互联网加快发张中“善林金融”如何占有一席
近日，中国人民银行行长周小川在华盛顿参加国际货币基金组织(IMF)关于金融包容性的研讨会讨论中表示，应提倡进一步普及金融科技的应用，建立更多的移动端、网络金融机构，并大力研发在线设备以辅助金融交易。善林金融积极运用金融科技，今年上半年推出的善林金融信息服务终端机正是一例。
国内很多人士并不了解金融科技这个概念，但都注意到了这几年互联网金融的强劲发展。善林金融相关业务负责人介绍说，互联网金融强调科技助推金融服务创新，金融科技则强调在金融体系中更积极地融入现代科技元素，利用大数据、区块链等互联网技术进行风险控制和平台管理，两者侧重点稍有不同，但本质上是一致的。
我国金融科技发展也在日新月异，传统银行业务在网络终端正在大力改善，中国政府正致力于利用大数据进行反腐败、反洗钱，而对于互联网金融平台，周小川特意强调“要加强国民金融教育，推动互联网金融平台建设。”
相关业务负责人介绍说，2015年全球投入“金融科技”领域的资金高达191亿美元，是2011年的近8倍，过去5年，超过400亿美元的资金流入这个领域。根据毕马威近日发布的中国领先金融科技报告，上榜企业都在一定程度上运用了大数据和数据分析技术，移动计算、机器学习和云计算也同样是金融科技公司采纳的主流技术，业务涵盖了大数据及征信、网络借贷、支付服务、综合金融服务、智能投顾及互联网保险等多个领域。
作为互联网金融行业的代表企业之一，善林金融从成立之初就积极运用大数据、云计算等最新科技，努力打造一个体验优秀、业务透明、资金安全的互联网金融平台，因此获得了广大客户的高度认可，同时为平台的发展打下了坚实的基础。
众所周知，风险控制是影响企业持续发展和投资者信心的重要因素。善林金融拥有经验丰富的金融分析师，为投资者打造安全高效的风控体系，同时拥有一支实力强大的技术团队，能够在网络安全方面确保平台运作顺畅，免受不法分子的网络攻击。
如何让金融科技亲民化，能够让老百姓享受到技术优势和高科技服务?善林金融也在积极推进。今年上半年，善林金融推出了业内备受关注的信息服务终端机，采用国际生物身份识别大数据技术，人机交互模块可帮助使用者进行便捷操作，数据高级加密系统则保证了数据的安全可靠。目前，善林金融已引入近千台信息服务终端机，遍布200多个城市，并将推广到各大院校、酒店、医院等。
未来，金融科技的大力应用将助推整个行业不断发展迭代，善林金融将不断把金融科技运用大产品研发、风控信审和客户体验中，为客户提供更好的产品和服务。
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本帖最后由 widen我的世界 于
14:42 编辑
告诉你：金融行业大佬如何应用大数据【实例】
随着互联网金融的崛起，如今好多传统的金融业大佬都面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程都将发生巨大改变，企业更替兴衰；未来的金融业，业务就是IT，IT 就是业务；金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的IT 建设投资来为自己的生存发展谋求出路和生机。本文通过介绍金融行业大佬的大数据的应用实例，希望对大家有一定的启发和学习价值，更好地了解当今的金融业发展状况。
14:25:12 上传
【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场
随着国内网购市场的迅速发展，淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态，网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。
以余额宝为代表的互联网金融产品在2013 年刮起一股旋风，截至目前，规模超1000亿元，用户近3000 万，如图所示。相比普通的货币基金，余额宝鲜明的特色当属大数据。以基金的申购、赎回预测为例，基于淘宝和支付宝的数据平台，可以及时把握申购、赎回变动信息。另外，利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。
2．淘宝信用贷款
淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。开团不到10 分钟，500 位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。他们有望分享总额约3000 万元的淘宝信用贷款，并能享受贷款利息7.5 折的优惠。据悉，目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款，贷款总额超过14 亿元。
淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分，卖家纯凭信用拿贷款，无需抵押物，无需担保人。由于其非常吻合中小卖家的资金需求，且重视信用无担保、抵押的门槛，更加上其申请流程非常便捷，仅需要线上申请，几分钟内就能获贷，被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”，也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。
