導(dǎo)語：如何才能寫好一篇大數(shù)據(jù)金融總結(jié)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將是下一個百萬億商業(yè)時代

首先，杜登斌談了對“互聯(lián)網(wǎng)+”的看法。他認為，“互聯(lián)網(wǎng)+”的目標(biāo)是依托消費互聯(lián)網(wǎng)模式帶動和引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)升級轉(zhuǎn)型，核心不在“互聯(lián)網(wǎng)”，而在于后面的“+”。今年政府工作報告部署“中國制造2025”時特別強調(diào)，要順應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展趨勢，以信息化與工業(yè)化深度融合為主線，重點發(fā)展新一代信息技術(shù)等十大領(lǐng)域。他分析說，所選的十大重點領(lǐng)域都是規(guī)模生產(chǎn)的基礎(chǔ)工業(yè)，都是自動化、技術(shù)含量較高的行業(yè)，進行互聯(lián)網(wǎng)智能化相對容易，互聯(lián)網(wǎng)改造費用占比也相對較小，成本可控。其次，這些行業(yè)乃國之重器，必須同步最先進的工業(yè)技術(shù)。最后，這些都是國家主導(dǎo)的行業(yè)，“可以舉國體制下快速完成智能制造后，再向其他行業(yè)擴展”。

同時，“互聯(lián)網(wǎng)+”的力量從消費側(cè)擴展到了生產(chǎn)側(cè)，從用戶側(cè)擴展到了產(chǎn)業(yè)側(cè)、企業(yè)側(cè)，這些都昭示著“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的到來。隨著社會趨勢從引導(dǎo)消費過渡為創(chuàng)造消費，企業(yè)產(chǎn)業(yè)的進一步虛擬化，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將成為下一個百萬億商業(yè)時代。

而在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，杜登斌認為實體經(jīng)濟與金融結(jié)合起來才是升級轉(zhuǎn)型的根本出路；而與金融結(jié)合起來，必然需要大數(shù)據(jù)解決方案來解決產(chǎn)業(yè)的評估、定價以及信用等問題。所以，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的翅膀是金融，核心是大數(shù)據(jù)。

以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為核心的工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用

“沒有大數(shù)據(jù)就沒有供給側(cè)的結(jié)構(gòu)性改革?！倍诺潜笳f，在信息化條件下應(yīng)運而生的“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)以各類信息數(shù)據(jù)為生產(chǎn)資料，推動經(jīng)濟的分布式發(fā)展和效率的系統(tǒng)性提升，讓管理者、生產(chǎn)者和消費者等各種過去分散、獨立的社會主體實現(xiàn)良性互動，創(chuàng)造出與信息社會相對應(yīng)的新的經(jīng)濟形態(tài)、管理方式和產(chǎn)業(yè)演進路徑，為智能制造、物聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)信息化奠定了基礎(chǔ)。他簡要闡述了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新的思路、規(guī)劃、設(shè)計、模式和目標(biāo)。

思路：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)必須圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)新來實現(xiàn)。首先，要有采集挖掘分析平臺，形成產(chǎn)業(yè)價值、產(chǎn)品價格基數(shù)數(shù)據(jù)，來完成基礎(chǔ)定價、基礎(chǔ)評估等；其次，要有綜合應(yīng)用服務(wù)平臺，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)、權(quán)屬、數(shù)據(jù)變現(xiàn)，來完成評估、征信、量化交易等；最后，要有金融創(chuàng)新平臺，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化，來完成指數(shù)、量化交易等。

規(guī)劃：六位一體綜合解決方案。即以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為核心，構(gòu)建集云計算、云存儲、云服務(wù)、云資產(chǎn)、云交易、云金融為一體的綜合產(chǎn)業(yè)金融服務(wù)共享平臺。

設(shè)計：基于采集挖掘梯級開發(fā)。通過垂直定向采集挖掘技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的大集中（云數(shù)據(jù)），形成云數(shù)據(jù)資產(chǎn)。在云數(shù)據(jù)之上構(gòu)建各種應(yīng)用，形成數(shù)據(jù)云服務(wù)和數(shù)據(jù)云應(yīng)用，完成數(shù)據(jù)變現(xiàn)。基于云數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸集與估值、征信定價、指數(shù)，完成數(shù)據(jù)金融化。

模式：基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)線。通過基于工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)價值、產(chǎn)品價格等多維度的采集、分析，形成工業(yè)大數(shù)據(jù)的評估平臺，為金融機構(gòu)、投資者提供投資決策依據(jù)。通過工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、挖掘技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的中央廚房，進行數(shù)據(jù)和信息原創(chuàng)和二次、三次加工；同時完成產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)與信息和產(chǎn)業(yè)、金融相互融合，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)融合系統(tǒng)。通過大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用平臺進行資產(chǎn)和權(quán)益歸集，開展大數(shù)據(jù)實時匹配和統(tǒng)計，建立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)定價和指數(shù)系，圍繞產(chǎn)業(yè)指數(shù)進行金融創(chuàng)新，形成大數(shù)據(jù)金融量化交易。

目標(biāo)：最終能夠服務(wù)于“互聯(lián)網(wǎng)+”、“大數(shù)據(jù)+”，來實現(xiàn)智慧城市、智慧中國。

工業(yè)大數(shù)據(jù)金融創(chuàng)新應(yīng)用需要突破的問題

針對工業(yè)大數(shù)據(jù)金融創(chuàng)新應(yīng)用需要突破的問題，杜登斌提出工業(yè)大數(shù)據(jù)的定價、評估、交易難題。工業(yè)大數(shù)據(jù)屬于高附加值產(chǎn)業(yè)，較難界定價值和價格，迫切需要利用大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)金融的解決方案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交易和金融的嫁接。

篇2

互聯(lián)網(wǎng)金融是一種新興金融，依托于互聯(lián)網(wǎng)工具如社交網(wǎng)絡(luò)、云計算、搜索引擎等實現(xiàn)資金的融通、支付等業(yè)務(wù)，保證在安全、移動等網(wǎng)絡(luò)水平上被電子商務(wù)用戶接受以后產(chǎn)生的新模式、新業(yè)務(wù)，適應(yīng)更多人的需求。未來的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展空間無限大，現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)競爭不只是平臺的競爭，更是大數(shù)據(jù)的競爭。

1 互?網(wǎng)金融和大數(shù)據(jù)的特點

1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融的特點

交易成本低廉：資金供給雙方在資金的融通過程中所發(fā)生的成本稱之為交易成本，互聯(lián)網(wǎng)借助信息網(wǎng)絡(luò)，減少了人力、物力的投入，信息、匹配產(chǎn)品、定價、交易都依靠互聯(lián)網(wǎng)完成，大大降低了交易成本。

交易過程快捷簡單：互聯(lián)網(wǎng)金融模式下金融業(yè)務(wù)由計算機操作，效率高、速度快，不受時間、空間的限制，客戶只需要一臺電腦就可以實現(xiàn)資金的高效運轉(zhuǎn)。

數(shù)據(jù)價值大：依托于大數(shù)據(jù)和電子商務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)金融實現(xiàn)飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的便利性使得人們的生活和工作依賴于互聯(lián)網(wǎng)，將一些單位和個人的消費信息在網(wǎng)絡(luò)空間暴露，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)就是資源，只要加以分析和研究就是巨大的商業(yè)價值。

風(fēng)險系數(shù)高、創(chuàng)新強：隨著科技的發(fā)展，不斷產(chǎn)生新的金融產(chǎn)品、融資形式，一些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和支付方式也層出不窮，如網(wǎng)絡(luò)銀行、網(wǎng)絡(luò)保險公司、眾籌融資、網(wǎng)絡(luò)證券公司、余額寶、支付寶、微信支付、網(wǎng)絡(luò)貸款等。但現(xiàn)階段對互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管力度較弱，缺乏法律約束，導(dǎo)致一些不法分子非法集資，進行網(wǎng)絡(luò)詐騙，嚴(yán)重危害了互聯(lián)網(wǎng)金融的安全。

1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)是在信息時代由硅圖公司麥肯錫提出的全新概念，用來描述和定義信息時代的海量數(shù)據(jù)，是從各種海量的數(shù)據(jù)中快速尋找有價值的信息，進行高度提純，增加數(shù)據(jù)信息的利用率。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系分為大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理、存儲與管理、計算模式與系統(tǒng)、分析與挖掘、可視化計算、隱私與安全等方面，可優(yōu)化數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，提高數(shù)據(jù)處理效率。其特點主要是數(shù)據(jù)體量大、類型多、處理速度快、價值密度低。當(dāng)今社會大數(shù)據(jù)無處不在，滲透在人們?nèi)粘５纳睢W(xué)習(xí)、工作中。以阿里巴巴小額貸款為例，2015年累計放款1953億元人民幣，交易額增長了40%。大數(shù)據(jù)的利用能夠有效降低交易成本，提高交易頻率，拓寬交易空間，改善交易體驗，促進互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，但也存在一些隱患和風(fēng)險，會泄露個人隱私，限制企業(yè)的管理決策等。

2 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用

雖然大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在現(xiàn)階段并沒有完全達到預(yù)期的精確性，但是已經(jīng)有很多較為成功的案例。如DataSifi根據(jù)對社交數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的分析總結(jié)，制定出具體的方案；Zest利用大數(shù)據(jù)信用評估，已經(jīng)獲得一億美元的融資；Decide利用價格信息預(yù)估價格走勢，提出了較合理的購買建議等。隨著數(shù)據(jù)的積累和平臺的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融逐漸盛行，受余額寶、微信理財通等的影響，國內(nèi)主要應(yīng)用于理財方面，實際上金融服務(wù)中最具剛性需求的服務(wù)是貸款，大數(shù)據(jù)促進了金融創(chuàng)新。

2.1 高頻交易和算法交易

交易者為實現(xiàn)高額利潤，利用交易程序和硬件設(shè)備，快速分析、生成、獲取和發(fā)送交易指令，可以在較短的時間內(nèi)完成較多的交易。高頻交易主要通過分析金融大數(shù)據(jù)，對特定的參與者的交易痕跡進行識別和總結(jié)，如：一支共同基金的大額訂單通常情況下出現(xiàn)在收盤前最后一分鐘的第一秒，能識別出此模式的算法就可以預(yù)算出這只基金在其他時間的動向，如果繼續(xù)執(zhí)行交易，必須付出更高的價格，算法交易商趁機獲取利潤。

2.2 進行市場情緒分析

大約兩年前，對沖基金從各種社交媒體中提取市場情緒信息進而開發(fā)出算法交易，如Facebook、博客、聊天室等。如發(fā)現(xiàn)有恐怖襲擊、自然災(zāi)害的意外信息時就會拋出訂單，精神病專家理查德?彼得于2008年在美國加州圣莫尼卡集資100萬美元建立對沖基金，通過追蹤網(wǎng)站、微博、聊天室分析企業(yè)情緒，確定基金的交易策略，該基金的回報率在2010年高達40%。又如位于倫敦的小型對沖基金DCM從社交媒體上收集信息，分析人們對金融工具的情緒，幫助投資者制定投資計劃。

