金融大数据分析是什么(什么是大数据分析及应用)

什么是大数据分析及应用

大数据分析是指收集、存储、处理、分析和应用大规模数据的过程。它可以帮助企业和组织更好地了解市场、顾客、产品等方面的信息，提高决策的准确性和效率，进而实现业务增长和盈利。大数据分析通常包括以下几个步骤：

1.数据采集：收集各种数据，包括结构化数据和非结构化数据。

2.数据存储：将采集到的数据存储在数据库或数据仓库中，以便后续的数据分析。

3.数据清洗：对数据进行清洗、去重、规范化等处理，以确保数据的质量和准确性。

4.数据分析：利用数据分析工具和算法对数据进行分析和挖掘，发现数据中的模式和趋势。

5.数据应用：将分析结果应用于业务决策、产品开发、市场营销等方面，提高企业和组织的竞争力和盈利能力。

大数据分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业和组织更好地了解市场和用户需求，提高业务效率和竞争力。以下是大数据分析的常见应用介绍：

1.制造业

制造业是大数据分析的一个重要应用领域。利用工业大数据可以提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程等方面。例如，美国通用电气公司就利用大数据分析技术，通过监测机器的运行状态和性能数据来预测机器的故障和维护需要，从而提高了机器的可靠性和生产效率。

大数据在金融业的应用也非常广泛，可以帮助金融机构更好地了解市场趋势、顾客需求和风险情况，提高业务决策的准确性和效率。例如，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。利用大数据分析技术，可以对海量的金融数据进行分析和挖掘，从而发现隐藏的商机和风险。

利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。无人驾驶汽车需要通过各种传感器收集大量的数据，包括车辆的位置、速度、加速度、转向角度等信息。利用大数据分析技术，可以实现无人驾驶汽车的智能控制和行驶规划，提高行驶安全性和效率。

互联网行业是大数据分析的另一个重要应用领域。借助于大数据技术分析用户行为，可以进行商品推荐和针对性广告投放。例如，亚马逊公司就利用大数据分析技术，对用户的购物记录和浏览行为进行分析，推荐更符合用户兴趣和需求的商品，提高用户购买转化率和满意度。

在医疗保健行业，大数据分析可以帮助医疗机构更好地管理患者数据，提高诊断和治疗的准确性和效率。例如，利用大数据分析技术，可以对患者的病历、医疗记录和生理指标进行分析和挖掘，发现潜在的健康问题和风险因素，提供个性化的医疗建议和治疗方案。

零售业是另一个大数据分析的重要应用领域，尤其是在电子商务领域。利用大数据分析技术，可以对用户的购物行为和偏好进行分析和挖掘，提供个性化的商品推荐和营销方案，提高用户购买转化率和满意度。

能源行业也是大数据分析的一个重要应用领域。利用大数据分析技术，可以实现能源消耗的监测和管理，提供能源使用的优化方案，提高能源的利用效率和降低能源的消耗成本。

在教育领域，大数据分析可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教育方案和教学资源。例如，利用大数据分析技术，可以对学生的学习成绩、学习行为和兴趣进行分析和挖掘，提供更加精准的教学建议和帮助。

在人力资源管理方面，大数据分析可以帮助企业更好地了解员工的绩效和需求，提供个性化的培训和晋升方案，提高员工的满意度和忠诚度。例如，利用大数据分析技术，可以对员工的绩效数据、培训记录和职业发展计划进行分析和挖掘，提供更加个性化的人力资源管理方案和决策支持。

虽然，大数据分析在各个领域的应用非常广泛，但是也面临着一些挑战和问题。其中最大的问题之一是数据的安全性和隐私问题。在数据采集、存储和传输过程中，需要采取一系列的安全措施，保护数据的安全和隐私。此外，大数据分析也需要面对快速变化的数据类型和数据量的增长。为了应对这些挑战，需要不断地研发和应用新的技术和算法，提高数据分析的效率和准确性。

干货|消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成

授权转自数据派（datapi）

2016年10月25日晚，清华大数据“应用·创新”系列讲座——“消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到瑞天欣实数据科技公司创立人之一杨子君博士。杨子君博士持有美国南加大（USC）电子与计算机工程博士学位，以及清华大学电子工程系学士和硕士学位，之前为全球征信Experian公司首席科学家，以及FICO的高级数据科学家，她是信用风控体系、金融产品和数据分析建模专家，拥有16年数据挖掘和分析行业经验。

