金融與大數據管理專業

⑴ 大數據怎樣影響著金融業

大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。

中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。

首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。

第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。

當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。

一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。

三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。

應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？

盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。

（一）推進金融服務與社交網路的融合

我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。

（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系

當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力

首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。

（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室

可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。

（五）加強風險管控，確保大數據安全。

大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。

⑵ 報考金融工程專業，需不需要考慮學校所在地

我認為只要與商科相關的都需要。我覺得我大概結合我自己自身的經歷感受和前輩意見來說吧。

我自己是大連理工大學的商科專業，然後我走的是出國路線，申請的兩個專業是量化金融（金數）和商業數據分析，兩個國家是美國和加拿大。在我的申請中，我一直有一個遺憾，就是我的簡歷里，沒有實習這個板塊，而只有大量的比賽和項目。我也曾一度為此感到擔憂，甚至認為申請會很困難，不過看來事實證明，實習只是輔助項並不是必須項。Anyway，如果你學的是商科，而選擇了一個像大連這樣的地區，你就會面臨比較尷尬的局面：到底要不要找實習？

出國黨

如果你是出國黨，成績和實習都是比較重要的（雖然大量的比賽和項目能彌補你的不足，但最好還是有一段實習比較保險的）。對於國外來說，反正我知道加拿大差不多是這樣（我說的是top3的商學院，不是亂七八糟的商學院）對於實習的概念其實是實習四個月以上，一兩個月的實習，他們其實並不感冒的。那麼就意味著你除了暑假的實習，還要在上學期間繼續（有些實習可以一周兩三天這樣，所以上學期間也是可以實習的）。但在大連這個就很難做到，因為公司少，崗位少，選擇少，也許這個公司的地理位置離你的學校要坐兩個小時的公交車，你也不得不去，因為不然就沒有選擇。公司少，那麼提供的崗位就少。我的一個學弟現在就想在大連的一家投資銀行分行做類似金工的實習，但是這個崗位在大連只招募4個人。如果你想去外地實習，你基本上就是宣告，我不要GPA了！而且你還有TOEFL等亂七八糟的，在發達地區學商科對出國更容易一些。

綜上所述，我個人認為，商科類的專業都要考慮地理位置，金融工程其實還是隸屬於商學院，屬於商科。（聲明：不排除那些牛逼到可以在不同省市工作和學習的大神保住了GPA和實習經歷，但大部分看這個文章的都是迷茫的普通人，所以，超級大佬繞道就好）

有任何問題都可以在評論區跟我互動，或者私信我。平時還要學R和python以備出國生活，可能不會很快回復，請大家諒解。

⑶ 財經或金融領域的大數據處理一天有多少數據量

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，內是需要新處理模式容才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

⑷ 哪些大學的信息管理與信息系統專業好

作為西北工業大學的一名大三學生，是信息管理與信息系統專業學生，結合本人三年的課程學習經歷談一談自己對該專業的認識。

因此，該專業需要考慮學校的學科排名以及學校所處的地理位置，當然也可以選擇去對信息管理方向的人才有較大需求的地方選擇就業機會（當然推薦一波西工大啦，上面就是美麗的西工大啦！）

⑸ 如何利用大數據控制金融風險

互聯抄網金融（ITFIN）是指傳統金融機襲構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
任何投資都具備風險，不僅是在互聯網的金融領域里存在。大數據的主要作用，是針對以往及現在的金融情況，進行數據分析，得出結果，預測未來金融方向的走向。
但是，金融除了受到經濟發展的影響之外，也受到政治的影響。因此，只是靠大數據是無法對互聯網金融進行控制，只能是最大化的規避風險，最小化的降低損失，獲得高回報的收益。

⑹ 女生學什麼專業比較吃香

小編就來和大家聊一聊以下6個穩定待遇好，適合性格文靜的考生的專業。

電氣不管在哪個領域都有或多或少的應用，電作為人類發展史上濃墨重彩的一筆，給世界帶來了翻天覆地的變化，我們的生活一天都離不開電。也正因如此，電氣專業一直都是國家非常重視的專業之一，而電氣工程師則是我們日常用電的守護者。說到工作，不管是國家電網還是地方電氣系統，工作都十分穩定且待遇非常豐厚，對電氣方面有興趣的同學可千萬不能錯過這個機會！

⑺ 大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化的信息數據進行篩選、分析，並最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源於互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

2.大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。