2.3 提高風(fēng)險的管理力度

金融機構(gòu)通過對大量小型用戶交易行為的數(shù)據(jù)進行收集，并對其交易范圍、經(jīng)營狀況、用戶、資金需求以及行業(yè)的發(fā)展進行具體的分析，解決小型企業(yè)的經(jīng)營難題。阿里小貸首創(chuàng)了線上的審核到放貸的模式，有效連接貸款的全過程，為弱勢群體提供個性化的小額貸款。

3 互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險控制的一般原則

風(fēng)險控制最有效的方法就是將所有的雞蛋以不同的比例分開裝在不同的籃子里，即“小額、分散”，避免集中投放?！胺稚ⅰ痹陲L(fēng)險控制方面有著非常重要的作用，借款客戶個體差異性較大，所處的地域不同，且自身的條件有差異如年齡、學(xué)歷等，這些分散的個體其違約的概率相對獨立，同時違約的概率非常小。如100個獨立的個人其違約的概率是20%，如果隨機抽2個人，同時違約的概率為20%2即4%，隨機抽出5個人，同時違約的概率為20%5，如果抽出8個人同時違約的概率為20%8，但是如果這100個人存在相關(guān)性，甲違約的時候乙也違約，那他們同時違約的概率就是10%（20%?50%），遠遠高于4%，因此貸款個體之間的獨立性是降低風(fēng)險的必要措施。

“小額”是避免“小樣本偏差”。如：某貸款公司現(xiàn)在的貸款一共有10億，如果每個借款人平均可以借5萬，總共有2萬客戶，如果單筆借款金額是100萬，就有1000個客戶。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)中的法則，樣本個數(shù)越多，越能符合正態(tài)分布規(guī)律。因此，如果借款人違約率是2%，那這5萬個客戶的違約率就會高于1000個客戶的違約率。

通過數(shù)據(jù)分析建立風(fēng)控模型和決策引擎也非常重要。小額分散借款客戶較多，若銀行采用傳統(tǒng)的信審模式不能統(tǒng)一量度還款能力、還款意愿，就會增加風(fēng)險成本。因此可以借鑒國外的P2P，采用信貸工廠模式，建立風(fēng)險模型，根據(jù)客戶的行為特征判斷出該客戶的違約概率，降低人工審核的成本，避免人工審核和判斷標(biāo)準(zhǔn)的誤差。風(fēng)控體系的核心方法除了依據(jù)小額分散原則外，要研究不同特征個體的違約率，建立數(shù)據(jù)風(fēng)控模型和評分卡體系，將其固定到風(fēng)控審批的業(yè)物流程和決策引擎中，掌握不同特征個人的違約率程度，指導(dǎo)風(fēng)險審批業(yè)務(wù)開展。

4 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控方面的具體應(yīng)用

由于國內(nèi)金融體系尚不完善，國內(nèi)的用戶數(shù)據(jù)雖數(shù)量較大但不準(zhǔn)確，導(dǎo)致現(xiàn)階段國內(nèi)將大數(shù)據(jù)方式涉及到互聯(lián)網(wǎng)金融的產(chǎn)品還比較少，數(shù)據(jù)來源困難且不精準(zhǔn)增加了互聯(lián)網(wǎng)金融的困難。在不依賴央行征信系統(tǒng)的情況下，各具特色的風(fēng)險控制系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)市場自發(fā)形成，小公司通過信息分享，借助第三方獲得咨詢服務(wù)，而大公司則通過大數(shù)據(jù)建立信用評級系統(tǒng)?，F(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控體系大致有兩種：一種是眾多的中小互聯(lián)網(wǎng)金融公司給中間征信機構(gòu)貢獻數(shù)據(jù)，進而獲得征信信息的分享權(quán)；另一種類似于與阿里巴巴的風(fēng)控模式，建立信用評級和風(fēng)控模型需要對大量的電商交易和支付信息數(shù)據(jù)進行分析。

央行的征信系統(tǒng)結(jié)合身份認證中心的身份審核，通過社會機構(gòu)和商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，給銀行提供銀行信用查詢和個人信用的相關(guān)報告，但對其他的互聯(lián)金融公司或機構(gòu)不提供查詢服務(wù)，一些個人信貸記錄也沒有在該系統(tǒng)里，但有可能在其他的機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融公司的系統(tǒng)里存在?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)龐雜且量大，充滿噪音。阿里建立完善的大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)較早，但是很多人還處于迷茫狀態(tài)，通過淘寶、天貓、支付寶等積累大量支付數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)原料，結(jié)合賣家的銷售數(shù)據(jù)和銀行流水等數(shù)據(jù)，進行全面匯總后借助網(wǎng)絡(luò)評分的模型進行信用評級活動。

信用卡類網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)同樣也對互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險控制具有非常重要的價值，可參考用戶信用卡辦卡年份、還款信息、信用額度、卡片種類等進行信用評級。2013年阿里巴巴收購新浪微博18%的股份花費5.86億美元，目的就是為了獲得社交大數(shù)據(jù)，進而完善了大數(shù)據(jù)，信用卡的還款信息、交易、支付、淘寶的水電煤繳費信息現(xiàn)階段已經(jīng)成為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。未來第三方支付平臺支付的方向、額度、購買品牌及金額都可能成?樾龐悶蘭兜氖?據(jù)參考，而生活類服務(wù)網(wǎng)站有關(guān)用戶的生活消費如水、電、煤、物業(yè)費、電話費、網(wǎng)絡(luò)費都有可以反映用戶的基本信息，為信用評級提供重要的參考，擁有這些所有的大數(shù)據(jù)才能夠進行數(shù)據(jù)的加工。

篇3

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時代；互聯(lián)網(wǎng)金融；創(chuàng)新發(fā)展思路；風(fēng)險防控方法

隨著科技的發(fā)展，時代的進步，大數(shù)據(jù)時代也隨著興盛和發(fā)展起來。與此同時，人們的生活水平和生活質(zhì)量也隨之不斷的提高，工作效率的提升也促進了各行業(yè)之間的健康有序發(fā)展。金融行業(yè)也加劇了互聯(lián)網(wǎng)的使用程度，其不斷影響和刺激金融化行業(yè)的發(fā)展，激勵金融行業(yè)不斷的創(chuàng)新和改進，從而促進其它行業(yè)的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)在新時代背景下有其存在的重要意義，其牽動著各行各業(yè)的發(fā)展，促進各行業(yè)之間的聯(lián)系，影響著各行業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的效率。大數(shù)據(jù)時代的到來更加要求各金融行業(yè)之間不斷更新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使我國的金融行業(yè)水平在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的幫助下不斷提高，加快金融行業(yè)迅猛飛速發(fā)展，確保我國經(jīng)濟發(fā)展的穩(wěn)固和提高。

一、關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)金融的概念

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)概念雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)是近年來才廣泛應(yīng)用的先進技術(shù)，但其概念卻是在20世紀(jì)80年代提出，最早誕生于美國。根據(jù)目前網(wǎng)絡(luò)上所總結(jié)的內(nèi)容，大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念主要可以概括為：應(yīng)用于現(xiàn)代信息系統(tǒng)當(dāng)中所涉及的資料數(shù)量規(guī)模極為巨大且無法通過當(dāng)前主流軟件工具、在合理時間內(nèi)達到撤取、管理、處理并匯總整理成為幫助用戶做出決策的數(shù)據(jù)信息，利用數(shù)據(jù)庫軟件能夠?qū)?shù)據(jù)進行收集、整理、分析、存儲以及管理的技術(shù)，即被稱為大數(shù)據(jù)技術(shù)。

（二）互聯(lián)網(wǎng)金融概念互聯(lián)網(wǎng)金融的概念簡單來講，主要是金融行業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)優(yōu)勢進行行業(yè)推廣和提供信息查詢、業(yè)務(wù)服務(wù)的過程與形式，即為互聯(lián)網(wǎng)金融。但此為字面意義上和形式上的解釋。從狹義上來說，是金融行業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)平臺進行金融業(yè)務(wù)的開展，這一模式能夠讓投資方與融資方利用互聯(lián)網(wǎng)的金融平臺實現(xiàn)業(yè)務(wù)的對接，達到相互匹配的目的，從作用上講是互聯(lián)網(wǎng)為金融投資者和融資者提供了聯(lián)系的渠道，例如現(xiàn)代電子商務(wù)品臺、第三方支付平臺等企業(yè)。傳統(tǒng)的線下金融業(yè)務(wù)推廣渠道窄且成本高，相比之下，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易成本較低，且由于網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣，其推廣覆蓋面更廣，能夠為用戶帶來更為全面的體驗性，同時互聯(lián)網(wǎng)金融所具有的時間性、空間性優(yōu)勢也能夠提高業(yè)務(wù)開展的效率，打破時間與空間的局限，能夠?qū)崿F(xiàn)多地點的交易，且整個交易過程更加快捷，成本也更低。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)時代互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的發(fā)展思路

（一）注重多主體的融合發(fā)展創(chuàng)新大數(shù)據(jù)時代背景下，多主體融合創(chuàng)新有助于互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展與創(chuàng)新。以某商業(yè)銀行為例，要想實現(xiàn)多主體的融合發(fā)展，不但要實現(xiàn)線下金融業(yè)務(wù)的數(shù)字化和數(shù)據(jù)化，同時也要促進各個部門業(yè)務(wù)形式與業(yè)務(wù)流程的升級，并做到各部門主體的融合與協(xié)調(diào)。另外，還必須要實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融標(biāo)準(zhǔn)化流程與制度上的合理構(gòu)建，實現(xiàn)實體經(jīng)濟的線上與線下的共同發(fā)展，達到與當(dāng)?shù)卣吲c環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，如某商業(yè)銀行必須要視當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平、扶貧政策以及實體經(jīng)濟市場發(fā)展實際狀況，實現(xiàn)實體經(jīng)濟與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的升級轉(zhuǎn)型。最后，利用商業(yè)模式實現(xiàn)進一步的創(chuàng)新行業(yè)發(fā)展，促使互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的密切融合，實現(xiàn)差異化的創(chuàng)新方式與服務(wù)方式，例如，商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中的資信審核，在運用大數(shù)據(jù)技術(shù)后能夠?qū)崿F(xiàn)投資方、融資方信息的錄入，形成資信數(shù)據(jù)庫，投資方與融資方能夠通過資信數(shù)據(jù)庫了解各自的信息，并做到資信的準(zhǔn)確掌握，促進第三方交易的安全性與準(zhǔn)確性，保證網(wǎng)絡(luò)運營的多主體化融合創(chuàng)新。