杨博士从“小消费大金融”VS“小金融大消费”的区别入手，对金融的本质、风险量化、数据价值的衡量等进行深入阐述，引申出金融大数据分析师的定义问题的基本素质，作为金融数据分析师不仅要知其然还要知其所以然，为大家做出了精彩的分享。

以下为速记干货：

信贷和消费的发展

美国的信贷发展史上，最早有真正消费透支意义的信用卡是70年代的VISA卡。他们通过测试发现信用卡易于赚钱，就在这个实验的基础上发了大量的卡。卡直接寄到家门口，打开就可以刷。但不到几个月的时间就产生了很多坏账。在那之前的美国信用卡法案没有强制信用调查，基本上卡寄到马上可以刷。这次出现大量坏账后美国出台了一些信用卡的法案，规定使用信用卡的人一定要申请，并且一定要调查信用。这是消费金融的真正起步。

美国刚刚走出了2008年底的金融危机，这是由次贷危机引起的。我们有一个衡量美国人信用风险指数的数据，是通过美国三亿消费者在这十年间每一笔的信用贷款综合而成的。每个债务是微观性的，从这个微观怎样整合到经济的指数，它的基础就是金融大数据。

这次金融危机可以说对于美国这种纯信用式的消费金融冲击并不大。这次规律跟以往完全不一样，以前的金融危机在房贷上并没有造成什么影响，而是失业率带来了其他的债务。但美国这次金融危机房贷风险非常高，纯信用类消费的风险反而不是特别高。

美国这次金融危机导致了房地产非常大的风险。因为大家没有失业的风险，手里比较有钱，而杠杆率成倍的放大使之成为一个很好的投资手段。但这次杠杆率的放大比以前每一次都高，造成了比较严重的金融危机。美国的房贷危机可以说化解了，也可以说没有完全化解，因为当时银行收回的房产非常多，如果一下子都推向市场的话会引起房价断崖式的下降，因此这些房产处置的非常慢，有些现在还存在于市场中。这些房产基本要通过10年的时间去消化，这样才有可能化解风险，这一决策的背后有很多金融大数据支撑。

反观中国，我们进入了一个增速相对放缓的时期，我们的消费也是大家非常关注的。这种情况下如果你成为一个数据工程师，你给中国人民银行或者银监会、证监会工作，让你分析某一个区域的风险你会怎么入手，真正的数据在哪里，如何设计，这就是我们金融大数据工程师要做的。

RetailFinancevs.ConsumerFinance

消费金融有两个概念，一个是“小消费大金融”，一个是“大消费小金融”。“大消费小金融”的模式叫做RetailFinance，零售金融。什么叫零售金融？它是来促进零售的。它完全绑定消费产品和消费场景，先消费后买单。也就是说大消费、小金融的金融属性是为了促进消费。

而“小消费大金融”的金融属性是非常强的，一定要收益覆盖风险才能达到这个盈利目标。而在金融领域，执行这种模式的机构侧重点也不一样，比如说ConsumerFinance，这种产品的风险很高，收益率也很高。

消费金融的风险及盈利

消费金融，顾名思义，金融还是我们的本质，消费只不过是一个形容词。那么我们一定要了解金融的本质，金融的本质就是风险和盈利。如果不能基础地分析这种金融的盈利模式和风险，那么这种产品就有可能是庞氏骗*。

金融产品的设计许多事以大量的数据为基础的。金融产品的收入就是利息加费用，定价如果只是基础定价、最简单的定价，产品是不会有竞争力的，因为可以用低价竞争去打垮你。而金融方面最最重要的就是基于风险和其他一些因素做综合、区别定价，这个定价比较复杂，但这样收入才会更加有持续性、竞争力。

定价和成本是分不开的。如果是基于成本定价，那么对金融产品来说很关键的就是风险成本。如果价格不能覆盖成本肯定是不能盈利的，尤其是在大量的消费者产生批量效应的时候。这时要保证风险的设计不仅对一个人管用，并且对一千万个人管用。因此成本计算中最难的还是在风险上，因为风险会根据市场、宏观经济以及其它各种各样的情况和环境改变。

但通常来说这种定价不是简单的基于成本的，尽管风险是很核心的因素。另一个在金融定价中也很重要的要素是渠道，也就是我们通常所说的场景。渠道的管理非常重要，对于不同的渠道可能有不同的达到最优化定价的目的和手段。

