① 大數據告訴你，金融，管理咨詢公司都在招些什麼人
我待你柔情，時光也因此雋永美好
② 大數據對金融企業有什麼幫助
善林金融指出，大數據金融有著傳統金融難以比擬的優勢，企業通過自己的徵信系統，實現信用管理的創新，有效降低壞賬率，擴大服務范圍，增加對小微企業的融資比例，降低了運營成本和服務成本，可以實現規模經濟。大數據還能夠通過海量數據的核查和評定，增加風險的可控行和管理力度，及時發現並解決可能出現的風險點，對於風險發生的規律性有精準的把握，將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析需求。另外，大數據金融擴展了企業的海量數據，讓企業更貼近消費者，了解消費者的真正需求，進一步增加客戶黏性。
③ 金融大數據應用面臨哪些風險
1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。
④ 大數據如何改變銀行，金融和信貸
作為銀行的一項主要資產業務，貸款資產的運動是一種以「兩權分離、按期償還」為本質特徵的特殊價值運動。在現實經濟活動中，銀行的信貸活動，會受事先無法預料的不確定性因素影響，例如使銀行貸款資金有可能遭受損失事件發生。主要表現為貸款到期不能按時收回和貸款的貶值等，這樣就產生了貸款風險。從目前國有商業銀行貸款資產質量的現狀看，形勢較為嚴峻。
國有商業銀行信貸風險分析
政府行政干預帶來的風險。按照經濟發展的客觀要求，國有銀行是資金配置的主體，政府職能只限於宏觀調控。然而在現實中，作為國有商業銀行，雖然在人事、行政、業務上不受政府直接管控，但並不等於不受政府影響。作為資金配置的主體，政府並未從實際運作的干預中退出，中心地位並未淡化，往往造成部份項目投資效益不高，形成貸款沉澱。
社會保障機制滯後帶來的風險。由於企業破產失業救濟制度不完善，國有銀行貸款風險無法直接分散和轉移。企業與社會的問題沒有解決，企業把生產所需資金缺口留給銀行貸款解決，形成貸款風險壓力；企業保險制度不健全，使銀行無法保全貸款資產的安全性，增加了損失的概率。
法制不健全帶來的風險。盡管我國陸續出台了銀行法、票據法等許多法律，但是這些法律大多內容比較簡單，有些內容有待於重新修訂，並且有些法律與國家的某些政策相悖，銀行在保全債權方面將會遇到較大的阻力，加大了銀行的信貸經營風險。
缺乏科學經營管理帶來的風險。國有商業銀行缺乏科學規范的經營管理方式主要表現在：在經營上把效益性放在首位，而忽視安全隱患；沒有建立起完善的責權對等的管理機制，一旦貸款出現問題，很難分清責任，更談不上追究責任。
借款人(企業)還貸意願不確定帶來的風險。借款人(企業)還貸意願與其(法定代表)的信用相關，還貸能力強的借款人(企業)還貸意願不一定強；還貸能力弱的借款人(企業)還貸意願不一定差。並且，信用度很難進行比較准確的考查、判斷。所以，借款人還貸意願存在很大的不確定性，這種不確定性必然帶來一定的風險。
國有商業銀行信貸風險的控制對策
為有效防止和化解國有商業銀行信貸風險，避免由此帶來的金融震盪和經濟風險，通過上述對我國商業銀行目前面臨的信貸風險原因的分析，我們可以從如下幾個方面著手治理商業銀行的信貸風險。
進一步加強政府監督職能。政企不分一直嚴重困擾我國企業改革和發展。我國信用的深層次問題很大程度上表現為政府行為和地方保護主義。由於政府尚未完成由市場的參與者向市場的管理者的轉變，為了政績需要而急功近利，期望短期內地方經濟有較大起色，過分干預銀行貸款，削弱了市場功能作用和市場法則權威。因此，必須重新界定政府職能、規范政府行為。政府職能是彌補市場缺陷、維護社會公平，著力為企業經營提供必要的經濟環境，同時支持並配合銀行防範和制止企業逃廢債務，確保金融資產的安全運行。
建立健全社會保障體系。形成全社會信用是提高銀行資產質量的重要保證。惡意逃避銀行債務、惡意欠款的單位必須受經濟和法律制裁。作為政府部門，央行應對企業改制中兼並、重組、破產等跟蹤監督，協助金融機構依法維護金融債權；應健全企業信息披露制度，解決銀、企信息不對稱問題：嚴格規范企業會計信息和信息處理標准化，並提高信息公開程度，以降低銀行系統風險。
⑤ 軟體開發 大數據分析 互聯網金融哪個好
軟體開發和互聯網金融都是相對飽和的了。
而隨著國家對大數據的重視，大數據分析方面的內需求容日益凸顯。
整體就業市場，大數據分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大數據的運用必然常規化。
--廣東韻為大數據分析---
⑥ 大數據對互聯網金融的發展有什麼作用
自互聯網金融被廣而告之以後，大家就一直在被灌輸大數據在互聯網金融發展中的作用巨大，甚至最近更有專家說大數據是互聯網金融發展的加速器。但是似乎並沒有一個系統的說法，大數據具體有什麼用，我們只知道互聯網金融確實是其中的獲益者之一，下面且聽聽通金魔方分析師的見解。
我們首先從互聯網金融的含義生對大數據有個簡單的了解。正如互聯網金融之父謝平所言，所謂的互聯網金融，並非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。
正確的理解應該是基於互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。接下來我們來看一下大數據在互聯網金融發展中的作用體現。