（二）完善監(jiān)督管理與風(fēng)險控制機制互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新發(fā)展過程中，要不斷健全監(jiān)管與風(fēng)險防控體制，并從監(jiān)督管理的相關(guān)規(guī)定時促使金融發(fā)展基本法律的完善，實現(xiàn)內(nèi)部控制體系的統(tǒng)一，同時也要從多角度、多層次的角度出發(fā)，準(zhǔn)確劃分各部分職能，并分別承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，其也是為互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新發(fā)展奠定堅實的制度基礎(chǔ)。尤其要注重監(jiān)督管理與風(fēng)險控制機制的完善，要以消費者權(quán)益為核心，滿足消費者的需求和訴求，特別是涉及到消費者的隱私信息，往往需要建立更高水平的保護機制，增強互聯(lián)網(wǎng)金融系統(tǒng)的安全防護。例如，某商業(yè)銀行所采取的風(fēng)險防控等級制度，按照商業(yè)銀行業(yè)務(wù)內(nèi)容和可能存在的安全隱患制定相應(yīng)的風(fēng)險等級預(yù)警，并建立有效的處理方案，確保消費者信息安全的同時，也確保金融業(yè)務(wù)交易中信息披露的合理控制。所以，在風(fēng)險防控體系構(gòu)建中，要構(gòu)建金融系統(tǒng)和完善的信用風(fēng)險管控體系，并以實際情況的變化進行管控體系的調(diào)整，增強信息數(shù)據(jù)的安全性。

（三）積極提升互聯(lián)網(wǎng)金融的信息化建設(shè)水平大數(shù)據(jù)時代下對于信息技術(shù)、通信技術(shù)的應(yīng)用要求較高，這也對互聯(lián)網(wǎng)金融的信息化水平提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)要求，首先要形成共同的信用體系，消費者的權(quán)利保護是重要的核心，并輔以科學(xué)的監(jiān)管體制的管理，不斷強化金融市場的信貸監(jiān)督，針對所存在的不安全因素和不良現(xiàn)象進行通知管理。在互聯(lián)網(wǎng)金融中必須要建設(shè)征信體系，如某第三方支付平臺所制定的征信體系，針對消費者的失信行為予以嚴(yán)格的監(jiān)督與控制處罰。尤其現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展極快，網(wǎng)絡(luò)的安全性一直存在較大的威脅，常常出現(xiàn)一些漏洞被不法分子利用，造成互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟損失，也威脅消費者的財產(chǎn)安全。企業(yè)應(yīng)在信息化安全方面極大建設(shè)與完善力度，確保信息安全得到全方位的保障。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)時代互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險防控方法

（一）發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對與互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展有著積極的作用。因此，互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險防控要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。首先要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)充分保障消費者信息、交易信息、交易記錄和相關(guān)數(shù)據(jù)、文本信息與其他數(shù)據(jù)的搜集和整理分析，并對客戶的信用做出科學(xué)的評價。尤其針對當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)風(fēng)險的來源和常見風(fēng)險制定信用風(fēng)險的相關(guān)機制，幫助互聯(lián)網(wǎng)金融平臺掌握客戶的信用情況，從全方位保障信用風(fēng)險的防范水平。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)也必須要能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)掌握金融市場的動態(tài)變化，要對市場的發(fā)展作出準(zhǔn)確的預(yù)測，并對歷史信息作出科學(xué)的分析，判斷市場發(fā)展動向和變化規(guī)律，大數(shù)據(jù)的作用和優(yōu)勢能夠?qū)崿F(xiàn)對歷史信息進行合理的分析，利用科學(xué)的模型與精確的算法來提高風(fēng)險的預(yù)測準(zhǔn)確性，實現(xiàn)風(fēng)險的有效防控。

（二）構(gòu)建科學(xué)化互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險防控體系互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)要積極構(gòu)建科學(xué)健全的風(fēng)險防控體系，對于一些具備較為雄厚的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，需要利用自身的資源，結(jié)合實際情況針對用戶的信息數(shù)據(jù)進行分析，并明確進行市場定位和用戶群體的劃分，建立內(nèi)部的信用評價體系，構(gòu)建風(fēng)險分析模型，對于規(guī)模較小的企業(yè)要加強與征信機構(gòu)的緊密合作，依靠征信機構(gòu)獲得準(zhǔn)確的信息，要實現(xiàn)全過程的精細化管理，按照事前調(diào)查、事中控制、事后分析來實現(xiàn)對風(fēng)險的全過程防控。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)還要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合所獲取的信息數(shù)據(jù)進行風(fēng)險防控模型的建立，模擬風(fēng)險發(fā)生情況制定完善的處理方案，確保平臺資金的安全。

篇4

近兩年，大數(shù)據(jù)這個詞已經(jīng)耳熟能詳，異?；馃?。大數(shù)據(jù)其實就是所謂的信息海洋。移動互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，譬如中國聯(lián)通每天會在移動互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生600億條的商業(yè)記錄。數(shù)據(jù)速度、總量和種類都很有突破性。

移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的價值

如今都在談大數(shù)據(jù)，那么相對而言小數(shù)據(jù)是什么呢？“人類的發(fā)展史其實就是小數(shù)據(jù)的挖掘史。比如牛頓的三大定律，其實就是從對小數(shù)據(jù)的分析得到的。名醫(yī)華佗做的也是小數(shù)據(jù)挖掘，通過診斷一些病人，得到經(jīng)驗并總結(jié)規(guī)律。因此，人類的發(fā)展至今都在不斷分析小樣本數(shù)據(jù)，從中抽取一般性規(guī)律和一些大概率事件”，陳一昕解釋說。

隨著云計算、互聯(lián)網(wǎng)和存儲能力的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)進入了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)必然對人類發(fā)展帶來新的變革，為此陳一昕分析了大數(shù)據(jù)的三個創(chuàng)新點：

首先，當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時候人們對于數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求比較低，而數(shù)據(jù)非常多的時候則可以容忍數(shù)據(jù)中的“噪音”。第二，數(shù)據(jù)量越來越多的時候會出現(xiàn)更令人感興趣的內(nèi)容。也許可以通過一個大數(shù)據(jù)模型更好地發(fā)現(xiàn)更有價值的東西。所以小數(shù)據(jù)當(dāng)中可以發(fā)現(xiàn)大概率事件，大數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)小概率事件和突發(fā)性事件。突發(fā)性事件往往更有價值。比如金融危機、海嘯、地震和金融欺詐等都是突發(fā)性事件。另一點很重要，在大數(shù)據(jù)時代人們更加關(guān)注數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性而不是因果性?！?/p>

移動互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

移動互聯(lián)網(wǎng)運營商擁有大量數(shù)據(jù)，也有無限的應(yīng)用，如何體現(xiàn)這些價值？

“作為運營商，我們主要的戰(zhàn)略就在于把握大數(shù)據(jù)的倉庫，因為我們掌握了一個金礦。作為電信企業(yè)，沒有必要和其他的企業(yè)比拼如何打造金戒指，誰打造得更漂亮。我們要做的是把金礦管理好，把金條做好”，陳一昕打比方說道。中國聯(lián)通目前開發(fā)的沃云就是大數(shù)據(jù)的支撐平臺，同時也開發(fā)了移動上網(wǎng)的大數(shù)據(jù)平臺，每天上網(wǎng)的數(shù)據(jù)會傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺，并且對外開放數(shù)據(jù)挖掘的能力。

篇5

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析師

近年來，業(yè)界、學(xué)術(shù)界興起了大數(shù)據(jù)討論，一夜間大數(shù)據(jù)時代到來了。大數(shù)據(jù)給學(xué)術(shù)界帶來了新的思潮，大數(shù)據(jù)正在顛覆著很多傳統(tǒng)行業(yè)的模式，帶來變革。有人預(yù)測，大數(shù)據(jù)必將成為商業(yè)、政府、科研、教育、醫(yī)療等各行業(yè)面臨的一個挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作面臨著機遇與挑戰(zhàn)，本文從數(shù)據(jù)分析的角度，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)研究，試圖回答大數(shù)據(jù)是什么，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)的問題。

一、認識大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)的宗旨：經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)才有價值

大數(shù)據(jù)要發(fā)揮作用必須經(jīng)過分析，這是由大數(shù)據(jù)的4V特性（數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、要求處理速度快、低密度）決定的。也就是說，數(shù)據(jù)都是高維、低密度的，從單個數(shù)據(jù)中難以看出規(guī)律。因此，必須經(jīng)過分析，針對高維進行降維，提煉大量低密度信息中的價值，才能發(fā)揮作用。否則，大數(shù)據(jù)背景下，反而更容易使得“活”信息混跡在大量“死”數(shù)據(jù)中被淹沒。面向大數(shù)據(jù)的分析要“簡單、迅速、規(guī)?；?。

（二）大數(shù)據(jù)的目標(biāo)：實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的決策與資源配置

大數(shù)據(jù)最終要實現(xiàn)科學(xué)決策，基于信息對稱的有效資源配置。隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，可利用數(shù)據(jù)來源從線下封閉的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫擴展到開放性的O2O（Online To Offline）融合數(shù)據(jù)，可分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)從原來以數(shù)值為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)發(fā)展到涵蓋文本、視頻、音頻等多媒體數(shù)據(jù)。從而，大數(shù)據(jù)將逐步改變我們的決策目標(biāo)和社會資源配置方式?；跀?shù)據(jù)的科學(xué)決策是一貫追求的目標(biāo)。然而，信息不對稱是常態(tài)，因此傳統(tǒng)決策目標(biāo)是建立相對滿意而非最優(yōu)（決策科學(xué)家Simon提出），資源配置效率基于市場優(yōu)于基于計劃。大數(shù)據(jù)背景下，迅速獲取分析更多輔助決策信息成為可能，因此決策目標(biāo)可實現(xiàn)向最優(yōu)的無限逼近，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的“計劃”資源配置將更有效率。

（三）大數(shù)據(jù)的角度：個性化服務(wù)+中觀指數(shù)+宏觀連結(jié)

目前發(fā)展大數(shù)據(jù)，主要有基于數(shù)據(jù)為客戶提供個性化營銷服務(wù)、預(yù)測中觀行業(yè)或區(qū)域趨勢指數(shù)、基于連結(jié)的宏觀資源配置方案等角度。這不僅僅體現(xiàn)在阿里小微融資的個性化風(fēng)控決策、高端品牌在線特賣品牌和定價動態(tài)決策（基于阿里巴巴網(wǎng)商活躍度指數(shù)和零售商品價格指數(shù)）、Discern group企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略咨詢報告上，還體現(xiàn)在阿里巴巴商務(wù)智能指數(shù)（預(yù)測經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢）和基于公共氣象數(shù)據(jù)的各行業(yè)資源配置優(yōu)化服務(wù)上。

互聯(lián)網(wǎng)金融是大數(shù)據(jù)發(fā)展各角度的前沿陣地。在金融領(lǐng)域，要實現(xiàn)從金融互聯(lián)網(wǎng)向互聯(lián)網(wǎng)金融的快速轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)模式下的金融企業(yè)開展網(wǎng)上業(yè)務(wù)，如：網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上理財，并不是真正的互聯(lián)網(wǎng)金融?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是指通過互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)為客戶實現(xiàn)搜索或風(fēng)控等服務(wù)增值，比較有代表性的是，消除供求雙方結(jié)構(gòu)不對稱的P2P貸款，提高存取效率的保值理財產(chǎn)品余額寶。

