。在互聯網技術廣泛應用的條件下，大數據、云計算、區(qū)塊鏈技術賦能保險，對保險產品的定價精準性發(fā)揮著重要作用。保險產品定價與大數法則有關，而大數法則又與大數據密切相關。精準定價概念

保險精準定價策略

大多數保險公司已達成共識：車是由人來開的，在車險的風險因素中，人的因素影響更大，對從人因素掌握越多，風險預估越精準，越來越多的公司已把從人因素的應用列入戰(zhàn)略考量，未來是大勢所趨。車險健康險家財險航延險

保險精準定價優(yōu)勢

發(fā)起搶答：大數據在精準定價業(yè)務中的優(yōu)勢？通過精準定價，為保險服務客戶帶來了眾多積極影響，主要優(yōu)勢在于：對個體更具有針對性對客戶更注重多樣性

保險精準定價優(yōu)勢車險綜合改革，從“車”到“人”的精準定價

大多數保險公司已達成共識：車是由人來開的，在車險的風險因素中，人的因素影響更大，對從人因素掌握越多，風險預估越精準，越來越多的公司已把從人因素的應用列入戰(zhàn)略考量，未來是大勢所趨。

保險精準定價優(yōu)勢車險綜合改革，從“車”到“人”的精準定價

案例分析：螞蟻保險實現“千人千面”車險精準定價發(fā)起頭腦風暴：討論一下“車險分”與“信用分”之間的聯系？

保險精準定價優(yōu)勢車險綜合改革，從“車”到“人”的精準定價

案例分析：陽光財險（IRC理賠紅黃藍項目）金融大數據分析項目七任務四保險業(yè)大數據風控主講教師：年艷郭倩雯目錄1保險業(yè)大數據風控的特征2大數據風控在保險行業(yè)中的應用3國內保險公司在大數據風控方面的探索4我國保險業(yè)建立大數據風控體系存在問題

保險業(yè)大數據風控提問導入：隨著大數據的應用，保險風控哪些方面可以應用大數據？

課堂討論：保險可以利用哪些數據進行風險控制？保險業(yè)大數據風控

保險業(yè)大數據風控的特征

基于場景化的互聯網保險產品應運而生，伴隨著保險產品的多樣化、定制化特征，保險風險特征也越來越復雜化、多樣化，風險的傳播速度也越來也快，風險防范也越來越具有隱蔽性。大數據風控的特征

大數據風控在保險行業(yè)中的應用

課堂討論：結合生活實際，保險哪些業(yè)務環(huán)節(jié)應用了大數據風控？應用于保險業(yè)各業(yè)務環(huán)節(jié)應用于保險業(yè)各產品線

國內保險公司在大數據風控方面的探索

國內保險公司在大數據風控方面做了很多的探索：行業(yè)車險信息集中平臺眾安在線財險保險公司定損寶

發(fā)起頭腦風暴：利用大數據進行保險風控具有哪些優(yōu)勢？國內保險公司在大數據風控方面的探索

我國保險業(yè)建立大數據風控體系還存在以下問題：我國保險業(yè)建立大數據風控體系存在問題行業(yè)內外數據連接存在困難，數據共享不夠數據真實度有待驗證，保險業(yè)數據采集的深度和廣度不夠大數據分析人才儲備缺乏法律保障尚不健全跨界競爭壓力增大監(jiān)管界限不清晰，監(jiān)管難度增加金融大數據分析項目八任務一

金融科技企業(yè)大數據應用目錄1金融科技企業(yè)發(fā)展現狀2大數據在金融科技企業(yè)營銷中的應用3大數據在金融科技企業(yè)運營中的應用4大數據在金融科技企業(yè)風控中的應用

大數據在金融科技公司的應用課前思考：我國金融科技企業(yè)當前依賴的技術要素主要有哪些？主要是哪幾種要素？

金融科技細分領域分析支付資管借貸消費金融按業(yè)務分類角度來看，金融科技公司可大致分為四類：支付、借貸、資管和保險。

大數據在金融科技企業(yè)營銷中的應用問題引入是不是所有用戶都能擁有“京東白條”、“京東金條”、“螞蟻花唄”等產品的開通權限？信用分又是如何計算出來的？開通京東白條需滿足的基礎條件主要有以下幾點：1.年齡在18周歲到55周歲之間；2.是京東會員，以及中國大陸居民；3.賬戶已完成實名認證，且狀態(tài)正常、未被申訴過。4.個人信用良好，小白信用分達八十分及以上。