消费金融离不开风险的精准评估以及自动化审批。很多消费金融公司也都是愿意提倡这些的，现在我们可以秒贷了，甚至可以凭一张身份证放贷，这都是基于高度的自动化。但最难的还是风险评估，有很多时候风险评估是没有办法做到自动化的。比如说风险投资公司，如果它能够自动识别这些风险何必要人呢？所以金融大数据工程师最需要知道的第一点是大数据的边界在哪里，什么情况下我们要通过大数据分析、分析风险精准到什么程度、怎么应用，不要把大数据夸大化；第二点是数据是什么，我们知道数据是不断在变的，大数据在不断地积累迭代，能否形成体系架构来迭代提高，这是关键。

消费金融大数据与数据工程师

我们认为跟消费金融相关的数据包括消费人群信用数据、经营人群信用数据、收入数据、资产数据、抵押数据。

消费行为的深入带来的是一代人消费观念的转变。这些年货币发行量还是很高，物价上升也比较可观，新一代年轻人如果还没有转变理念去银行借款的话，可能他未来的资产永远也赶不上。而这个理念已经开始转变，中国逐步走向消费金融为主的社会，消费金融大数据未来应用的场景和领域是非常宽广的，需要更多的金融领域的数据工程师，可是现在的储备还是非常少的，因为它的特殊性。

金融机构其实看不到数据，他们关注的是盈利，是如何选客户和营销。因此数据产品一定要返回到生产的流程里面，这样才能产生价值。

这样的大数据应用有防范欺诈风险的，防范不同的欺诈所要求的数据都是不同的，如果我们不能在数据采集、分析的过程中把它区分开来，数据产品是没有办法使用的。

另外一个风险也是金融机构很关注的，叫做宏观市场的风险。每个人都离不开社会离不开这种大的经济环境，我们现在最关注的可能是未来得房价会不会跌、跌多少，我们的金融资产受到的冲击是多少，这就是经济环境的风险。通常我们认为经济环境的风险从金融大数据的角度来说更加注重从微观的数据整合到宏观的维度，它的准确度会非常高。在宏观经济领域，像穆迪、标普这种征信公司和很多其它金融机构都会联手做很多事情，比如说金融危机的时候美国经济机构做了很多宏观经济指数，这能够有指导性的作用，这也是金融大数据领域一个非常重要的应用。

大数据中二八原则是无处不在的，20%的数据能够提供80%的价值。数据工程师主要的工作不是到处采集数据，而是要知道怎么样去找20%的有价值的数据。数据具有动态性，我们在不同应用里面发现这20%的数据是随之而变的，它在不同的场景有不同的价值。

同样的数据在不同的应用是不一样的，在同一个应用里面在不同的情况下它也不一样。最后数据工程师可能会产生统计模型，用以描述不同随机变量之间如何关联，例如行为的不同随机变量。但只有关联性并不够。

举一个非常经典的啤酒和尿布的例子。

Superbowl举行的时候，一些人把尿布和啤酒放在一起卖，会发现尿布和啤酒的销售量都提高了。统计模型发现了这两者的关联性，但这并不意味着这样的搭配销售具有普适性。因为这一现象的本质是这个区域里正好有一些20多岁到30多岁、爱看球类比赛的年轻人，并且他们都有孩子，出来买啤酒时可以正好买尿布。因此数据工程师不能满足于表面现象，而要发掘本质原因。数据工程师要能在玩儿数据的过程中增长自己的知识，知其然知其所以然，这样你做的产品才可能会更有效。因此大数据并不是盲目地告诉你这个东西是什么，而是要从这个数据里找到规律，这是知识，是颠扑不破的真理，这是一个合格优秀的数据工程师需要做到的。

总结来说，金融大数据工程师，只是一个工程师还是远远不够的。他首先要对金融有所了解，其次要分析数据背后的本质，哪里风险高，哪里风控做的不好，最后形成决策。举例来说，中等风险的人群实际上是很能盈利的人群，因为他有一点风险，但又不是太高。那么这些人的风险如何管理，如何定价就是金融大数据工程师要做的。数据清理、分析你发现了什么、总结出什么规律、这个规律怎么提升、怎么样迭代，这是数据工程师最重要的五个核心。此外数据工程师还需要艺术思维和匠人精神，要科学性和艺术性相结合。

Q&A

提问1：第一个问题是，我发现数据要预测时面临的最大的困难是未来变化特别快，数据无法描述未来，比如英国脱欧和负利率等，场景非常难以描述。我是做推特分析的，语言变化特别快，怎么样去处理这样的问题。第二个是，在具体使用技术的时候，刚开始我们就是做大数据加加减减而已，然后我们可能再去做模型，甚至做知识图谱，您怎么来评价这些技术本身对整个金融大数据的推动也好，它的*限性。

