1樓：小男人小女擴
中科聚信（scai）信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用
2樓：一個人生的總結
大資料可以挖掘和分析金融資訊深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大資料時代，金融機構之間的競爭將在網路資訊平臺上全面，說到底就是「資料為王」。誰掌握了資料，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大資料時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的資料量已經達到100tb以上級別，並且非結構化資料量正在以更快的速度增長。金融機構行在大資料應用方面具有天然優勢：
一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量**值密度的資料，這些資料在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大資料的高階人才，也有能力採用大資料的最新技術。 總體看，正在興起的大資料技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
軟體開發 大資料分析 網際網路金融哪個好
3樓：公考在朝夕
軟體開發和網際網路金融都是相對飽和的了。
而隨著國家對大資料的重視，大資料分析方面的需求日益凸顯。
整體就業市場，大資料分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大資料的運用必然常規化。
--廣東韻為大資料分析---
4樓：楓_愛
恩威道源**最有發展前景的網際網路金融平臺
大資料怎樣影響著金融業
5樓：匿名使用者
大資料可以挖掘和分析金融資訊深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大資料時代，金融機構之間的競爭將在網路資訊平臺上全面，說到底就是「資料為王」。誰掌握了資料，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大資料時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的資料量已經達到100tb以上級別，並且非結構化資料量正在以更快的速度增長。金融機構行在大資料應用方面具有天然優勢：
一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量**值密度的資料，這些資料在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大資料的高階人才，也有能力採用大資料的最新技術。
總體看，正在興起的大資料技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大資料推動金融機構的戰略轉型。在巨集觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。
而大資料技術正是金融機構深入挖掘既有資料，找準市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大資料技術能夠降低金融機構的管理和執行成本。通過大資料應用和分析，金融機構能夠準確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大資料還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的瞭解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、準確地把握市場營銷效果。
第三，大資料技術有助於降低資訊不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取資訊的業務方式，轉而對其資產**、賬務流水、相關業務活動等流動性資料進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶資訊透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大資料，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大資料技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大資料技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。資訊科技進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
二是大資料的基礎設施和安全管理亟待加強。在大資料時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、**、音訊等非結構化資料，傳統分析方法已不適應大資料的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大資料的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。
近年來，國內金融企業一直在資料安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲端計算模式普及、自身系統複雜度提高等，都進一步增加了大資料的風險隱患。
三是大資料的技術選擇存在決策風險。當前，大資料還處於執行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大資料的分析處理仍缺乏高延展性支援，而且它主要仍是面向結構化資料，缺乏對非結構化資料的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。
大資料是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。
應該怎樣將大資料應用於金融企業呢？
（一）推進金融服務與社交網路的融合（二）處理好與資料服務商的競爭、合作關係
當前各大電商平臺上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建資料平臺，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大資料平臺開展戰略合作，進行資料和資訊的交換共享，全面整合客戶有效資訊，將金融服務與行動網路、電子商務、社交網路等融合起來。
從專業分工角度講，金融機構與資料服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大資料的核心處理能力
首先是強化大資料的整合能力。這不僅包括金融企業內部的資料整合，更重要的是與大資料鏈條上其他外部資料的整合。目前，來自各行業、各渠道的資料標準存在差異，要儘快統一標準與格式，以便進行規範化的資料融合，形成完整的客戶檢視。
同時，針對大資料所帶來的海量資料要求，還要對傳統的資料倉儲技術，特別是資料傳輸方式etl（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強資料探勘與分析能力，要利用大資料專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化資料轉化成決策支援資訊。三是加強對大資料分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支複合型的大資料專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和資料探勘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。
（四）加大金融創新力度，設立大資料實驗室
可以在金融企業內部專門設立大資料創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大資料方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大資料方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對專案的風險收益作出有資料支撐的綜合評估。
實驗室的另一個任務是對「大資料」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方**上。
（五）加強風險管控，確保大資料安全。
大資料能夠在很大程度上緩解資訊不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大資料」本身也可能演化成「大風險」。大資料應用改變了資料安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大資料的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：
一是協調大資料鏈條中的所有機構，共同推動資料安全標準，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大資料安全水準；三是主動與客戶在資料安全和資料使用方面加強溝通，提升客戶的資料安全意識，形成大資料風險管理的合力效應。
大資料專業就業前景怎麼樣？
6樓：海牛大資料
如果你是合格的大資料開發技術人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後就一定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。
目前大資料培訓相對其他培訓專案要好就業，
因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，
而大資料在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，
因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大資料技能比較強力的技術人才，又特別的少；
應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；
還達不到企業要完成複雜業務的技術需求；
所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。
7樓：cda資料分析師
據數聯尋英發布《大資料人才報告》顯示,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平臺linkedin釋出的《2023年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是當下中國網際網路行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而資料分析人才最為稀缺。領英報告表明，資料分析人才的供給指數最低，僅為0.
05，屬於高度稀缺。資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，而在bat企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。
大資料主要的三大就業方向：大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。
大資料專業人才就業薪資：
北京資料分析平均工資：¥ 10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。
北京大資料開發平均工資：¥ 30230/月。
北京hadoop平均工資：¥ 20130/月，取自 1734 份樣本。
北京資料探勘平均工資：¥ 21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%。
大資料資料分析資料探勘有什麼區別
資料分析與資料探勘的目的不一樣，資料分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆 分 組合，來找到問題的所在，而資料探勘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從資料的內在聯絡上去分析，從而結合業務 使用者 資料進行更多的洞察解讀。資料分析與資料探勘的思考的方式不同，一般來講，資料分析是根據客觀...
大資料分析師的工資待遇怎麼樣，從事大資料工作，工資一般收入多少
我們的生活越來越離不開大資料了，我們如今能夠得到最便捷的生活方式，也都離不開大資料，當然也離不開我們的大資料人才在背後默默地耕種。大資料工程師是一個聽著就比較高大上的職業，當然，其本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，那麼大資料工程師也成為我們嚮往的職業之一，那麼大資料工程師薪資待遇怎麼樣?工資...
零基礎能自學大資料分析嗎，零基礎能學大資料嗎？大資料分析好不好學？
能自學，但是有一定的難度，浪費時間不說，最後會越學越亂，有過來人試過。如果有足夠的毅力 智力和方法，零基礎可自學大資料分析，但是一般人不容易做到，而且費時費力，如果有意向學習，可以在老男孩教育報班學習，奮鬥4個月，即可掌握專業技術！零基礎建議不要自學大資料分析，畢竟大資料本身是有點難度的，因為大資料...