（四）大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點：保證數(shù)據(jù)質(zhì)量

要發(fā)展大數(shù)據(jù)分析，首先要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。錯誤的輸入必然導(dǎo)致錯誤的輸出。沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量，一切都是浮云。數(shù)據(jù)質(zhì)量沒有保證，是不敢用的。數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項耗時、費力的基礎(chǔ)工作。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量要求數(shù)據(jù)采集與清洗過程中秉持兩大原則：相關(guān)性和低噪聲。第一，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)并非越“大”越好，而是相關(guān)數(shù)據(jù)越“大”越好。特別是，在數(shù)據(jù)采集中，要以采集盡可能多的“相關(guān)”數(shù)據(jù)為目標(biāo)，而非不加篩選越多越好。第二，大數(shù)據(jù)，首先數(shù)據(jù)獲取時要保證不存在誘導(dǎo)傾向的干擾因素，同時進行去噪處理。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量要建立數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。針對數(shù)據(jù)質(zhì)量建立數(shù)據(jù)標(biāo)簽，才有進步。有了對數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)才能被決策者更為安全科學(xué)有效地使用。

（五）大數(shù)據(jù)競爭的核心：分析人才的競爭

大數(shù)據(jù)時代，作為一種資源，數(shù)據(jù)不再是稀缺資源?；ヂ?lián)網(wǎng)、門戶網(wǎng)站、社交網(wǎng)站、微博、微信等新媒體積累了大量數(shù)據(jù)，缺乏的是對這些數(shù)據(jù)的分析人員。缺乏專業(yè)的分析人才，即使守著數(shù)據(jù)的“金山”，也只能望“山”興嘆。因此，美國Turbo Financial Group采用最新的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)聚焦被FICO遺忘的15%人群建模，阿里提出建立大數(shù)據(jù)分析的開放式平臺，希望能夠集結(jié)更多專家智慧，同時培養(yǎng)阿里分析人才，挖掘阿里數(shù)據(jù)“金礦”。

二、把握大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)對社會生活帶來方方面面的影響，我們?nèi)绾伟盐沾髷?shù)據(jù)時代的機遇，需要慎重對待大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)?？偨Y(jié)起來，主要有三個方面：

（一）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)整理和清洗工作

（1）數(shù)據(jù)整理和清洗工作是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)專家根據(jù)經(jīng)驗，普遍認為該工作是一項基礎(chǔ)性工作，耗時多且簡單，占到數(shù)據(jù)分析工作量的60%以上，是數(shù)據(jù)分析前提和基礎(chǔ)。在此基上，數(shù)據(jù)分析工作需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)識，進行深度分析，撰寫專題報告，確保結(jié)果可以執(zhí)行，最終落實到?jīng)Q策和實施。

（2）大數(shù)據(jù)時代，需要充分借助IT技術(shù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量工作。在大數(shù)據(jù)時代，人工逐筆發(fā)現(xiàn)、解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的方式成本高、效率低，不可持續(xù)。要盡量規(guī)范化、系統(tǒng)化、自動化管理數(shù)據(jù)質(zhì)量工作，將節(jié)省下的人力資源投入到新問題的研究中。

（二）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的特點

（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的時間比重。數(shù)據(jù)分析工作包括三部分：“思考”，分析實際問題，將實際問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)模型，提出解決方案的過程；“工作”，將解決方案程序化，得出結(jié)果的過程；“分享”，將分析的結(jié)果，轉(zhuǎn)化為決策，付諸實施的過程。在時間分配上，金字塔結(jié)構(gòu)或柱形結(jié)構(gòu)的分布形式不是最佳結(jié)構(gòu)，倒金字塔結(jié)構(gòu)比較合理。即，思考的過程花得時間長些，可以減少后期工作量，少走彎路。

（2）通過數(shù)據(jù)分析進行科學(xué)決策。很多人存在誤區(qū)，認為數(shù)據(jù)分析就是做報表、寫報告。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析不僅僅停留在此，需要進行深度分析，建立數(shù)據(jù)化決策的流程。要尊重數(shù)據(jù)、認識數(shù)據(jù)，但不迷信數(shù)據(jù)。在尊重數(shù)據(jù)、尊重事實的前提下，減少主觀因素的干擾，快速做出數(shù)據(jù)化決策，這是一種能力。

（3）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的要義是――簡單、迅速、規(guī)?；?。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果要簡潔、易懂；數(shù)據(jù)分析的時間要短，盡可能的自動化地出結(jié)果，要快速的滿足客戶的需求；數(shù)據(jù)分析的方法能夠?qū)崿F(xiàn)大批量規(guī)?；?。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有全局的預(yù)見性，一有問題可以馬上把該問題打成很碎、很多的問題，甚至把一個問題克隆出很多問題，從而與業(yè)務(wù)人員建立信任，降低工作量。

（4）從“死”信息中，分離出“活”的信息。大數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)量大的問題――產(chǎn)生大量的“死”數(shù)據(jù)。錯誤數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)與實際情況不一致，異常數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)正確但數(shù)據(jù)遠離群體的大多數(shù)，這類數(shù)據(jù)情況的處理手段比較成熟。而大數(shù)據(jù)時代，大量數(shù)據(jù)是不活躍主體，即“死”數(shù)據(jù)。因此，需要從高維低密度數(shù)據(jù)中，提取“活”的信息，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。防止由于“死”信息的存在，導(dǎo)致分析結(jié)果不能正確反映“活”的群體特征。

（三）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)

（1）培養(yǎng)核心技術(shù)人才，確保長期競爭力。美國在建立全國醫(yī)療系統(tǒng)時，將系統(tǒng)外包給了加拿大的一家公司，系統(tǒng)運行的第一天就出現(xiàn)了崩潰。美國政府為此對該模式進行了反思，概括起來有三點：①外包公司設(shè)計時只顧滿足甲方的眼前利益，不會為甲方的長遠利益考慮；②項目外包造成美國技術(shù)骨干人員斷層，導(dǎo)致出現(xiàn)問題后自身無法解決；③采用該模式導(dǎo)致美國沒有了核心技術(shù)。

因此，在采用項目外包模式的同時，需要掌握其核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時代，從數(shù)據(jù)分析、信息管理、IT技術(shù)三個方面保持核心競爭力。需要培養(yǎng)和保持業(yè)務(wù)、產(chǎn)品設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)架構(gòu)等方面的骨干隊伍。

（2）建立專業(yè)化的大數(shù)據(jù)分析團隊。大數(shù)據(jù)分析的核心是數(shù)學(xué)建模，基礎(chǔ)是實際業(yè)務(wù)，結(jié)果是自動化程序。在實際工作中需要正確、合理的使用數(shù)學(xué)建模的思維，構(gòu)建以數(shù)學(xué)模型做為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，建立量化管理風(fēng)險的理念。深刻認識并正確駕馭大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析的方法是處于不斷發(fā)展過程中的，需要根據(jù)實際問題，結(jié)合實際數(shù)據(jù)，靈活構(gòu)建模型。

參考文獻：

[1]朱建平，章貴軍，劉曉葳.大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)分析理念的辨析[J].統(tǒng)計研究，2014，（2）.

篇6

（一）定性分析

1.優(yōu)勢分析。商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，擁有廣大的客戶群體，積累了客戶基本資料、客戶交易、客戶存貸款等大量數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數(shù)據(jù)服務(wù)器等設(shè)備，將這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與其他來源數(shù)據(jù)進行整合，數(shù)據(jù)分析人員通過云計算等技術(shù)手段挖掘出有價值的信息，從各個角度分析客戶需求以及識別信貸風(fēng)險，從而有助于商業(yè)銀行更加科學(xué)地評價經(jīng)營業(yè)績、評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。

2.劣勢分析。在現(xiàn)有的銀行交易系統(tǒng)中，客戶的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶的家庭情況、收入狀況、消費習(xí)慣、興趣愛好等其他方面的信息。另外，目前小微企業(yè)客戶信息以及商業(yè)銀行的產(chǎn)業(yè)鏈客戶信息也比較缺乏，直接影響著銀行對這些客戶提供金融服務(wù)的水平。再者，大數(shù)據(jù)時代下，需要金融專業(yè)人才和數(shù)據(jù)分析人才相互配合，才能充分挖掘數(shù)據(jù)價值，但數(shù)據(jù)分析人員較為匱乏也將成為商業(yè)銀行的軟肋。

3.機會分析。剛剛進入大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行應(yīng)率先構(gòu)架大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略體系，制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，突破同質(zhì)性，實施差異化業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略，從而贏得先機。如果大數(shù)據(jù)獲得成功應(yīng)用，將為銀行創(chuàng)造先發(fā)競爭優(yōu)勢，使銀行決策從“經(jīng)驗依賴”向“數(shù)據(jù)依據(jù)”轉(zhuǎn)化，打造不可復(fù)制的核心競爭力?！皵?shù)據(jù)—信息—商業(yè)智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發(fā)展路線，數(shù)據(jù)分析也將成為其風(fēng)險防控的法寶。

4.威脅分析。大數(shù)據(jù)在給商業(yè)銀行帶來前所未有的機遇的同時，也給其帶來了諸多威脅，例如大數(shù)據(jù)存在的風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)失真等。在大數(shù)據(jù)開發(fā)利用過程中，云計算技術(shù)將會得到廣泛應(yīng)用。但是云計算將數(shù)據(jù)存入云端，而云端往往是由第三方服務(wù)器實現(xiàn)存取的，如果第三方將數(shù)據(jù)泄露，將會給銀行帶來極大的風(fēng)險。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融正在顛覆著傳統(tǒng)的金融模式，網(wǎng)商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開發(fā)到這些客戶，將給銀行帶來挑戰(zhàn)。

（二）定量分析

除了對大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理面臨的內(nèi)外部環(huán)境進行定性分析外，還可以進行定量分析。具體思路為：

①確定包括優(yōu)勢與劣勢、機會和威脅等多于10個的內(nèi)外部環(huán)境因素；

②利用主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權(quán)重；

③給各個因素打分，分值范圍為1到5分，評分越高說明因素越重要；

④將各個因素的權(quán)重與得分相乘，從而最終計算出各個因素的加權(quán)分數(shù)；

⑤各個因素加權(quán)分數(shù)計算代數(shù)和得出公司的總加權(quán)分數(shù)，然后根據(jù)分數(shù)進行判斷。某商業(yè)銀行內(nèi)外環(huán)境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機會大于外部威脅，內(nèi)部優(yōu)勢大于內(nèi)部劣勢，應(yīng)抓住大數(shù)據(jù)帶來的機遇，充分利用信息技術(shù)，更加科學(xué)地評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。