杨子君：大数据领域最重要的不是寻找正确的答案，而是寻找正确的问题，就是大数据到底能帮我们做什么。像你说的推特，第一个问题是，是不是大数据能解决的，也许肯定是，你是最有权利有答案的。如果确实是大数据能解决的，现在的大数据是不是足够我解决这个问题，如果不能足够解决这个问题，很可能的情况下是我的认知不够，也可能是我的数据不够。所以我觉得，在大数据领域，对于数据工程师或者设计师来说特别重要的是，要会问正确的问题。

第二个问题是，是不是现在大数据的环境能解决。我现在觉得这是最重要的，我们的数据分析师、数据工程师和产品方向，都是想解决“正确的问题”。金融有一个好处，就是提供一种服务时，有数据不对称或者有道岔的情况，我可以通过提供这个服务去采集，这个过程是比较有意义的。就是说我可能不知道，但是我可以通过这种金融服务去采集。所以我觉得消费金融公司也好，银行也好，它一定要把这个理念灌输出去才能不断提升。

提问2：未来哪一种社交数据会起到越来越大的作用呢？

杨子君：从信用风险的角度上来说，社交数据的权重不高。也就是说这个人去拿贷款，还不还钱，其实受周围的影响是蛮弱的，这是他核心的本质的问题。如果这个人的信用受周围影响很大的话，可以说这种信用是很不稳定的。实际上他并不是因为社交数据，他信用才不稳定的，而是因为实际上他本身与社交圈子里有一种共性他才会去社交。而我不想找这种共性，因为这种共性不是核心的，我要找的是核心规律，核心的这些人可能才会有帮助。但是在市场营销上，同样是社交数据，体现的价值不一样。一个人的购买行为，比较受圈子人的影响，因此这时社交数据很重要。回到信用风险这块，社交数据不是完全没有用，如果对你来说获取的非常容易，你可以做一些筛选。但是如果你说，我拿社交数据去放贷，那这个风险谁来承担？如果这个数据全都是非量化的，这就造成了很多操作风险，因为说不清楚是谁的风险、由谁来负责。

提问3：中国的征信基本上是空白，而且是比较乱。你认为中国的征信什么时候能赶上美国的成熟征信体系的水平？

杨子君：其实现在中国的征信不是一个空白，中国人民银行征信中心是2004年就开始建的。现在中国有征信报告的，而且信息挺丰富的，差不多有3亿多人。我们发现这3亿多人，债务已经很高了，而且信用卡都有很多张。这些人更多是集中在北上广深，还有一些沿海城市，以及一些内陆城市。因此我国的征信有构架、有很多数据，只是在金融领域的应用还不是特别充分。这个征信中心每年新增的有征信的人，差不多是1个亿。可能征信在对公众的推广和教育还是不够。

在演讲后的问答环节，杨博士结合自身行业经验与大家进行了深入地交流讨论。整场活动干货满满，嘉宾精彩的分享使听众反应很强烈。本次活动由清华大学数据科学院主办，清华大数据产业联合会协办。

编辑：袁明嘉、陈龙

校对：辛洪录 编辑：张梦

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你应该知道的人工智能三大分类 

DataFunSummit2022：智能金融在线峰会_ IT技术精华

2022年10月29日，DataFunSummit2022：智能金融在线峰会将如约而至。本次峰会由1位特邀荣誉**、2位**与5位出品人精心策划而成，共包含了：智能金融风控、金融数据平台、金融数据安全及治理、智能金融应用、金融领域的数字化转型等5大主题论坛，邀请20余位来自行业一线的智能金融技术专家，进行深度分享交流。本次峰会将全程直播，欢迎大家届时收看。

个人介绍：杨青，度小满数据智能部总经理，技术委员会执行**。毕业于清华大学计算机系，前阿里资深算法专家和百度主任架构师，在搜索、推荐、大数据架构等相关方向有较丰富的实践经验，2018年初加入度小满金融开始组建数据智能应用部，目前负责风控，增长，经营，数据生态，AI-lab等方向的研发工作。

个人介绍：姜春宇中国信息通信研究院云大所大数据与区块链部副主任（主持工作），大数据技术标准推进委员会副**。研究方向为大数据技术、数据资产管理、数据安全。参与起草多个国家文件，包括《促进国家大数据发展行动纲要》、《大数据产业十三五规划》。建立了国内首个大数据产品能力评测体系，制定了多项数据治理标准规范，参与编写《数据安全治理实践指南1.0》、《数据资产管理实践白皮书》等多本研究报告。