大數據在金融科技企業(yè)營銷中的應用3124數據處理營銷要素匹配數據獲得用戶畫像大數據的應用流程金融科技平臺交易數據、社交平臺數據、征信數據等

用戶畫像就像給用戶貼上一個個標簽。大數據在金融科技企業(yè)營銷中的應用

大數據在金融科技企業(yè)營銷中的應用精準營銷技術流程

大數據在金融科技企業(yè)運營中的應用解決普惠金融痛點客戶數據管理通過對客戶數據收集、整合、分析，金融機構可以更好地了解客戶需求和行為。群體更廣、服務更便捷、成本更低。業(yè)務效率提高例如通過分析客戶服務數據，金融科技企業(yè)可提高客戶滿意度和忠誠度。

大數據在金融科技企業(yè)風控中的應用問題引入你是否聽說過或經歷過有人冒充金融機構、“**金融平臺客服”等身份，以“共享屏幕“、“注銷賬號”、“調低利率”等為由實施詐騙？你是否收到某消費金融產品套現的廣告？

金融科技企業(yè)大數據風控的痛點數據不完整、數據割裂不同的數據提供商數據割裂；商業(yè)機密和隱私保護目的不愿共享數據。僅輸出標簽化的信用評價。01用戶欺詐賬戶偽冒開立、盜刷等申請和交易欺詐行為02

案例學習

京東“風控超腦”大數據在金融科技企業(yè)風控中的應用

案例學習

京東“風控超腦”大數據在金融科技企業(yè)風控中的應用申請、交易環(huán)節(jié)注冊環(huán)節(jié)天盾安全與反欺詐模型用戶注冊環(huán)節(jié)，就可以通過關系網絡、知識圖譜、神經網絡等的欺詐算法的應用，有效識別‘羊毛黨’等營銷欺詐。登錄環(huán)節(jié)通過生物探針、行為序列、人臉識別等人機識別技術，可以對用戶身份進行識別和確認，讓欺詐寸步難行。申請環(huán)節(jié)的信息核驗、交易環(huán)節(jié)的異常檢測等，對賬戶偽冒開立、盜刷等申請和交易欺詐行為的全方位覆蓋，為用戶的賬戶安全提供了層層保障。

案例學習

京東“風控超腦”

京東金融“白條”在賬戶登錄、激活、交易、信息修改等全流程環(huán)節(jié)，天策決策引擎系統、天盾賬戶安全與反欺詐系統、天網交易風險監(jiān)控系統對每次賬戶行為進行后臺安全掃描，實時計算，識別惡意行為及高風險訂單，并和商城配送體系打通，對高風險訂單實現配送最后一公里攔截，這在業(yè)內是獨一無二的優(yōu)勢。通過強大的自動化風控系統，實現全流程風險監(jiān)控，使得正常用戶繼續(xù)享受便捷極致服務，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。

大數據未來發(fā)展趨勢

發(fā)起頭腦風暴：歷經互聯網金融--金融科技--數字科技三個時期，金融科技企業(yè)越來越注重大數據和人工智能等技術的融合。你還知道哪些金融科技企業(yè)的轉型呢？大數據未來的發(fā)展趨勢有哪些呢？加快平臺間數據互通隱私計算和更規(guī)范監(jiān)管大數據與其他技術深度協同發(fā)力金融大數據分析項目八任務二第三方支付領域主講教師：盧晶瑩目錄1大數據在第三方支付平臺反洗錢的應用2大數據在第三方支付反欺詐風險防范中的應用3實戰(zhàn)演練：第三方支付風控

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用提問導入：第三方支付的流程是怎么樣的？存在著怎樣的風險？

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用查找資料、案例討論：傳統的反洗錢系統是如何實現的？

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用案例分析：慧安金科-智能反洗錢（1）數據處理：利用銀行豐富的賬戶信息、交易流水、行為操作日志等數據，依托發(fā)數據平臺處理數據，進行多緯度的個體特征及關聯特征提取分析。（2）團伙識別：以自主研發(fā)的半監(jiān)督主動式機器學習技術為核心，融合圖分析、分類和聚類等算法優(yōu)點，進行用戶行為和關聯的建模，識別出洗錢可疑團伙。（3）團伙展示：前端可視化采用點邊結合的方式，直觀地對團伙進行展示，便于核查人員核查反饋。

