金融领域的顶级大数据应用：它如何彻底改变金融行业？

介绍

大数据在现代是一个流行词，不仅影响 IT 行业，还影响其他关键行业。 这些包括金融大数据、政府大数据、银行、医疗保健、教育、农业、电信等等。 国际数据公司的全球半年度大数据和分析支出指南预计， 2020 年全球对大数据分析的投资将增长到超过 2030 亿美元，而 2016 年为 1301 亿美元。

什么是大数据分析？

大数据是由来自各种来源的结构化、非结构化和半结构化数据组成的大型和多样化数据集的集合。 传统的数据处理和管理工具不足以处理大量数据，因此需要先进的工具。 因此，大数据分析是使用先进的工具来分析和处理大量数据，以构建预测模型和指导战略决策。

大数据具有复杂性、海量、种类繁多和速度快的特点。 大规模大数据是从社交媒体、网络、设备、传感器、日志文件和事务应用程序等不同来源实时生成的。 研究人员、分析师和企业使用高级分析技术（如数据挖掘、统计、机器学习、预测和文本分析）来挖掘以前无法访问的信息的潜力，从而做出更好的决策。

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大数据分析的关键用例

• 医疗保健——医疗保健行业必须处理大量数据。 大数据分析使医生能够有效地利用数据，无论是开发个性化药物还是检测异常疾病模式。
• 农业——使用传感器和自动机器使农场数据收集和处理成为可能，这反过来又有助于更好的农场管理实践、增加作物产量和保护免受环境风险。
• 教育——无论是发展学术技能还是评估教师和学生的表现，大数据分析已经以多种方式改变了教育部门。
• 娱乐和媒体——大数据使娱乐行业能够优化内容、建议、广告和广播时间，以吸引观众的最大注意力。
• 电信——大数据使电信行业能够为用户提供无忧的连接。

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金融大数据分析

随着技术创新的发展，大数据已成为银行和金融部门不可或缺的一部分，因此，金融大数据正在成为人类活动的重要方面。 数字银行、资产管理和财富管理平台、在线 P2P 借贷、中小企业金融、众筹平台、移动支付平台和加密货币等金融服务会产生大量数据，必须对其进行有效和谨慎的管理不会损坏信息。

由于任何金融组织的运作都依赖于数据及其保护，大数据分析为金融行业带来了急需的流动性和透明度。 无论是风险分析、欺诈检测、客户满意度还是算法交易，大数据都使金融系统能够更多地关注改进的服务交付，而不是担心安全问题。

大数据分析在金融领域的热门应用

• 欺诈检测——尽管快速发展的数字世界已被证明是非常有益的，但它也存在欺诈和诈骗。 当今银行业面临的最大挑战是越来越多的网络攻击使敏感的客户信息易受攻击。 但由于大数据分析和机器学习算法，异常的用户活动和消费模式使金融机构能够及时发现欺诈和诈骗。
• 风险管理——为防止出现重大收入损失，银行机构必须建立健全的风险管理体系，而这正是大数据在金融领域的另一种应用出现的地方。 大数据分析使实时风险检测和保护客户免受欺诈成为可能。
• 客户关系——维持令人满意的客户关系是银行业面临的最大挑战。 从收集和分析客户数据到提供有益优惠和确保交易安全，大数据分析已经改变了银行组织与客户互动的方式。

大数据分析如何影响金融业？

简而言之，大数据和分析对金融部门的影响包括：

• 大数据提供的信息影响着金融服务的关键成功和生产要素。
• 财务分析师可以做出更好、更明智的投资决策。
• 金融行业使用基于数据的预测模型来监控支出模式。
• 大数据分析增加了我们对金融市场的了解。
• 税收改革、贸易、投资、风险分析、自动化、欺诈检测和管理已通过可用数据集的可用性进行了改进。
• 在金融行业中使用大数据分析有助于克服各种挑战，并就如何在满足客户需求的同时改善银行体验提供了宝贵的见解。
• 最后，大数据创造了透明度，并对经济分析和建模产生了重大影响。

结论

大量数据的可用性为企业和行业提供了改善服务和增加利润的无限机会。 银行业受益匪浅，毋庸置疑，金融大数据已成为大数据分析已找到多种应用的最有前景的领域。

从发现欺诈行为到改善客户关系，金融业正在不遗余力地挖掘大数据的潜力。 大数据分析彻底改变了在线银行业，并继续影响着全球银行业和金融业最关键的方面。

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