个人介绍：京东科技-风险管理中心-智能模型部负责人，京东科技技术委员会委员。2016年加入京东科技，负责个人和企业的风控模型研发(获客、授信、催收、反欺诈等）。致力于构建智能、可信、高效的决策模型体系。

出品人：田国刚京东科技部门负责人

个人介绍：2020年3月加入京东科技，从事金融风控模型和营销增长模型的研发管理工作，聚焦消费金融和财富业务线，在现金贷、消费贷、信用卡、基金、保险等业务领域有一定经验，在用户增长、广告投放、大数据风控、用户画像等方向具备丰富的模型研发和业务支持经验；过往在腾讯从事网页搜索和地图搜索的算法研发工作，在query分析、相关性计算、推荐排序模型等方向具备丰富的实战经验。

个人介绍：毕业于天津大学，2017年加入京东科技，具有多年智能决策模型建模经验。

演讲主题：AI实现额度精细化管理的探索与实践

听众收益：

1.了解信贷产品的额度运营场景

个人介绍：华中科技大学计算机硕士，2010年加入百度，先后参与了百度地图数据建设、百度糯米运营数据建设，拥有丰富的大数据和机器学习实践经验。2017年开始从事金融风控模型相关工作，目前主要负责度小满金融科技模型团队。

演讲主题：外部数据在信贷风控和经营中的应用

演讲提纲：

1.消费信贷风控和经营模型策略框架

听众收益：

1.能快速了解业务验证过的信贷风控和经营模型策略体系

个人介绍：李俊逸，中国信通院高级业务主管。毕业于中国人民大学。主要从事大数据领域技术与应用相关技术、标准和产业研究，曾参与支撑工信部数据库信息技术创新相关工作，牵头编制数项大数据产品技术和标准规范，持续开展包括数字营销、金融风控等关键应用的企业数据应用能力成熟度模型编制和评估工作，具有丰富的大数据领域产业研究、标准、评测及评估经验。

演讲主题：以标准推动金融智能风控行业发展

演讲提纲：

1.行业现状

听众收益：

1.金融智能风控和传统风控有什么区别？

个人介绍：本硕毕业于华东师范大学金融工程专业，曾就职于Discover，目前就职于360数科，主要负责智信平台流量风控建模。

演讲主题：基于沉淀数据的尾部流量建模方法

演讲提纲：

1.尾部流量及沉淀数据的特点

听众收益：

1.如何充分挖掘沉淀数据的价值

个人介绍：毕业于东南大学，曾任爱奇艺虚拟化平台负责人及IBMCSTL部门SystemX版本项目中国大区负责人。2017年加入蚂蚁集团，致力于全球风险形式和监管合规趋势的工作及研究，负责蚂蚁集团下一代风控引擎IMAGE中多方安全风控的技术设施建设和产品链路打造。现任大安全技术部上海区域SiteManager和多方安全风控技术部负责人。

演讲主题：蚂蚁多方安全风控的攻守之道及落地实践

演讲提纲：

1.风控多个场景的防控痛点

听众收益：

1.前沿观点：多场景风控防控痛点解析

2.事实说话：蚂蚁反赌反诈业务首次披露应用案例及攻防实录

3.行业洞察：多方安全风控在场景落地的展望

出品人：赵辉度小满基础架构研发部

个人介绍：赵辉，度小满基础架构研发部主任架构师，毕业于北京航空航天大学计算机系，前百度架构师，在大搜spider方向，百度账户体系，社区基础架构等相关方向有较丰富的实践经验，2017年加入度小满基础架构研发部，从0开始搭建了度小满云上大数据架构体系，目前负责离线计算、离线存储、在线KV存储、即时分析服务等方向的研发工作。

个人介绍：卢曼，度小满基础架构产品负责人，2018年加入度小满金融后，从0开始搭建了完整的智能大数据分析与管理平台、并结合业务痛点实现了端到端一站式模型全生命周期管理平台，为业务的发展提供了高质高效的基础服务保障。

