大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用概況
1. 數(shù)據(jù)分析在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
2. 大數(shù)據(jù)與中小微小企業(yè)信貸
針對(duì)小微企業(yè)特點(diǎn)及信貸風(fēng)險(xiǎn)特征實(shí)施業(yè)務(wù)全過程風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制吱肌。
1) . 需要積攢大量的客戶信息用于建立模型，計(jì)算違約概率和風(fēng)險(xiǎn)損失 革砸。
2) . 主要通過小微企業(yè)所在行業(yè)、經(jīng)營(yíng)時(shí)間糯累、營(yíng)業(yè)收入算利、現(xiàn)有資金、營(yíng)業(yè)地點(diǎn)泳姐、信用記錄效拭、資產(chǎn)負(fù)債和往來這幾個(gè)方面對(duì)貸款審請(qǐng)進(jìn)行打分授信。
3). ?全程跟蹤監(jiān)管胖秒，關(guān)注小微企業(yè)的各個(gè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)缎患。
4). ?制定風(fēng)險(xiǎn)貸款挽救、轉(zhuǎn)化和處理機(jī)制阎肝。
阿里小貸業(yè)務(wù)的成功可以看出较锡，擁有海量業(yè)務(wù)生態(tài)數(shù)據(jù)的平臺(tái)以及完善的信用信息體系對(duì)于開展小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)的重要性，只有盡可能的收集各種各樣的客戶信息盗痒，才能解決貸款業(yè)務(wù)信息不對(duì)稱問題蚂蕴。
3. ?第三方支付與網(wǎng)絡(luò)欺詐
使用數(shù)據(jù)挖掘反欺詐的基本步驟:
1) 了解應(yīng)用領(lǐng)域，獲取先驗(yàn)知識(shí)俯邓，定義知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)骡楼。
2) 搜集數(shù)據(jù)，創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集稽鞭。
3) 數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理鸟整，去除數(shù)據(jù)噪聲，處理遺失信息朦蕴、歸一化等篮条。
4) 數(shù)據(jù)降維和投影：針對(duì)具體問題弟头，找到關(guān)鍵特征。
5) 使用聚類涉茧、預(yù)測(cè)赴恨、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸伴栓、分類 伦连、異常檢測(cè)等模型發(fā)現(xiàn)上標(biāo)。
4. 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈金融
1) 供應(yīng)鏈金融與傳統(tǒng)融資的區(qū)別
2) 供應(yīng)鏈金融中的風(fēng)險(xiǎn)
? ? ?2.1) 企業(yè)所在供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)環(huán)境钳垮、政策環(huán)境惑淳、行業(yè)處所處周期。
? ? ?2.2）供應(yīng)鏈中核心企業(yè)的信用水平：發(fā)展前景饺窿，償債能力歧焦，盈利能力，運(yùn)營(yíng)能力肚医，信貸歷史倚舀。
? ? ?2.3) ?貿(mào)易關(guān)系：與核心企業(yè)年均貿(mào)易量及波動(dòng)性，貿(mào)易可替代性忍宋，違約情況、信息化程度风罩。
? ? ?2.4) ?授信用途：資金使用風(fēng)險(xiǎn)糠排、融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)。
3) 供應(yīng)鏈融資模式
? ? ?3.1) ?應(yīng)收帳款融資: 以核心企業(yè)開出的應(yīng)收帳款單為質(zhì)押超升，申請(qǐng)不超過應(yīng)收帳款年限的貸款入宦。
? ? ?3.2) ?保兌倉融資：以指定倉庫的倉單作為質(zhì)押貸款，銀行控制中小企業(yè)的提貨權(quán)室琢。
? ? ?3.3) 存貨質(zhì)押融資：以存貨作為質(zhì)押物申請(qǐng)貸款乾闰。
4）中小企業(yè)信用評(píng)分的發(fā)展階斷
? ? 專家分析(5C分析、五級(jí)分類) ?-> ? 統(tǒng)計(jì)分析(線性判別分析盈滴，Logistic回歸) ?-> ?人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涯肩、決策樹、貝葉斯分類 巢钓、支持向量機(jī)等)