二、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)構(gòu)建

目前，我們已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代，由于大數(shù)據(jù)包含的信息量大而且非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的系統(tǒng)已不能滿足銀行新的分析需求，有必要建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)，采取新分析算法，搭建大數(shù)據(jù)跨業(yè)務(wù)的統(tǒng)一應(yīng)用平臺，從而滿足銀行精細化管理、差異化服務(wù)、提升風(fēng)險分析能力的需求。

（一）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)概述

在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發(fā)現(xiàn)各類欺詐行為，對保證商業(yè)銀行的正常運作和國家人民財產(chǎn)安全都顯得十分重要。商業(yè)銀行征信系統(tǒng)要針對信貸風(fēng)險防控工作的實際特點，通過客戶交易信息以及客戶其他信息收集來加強客戶信用風(fēng)險監(jiān)測。系統(tǒng)總體見附圖。附表某商業(yè)銀行內(nèi)外環(huán)境分析內(nèi)部環(huán)境評分權(quán)重加權(quán)分外部環(huán)境評分權(quán)重加權(quán)分⑴整體競爭優(yōu)勢明顯；30.100.30⑴云計算的快速發(fā)展；50.150.75⑵良好的客戶群體；50.150.75⑵數(shù)據(jù)來源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數(shù)據(jù)庫；40.050.20⑶科技發(fā)展為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供支持；40.200.80⑷擁有專業(yè)客戶人才；30.200.60⑷精準(zhǔn)評估業(yè)務(wù)風(fēng)險；40.251.00⑸良好的內(nèi)控環(huán)境；50.251.20⑸先入為主的機會；40.150.60優(yōu)勢⑹豐富的風(fēng)險防控經(jīng)驗；50.251.25機會⑹精細化管理的趨勢。40.100.40小計1.004.30小計1.004.80⑴缺乏個人客戶基本信息；-30.25-0.75⑴網(wǎng)商的競爭；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業(yè)基本信息；-30.20-0.60⑵大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險；-50.25-1.25⑶缺少產(chǎn)業(yè)鏈客戶的信息；-40.20-0.80⑶網(wǎng)絡(luò)安全面臨挑戰(zhàn)；-30.2-0.60⑷缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才；-30.10-0.30⑷外部風(fēng)險事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集能力；-50.15-0.75⑸外部風(fēng)險來源多樣化。-30.1-0.30劣勢⑹商業(yè)運營模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計1.00-3.50小計1.00-4.10優(yōu)勢劣勢合計0.80機會威脅合計0.70系統(tǒng)將從海量數(shù)據(jù)中提取出有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息，以發(fā)現(xiàn)潛在或已知的風(fēng)險，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)倉庫、模型庫、知識推理、人機交互四者有機地結(jié)合起來，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用，通過建立風(fēng)險評估模型較好地處理數(shù)據(jù)資源中存在的模糊性和隨機性，在成熟的模式識別技術(shù)和智能分析技術(shù)的輔助下，對銀行業(yè)務(wù)的全方位、多角度的可靠性分析和風(fēng)險評估，有助于商業(yè)銀行實施全面風(fēng)險管理體系，從而進一步提高融資、貸款、授信等方面的風(fēng)險評估、監(jiān)控水平。

（二）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)工作原理

1.數(shù)據(jù)原料。數(shù)據(jù)原料是商業(yè)銀行風(fēng)險防控中的關(guān)鍵一環(huán)，它直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率、精準(zhǔn)度以及所得模式的有效性。目前，商業(yè)銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，在以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)、以智能化為核心的產(chǎn)業(yè)變革時代，銀行要真正將數(shù)據(jù)作為風(fēng)險控制的源點，有效整合來自銀行網(wǎng)點、PC、移動終端設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)、征信機構(gòu)等傳來的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，既要獲取常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)，又要收集社會化媒體數(shù)據(jù)，真正將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資產(chǎn)，實現(xiàn)從管控風(fēng)險向經(jīng)營風(fēng)險方向的轉(zhuǎn)型。

2.數(shù)據(jù)工廠。數(shù)據(jù)工廠是利用數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)將數(shù)據(jù)中潛在的、有用的模式搜索出來，是整個征信系統(tǒng)最為關(guān)鍵的一步，也是技術(shù)難點。在數(shù)據(jù)工廠中，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)集成工具、數(shù)據(jù)過濾工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及模式評估工具等，從海量數(shù)據(jù)原料中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，并經(jīng)過歸納總結(jié)、推理、分析數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘中分類、聚類、偏差檢測、概念分析、異類分析、關(guān)聯(lián)分析、時序演變分析和元數(shù)據(jù)挖掘等功能，完成對銀行信用風(fēng)險控制、銀行市場風(fēng)險評估和銀行操作風(fēng)險評估，從而幫助決策者對信息預(yù)測和決策起作用。

3.數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)工廠最終的結(jié)果是數(shù)據(jù)產(chǎn)品，把所有最終經(jīng)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識直觀地通過可視化技術(shù)展示給商業(yè)銀行，以幫助其理解和解釋數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，控制信貸風(fēng)險。這些數(shù)據(jù)結(jié)果既包括傳統(tǒng)的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶信用信息，也包括客戶的其它方面的信用記錄、客戶的信用評級以及對市場風(fēng)險的評估。當(dāng)然，整個數(shù)據(jù)挖掘過程是一個不斷反饋、循環(huán)往復(fù)的過程，信用評級結(jié)果也是動態(tài)變化的。

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘得出的風(fēng)險評估結(jié)果為商業(yè)銀行評估信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動信用風(fēng)險管理模式。在此背景下，商業(yè)銀行應(yīng)規(guī)范貸款審批標(biāo)準(zhǔn)和審批程序，優(yōu)化金融信用監(jiān)控機制，完善組織架構(gòu)和規(guī)章制度，實施風(fēng)險動態(tài)防控，使信貸風(fēng)險管理體系健康運行。

三、大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理應(yīng)注意的問題

在“大數(shù)據(jù)”時代，商業(yè)銀行面臨著信用風(fēng)險防控的新形勢，要積極做好如下應(yīng)對工作。

（一）風(fēng)險意識要思維開放

商業(yè)銀行在進行風(fēng)險預(yù)測時，需要考量政策、人為的操作風(fēng)險、市場環(huán)境等等眾多因素，但現(xiàn)有的技術(shù)水平難以支撐挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網(wǎng)一樣的開放式思維，建立分析數(shù)據(jù)的習(xí)慣，重視“大數(shù)據(jù)”開發(fā)利用，關(guān)注與風(fēng)險預(yù)測高度相關(guān)的大數(shù)據(jù)信息，如客戶的基礎(chǔ)信息（如客戶開立賬戶時留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機上的存取款情況、使用銀行卡、購買理財、使用其他業(yè)務(wù)的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網(wǎng)、電信運營商、證券交易所等處挖掘來的有關(guān)信息）等，用數(shù)據(jù)說話，從而提高不確定風(fēng)險的預(yù)測水平。

（二）數(shù)據(jù)整合要注重質(zhì)量

大數(shù)據(jù)很多時候是從一種非傳統(tǒng)的角度去分析、挖掘、利用數(shù)據(jù)價值的思路。由于數(shù)據(jù)來源龐雜廣泛，需要不斷利用技術(shù)創(chuàng)新去挖掘利用大數(shù)據(jù)的價值，再加上數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性很強，商業(yè)銀行應(yīng)建立自己的數(shù)據(jù)地圖，整合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)鏈上的其它外部數(shù)據(jù)，堅持做到數(shù)據(jù)要依照標(biāo)準(zhǔn)化采集，確保數(shù)據(jù)來源真實可靠，杜絕以假亂真；同時構(gòu)建專門的數(shù)據(jù)分析方法和使用體系，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，并嚴(yán)格按照國家法律法規(guī)進行使用，從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用性。

（三）系統(tǒng)建設(shè)要高屋建瓴

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關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù);城商行;信用風(fēng)險管理

1大數(shù)據(jù)技術(shù)與城商行信用風(fēng)險管理概述

1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容

計算機以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持，使得我國大數(shù)據(jù)技術(shù)水平不斷強化提升，與其他發(fā)達國家相比，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展比較晚，但是我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展卻比較快，在眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，也推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。隨著技術(shù)的進一步發(fā)展以及相關(guān)理論研究內(nèi)容的不斷增加，有關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度也會得以進一步拓展。以下內(nèi)容是大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要模塊，包括:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測以及結(jié)果呈現(xiàn)，城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以對影響信用風(fēng)險的因素進行重點分析，提高信用風(fēng)險管理的準(zhǔn)確性，降低信用風(fēng)險所造成的損失。

1.2城商行信用風(fēng)險管理的相關(guān)內(nèi)容

城商行發(fā)展過程中所面臨的突出風(fēng)險就是信用風(fēng)險，雖然也有采取措施規(guī)避，但是效果微乎其微，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展則為城商行信用風(fēng)險管理提供了新的思路和可能性。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用的重要性

其一，有利于建立科學(xué)完善的風(fēng)險防范體系，城商行信用風(fēng)險管理具有一定的復(fù)雜性，而且涉及的基礎(chǔ)信息比較多，在進行分析時難免會有考慮不周的地方，導(dǎo)致信用風(fēng)險管理的措施不能有效規(guī)避風(fēng)險。而大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中的應(yīng)用則有利于建立科學(xué)完善的風(fēng)險防范體系，對信用風(fēng)險的影響因素分析以及相關(guān)信息的獲取更加科學(xué)準(zhǔn)確，可以依據(jù)不同種類的風(fēng)險，提出對應(yīng)的計算形式。通過對風(fēng)險的計算、識別等，將金融風(fēng)險的發(fā)生率及損害率等內(nèi)容進行有效監(jiān)管;其二，有利于提高信用風(fēng)險管理水平和效率，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以利用計算機對信用風(fēng)險影響因素進行整合和分析，之后做出判斷，管理水平明顯提高;其三，大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用是社會發(fā)展的必然趨勢和必然結(jié)果，這些年，隨著人們對于大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的不斷深入，其在信用風(fēng)險管理層面的應(yīng)用無論是廣度還是深度都有所加深;其四，有利于滿足城商行服務(wù)模式的風(fēng)險管理。當(dāng)前，金融行業(yè)蓬勃發(fā)展，城商行是金融行業(yè)的主體，其信用風(fēng)險的管理工作能夠滿足當(dāng)前金融企業(yè)增強信用風(fēng)險管理的要求。

3大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用

3.1建立一個信用信息服務(wù)平臺

其一，可以創(chuàng)建統(tǒng)一的信用信息服務(wù)平臺，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)連接，能夠?qū)蛻舻母鞣矫嫘庞眯畔⑦M行全面的了解和掌握，實現(xiàn)多部門信息的整合。比如，政府部門了解其偷漏稅以及行政處罰情況;銀行了解客戶的交易信息，以判斷其誠信情況?？傊?，通過這些方面信息的獲取和整合便于城商行信用風(fēng)險管理中對客戶的信用情況以及當(dāng)前狀態(tài)做出準(zhǔn)確的判斷;其二，建立客戶的完整圖像信息數(shù)據(jù)庫，對客戶信用的準(zhǔn)確把握是城商行信用風(fēng)險有效管理的重要舉措之一，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用則會使城商行更加全面了解客戶的信用情況。這樣就可以避免進一步減少與失信客戶的合作，從源頭上對信用風(fēng)險進行有效控制，降低信用風(fēng)險出現(xiàn)的可能性，基于客戶信用數(shù)據(jù)制定有效的風(fēng)險規(guī)避策略。