演讲主题：度小满在智能金融领域的应用实践

演讲提纲：

1.度小满大数据分析与管理平台-鸿鹄

听众收益：

1.了解集自动化数据管理、批流开发一体的智能大数据研发平台

2.了解从模型生产到线上应用再到风险分析的全流程解决方案

3.了解离线资源管理当前面临的挑战及应对方案

个人介绍：火山引擎云原生计算研发工程师，负责云原生计算的底层运行时相关工作，具有多年资源调度、资源混部、云原生技术经验。

演讲主题：火山引擎云原生大数据在金融行业的实践

演讲提纲：大数据架构向云原生演进是行业重要趋势，火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生化方向进行了深入实践。大数据基于云原生技术进行部署和调度，一方面可以便捷管理和运维，降低基础设施运维成本；另一方面，在金融系统要求提升资源效率的大背景下，利用混部技术可以在保证金融机构的在线，近线和离线业务的SLA的同时，充分利用客户现有计算和存储资源。

本次分享将根据以下角度展开：

1.传统大数据计算引擎的云原生部署方式

听众收益：在云原生化的大趋势下，帮助听众了解下一代云原生大数据技术的关键技术和实践。

个人介绍：目前主要负责数据开发平台设计和研发工作。

演讲主题：翼支付云原生数据开发与治理平台实践

演讲提纲：

1.介绍翼支付一站式数据开发与治理平台

听众收益：了解如何建立统一的数据开发与治理平台，从数据集成、数据处理到最终的数据服务（涵盖数据总线、离线调度、云原生），同时配套数据质量监控和数据安全管理，真正做到将业务单据沉淀为数据资产，赋能业务应用。

个人介绍：刘顺华，17年郑州大学硕士研究生毕业，计算机专业，之后进入中原银行工作。长期参与数据平台建设，曾负责BI产品的设计和研发，对报表、交互式分析、可视化分析、增强分析有深刻的理解。现在负责AI平台建设，主要包括机器学习、联邦学习、MLOps/ModeOps等相关平台的搭建。

演讲主题：中原银行AI平台与MLOps/ModeOps建设实践

演讲提纲：中原银行AI平台建设实践，AI平台建设规划与思考，MLOps/ModeOps建设实践。

听众收益：

1.了解AI平台从0到1的实践过程；

出品人：李雪妮中国信息通信研究院

个人介绍：李雪妮，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副主任，中国通信标准化协会TC601大数据安全工作组组长，数据安全推进计划办公室成员。从事数据安全及合规领域相关法规政策、技术标准、行业发展等方面的支撑与研究工作，分析数据安全行业现状及痛点问题。负责牵头撰写《数据安全治理能力评估方法》、《数据安全治理实践指南（1.0）》、《2021年数据安全行业调研报告》、《数据安全风险分析及应对策略研究》等多项数据安全标准及报告，牵头多家电信、互联网、金融、汽车行业的数据安全评估评测工作。

个人介绍：中国信通院云计算与大数据研究所高级业务主管、中国科学院大学博士。主要研究领域为数据安全，有丰富的金融、电信互联网等行业的数据安全治理咨询与评估经验，牵头编写《数据安全治理能力评估方法》《数据安全治理实践指南2.0》及数据安全产品相关标准，完成论文10余篇，完成专利多项。

演讲主题：数据安全治理能力评估经验分享

演讲提纲：

1.数据安全治理能力评估框架介绍

听众收益：了解中国信通院力推的数据安全治理能力评估框架，了解金融、电信互联网等行业数据安全治理现状与进展。

个人介绍：长期在建设银行总行从事数据管理和应用工作。组织参与过建设银行信贷信息管理系统、数据仓库、大数据智能平台等建设。现在负责建设银行大数据应用和数据安全等工作。

演讲主题：数据安全管理的思考

演讲提纲：

1.对数据安全管理的理解与认识

听众受益：了解建设银行数据安全治理体系，了解建设银行数据安全全生命周期保护实践和技术支撑。

个人介绍：负责牵头数据安全体系规划设计与落地、组织数据安全管理机制及技术平台建设。

演讲主题：中小银行数据安全治理体系建设实践

演讲提纲：数据安全体系框架、数据全生命周期安全防护策略。

听众收益：

1.了解数据安全体系框架及建设思路

个人介绍：近17年安全从业经历，丰富的信息安全体系规划、设计、建设、运营经验。曾任某世界500强跨国外资公司亚太区的安全负责人，某大型制造公司的安全专家，某大型集团IT平台安全负责人。现就职于深圳红途科技有限公司，担任解决方案专家一职。

演讲主题：打造全链路数据隐私合规平台

演讲提纲：

1.背景介绍

2.构建全链路数据隐私合规平台，为数据安全治理筑牢底座：

听众收益：数字化转型、强监管环境下数据隐私合规能力的构建。

出品人：章鹏蚂蚁集团资深算法专家

个人介绍：于中国科学技术大学，获得计算机科学博士学位。随后加入理光研究院，并在亚利桑那州立大学（ASU）担任博士后研究员。14年回国，加入阿里巴巴，现任蚂蚁集团数字科技事业群智能风控总监。