精準的用戶分析
大數據的首要作用就是在於它能夠對用戶進行准確的分析，然後幫助互聯網金融找到合適的目標用戶，進而實現精準營銷。
在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在於較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由於不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。
據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這樣的基礎之上，實現精準營銷才是這些企業唯一的出路，這也正是大數據的作用所在。
雖然互聯網金融的發展仍然處於起步階段，但是卻已經有了相當豐富的成熟案例。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。
幫助金融企業風險防控
除了以上的首要作用之外，大數據還能夠幫助金融企業加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。
比如通過對大量網路交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意願和能力方面做出較為准確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。
當然，我們對於個人用戶或者企業用戶信用好壞的評定取決於諸多因素，但是我們也可以從這諸多因素中找到相應的數據。比如我們要尋找這個用戶的整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等，那麼我們就可以從網上銀行，電商，社交網路，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。
大數據的作用在這裡面得以體現的最關鍵的一點就是，這些所謂的數據往往都是以動態變數的形式存在的，而我們要想以此為依據獲得准確的信用評級，則更要倚重於大數據的持續分析功能。
通過上面的分析，我們也不得不承認大數據在互聯網金融發展中作用巨大，只不過在現在這個互聯網金融的起步階段，大數據作用的發掘仍不算完整，我們只能一步一步的在不斷的發展中發現它的好。
⑦ 常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些
1：驗證借款人信息
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以通過藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
2：大數據分析提交的信息
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸一般都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。
3：分析客戶的消費信息
從客戶的電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高。經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
5：調查客戶是否進入黑名單
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
⑧ 大三了，金融專業，我想往大數據方面發展，但對自己特別沒有信心，我總覺得目前的處境很尷尬啊！！求指點
我是金融專業，之抄後連讀經濟學，現在工作兩年。
金融和大數據都是很熱門的大方向，個人感覺只要堅持選擇的方向，日後必有所成。
金融崗位大體分兩種，一種是銷售，一種是操盤，哪個崗位都不那麼容易也從不簡單。
就事論事到工作上，總應該是揚長避短的。你對自己哪個方向有信心和興趣，就在那裡努力（如果都沒有信心就先找到再說，磨刀不誤砍柴工嘛）。
生活不需要這么糾結的，生命也沒這么糾結的。日子是干出來的又不是想出來的。
擼主保重
⑨ 有沒有朋友知道金融大數據工程師是做什麼的，今天聽朋友說起，但是說的不是很清楚，有點感興趣想了解一下
上次抄在雲掌財經下面襲的相關閱讀看到的.不同公司對數據分析師的職位劃分稍有不同。在一些中小型企業，在沒有成立獨立的數據中心前，數據分析的相關職位往往是在市場部、運營部的管轄之下，人數通常在2－4人不等。對於一些大型企業，有獨立的數據分析部門，團隊成員也在數十人到百餘人不等。對於職位頭銜，有的按行政級別劃分，如專員、主管、經理、總監等；也有的按專業水平劃分，如助理、高級、資深、專家等。數據分析職位整體上分為兩大類：1、數據分析師：專業能力成長路徑：助理數據分析師－數據分析師－資深數據分析師－高級數據分析師行政職位晉升路徑：數據分析專員－數據分析主管－數據分析經理－數據分析總監主要專業技能要求：資料庫知識（SQL）、基本的統計分析知識、熟練掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。2、數據分析工程師：演算法工程師、建模工程師。