❶ 大数据时代来临，我们金融业构建大数据平台，信息共享平台的需求愈发强烈，请问构建平台的软件公司怎么样
打破信息来孤岛建设大自数据中心的前提是要能把不同软件系统的数据采集起来，存储到数据库，才能供下一步的数据发掘、数据分析、数据清洗等工作，所以数据采集是基础，而不同的系统的数据采集就需要用101 异构数据采集引擎才能采集，她最大好处在于不需要软件厂商配合，直接采集数据，实现了高效率低成本采集异构数据。
❷ 大数据金融风控解决方案哪些公司可以提供
我们就是可以的，大数据风控即大数据风险控制，是指利用数据分析和模型进行风险评估，为金融行业和个人用户提供全方位的安全保障。
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。
❸ 大数据对金融企业有什么帮助
善林金融指出，大数据金融有着传统金融难以比拟的优势，企业通过自己的征信系统，实现信用管理的创新，有效降低坏账率，扩大服务范围，增加对小微企业的融资比例，降低了运营成本和服务成本，可以实现规模经济。大数据还能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。另外，大数据金融扩展了企业的海量数据，让企业更贴近消费者，了解消费者的真正需求，进一步增加客户黏性。
❹ 目前国内做金融大数据的创业企业有哪些
金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，广义的金融泛指版一切与信用货币的发行权、保管、兑换、结算，融通有关的经济活动，甚至包括金银的买卖，狭义的金融专指信用货币的融通。
金融的内容可概括为货币的发行与回笼，存款的吸收与付出，贷款的发放与回收，金银、外汇的买卖，有价证券的发行与转让，保险、信托、国内、国际的货币结算等。从事金融活动的机构主要有银行、信托投资公司、保险公司、证券公司，还有信用合作社、财务公司、投资信托公司、金融租赁公司以及证券、金银、外汇交易所等。
❺ 请问：金融行业在大数据这块做的好的公司
星 桥 数 据 就 很 好 ， 这 加 公 司 是 一 家 融 合 了 大 数 据 和 金 融 行 业 的 创 新 公 司 ， 公 司 目 前 有 壹 贰 信 用 大 数 据 风 控 系 统 等 若 干 个 创 新 产 品 ， 这 些 产 品 在 紧 抓 客 户 痛 点 的 同 时 ， 为 客 户 实 现 数 据 分 析 、 预 测 、 征 信 查 询 、 信 用 评 估 、 风 险 评 估 、 专 业 化 匹 配 等 大 数 据 金 融 一 体 化 服 务 。
❻ 金融大数据风控系统开发公司排名怎样的
虽然目前做大数据风控系统开发的公司也有很多，但是目前是没有什么正规的排名的，有也是企业自己排的，而且选择风控系统开发公司也不是单看排名的，需要多方面考虑是否合适自己的企业。
选择风控系统开发公司对公司的技术实力要求是比较高的，这就需要企业有大的开发团队，而且需要有足够的开发经验来应对各种可能出现的问题，需要到公司进行实地考察，看看已经开发过的系统。
我们公司就是做大数据风控系统的，可以来看看。
❼ 企业对金融支持大数据产业发展有哪些意见或是政策建议
乐思软件认为：大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。
具体来说，大数据对企业的作用可以分为以下几个方面：
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。