个人介绍：知识图谱构建，金融事理图谱。

演讲主题：金融事理图谱构建及应用

演讲提纲：

1.图谱schema设计

听众收益：

1.设计事理图谱schema的方法

个人介绍：李东晨，度小满资深算法工程师，硕士毕业于伦敦大学学院(UCL)计算机系，在互联网金融算法领域深耕6年，当前专注于将因果推断技术与金融业务结合落地。

演讲主题：因果推断在金融场景中的应用

演讲提纲：传统机器学习可以很好地帮助我们解决预测问题，例如通过一个用户的历史信贷行为预测其未来的风险表现。然而在企业经营层面，除了预测问题，我们也时常面临决策问题：例如对什么样的用户，通过什么样的手段，可以使用户被激活？如果不对这些用户进行触达，他们是否就会流失？这些决策层面的问题都涉及到一个关键概念，即反事实预估，这是传统机器学习无法解决的问题。本报告将主要向大家介绍，在互联网金融企业决策层面，我们如何应用因果推断技术进行经营效率优化。

听众收益：

1.什么是因果推断，它与机器学习的区别和联系是什么？

2.在互联网金融领域，什么样的问题需要应用因果推断技术？

3.在企业决策层面，如何应用因果推断技术提升经营效率？

个人介绍：陈定，衡泰技术联合创始人、首席科学家。负责机器学习和另类数据在资本市场投资决策和风险管理的应用研究。25年海内外金融投研/金融科技经验。在美期间，任职于金融咨询公司（GiffordFongAssociates)、信用评级机构(Moody’s)、投资银行(JPMorganChase)和对冲基金(StarkInvestments)等各类金融机构，主要从事利率和信用衍生品定价和量化策略研究。2006年回国，曾任职于嘉实基金，历任固定收益部、股票投资部和海外投资部首席量化分析师。《投资管理》（ChinaJOIM）创始编委会成员。物理博士，美国北德克萨斯大学，1996。物理学士，中国科学技术大学，1988。

演讲主题：从金融IT到金融科技，到数字化转型，基于资产管理行业趋势的思考

演讲提纲：

1.机器学习在资产管理投研和风控应用的约束

听众收益：

1.针对金融科技在大资管投研、风控的应用

个人介绍：毕业于北京师范大学统计学院，2016年入职京东金融，目前负责申请评分模型体系架构与开发，A卡体系历经7年算法发展迭代历史，以复杂大数据模型算法能力支撑京东白条、金条等核心信贷产品提供有效信用评估工具，致力于前沿机器学习、深度学习等技术在信贷风控场景的创新落地，基于普惠金融的新场景优化传统建模方案。

演讲主题：信贷风控场景的概念漂移问题解决方法

演讲提纲：

1.信贷风控场景介绍及概念漂移问题定义

听众收益：信贷风控场景下贷前申请流量分布迁移剧烈，导致模型上线后KS随时间下降，如何及时检测到分布迁移，给出迁移原因，并针对迁移分布更新模型，使线上模型随时间KS更稳定。

个人介绍：马永亮，澜舟科技搜索和金融NLP技术负责人。2009年毕业于哈尔滨工业大学，之后在阿里巴巴和微软工作十余年，主要从事搜索引擎、问答、翻译、自然语言处理相关的产品和技术研发。2021年离开微软加入澜舟科技。

演讲主题：金融事件分析及应用

演讲提纲：预训练模型技术和基于预训练的NLP技术今年发展迅速。随着这些技术的不断成熟，它们在金融领域也开始得到广泛应用。事件抽取和分析技术在风险监控、量化分析、事件影响等金融场景中有着广阔的应用前景，但是受限于训练数据，领域知识，技术复杂度，事件抽取和分析技术落地面临很大困难。本次分享将介绍澜舟科技公司基于预训练、提示学习、事件抽取和分析等技术在金融场景下的落地和实践经验。

