大数据在金融领域的应用空间巨大 主要应用场景有哪些？
- 2022/1/25 8:51:29 26464
- 来源：仪表网
【仪表网 仪表新概念】导读：过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案，大数据在金融领域的应用空间巨大，主要应用场景有哪些？
大数据技术的战略意义在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，是实时交互式的查询效率和分析能力。
国务院总理李克强2016年5月25日在出席中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会时表示：“我们坚持创新驱动发展战略，制定实施网络强国战略、国家大数据战略、‘互联网+’行动计划、《中国制造2025》等，出台了一系列重大举措，在促进创新和更好发挥人力资源优势方面的效应正在显现。以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神相结合，使新旧动能融合发展，并带动改造和提升传统产业，有力推动虚拟世界和现实世界融合发展，打造中国经济发展的‘双引擎’。 ”
习近平总书记在中共十九大报告中指出，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。
数据显示，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案，大数据在金融领域的应用空间巨大，主要应用场景有哪些？
大数据应用于金融领域，主要应用场景包括以下四个方面：
一是：实时股市洞察：机器学习正在改变贸易和投资。大数据现在可以考虑可能影响股市的政治和社会趋势，而不是简单地分析股票价格。机器学习实时监控趋势，使分析师能够编译和评估适当的数据并做出明智的决策。
二是：欺诈检测和预防：在大数据的推动下，机器学习在欺诈检测和预防方面发挥着重要作用。信用卡曾经带来的安全风险已通过解释购买模式的分析得到缓解。现在，当安全且有价值的信用卡信息被盗时，银行可以立即冻结卡片和交易，并通知客户安全威胁。
三是：准确的风险分析：投资和贷款等重大财务决策现在依赖于无偏见的机器学习。基于预测分析的计算决策考虑了经济、客户细分和商业资本等方方面面，以识别潜在风险，如不良投资或付款人。
四是：金融服务：金融公司现在有能力在业务中利用大数据，例如通过数据驱动的报价产生新的收入流，向客户提供个性化建议，提高效率以推动竞争优势，以及为客户提供更强的安全性和更好的服务。
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