3.2創(chuàng)新風(fēng)險控制模式

創(chuàng)新風(fēng)險控制模式可以有效的對金融企業(yè)存在的風(fēng)險進行控制，主要以可觀察到的交易，作為變量利用大數(shù)據(jù)進行分析計算，評判出存在的風(fēng)險程度，將風(fēng)險分為幾個不同等級。從客戶進行交易的第一個行為開始進行分析，與對應(yīng)的風(fēng)險做出判斷并且及時采取方法控制風(fēng)險，從而能夠有效控制風(fēng)險進行科學(xué)決策，對其在風(fēng)險高的交易可以形成預(yù)警以此開展調(diào)查。

3.3將智能決策與業(yè)務(wù)應(yīng)用流程進行合理的結(jié)合

在信用信息服務(wù)平臺數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上利用新型風(fēng)險控制模式，采取相應(yīng)的業(yè)務(wù)策略，設(shè)計好合理的風(fēng)險控制流程，在風(fēng)險發(fā)生時，可以及時做出判斷并采取有效的方法控制風(fēng)險。更新金融行業(yè)的相關(guān)制度，除了在事中對風(fēng)險進行控制外，還要在事前對風(fēng)險進行管控，通過各方數(shù)據(jù)整合，對于大數(shù)據(jù)技術(shù)做出計算，對風(fēng)險進行預(yù)防。在解決相應(yīng)的風(fēng)險后，對相關(guān)決策、管理、控制進行記錄并且及時總結(jié)，防止出現(xiàn)相同情況，只有明確風(fēng)險控制流程才能在風(fēng)險控制中有條不紊的進行各項工作

4如何加強大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用

為了提高大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用效果，要積極采取措施廣泛應(yīng)用，通過整合優(yōu)化風(fēng)險管理組織架構(gòu);建立完善的制度保障，以先進的信用風(fēng)險管理理念進行管理;培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才支持;建立健全社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價等措施降低城商行的信用風(fēng)險，實現(xiàn)城商行發(fā)展的可持續(xù)性。

4.1整合優(yōu)化風(fēng)險管理組織架構(gòu)

城商行應(yīng)該對現(xiàn)有風(fēng)險管理組織架構(gòu)進行整合優(yōu)化，建立更加完善的組織架構(gòu)。一般而言，風(fēng)險組織架構(gòu)的整合優(yōu)化需要從總行以及分行兩個層面進行有效控制，在總行層面，需要有專門的信用風(fēng)險管理人員，負責(zé)管理信用風(fēng)險以及相關(guān)團隊，為了確保城商行信用風(fēng)險管理的獨立性和集中性，應(yīng)該采取適合的風(fēng)險管理模式，由總行向分行派駐風(fēng)險管理人員，但是卻采用雙線匯報，既要對總行匯報，又要對分行領(lǐng)導(dǎo)匯報，以確保信用風(fēng)險管理的系統(tǒng)性。在分行層面，也需要統(tǒng)一風(fēng)險政策，建立科學(xué)的信用風(fēng)險管理評價和考核機制，而且要注重對業(yè)務(wù)審核的專業(yè)性和科學(xué)性，確保有關(guān)業(yè)務(wù)的審核流程更加獨立科學(xué)，在一定程度上降低信用風(fēng)險。除此之外，需要總行與分行之間相互協(xié)調(diào)，有關(guān)風(fēng)險管理政策要統(tǒng)一，而且能夠確保信用風(fēng)險管理措施切實貫徹執(zhí)行，避免風(fēng)險管理組織架構(gòu)形同虛設(shè)，最大限度地發(fā)揮風(fēng)險管理組織架構(gòu)的作用。

4.2建立完善的制度保障，以先進的信用風(fēng)險管理理念進行管理

首先，城商行需要完善信用風(fēng)險管理制度，對其中的一些內(nèi)容和步驟等進行合理的規(guī)范，以確保信用風(fēng)險管理的規(guī)范和有效。要從制度層面出發(fā)，對其中的一些行為進行約束，為信用風(fēng)險管理提供制度保障和支持。而且要避免信用風(fēng)險管理制度形同虛設(shè)，這就需要建立完善的監(jiān)督體系，確保相關(guān)制度內(nèi)容的貫徹落實。城商行還需要以先進的信用風(fēng)險管理理念進行管理，先進的風(fēng)險管理理念以及風(fēng)險文化是城商行進行信用風(fēng)險管理中所必不可少的，既可以提升有關(guān)人員的團結(jié)性，有效提升業(yè)務(wù)效率，也是適應(yīng)時展的結(jié)果。城商行可以在內(nèi)部組織一些活動或者設(shè)置一些標(biāo)語等正向激勵的方式進行信用風(fēng)險理念的引導(dǎo)和文化的宣傳，從而使信用風(fēng)險管理理念和文化潛移默化地對相關(guān)人員產(chǎn)生影響并且深入人心。與此同時，還需要與時俱進，不斷進行信用風(fēng)險管理理念的更新，確保相關(guān)內(nèi)容能夠適應(yīng)新的變化和發(fā)展形式，從而達到內(nèi)化于心、外化于形。除此之外，還需要引導(dǎo)樹立良好的風(fēng)險文化和合法合規(guī)文化，對員工的行為進行正確的引導(dǎo)。

4.3培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才支持

大數(shù)據(jù)技術(shù)在信用風(fēng)險管理中應(yīng)用效果的提高，需要培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，既要掌握信用風(fēng)險管理的知識和內(nèi)容，還能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析和技術(shù)有所了解，能夠利用數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)挖掘等能力，能夠有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對信用風(fēng)險的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。因此，就需要培養(yǎng)和引進高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才保障。其一，在人才培養(yǎng)方面要調(diào)整思路，重視和加大復(fù)合型人才的培養(yǎng)，當(dāng)前城商行風(fēng)險管理中仍然是以金融業(yè)人才為主，信息類人才在其中并沒有切實有效地發(fā)揮作用，這就需要在一定程度上打破信息技術(shù)人才與金融人才之間的界限，加強對金融人才的信息技能培訓(xùn)，確保其能夠靈活地將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到信用風(fēng)險管理中，發(fā)揮復(fù)合型人才的作用;其二，需要適時引進高素質(zhì)復(fù)合型人才，加強人才儲備，人才引進不僅能夠?qū)⑾冗M的理念和技術(shù)引進吸收，還能夠通過人才引進促進員工之間的公平競爭，切實發(fā)揮鯰魚效應(yīng)，促進共同發(fā)展進步。

4.4建立健全的社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價

城商行還應(yīng)該建立健全的社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價，其一，設(shè)立專門的機構(gòu)進行相關(guān)信用信息的收集和整理工作，為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。與此同時，還需要確保收集到的信息能夠進行實時更新，便于城商行及時了解客戶的信用狀況，從而規(guī)避信用風(fēng)險;其二，則需要城商行之間的信息共享，加強城商行之間的聯(lián)系和溝通，確保客戶的信用狀況能夠共享，這樣可以在很大程度上避免信息不暢而導(dǎo)致的多頭騙貸行為，降低城商行的信用風(fēng)險;其三，通過專業(yè)的信用評定機構(gòu)對客戶和信用進行有效評定，城商行根據(jù)信用等級制定分層級的相關(guān)政策，確保信用管理工作的高效，也達到規(guī)避風(fēng)險的目的。

5結(jié)論

綜上所述，城商行的發(fā)展與社會經(jīng)濟的發(fā)展息息相關(guān)，其經(jīng)濟效益與信用風(fēng)險管理的效果也有著密切的關(guān)系，對信用風(fēng)險進行有效控制和管理才能實現(xiàn)城商行的可持續(xù)發(fā)展。我國大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于不斷發(fā)展和完善階段，在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用并不是盡善盡美的，仍然有需要改進的地方，但是大數(shù)據(jù)技術(shù)對信用風(fēng)險管理的重要作用是不容忽視的。在未來，要順應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用的深度和廣度，從而推動城商行信用風(fēng)險體系的建立，實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻:

［1］邢晟，王珊珊.基于大數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險預(yù)測與防范對策研究［J］．科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力，2018(3):1－4.

篇8

1.互聯(lián)網(wǎng)金融概述

1.1互聯(lián)網(wǎng)金融

互聯(lián)網(wǎng)金融，即為“互聯(lián)網(wǎng)+金融”，其屬于傳統(tǒng)金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相結(jié)合的一個全新領(lǐng)域。本質(zhì)上而言，互聯(lián)網(wǎng)金融是依托大數(shù)據(jù)、云計算、在線支付等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)達成資金融通的一種全新金融服務(wù)模式及理念。互聯(lián)網(wǎng)金融的誕生，對傳統(tǒng)融資模式造成了極大的沖擊，在傳統(tǒng)融資模式下，中小企業(yè)受規(guī)模小、償債能力不足等因素影響，使得它們很難從金融機構(gòu)獲取融資，然而在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下，中小企業(yè)將獲得更多融資途徑及融資方式的選取。

1.2互聯(lián)網(wǎng)金融模式

（1）電子商務(wù)平臺模式。截至目前，我國最大的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)是阿里巴巴。阿里金融前身即為電子商務(wù)平臺。電子商務(wù)運營商利用互聯(lián)網(wǎng)可以獲取海量的消費者消費習(xí)慣、消費偏好，企業(yè)銷售經(jīng)營狀態(tài)等。與此同時，該部分信息為又為金融機構(gòu)向中小企業(yè)發(fā)放信用貸款提供了切實可靠的保障。某種意義上而言，電子商務(wù)平臺的企業(yè)信息會對征信體系造成一定影響，此類信息可很好地消除傳統(tǒng)金融模式下信息缺乏對稱性的問題。

（2）P2P模式。本?|上而言，P2P網(wǎng)站相較于傳統(tǒng)私人個人貸款并不存在顯著差異。然而，伴隨互聯(lián)網(wǎng)平臺的不斷發(fā)展，使資金流通可行性得到明顯提升。一方面，借貸款雙方不在面臨地域的束縛，不再像以往那樣“借錢要找關(guān)系”，互聯(lián)網(wǎng)時代下，地域、人際關(guān)系都不再是問題。一方面，信息傳播變得越來越迅速。倘若借貸雙方存在相關(guān)信息變更，對方可第一時間知曉。最后，存在價格透明性，借貸雙方均可了解相互間的數(shù)據(jù)信息，價格透明性有效提高價格的合理化、統(tǒng)一性。值得注意的是，P2P融資方式存在極大的風(fēng)險，對于中小企業(yè)融資存在不小的壓力。