14:25:24 上传
3．阿里小贷
淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据，它依托阿里巴巴（B2B）、淘宝、支付宝等平台数据，不仅可有效识别和分散风险，提供更有针对性、多样化的服务，而且批量化、流水化的作业使得交易成本大幅下降。
每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100 天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。
案例解析：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。在本案例中，正像淘宝信用贷款所体现的那样，这种新型微贷技术不依赖抵押、担保，而是看重企业的信用，同时通过数据的运算来评核企业的信用，这不仅降低了申请贷款的门槛，也极大简化了申请贷款的流程，使其有了完全在互联网上作业的可能性。
大数据的价值已经得到互联网公司以及金融机构的认可，笔者认为：“谁掌握的‘拼图’图块多，谁就能快速拼出客户的图谱，成为真正的王者。”然而，目前来看，谁都不愿意轻易地交出自己手上的“拼图”，于是，互联网公司、银行、支付机构等各个海量数据的拥有者展开了激烈的金融数据争夺战。
14:25:30 上传
【案例二】IBM 用大数据预测股价走势
不久前，IBM 使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”。借助该预测系统，可通过统计分析新闻中出现的单词等信息来预测股价等走势。
IBM 的“经济指标预测系统”首先从互联网上的新闻中搜索与“新订单”等与经济指标有关的单词，然后结合其他相关经济数据的历史数据分析与股价的关系，从而得出预测结果。
在“经济指标预测系统”的开发过程中，IBM 还进行了一系列的验证工作。IBM 以美国“ISM 制造业采购经理人指数”为对象进行了验证试验，该指数以制造业中的大约20 个行业、300 多家公司的采购负责人为对象，调查新订单和雇员等情况之后计算得出。实验前，首先假设“受访者受到了新闻报道的影响”，然后分别计算出约30 万条财经类新闻中出现的“新订单”、“生产”以及“雇员”等5 个关键词的数量。追踪这些关键词在这段时期内的搜索数据变化情况，并将数据和道指的走势进行对比，从而预测该指数的未来动态。
IBM 研究称，一般而言，当“股票”、“营收”等金融词汇的搜索量下降时，道指随后将上涨，而当这些金融词汇的搜索量上升时，道指在随后的几周内将下跌。
据悉，IBM 的试验仅用了6 小时，就计算出了分析师需要花费数日才能得出的预测值，而且预测精度几乎一样。
14:25:01 上传
案例解析：从本案例可以看出，大数据不再仅仅局限在媒体与厂商之间的讨论，它犹如一场数据旋风开始席卷全球，从各行各业的IT 主管到政府部门都开始重视大数据及其价值。
目前，不少信息系统企业都在使用大数据信息技术开发预测系统。例如，2011 年，英国对冲基金Derwent Capital Markets 建立了规模为4000 万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，该基金通过从Twitter 的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。无独有偶，美国加州大学河滨分校也公布了一项通过对Twitter 消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。
笔者认为：“企业数据就是新时代还未开采的石油，具有非常之高的价值。”国外一些金融机构已经开始做一些前瞻性的研究了，这种做法是非常值得国内金融机构学习和借鉴的。例如，国内大部分证券公司仍然没有摆脱交易性数据为主的特点，但很多有前瞻意识的证券公司已经开始做一些转型了，对微博、互联网等外部数据进行一些分析与预测。
【案例三】汇丰银行采用SAS 管理风险
近日，汇丰银行选择SAS 防欺诈管理解决方案构建其全球业务网络的防欺诈管理系统。据悉，这一解决方案是一种实时欺诈防范侦测系统。
14:24:56 上传
SAS 被誉为“全球500 强背后的管理大师”，是全球领先的商业分析软件与服务供应商。SAS 通过三部分服务（包括软件及解决方案服务、咨询服务、培训及技术支持服务）帮助客户洞察商机，成就变革，改善业绩。
凭借丰富的行业专业知识，SAS 的行业解决方案在各领域为行业解析蕴藏于信息之中的独特的商业问题。例如金融服务领域的信用风险管理问题、生命科学领域加快药物上市速度和识别零售领域的交叉销售机会等问题。SAS 还提供跨职能解决方案，不分行业地帮助企业克服其面临的挑战。例如增加客户关系价值、测量和管理风险、检测欺诈和优化IT 网络等。
汇丰银行与SAS 在防范信用卡和借记卡欺诈的基础上，共同扩展了SAS 防欺诈管理解决方案的功能，为多种业务线和渠道提供完善的欺诈防范系统。这些增强功能有助于全面监控客户、账户和渠道业务活动，进一步提高分行交易、银行转账和在线付款欺诈以及内部欺诈的防范能力。通过监控客户行为，汇丰银行可以优化并更加有效地利用侦测资源。
