Finanzas con Big Data: Capítulo 1 Introducción a las finanzas con Big Data

1. Big data y small data

2. La connotación de big data

(1) Tipos de datos

(2) Métodos técnicos

(3)

3. Características del big data

Diversidad: con el desarrollo de Internet y el aumento de tipos de sensores, como la web páginas, Hay cada vez más datos semiestructurados y no estructurados sin procesar, como imágenes, audios, videos, Weibo, etc., dominados por un aumento en la cantidad y variedad de datos no estructurados. Los datos no estructurados son más complejos que los estructurados y, por tanto, más difíciles de almacenar y procesar.

Puntualidad: la puntualidad de big data significa que cuando la cantidad de datos es particularmente grande, se puede procesar de manera oportuna dentro de un cierto tiempo y dentro de un cierto rango. Esta es la característica más importante que los distingue. big data de la minería de datos tradicional. Solo logrando la creación, el almacenamiento y el procesamiento en tiempo real y el análisis en tiempo real de big data podremos obtener información de alto valor de manera oportuna y efectiva.

Basado en valor: contiene un gran valor profundamente arraigado, y el análisis, la extracción y la utilización de big data aportarán un enorme valor empresarial.

4. La diferencia entre big data y datos tradicionales

5. Antecedentes del big data

1. Clasificación según la estructura del big data

2. Clasificación basada en los métodos de adquisición y procesamiento de big data

3. Otros métodos

1. Incrementar las oportunidades de ventas

0. Fuentes del big data corporativo

1. Clientes

2. Mercado

2. Fuerte

3. Productos

4. Cadena de suministro

0. Fuente de datos

2. Marketing y marketing de precisión 2. Precios de pago

3. Investigación y desarrollo

4. Nuevo Modelo de Negocio

5. Salud Pública****

1. Marketing

2. Servicio

3 Operación

4. Control de riesgos

Las finanzas de big data se refieren al uso de tecnología de big data y plataformas de big data para llevar a cabo actividades financieras y servicios financieros, y utilizar los big data acumulados. en la industria financiera y datos externos para computación en la nube y otro procesamiento de información, combinando finanzas tradicionales, financiación y otros servicios financieros innovadores.

1. El método de presentación es en red.

A través de Internet se presentan una gran cantidad de productos y servicios financieros.

2. Ajustes en la gestión de riesgos

Conceptos de gestión de riesgos: el análisis financiero (primera fuente de pago), la propiedad hipotecada u otras garantías (segunda fuente de pago) serán menos importantes.

Método de fijación de precios de riesgo: más énfasis en demostrar la autenticidad del comportamiento comercial y del crédito a través de datos.

Reseñas de clientes: completas, tridimensionales/vívidas.

El principal medio de gestión de riesgos: identificar y clasificar a los clientes basándose en la extracción de datos.

3. Reducir la asimetría de la información

4. Mejorar la eficiencia de las operaciones financieras

En el momento adecuado, en el lugar adecuado, de la forma adecuada, en el momento adecuado consumidores Proporcionar el producto adecuado.

5. Ampliar la frontera de servicios de las empresas financieras

Debido a la mejora de la eficiencia, sus costos operativos inevitablemente disminuirán, lo que es más adecuado para ampliar la escala de operaciones.

Los profesionales financieros individuales prestarán servicios a más personas.

6. Los productos son controlables y aceptables

Para los productos financieros exhibidos a través de Internet, sus beneficios o costos y la liquidez del producto son aceptables para los consumidores, y sus riesgos también son controlables.

7. Finanzas inclusivas

La alta eficiencia de las finanzas de big data y la extensión de los límites de los servicios han ampliado enormemente los objetos y el alcance de los servicios financieros, haciendo que los servicios financieros sean más accesibles. tierra.

1. Préstamos rápidos, marketing preciso, servicios personalizados

Basado en la gran cantidad y largo plazo de crédito y flujos de capital de big data, los puntajes crediticios se pueden calcular en cualquier momento Se pueden utilizar métodos de pago a tiempo y en línea, otorgando préstamos en tiempo real en función de datos como la demanda de préstamo y su puntaje crediticio.

2. Gran base de clientes y bajos costos operativos

Las finanzas de big data se basan en la computación en la nube de big data y tienen funciones de cálculo automático de big data. No requiere mucha mano de obra. tiene costos bajos e integra la oferta y la demanda fragmentadas, expande las áreas de servicio a más pequeñas y medianas empresas y clientes pequeños y medianos.

3. Toma de decisiones científicas y control de riesgos efectivo

Estimación de puntajes crediticios en función de indicadores relevantes, como la tasa de incumplimiento del comportamiento de las transacciones crediticias, utilizando computación distribuida para crear modelos de evaluación de riesgos para resolver la asignación de crédito, la evaluación de riesgos, la ejecución de autorizaciones, la identificación de fraudes y otras cuestiones pueden reducir eficazmente la tasa de préstamos morosos.

Sobre la base de la plataforma de comercio electrónico, la información de las transacciones en línea y los pagos en línea se convierten en big data financieros, y se utilizan tecnologías avanzadas como la computación en la nube para procesar y analizar los datos para formar un crédito o solicitar financiamiento. modelo.

Alibaba es un representante típico basado en big data, como datos de transacciones de plataformas de comercio electrónico, información de interacción de transacciones de usuarios de redes sociales y hábitos de comportamiento de compra, y utiliza la computación en la nube para realizar cálculos, puntuaciones y evaluaciones en tiempo real. procesamiento de análisis para formar una plataforma de comercio electrónico para comerciantes en línea Los datos crediticios acumulados por las plataformas de comercio electrónico se utilizan para emitir pedidos de préstamos o préstamos de crédito a comerciantes en línea en tiempo real a través del sistema de calificación crediticia en línea, el modelo de cálculo de riesgo financiero y el riesgo. Sistema de control creado por el comercio electrónico. Por ejemplo, Alibaba Small Loan puede emitir préstamos en cuestión de minutos.

La empresa utiliza sus propias cadenas industriales ascendentes y descendentes (proveedores de materias primas, fabricantes, distribuidores, minoristas) para integrar completamente los recursos de la cadena de suministro y los recursos de los clientes, brindar servicios financieros y formar un modelo financiero.

JD.com y Suning.com son representantes típicos de la financiación de la cadena de suministro.

En el modelo de financiación de la cadena de suministro, las plataformas de comercio electrónico solo sirven como intermediarios de información para proporcionar financiación de big data y no asumen riesgos de financiación ni prevención de riesgos.