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怎样做好金融大数据分析,怎样才能做好数据分析

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大数据技术在行业中有哪些应用前景金融据前瞻产业研究院《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示 ， 银行到处都在处理数据 ， 而且做得越大越好金融越多的机构能够控制和使用这些数据，使用流行的 。因此，大数据金融为客户做出的转售计划和偏好推荐也能做到精准，大数据金融匹配度高 。

1、大数据技术在 金融行业有哪些应用前景据前瞻产业研究院《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，银行到处都在处理数据，而且做得越大越好 。金融组织越能控制和使用这些数据，通俗点说就是数据驱动运营 。所以其实银行到处都在进行数据分析现在真正的系统化、模块化，数据量可以达到海量的程度 。我觉得银行内部的CRM营销和统计 ， FTP定价，征信系统(他们没在做的那个)基本都达到大数据量了，也在做大数据的事情 。

我觉得找到客户或者内部员工的一个痛点，解决它，然后再考虑扩张，比争论数据分析或者大数据应用更踏实 。当然，因为数据量大(100亿以上)，大数据在分析之前需要配套的数据分析工具和架构，还需要符合仓库要求的数据源，这些东西要慢慢搭建和准备 。传统行业的数据都有，但很多都没有纳入大数据的框架 。这需要各部门的一些工作、配合和审核，需要一定的时间 。

2、优秀的互联网 金融公司,都是怎么玩大数据风控的【怎样做好金融大数据分析,怎样才能做好数据分析】现在说到互联网金融行业和Fintech，人工智能和大数据风控的热度飙升 。许多交易规模较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力 。那么，这些优秀的互联网金融公司是如何玩转大数据风控的呢？Lufax: KYC2.0系统准确判断投资者的风险承受能力 。陆金所自成立以来，引进了国际领先的第四代风险管理系统，借鉴了平安集团的经验 ， 形成了成熟的风险管理数据模型 。

3、防范外资银行泄露重要 金融信息: 金融大数据下 金融安全三大战略点#管清友:防止外商投资重要信息泄露# 金融信息安全越来越重要已经成为不争的事实，更是迫在眉睫 。管清友的观点和方向很明确 ， 但是管清友提出的金融信息安全具有很大的普遍性和战略性意义，特别是在金融大数据的趋势下，金融信息越来越具有战略性和国家安全的特征，并且已经出现或已经出现 。

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