汇丰银行利用SAS 系统，通过收集和分析大数据解决复杂问题，并获得非常精确的洞察，以加快信息获取速度和超越竞争对手。因此，汇丰银行还将继续采用SAS 告警管理、例程和队列优先级软件，提高运营效率，以便迅速启动紧急告警。
14:24:48 上传
案例解析：在当今这个海量数据的时代，如何找到大数据中蕴含的前所未有的商业价值？笔者认为高性能分析就是那把“钥匙”。在本案例中，SAS 高性能分析可以帮助用户：将相关的大数据转变为真正的商业价值，采用世界顶级的分析技术来生成精确的洞察，快速获得答案来改变企业的运营模式，以及部署一个适合未来扩展的分析架构。
总之，高性能分析环境让用户可以充分利用IT 投资，同时克服原有架构的约束，从大数据资产中产生高价值的洞察。
【案例四】Kabbage 用大数据开辟新路径
Kabbage 是一家为网店店主提供营运资金贷款服务的创业公司，总部位于美国亚特兰大，截至目前已经成功融资六千多万美元。Kabbage 的主要目标客户是eBay、亚马逊、雅虎、Etsy、Shopify、Magento、PayPal 上的美国网商。
Kabbage 与“阿里小贷”的经营模式类似，通过查看网店店主的销售和信用记录、顾客流量、评论以及商品价格和存货等信息，来最终确定是否为他们提供贷款以及贷多少金额，贷款金额上限为4 万美元。店主可以主动在自己的Kabbage 账户中添加新的信息，以增加获得贷款的概率。Kabbage 通过支付工具PayPal 的支付API 来为网店店主提供资金贷款，这种贷款资金到账的速度相当快，最快十分钟就可以搞定。
14:24:38 上传
Kabbage 用于贷款判断的支撑数据的来源除了网上搜索和查看外，还来自于网上商家的自主提供，且提供的数据多少直接影响着最终的贷款情况。同时，Kabbage 也通过与物流公司UPS、财务管理软件公司Intuit 合作，扩充数据来源渠道。
目前，使用Kabbage 贷款服务的网店店主已达近万家，Kabbage 的服务范围目前仅限于美国境内，不过公司打算利用这轮融资将服务拓展至其他国家。
案例解析：基于大数据的商业模式创新过程有两个核心环节：一是数据获取；二是数据的分析利用。在本案例中，Kabbage 与阿里金融的区别在于数据获取方面，前者是从多元化的渠道收集数据，后者则是借助旗下平台的数据积累，其中网上商家可自主提供数据且其数据的多少直接决定着最终的贷款额度与成本，这充分体现出大数据的资产价值，就如同传统的抵押物一样可以换取资金。
笔者觉得，虽说大数据是一座极具价值的“金矿”，但如果不能科学地加以利用，那么大数据就变成了一堆堆毫无用处的“石头”，Kabbage 就是借助大数据技术，并结合金融行业的特点，有效地控制了风险，实现了完美融合和创新。 本文来自
金融是服务于实体经济的，随着大数据时代的到来，传统的实体经济形态正在向融合经济形态转变，同时虚拟经济也快速兴起，金融的服务对象必将随之发生变化，这种转变为金融业带来了巨大的机遇和挑战，如图 所示。
融合经济产生新的金融需求
虚拟经济（Fictitious Economy）是经济虚拟化（西方称之为“金融深化”）的必然产物，是指基于计算机和互联网产生的一种经济形态，其产品和服务都具有虚拟化的特点，具体包括软件、网络游戏、社交网络、搜索引擎、门户网站等细分市场领域。实体经济是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。随着新兴信息技术的快速发展，实体经济与虚拟经济正在加速融合，从而衍生了未来的主体经济形态，即融合经济，电子商务、O2O 模式都是融合经济发展进程的一个产物。
14:24:33 上传
【案例五】大数据时代信用卡该怎么玩
中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内最具竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长。
<font color="#13 年11 月，在中信银行与腾讯联合发布“中信银行QQ 彩贝联名信用卡”仪式上，中信银行信用卡中心总裁陈劲表示，该行信用卡发卡量已突破2000 万张，未来将充分利用互联网基因和大数据技术挖掘客户需求。
过去，中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临巨大的压力。同时，为了应对激烈的市场竞争，中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。
<font color="#10 年4 月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。
基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
基于Greenplum 解决方案在系统维护方面的便捷简单，中信银行信用卡中心每年减少了大约500 万元的数据库维护成本，这有助于减少解决方案的总拥有成本。