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用

數據收集

一是通過網絡爬蟲系統，突破地理距離的限制，捕捉和整合相關信息，并通過校驗規(guī)則的設立及其關聯性分析得到有效數據。

二是考慮與金融科技機構建立合作機制，直接通過數據接口獲取相關數據。

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用

數據整合

一是數據類型轉換，使不同的數據信息來源可以被量化分析，比如將字符型變量轉換成數值型變量等；

二是數據變量的非線性轉換，使得轉換后的變量能更好地適合模型算法；

三是挖掘不同主題數據的關聯關系，建立關聯數據倉庫。

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用

數據分析

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用

數據應用

大數據在三方支付平臺反欺詐的應用知識點：欺詐行為的兩種方式（1）不法分子通過木馬病毒等方式在消費者不知情的情況，侵入消費者的第三方支付客戶端盜取相關信息。（2）不法分子的欺詐行為是利用消費者自身的防騙意識較弱得以實現的。大數據技術對第三方支付反欺詐風險防范中的應用，主要從以下4個場景展開。

大數據在三方支付平臺反欺詐的應用知識點：欺詐行為的四種場景（1）登錄場景。（2）注冊場景。（3）用戶綁卡場景。（4）支付場景。

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用案例分析：盜用賬號支付

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用案例分析：盜用賬號支付

大數據在三方支付平臺反洗錢的應用歸納總結：反欺詐模型的具體實施過程

實戰(zhàn)演練：第三方支付風控以小組為單位，分配小微商戶、渠道商、客戶經理、風控經理崗位，在風控決策系統當中進行從產品申請到風控處理全流程的任務。金融大數據分析項目八任務三

消費金融領域主講教師：周宇蔚目錄1消費金融涵義2大數據在消費金融信貸風控流程的應用3風控各流程節(jié)點信用評分卡模型

消費金融涵義消費金融：2013年修訂的《消費金融公司試點管理辦法》規(guī)定消費貸款是指消費金融公司向借款人發(fā)放的以消費（不含購房和購車）為目的的貸款。消費金融是金融科技公司的重要業(yè)務之一。想一想：請同學們找找看以下金融科技公司有哪些消費金融產品？

大數據時代的消費金融信用評估發(fā)起討論：傳統消費金融和大數據時代的消費金融企業(yè)分別是如何風控的？

在消費金融信貸風控流程的應用消費金融信貸流程圖

大數據在消費信貸領域的具體應用

1.貸款申請環(huán)節(jié)-反欺詐為主貸款申請環(huán)節(jié)工作主要需要利用大數據技術針對客戶的身份驗真、黑名單排除、欺詐排除。在消費金融信貸風控流程的應用欺詐行為身份驗證技術大數據OCR活體識別技術電信運營商驗證銀行卡驗證

案例分析：度小滿金融大數據反欺詐體系

案例分析：度小滿金融大數據反欺詐體系度小滿基于大數據的反欺詐構建關鍵在于獨有的數據挖掘技術、科學的反欺詐模型，多場景智能識別能力。根據欺詐類型的不同，大數據反欺詐在信貸的整個流程中發(fā)揮著不同的作用。例如，借款人本人欺詐，在申請貸款時，對身份認證、年齡、學歷等基礎準入信息進行檢查，再結合大數據中收集到的歷史借貸信息記錄、多頭借貸情況、失信被執(zhí)行人員名單進行風險排查，最終結合額度決策規(guī)則集（評分卡）決定是否放貸。還有像在賬戶被盜用情況下，為了降低客戶及企業(yè)的風險，可以通過第三方數據進行交叉驗證以及活體識別等技術防止賬戶資金被他人盜用。

2.貸款審批環(huán)節(jié)消費金融公司會組建自己的大數據團隊搭建數據平臺，一方面支持企業(yè)經營管理，另一方面是收集客戶信息進行風險控制信用審核，部分業(yè)務可以做到純線上，系統自動就完成貸款全部流程環(huán)節(jié)做到幾秒鐘就能放款。案例：京東白條的信用風險評分模型就有150個子模型，模型中的變量就有90萬維以上。該模型已經歷10個大版本20多次迭代。根據“小白守約分”得出信用風險結果。在消費金融信貸風控流程的應用

