金融大数据
如今是一个网络化和数据化的新经济时代，大数据在众多领域有着亮眼的成绩，在金融方面的表现更是格外突出，大数据的是从海量的数据信息中识别获取到有价值的信息，并且从中分析出与相关领域有主要运行指标之间的关联，从而精确找到有价值的客户和渠道。
现在大数据在金融领域主要使用批量计算创建企业级的数据仓库，实现内部和外部数据的统一存储，通过对业务数据建模，找到了更多的数据关联关系，为管理决策精准营销提供数据支持，从而实现业务优化和创新。使用流式计算模式，实时处理大数据，帮助金融机构应对各类金融欺诈风险，开展实时智能决策，预测客户消费行为等。另外，金融机构利用深度学习技术，发挥人工智能在图像、语音、自然语言处理等方面的优势，实现技术性突破，整合更多的数据资源，预测金融消费者行为，实现市场营销和风险控制等，通过反欺诈异常检测进行预警，保护用户和公司双方利益。
大数据发展过程是增量和存量、场景之间互相转换的过程，大数据使得金融穿透到企业发展的全生命周期。大数据不仅可以描述已有的场景、分析已有的数据，更加可以通过点式显现和链式逻辑预测未来。
大数据已经成为互联网金融的催化剂，也助力消费金融的发展，一般意义上，大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合,所以说数据的体量越大，最终得到的大数据分析结果越精准，比如说MobData大数据就是利用了自己本身已有的巨大的数据体量，在消费金融领域获得了比较亮眼的成绩，对消费金融做出了一个完善的安全等级高的消费金融反欺诈服务体系，通过初步的数据采集然后进行数据治理，再进行欺诈识别，通过欺诈评分规则得到最终的判断结果。
MobData大数据通过海量的数据分析对消费金融行业的人群特征，也做出了近千种维度特征补充，能够做到最大程度的提高消费金融领域安全系数减少可能出现的风险因素，提升用户体验，优化服务质量，增强便捷性等。
消费金融的日益发展离不开大数据的支持，可以说金融对于大数据的依赖性比任何一个行业都强烈，在互联网金融领域，大数据的意义在于促成“金融信息+场景分析”的跨界融合，有效降低金融风险，提升金融机构的服务水平。运用大数据、云计算等科技构建风控体系就是先进的金融手段之一，能够对多维度、大量数据进行智能处理，且批量标准化的执行，不仅提升了风险防范能力，也为金融服务的创新奠定了基础。
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