案例解析：在本案例中，Greenplum 解决方案采用了“无共享”的开放平台MPP架构，此架构是为BI 和海量数据分析处理而设计，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。与其他产品相比，Greenplum 解决方案可以给中信银行信用卡中心提供最高级别的性能。同时，该解决方案与银行所使用的硬件、应用程序和数据源实现了有效集成。此外，Greenplum 解决方案通过把数据集中在一个统一的平台，极大地减少了系统维护的工作量。
笔者认为，大数据对信用卡产品的营销具有很大的促进作用。例如，在大数据的环境下，银行可以利用先进的互联网、云计算等新兴技术，对消费者的刷卡行为进行数据化的分类、统计，通过整理数据获取消费者的消费习惯、消费能力、消费偏好等非常重要的数据信息。通过客户数据、财务数据来区隔客户，通过消费区域定位、内容定向，知晓他们的消费习惯，然后进行深入地数据分析挖掘和展开精准营销。
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在当今这个海量数据的时代，如何找到大数据中蕴含的前所未有的商业价值？我认为高性能分析就是那把“钥匙”。高性能分析环境让用户可以充分利用IT 投资，同时克服原有架构的约束，从大数据资产中产生高价值的洞察。
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CDA数据分析师社区（）是国内领先的数据科学技术交流社区。
社区主要面向数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等前沿技术话题。
通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。
大数据不再仅仅局限在媒体与厂商之间的讨论，它犹如一场数据旋风开始席卷全球，从各行各业的IT 主管到ZF部门都开始重视大数据及其价值。
本帖最后由 widen我的世界 于
13:18 编辑
在当今这个海量数据的时代，如何找到大数据中蕴含的前所未有的商业价值？我认为高性能分析就是那把“钥匙”。高性能分析环境让用户可以充分利用IT 投资，同时克服原有架构的约束，从大数据资产中产生高价值的洞察。
阿里集团2014年上市，将包括支付宝在内的金融业务剥离单独成立为蚂蚁金服。人工智能部刚成立，战略定位颇似蚂蚁的数据中枢，用于为各个部门产出数据智能。我因为参加阿里巴巴天池平台的移动推荐竞赛获得亚军，有专场面试的机会。
在专场面试中表现神勇，连面4面+CTO面+HR总监面，斩得阿里星Offer。第1、2面是后来的主管，在聊完移动推荐和其他几个比赛后出了2道业务场景题-商品性价比和排序期望题，题目罗列在文章最后一部分。
1.国内互联网公司和国外FLAGS的面试有很大不同，前者重视项目、实习经验、专业积累，后者看重的是你聪不聪明与编程题刷得多不多。在求职开始的时候心里得有个谱，合理分配时间、精力，并理性看待自己挂了笔试或面试。
2.简历讲究简单粗暴有逼格，简历包含联系方式、教育背景、实习经历、项目介绍、牛逼的荣誉、岗位相关的技能就好，谓之简单粗暴，有逼格则指的是实习、项目多用数字量化描述，省去叙事的过程，结果导向。还有一点经验，可以适当装逼，但不能装逼得超过可掌控范围。
3.投简历的时候，多走内推渠道，省去大部分笔试或者电话面试，不吃力又讨好。内推渠道有以下几种，我按照靠谱程度排个序：1) 总监以下的内部技术员工 2) HR 3)总监以上的高管 4)北邮人论坛 5)Linked In 6)知乎 7)NLP job 8)微信公众号。1)和2)是比较靠谱的，3)~7)只能作为备胎。还有一个非主流但很有效的捷径是参加企业举办的比赛并取得好名次。
4.面试时要抓住提问环节问一些实质性的问题，比如具体的技术问题、部门组织架构、部门战略地位、以后的工作团队、对个人的定位、KPI怎样给出等，尤以部门组织架构、战略地位、团队这类大又可说的问题最佳。京东面试官给我讲了百度架构部门的痛点，在之后的面试中我就经常和面试官聊关于架构部门和业务部门的话题，学到很多，大局观也慢慢改善。
5.在精力允许的情况下多面，多拿offer，一方面涨见识、谈资，一方面在谈理想公司的offer时能争取到更好的薪资待遇。
基于大数据的商业模式创新过程有两个核心环节：一是数据获取；二是数据的分析利用。
融是服务于实体经济的，随着大数据时代的到来，传统的实体经济形态正在向融合经济形态转变，同时虚拟经济也快速兴起，金融的服务对象必将随之发生变化，这种转变为金融业带来了巨大的机遇和挑战
大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。
现在，随着社交媒体的兴起，零售企业有必要也有可能从微博、博客、论坛等社交媒体上了解与企业和经营相关的信息。以前，企业的IT架构不具备处理海量社交媒体数据的能力，但是现在，实时、快速地处理大量的非结构化数据已经成了一种常态。
一个合格的数据分析从业者，需要对自己的分析和结果负责，不能下结论的情况下，不要妄下定论，更不能有意扭曲事实。同时还要不断充实数据分析方面的知识技能，尽量避免出现无意识的错误。
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