听众收益：了解基于预训练模型的事件分析技术和它在金融领域的应用情况，技术应用中的挑战和应对经验，促进对事件分析技术在金融领域应用发展的思考。

出品人：郭胜基资深金融专家

演讲主题：征信领域的数字化转型

个人介绍：过去3年，作为浪潮人工智能软件产品负责人。

演讲主题：浪潮AIStation推动金融行业智能化转型

演讲提纲：

1.银行智能化转型遇到的问题

3.AI能力建设的诉求：

4.浪潮AIStation如何帮助金融行业智能化转型：

构建国产卡引入标准，为金融企业决策提供支持；

听众收益：

1.如何快速获取AI能力提升生产力

个人介绍：负责内部各类AI算法研发和金融科技输出业务。

演讲主题：数字化加速东南亚金融科技变革

演讲提纲：首先介绍东南亚金融市场的当前基本格*和业务情况，然后给出我们做金融科技输出业务中总结的经验，最后以我们的反欺诈解决方案为例介绍具体场景帮助理解。

听众收益：

1.传统金融机构的业务如何抽象和数字化

3.一个较通用且有效的反欺诈解决方案是什么样的

个人介绍：拥有12年以上银行及金融行业从业经验，曾参与民营银行筹建，头部咨询公司特聘专家，专注于金融行业大数据架构及应用，包括基于大数据的精准营销、风险控制和反欺诈，对于银行业数据应用、管理和治理有深刻见解。

演讲主题：数据标签与指标在金融行业的应用

演讲提纲：

1.何为指标，何为标签，两者有何区别？

听众收益：

1.彻底理清标签和指标的概念

DataFun：专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年，在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过100+线下和100+线上沙龙、论坛及峰会，已邀请超过2000位专家和学者参与分享。其公众号DataFunTalk累计生产原创文章800+，百万+阅读，15万+精准粉丝。

远程正式实习｜中科院金融大数据分析

中科院

远程正式· 金融大数据分析

     中国科学院（英文名称：ChineseAcademyofSciences，简称中科院）成立于1949年11月，为中国自然科学最高学术机构、科学技术最高咨询机构、自然科学与高技术综合研究发展中心。中国科学院提出了建设国家创新体系的构想，先后实施知识创新工程、“创新2020”、《“率先行动”计划暨全面深化改革纲要》，提出了《创新促进发展，科技引领未来》、《创新2050：科学技术与中国的未来》、《科技发展新态势与面向2020年的战略选择》等战略研究报告。

◆ 实习地点

实地/远程正式

◆ 岗位描述

1、聚焦金融风控模型，跟踪前沿技术动态，进行技术汇报和解析

2、探索数据和风控数据的数据关系和定性指标分析

3、辅助完成风控模型的搭建和设计

◆ 任职要求

1、专业：统计，数学专业，经济（金融）专业，金融数学专业优先

2、精通R、Python、MatLab、SPSS/SAS等数据统计工具；

3、逻辑严谨，数据分析能力与逻辑推理能力强；

4、拥有较好的沟通能力和团队协作能力；

人工智能的应用领域包括哪些？

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）指的是一门研究和开发使机器能够模拟和执行人类智能活动的科学和技术领域。它涵盖了一系列的技术、方法和应用，旨在使计算机系统能够感知、理解、学习、推理、决策和交互，以完成各种任务。人工智能的目标是使计算机能够模仿人类的认知能力，包括感知、理解、推理、学习和解决问题等。这可以通过多种方式实现，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统和强化学习等技术和方法。人工智能的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，如自动驾驶汽车、语音助手、机器翻译、金融风险分析、医疗诊断、智能机器人等。人工智能的发展已经对社会产生了深远的影响，并在许多领域取得了重大的突破和进展。

大数据目前好学吗？就业怎么样？

谢谢邀请！

世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。

大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。

计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。

毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

就业前景

2019年12月10日，中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。

大数据人才稀缺，根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

5月22日，智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测，2020年底，信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。

报告称，2020年一季度，信息基础设施产业核心技术岗位中，缺口较大职位以软件开发类为主，包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等，多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。

监测显示，一季度，信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位，除软件开发等基础通用岗位外，大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高；人工智能需要大量算法工程师人才；通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位；ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。

就业方向

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

推荐院校

根据全国高校学科评估结果，此处仅推荐B级以上高校——

A+类高校：北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学

A类高校：北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学

A-类高校：北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学

了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报热门专业时，需要注意以下几点：

1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。

2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

5.考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。

我的回答希望对你有所帮助，祝你好运！

随着高考的临近，家长们越来越关注志愿填报的相关信息，毕竟在学习上帮不了孩子太多，但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。

近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章，希望能在志愿填报的路上助您一臂之力！敬请点击关注！

python金融大数据分析这本书有来自源代码吗

2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据

CPI数据是什么意思

简单的说就是物价指数