（3）眾籌模式。眾籌模式指的是依托大眾的力量對金融開展籌措、融入，有著小額、大量的特征，憑借其融資門檻較低的優(yōu)勢，而頗受小微企業(yè)推崇。近年來，我國很大一部分初創(chuàng)企業(yè)選取眾籌融資模式，平臺的增多及一系列資本的注入，可為企業(yè)初期發(fā)展提供可靠資本支持，某種意義上而言，眾籌模式是現(xiàn)階段我國眾多中小企業(yè)融資的首選。

2.吉林省中小企業(yè)的融資現(xiàn)狀

中小型企業(yè)在吉林經(jīng)濟發(fā)展中扮演著十分重要的角色，中小企業(yè)發(fā)展要得到社會資金的有力支持，因而國家出臺一系列推動中小企業(yè)發(fā)展的法規(guī)政策，然而中小企業(yè)依舊面臨融資難的問題。在吉林省中小企業(yè)發(fā)展中，國家推行的股權(quán)融資、發(fā)行證券融資等措施，僅為大型企業(yè)所采用，中小企業(yè)在發(fā)展中，難以像大型企業(yè)那樣開展融資，現(xiàn)階段吉林省中小企業(yè)融資渠道仍以銀行貸款為主，或是以抵押為主的間接融資。

3.互聯(lián)網(wǎng)金融對吉林省中小企業(yè)融資的影響

3.1互聯(lián)網(wǎng)金融對吉林省中小企業(yè)融資帶來的機遇

（1）互聯(lián)網(wǎng)金融可憑借其有力大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，有效解決金融機構(gòu)與中小企業(yè)相互間信息缺乏對稱性問題。傳統(tǒng)金融機構(gòu)與中小企業(yè)相互間總是伴有信息缺乏對稱性問題，中小企業(yè)要想從金融機構(gòu)獲取貸款存在不小的難度?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的誕生，為中小企業(yè)解決信息不對稱問題創(chuàng)造了機遇。相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)金融具備有力的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，諸如信息數(shù)據(jù)采集分析、風(fēng)險分散機制等，大數(shù)據(jù)優(yōu)勢有助于中小企業(yè)在借貸關(guān)系中獲取各式各樣有價值信息數(shù)據(jù)，包括財務(wù)信息、經(jīng)營信息、信用信息等。與此同時，該部分數(shù)據(jù)可由互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)自主獲取，促使互聯(lián)網(wǎng)金融背景下的中小企業(yè)資質(zhì)得到有效評估。由此便一定程度上消除了資金供求兩者間信息缺乏對稱性的問題，拓寬了信貸范圍，提升了金融普惠水平。伴隨我國信用體系的逐步發(fā)展和成熟，大量互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸平臺實現(xiàn)了與央行征信系統(tǒng)的有效對接，該點優(yōu)勢必然能夠得到進一步發(fā)展?？梢灶A(yù)見，相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信用評價機制，大數(shù)據(jù)時代的互聯(lián)網(wǎng)金融勢必能夠為金融機構(gòu)評定、判別中小企業(yè)信用登記帶來一個科學(xué)可靠的思路。

（2）互聯(lián)網(wǎng)金融模式使交易成本明顯下降。倘若說大數(shù)據(jù)為互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)造了差異化競爭方面的優(yōu)勢，則低交易成本因素便為互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)造了成本競爭方面的優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)有助于增強產(chǎn)品、服務(wù)定制化的有效性，互聯(lián)網(wǎng)金融依托大數(shù)據(jù)可更精準(zhǔn)地挖掘現(xiàn)實的關(guān)聯(lián)性，進一步提供滿足中小企業(yè)需求的服務(wù)，使相關(guān)成本得以縮減。此外，互聯(lián)網(wǎng)金融可依托大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制處理技術(shù)，提高客戶違約成本，并為判斷信用風(fēng)險提供可靠數(shù)據(jù)保障。由此使得每筆貸款的操作成本、違約率明顯下降。

（3）互聯(lián)網(wǎng)金融使中小企業(yè)平均貸款周期明顯縮短。中小企業(yè)貸款需求有著金額小、突發(fā)性等特征，由此要求貸款提供應(yīng)當(dāng)滿足便捷到款、靈活性等特征，傳統(tǒng)金融行業(yè)受運營成本高、業(yè)務(wù)覆蓋面相對窄影響，使得一般貸款往往要很長，難以滿足中小企業(yè)貸款需求。近年來互聯(lián)網(wǎng)的廣泛推廣及網(wǎng)上消費習(xí)慣的養(yǎng)成，互聯(lián)網(wǎng)打下了良好的消費群體基礎(chǔ)。同時，伴隨信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展提供了可靠的技術(shù)保障，進一步縮減了涵蓋時間成本在內(nèi)的一系列隱性成本，明顯強化信息、服務(wù)的可獲取性。鑒于此，互聯(lián)網(wǎng)金融依托其充分共享的信息系統(tǒng)、科學(xué)準(zhǔn)確的風(fēng)險控制系統(tǒng)，可為中小企業(yè)實現(xiàn)有序下發(fā)貸款，進一步縮短中小企業(yè)平均貸款周期。

3.2互聯(lián)網(wǎng)金融對吉林省中小企業(yè)融資帶來的挑戰(zhàn)

（1）互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)險。大數(shù)據(jù)資源在互聯(lián)網(wǎng)金融解決中小企業(yè)融資問題中扮演著十分關(guān)鍵的角色，在大數(shù)據(jù)資源發(fā)揮重要作用的另一方面，大數(shù)據(jù)對中小企業(yè)融資問題開展解決過程中存在的風(fēng)險必須要予以特別關(guān)注。信息時代下，信息電子化為人們創(chuàng)造了諸多便利，與此同時也對信息的保護提出了更為嚴(yán)苛的要求，由于電子化信息具備極強的傳播性、復(fù)制性，倘若信息遭受泄漏，必然會帶來比傳統(tǒng)信息泄露更為嚴(yán)重的后果，因而，互聯(lián)網(wǎng)金融背景下中小企業(yè)數(shù)據(jù)安全防范是互聯(lián)網(wǎng)金融面臨的一大挑戰(zhàn)。

（2）互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管風(fēng)險?，F(xiàn)階段，互聯(lián)網(wǎng)金融依舊處在發(fā)展階段，監(jiān)管體系尚不十分完全，依舊存在一系列風(fēng)險隱患?；ヂ?lián)網(wǎng)金融具備數(shù)據(jù)信息以及平臺的優(yōu)勢，然而相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，最大的挑戰(zhàn)在于對市場風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、業(yè)務(wù)操作風(fēng)險等互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險的預(yù)測及控制能力的缺失。人民銀行副行長對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展劃出兩條高壓線，一條為切忌由線上發(fā)展為線下，不然便會轉(zhuǎn)變成非法的民間集資；一條為應(yīng)當(dāng)對利率進行控制，切忌發(fā)展成高利貸。還有相關(guān)研究人員指出，互聯(lián)網(wǎng)精神與金融精神是相互對立的兩種精神，前者崇尚開放、共享、自由選擇、去中心化等，后者則主要表現(xiàn)為復(fù)雜、封閉、精英化。將互聯(lián)網(wǎng)與金融進行結(jié)合形成的互聯(lián)網(wǎng)金融可能會與傳統(tǒng)金融模式存在顯著差異，由此對監(jiān)管當(dāng)局提供了極大的挑戰(zhàn)。鑒于此，開展好互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)監(jiān)管，對促進中小企業(yè)融資有序進行有著十分重要現(xiàn)實意義。

篇9

“數(shù)”里缺“金”

中國聯(lián)通的用戶能夠精確查詢每月流量套餐中的每一KB使用在了什么地方，但中國移動的用戶還做不到，最多只能知道每天使用了多少流量；

某咨詢公司曾做過一個著名的試驗，在某門戶網(wǎng)站買下同一個廣告位，輪流由一個頂級4A廣告公司和兩位沒有任何營銷經(jīng)驗的谷歌工程師來管理，雙方根據(jù)各自經(jīng)驗和技術(shù)為同一間麥當(dāng)勞餐廳做廣告，結(jié)果4A公司運營下的業(yè)績提升20%，谷歌工程師使得該餐廳業(yè)績提升100%；

2012年11月7日美國大選結(jié)果公布，奧巴馬最終以2%的微弱優(yōu)勢險勝羅姆尼，但就在選舉結(jié)果公布前10天，羅姆尼還以47.6%的民眾支持率領(lǐng)先于奧巴馬的47.2%。反敗為勝的關(guān)鍵是選票截止前的最后一次全國辯論演講，一個數(shù)以百人計的秘密分析部門根據(jù)演講現(xiàn)場人群的表情、聲音、動作等反應(yīng)，實時提醒奧巴馬該說什么、該避免什么。

以上三個例子有個共同點，都是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實世界中的成功應(yīng)用。大數(shù)據(jù)從概念提出發(fā)展至今，數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)有了裂變式的增長，對大數(shù)據(jù)的研究不僅改變了原有的產(chǎn)業(yè)運行模式，還創(chuàng)造了很多新生的經(jīng)濟形式。

移動支付，作為連接線上線下交易的最新支付手段，可列入典型的客戶行為分析范疇，但業(yè)界普遍聚焦于NFC應(yīng)用、支付標(biāo)準(zhǔn)等前沿技術(shù)手段的研究和討論，一直忽視了本該發(fā)揮巨大作用的大數(shù)據(jù)分析在這一領(lǐng)域的缺失。

“金”&“數(shù)”聯(lián)姻

COIN沙龍群策群力，現(xiàn)場列舉了多個大數(shù)據(jù)對于移動支付產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用前景，總結(jié)包括三個方面：

第一，對于目前的作業(yè)流程（包括風(fēng)控、風(fēng)險保障等），不僅對支付公司，而且對商業(yè)銀行的卡中心和零售部門均可產(chǎn)生巨大的價值。中國銀聯(lián)在上海已經(jīng)在進行這方面的嘗試，比如共享銀聯(lián)黑名單。由于同業(yè)競爭關(guān)系的存在，銀行之間不愿意分享優(yōu)質(zhì)客戶，但共享黑名單卻不是問題。

第二，在營銷方面，通過整合多方數(shù)據(jù)，促進零售業(yè)務(wù)和電子銀行等業(yè)務(wù)推廣。目前業(yè)內(nèi)也有相關(guān)的積極嘗試，但主要集中在體量相近、無直接競爭關(guān)系的異業(yè)從業(yè)者基于“外交對等”原則的一些信息整合。比如中國銀聯(lián)和支付寶，互相共享各自數(shù)據(jù)，將線上線下數(shù)據(jù)結(jié)合，來自異業(yè)的數(shù)據(jù)對于致力于做C端消費的商戶也是有價值的。此外，如果雙方共享的信息具有互補效應(yīng)且不嚴(yán)重對立，同業(yè)與同業(yè)、同業(yè)與異業(yè)之間同樣可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，如工行和農(nóng)行，第三方支付公司同商業(yè)銀行的線上線下合作，移動運營商和銀聯(lián)的合作等。

