文档介绍：大数据金融案例【篇一:大数据金融案例】如今,金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手,市场格局、业务流程将发生巨大改变,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。本节主要介绍金融行业大数据的应用案例,希望对读者有一定的启发和学****价值。【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。??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。“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,??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。“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。【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。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***