大数据金融行业应用有哪些

更新时间:2018-08-07 14:28 找法网官方整理
导读:
毫无争议的,我们现在已经进入到了大数据时代。网络上对于大数据的定义已经非常明确了:“无法在一定时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的巨量数据集合。”那么大数据金融行业应用有哪些呢?找法网小编为您整理了以下相关资料,以供大家参考。

  在实践中,大数据金融行业应用有哪些呢?下面跟着找法网小编一起了解一下吧。阅读完以下内容,一定会对您有所帮助的。

  一、大数据金融定义是什么

  大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果,又是未来金融发展的强劲动力。广度上,大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上,大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新,更催生了金融模式的深刻变革。大数据金融的潮流如何发端?又将如何演进?立于大数据金融的潮头,中国金融行业将实现哪些发展?又将面对何种风险?这些问题不仅对金融业界、学界具有重大的理论价值和现实意义,也将长远地影响着我们的经济生活。因此,值得系统性地梳理和研究。

大数据金融行业应用有哪些

  二、大数据金融行业应用有哪些

  1、大数据风控

  金融本身就是一个经营风险的行业,风险控制能力是金融机构的核心竞争力。金融机构通过信用评分模型来定量计算贷款违约的可能性,确定违约的损失分布,以规避风险损失,并根据预测的风险水平进行利率定价。

  大数据风控即大数据风险控制,是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。

  与原有人为对借款企业或借款人进行经验式风控不同,通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

  2、大数据征信

  风控与征信都是管理风险的活动,不同的是,风控一般是某一公司依靠企业自身的数据和资源进行风险管理,而大数据征信则是利用互联网自身的海量数据优势和用户信息,从财富、安全、守约、消费、社交等几个维度来评判,为用户建立信用报告,形成以大数据为基础的海量数据库。

  值得一提的是,传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式,其优点在于数据来源广泛,弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化,不局限于信贷数据,更能全面反映个人信用情况。

  以上就是找法网小编为您整理的大数据金融行业应用有哪些的相关内容。总的来说,从风控、征信等角度看,大数据在金融行业的应用前景广阔,但在发展的过程中也需要注意到存在的风险。希望上述内容能够帮助您,如需了解更多,欢迎来找法网咨询相关专业律师。

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