2023-01-17 03:28来源:m.sf1369.com作者:宇宇
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在银行业的应用主要表现在两个方面:一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据,内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。
利用大数据技术,银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系,形成企业之间的关系图谱,利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为:一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度,帮助企业更精准地了解市场行情,通过构建更多元的量化因子,投研模型会更加完善。
二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据,形成市场主观判断因素和投资者情绪打分,从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。
智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务,其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据,依靠大数据量化模型,为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用,一是精准营销。大数据通过用户多维度画像,对客户偏好进行分类筛选,从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。