第三，大數(shù)據(jù)在支付行業(yè)的產(chǎn)業(yè)中同樣具有巨大應(yīng)用空間。除了可以改善內(nèi)部作業(yè)流程、降低風(fēng)險、增加運營效率之外（相對而言這些作用都是間接的），還可以直接影響創(chuàng)新支付產(chǎn)品的研發(fā)。比如美國的支付市場在整合線上線下時，利用了大量異業(yè)的工作流和數(shù)據(jù)，這些異業(yè)如何付錢納稅，怎樣搜集線上線下訂單，如何解決銷售管理、會員管理甚至終端操作等，均會影響到支付產(chǎn)品的開發(fā)和應(yīng)用。

紅娘誰來當(dāng)？

如果說“金數(shù)”聯(lián)姻已然具備先天基礎(chǔ)，那么還欠缺的就是一個紅娘——需要有人推一把。但在紅娘該誰來當(dāng)這個問題上，引發(fā)了意料之外的大討論，一度從技術(shù)和商業(yè)模式領(lǐng)域，延展到政策政治領(lǐng)域和人性角度的思辨。

金與數(shù)的聯(lián)姻，數(shù)據(jù)本身難免會涉及國家政策方面的管制，推手的人選本應(yīng)政府最為合適。但一旦政府介入，勢必需要頂層領(lǐng)導(dǎo)的強力干涉，才能順利打通所有層面阻力，那將是奧運會或者世博會層面的玩法。

從參與者內(nèi)部而言，每一個參與方都愿意當(dāng)這個紅娘，即便是政府沒有任何的動作，金融機構(gòu)、做數(shù)據(jù)的、做IT的甚至第三方公司都會樂見其成。

宏觀而言，要建立共享的數(shù)據(jù)庫，支付、管理、ERP等都是數(shù)據(jù)來源的終端和平臺；金融行業(yè)根據(jù)這些數(shù)據(jù)為商家和個人提供服務(wù)，商家也可以更好地為消費者提供服務(wù)，這些都基于IT公司收集、分析大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上。但這樣一來，就牽涉到商家、IT公司等對這些數(shù)據(jù)是否具有使用和管理權(quán)的法律層面，以及個人隱私是否可以被交易的道德層面。

篇10

企業(yè)需求更加多樣化，促進服務(wù)器廠商更加注重細分市場的研發(fā)創(chuàng)新，政策層面影響更多表現(xiàn)出了對服務(wù)器市場洗牌的催化劑作用……

商業(yè)競爭在很大程度上等同于IT科技競爭，當(dāng)前企業(yè)的IT投資80%以上都集中于服務(wù)器端，其所承載的未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展很大程度上決定著企業(yè)的競爭力。

本榜從企業(yè)需求角度審視當(dāng)前服務(wù)器市場業(yè)態(tài)和得出結(jié)論，也考慮到品牌影響、產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)定位。

IT科技的發(fā)展永遠會在性能上有所突破，但企業(yè)在運用IT科技在更好地理解用戶、解決用戶需求上卻各有理解，這種差異化決定了服務(wù)器所承擔(dān)企業(yè)信息化建設(shè)的歷史使命會各有差異，因此更多需要從歷史角度看各個服務(wù)器提供商在IT服務(wù)企業(yè)需求上的歷史擔(dān)當(dāng)。

寶刀未老的System Z

IBM System Z值得獲一個“終身成就獎”。PC服務(wù)器開始興起的時候就有了“大機已死”的言論，然而時至今日，IBM的大機依然發(fā)揮著不可替代的作用。今年是System Z的50周歲，半個世紀(jì)里其一直保持著金融行業(yè)信息化建設(shè)中堅作用，這種作用未來還會繼續(xù)。畢竟，金融用戶對金融機構(gòu)最為核心的訴求是安全。

HPC服務(wù)器發(fā)展聚焦液冷

高性能計算服務(wù)器在助力經(jīng)濟競爭力以及科學(xué)進步方面表現(xiàn)出了更多優(yōu)勢，各HPC廠商更多聚焦于領(lǐng)域細分市場的發(fā)展，如醫(yī)療、能源、動漫、氣象等高精尖科研領(lǐng)域。根據(jù)IDC對全球高性能技術(shù)服務(wù)器市場的預(yù)測，今年HPC市場會繼續(xù)保持小幅增長的態(tài)勢。HPC服務(wù)器的創(chuàng)新除了在性能上更多考慮行業(yè)應(yīng)用需求，在能源使用效率上更成為今年的競爭重點，爭相推出液冷方案產(chǎn)品。HPC方面，惠普今年的新品是Apollo 8000和Apollo 6000，其中前者為世界上第一個100%的液體冷卻超級計算機。華為將自己主打的高性能新品E9000系統(tǒng)研發(fā)出液冷方案并亮相于ISC’14。曙光本年度祭出的新品PHPC300、TC4600-LP，除了常規(guī)在評測跑分上繼續(xù)進步，更多的看點也聚焦液冷方案的使用。在改善服務(wù)器能源效率方面對液冷早就抱有很多期待，這種期待今年里得到了更多落地。

大數(shù)據(jù)一體機

七款大數(shù)據(jù)一體機，曙光XData大數(shù)據(jù)一體機、浪潮云海金融大數(shù)據(jù)一體機、FusionCube融合一體機、拓爾思-華為大數(shù)據(jù)一體機、知意圖Hadoop-Based大數(shù)據(jù)一體機、眾志和達SureSave BDP1000大數(shù)據(jù)一體機、云創(chuàng)存儲數(shù)據(jù)立方云計算一體機，這些是服務(wù)器廠商針對市場對大數(shù)據(jù)應(yīng)用表現(xiàn)出強烈需求時推出的定制化解決方案。從這些定制化解決方案的表現(xiàn)形勢來看，浪潮、曙光的產(chǎn)品是依托自己在硬件設(shè)計、生產(chǎn)、制造上的優(yōu)勢融合大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用方案推出的硬件主導(dǎo)產(chǎn)品，其它余廠商則是利用自己的大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品拓展到硬件上形成一體化軟件主導(dǎo)方案。

另外，大機憑借安全優(yōu)勢繼續(xù)統(tǒng)占金融核心終端，高性能計算市場服務(wù)器走入液態(tài)競爭。除了針對特定企業(yè)應(yīng)用，還有著更為龐大的通用服務(wù)器市場，此市場創(chuàng)新難言聚焦，更顯多樣化。

通用服務(wù)器市場創(chuàng)新思路

比起專業(yè)性應(yīng)用更強的大機、UNIX服務(wù)器、高性能x86服務(wù)器、微服務(wù)器，通用的雙路服務(wù)器占據(jù)著更大的企業(yè)市場。這類服務(wù)器性能創(chuàng)新上以應(yīng)用Intel最新一代至強E5 v3為代表，在追求計算能力不斷突破的情況下，在應(yīng)用、維護方面實現(xiàn)多角度的更多創(chuàng)新?？偨Y(jié)來看，大致有以下方面：

1、融合整機方案。當(dāng)前，企業(yè)發(fā)展更加注重成本控制，同時企業(yè)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)更加趨于復(fù)雜化，多種網(wǎng)絡(luò)配置、多種企業(yè)應(yīng)用平臺、不同歷史時期的設(shè)備在融合進新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中。為此，新時期的企業(yè)信息化建設(shè)更加考驗企業(yè)IT部門的交付能力。為了更好的減輕未來IT管理者的工作負擔(dān)，近兩年市場上出現(xiàn)了更多整機交付方案，將計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用集于一體，如HP ConvergedSystem 200-HC StoreVirtual、Oracle Exadata X4-8、SimpliVityOmniCube等。企業(yè)應(yīng)用IT的目的就在于可以積累更多發(fā)展資源，融合整機方案勢必會成為一個重點。

2、耐高溫。耐高溫在服務(wù)器領(lǐng)域不是一個新話題了，但從今年起引起了更多廠商的重視。天地超云是這一領(lǐng)域較早關(guān)注耐高溫特性研發(fā)的廠商。如今，聯(lián)想也推出了自己的耐高溫產(chǎn)品ThinkServer RD650，從需限制在30攝氏度到可以運行在45攝氏度的機房，這對有著大規(guī)模部署需求的企業(yè)會有吸引力。

3、自主可控。中國對信息安全的重視在今年達到一個，無論是因為斯諾登的吐槽或是國家建立國家級的信息安全機構(gòu)將信息安全放在國家戰(zhàn)略層面?？傊衲昶饑覍π畔踩珕栴}的重視給國產(chǎn)服務(wù)器廠商帶來了一次難得發(fā)展契機。很多服務(wù)器廠商都注重強調(diào)自己產(chǎn)品的安全、自主可控，如寶德、浪潮、曙光、華為等，并在產(chǎn)品設(shè)計上對標(biāo)國外廠商服務(wù)器，如處理的安全級別認證、虛擬平臺的適配。但是，服務(wù)器安全需要更多硬件核心技術(shù)保障。目前，已經(jīng)有很多非服務(wù)器核心部件的國際巨頭廠商重視起與國內(nèi)服務(wù)器廠商的合作，如為國產(chǎn)服務(wù)器廠商提供國際領(lǐng)先的IO加速部件。通過與國際領(lǐng)先企業(yè)的充分合作，有利國產(chǎn)服務(wù)器廠商向真正的“自主可控”邁進，不但擁有在單項技術(shù)上的單項創(chuàng)新，更多是可以做到服務(wù)用戶整個使用過程的“自主可控”。

4、整體解決方案。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)等越來越多地進入了企業(yè)數(shù)據(jù)中心布局，服務(wù)器作為數(shù)據(jù)中心的核心業(yè)務(wù)承載終端需要承擔(dān)更多責(zé)任。如企業(yè)新的服務(wù)器投資如何兼容老的IT設(shè)備，基于OpenStack的云部署對多種性能服務(wù)器的需求，業(yè)務(wù)如何更好的精細化分類存儲……為此，企業(yè)和服務(wù)器供應(yīng)上的合作變得更為廣泛，已經(jīng)超過服務(wù)器產(chǎn)品本身，服務(wù)器的采購更多關(guān)系企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展。一個趨勢是，服務(wù)器廠商必須將自己嵌入到企業(yè)業(yè)務(wù)中，從而為企業(yè)提供基于服務(wù)、基于數(shù)據(jù)中心的長遠發(fā)展規(guī)劃。

玄機

服務(wù)器產(chǎn)品平臺的更新更多是仰仗著處理器平臺的推出。今年Intel服務(wù)器處理器的升級產(chǎn)品是E7 v2和E5 v3，那些在IDC、Gartner的服務(wù)器市場統(tǒng)計露臉的都在第一時間了基于Intel新平臺的服務(wù)器。