3.確認額度環(huán)節(jié)小組討論：螞蟻集團、京東金融等大型金融科技公司對自有數據非常自信，原因是什么？作為其他消費金融公司，它們的貸款審批和確認額度環(huán)節(jié)的數據來源是哪些？在消費金融信貸風控流程的應用付費調用央行征信及市場化征信機構，鵬元征信的學歷信息芝麻信用反欺詐信息和騰訊征信社交數據，同盾和百融數據，調用運營商、航旅、教育等數據。

4.放款環(huán)節(jié)在消費金融信貸風控流程的應用第三方支付是放款環(huán)節(jié)客戶體驗很重要的一個環(huán)節(jié)。合法的、權威的、第三方認證授權機構（CA機構）簽發(fā)的證書，就是一種包含公鑰以及私鑰擁有者信息的電子文檔。在放款支付環(huán)節(jié)除了最重要的交易安全保證外，另外一點就是通過支付衍生的金融消費和用戶畫像，從而開展具有針對性的信貸服務；通過支付平臺向貸款用戶進行精準營銷、給予其量身定做的金融產品，同時在支付過程中沉淀的用戶交易信息、經營狀況、資金流向等數據提供征信服務。

5.客戶管理環(huán)節(jié)在消費金融信貸風控流程的應用客戶管理環(huán)節(jié)外部輿情監(jiān)控存量用戶管理中為決策者提供預警：銀行的利率調整、各地區(qū)房管局的限購政策等

貸款挪用偵測大數據技術可以在貸后偵測貸款挪作他用的情況

6.貸后逾期催收與轉賣環(huán)節(jié)在消費金融信貸風控流程的應用當在線用戶貸款出現逾期違約時，金融科技公司催收和處置這些不良資產時將非常困難。這些客戶之所以產生逾期違約主要是因為其自身道德觀念不強、同時對自身償還能力過于高估、或者一開始就抱著不還的念頭貸款，拿到錢之后就立刻失去聯系。關聯分析技術：金融科技行業(yè)最大的困難就是對失聯客戶進行修復。金融公司可以通過集中的、流通的大數據中心以家族族譜的方式獲取到與借款人相關的朋友、親戚、或者旅行住宿信息，從而間接的修復失聯客戶信息，最后達到催收還款目的。頭腦風暴：除了申請環(huán)節(jié)要求客戶提供訪問通訊錄的權限進行關聯以外，還有哪些方式可以修復逾期或失聯客戶？花唄和白條是如何做到低不良貸款率的》背靠淘寶、京東等平臺，不還款就不能再使用該電商平臺；根據商家違約后損失額計算放款額度等。

風控各流程節(jié)點信用評分卡模型信用評分卡種類劃分方式不一樣，信用評分卡類型也不同。根據評分對象不同，可以分為個人信用評分卡、公司信用評分卡。應用場景不同，可以劃分為申請評分卡（Applicationscorecard）、行為評分卡（Behaviorscorecard）、催收評分卡（Collectionscorecard）、反欺詐評分卡(Fraudscorecard)、精準營銷評分卡等。

案例學習

某消費金融公司M信貸風控流程

案例學習

某消費金融公司M信貸風控流程

案例學習

大數據在“百度有錢花”的應用1.反欺詐例如，借款人本人欺詐，在申請貸款時，對身份認證、年齡、學歷等基礎準入信息進行檢查，再結合大數據中收集到的歷史借貸信息記錄、多頭借貸情況、失信被執(zhí)行人員名單進行風險排查，最終結合評分卡決定是否放貸。還有像在賬戶被盜用情況下，為了降低客戶及企業(yè)的風險，可以通過第三方數據進行交叉驗證以及活體識別等技術防止賬戶資金被他人盜用。2.信用產品3.驗證類產品4.智能催收

大數據在“百度有錢花”的應用

大數據在“百度有錢花”反欺詐中的應用在數據和技術的支撐下，依賴于大數據的反欺詐便可以實現了，根據欺詐類型的不同，大數據反欺詐在信貸的整個流程中發(fā)揮著不同的作用。例如，借款人本人欺詐，在申請貸款時，對身份認證、年齡、學歷等基礎準入信息進行檢查，再結合大數據中收集到的歷史借貸信息記錄、多頭借貸情況、失信被執(zhí)行人員名單進行風險排查，最終結合評分卡決定是否放貸。還有像在賬戶被盜用情況下，為了降低客戶及企業(yè)的