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大数据在金融领域是如何应用的?

时间:2022-03-28来源:小亿浏览数:104

现代信息科技发展十分迅速,大数据技术的应用范围正在不断延伸,尤其是移动互联网和移动终端的日益成熟,为大数据在各个领域的应用提供了良好的基础条件。
一、大数据在金融领域应用的挑战和风险
大数据前沿技术的发展和数据规模的不断增长,为其在金融领域的应用提供了有力的支撑,同时也带来了挑战和风险。
1)大数据的整体使用效率较低,潜在数据价值有待于进一步挖掘;
2)大数据的使用和获取方面,存在着较强的时效性,授权也是重要的问题之一,数据使用权利、资质问题有待进一步解决;
3)行业协同作用缺乏,金融机构以及行业企业之间,在数据共享、数据交换、使用方面缺乏有效性,不同行业数据共享存在一定困难;
4)法律法规不健全,缺乏有效的法律法规进行规范,对许多问题和情况缺乏处理依据;
5)金融市场量级巨大,应用的面很广也是一个很大的挑战。
二、大数据在金融领域应用风险的规避措施
规范信息管理
规范银行业金融机构客户信息管理,注重保护客户隐私,如果银行金融等机构授权第三方数据分析公司进行风险预测与分析,则必须签订授权书,规定信息数据使用范围,防范信息泄露,确认第三方的资质。
信息共享
在法律法规允许范围内,实现信息共享,提高数据的使用效率,加强各个平台之间交流合作,有效解决大数据垄断导致的信息不对称问题,促进大数据下的金融创新。
完善相应的法律法规
通过制定相关的法律法规,加大对大数据安全性的监管力度,促使大数据能够在保护用户信息以及数据安全的基础上,科学规范地被使用。
培养人才,打造优质复合型的人才团队
培养具有大数据基础知识与理念,并且有金融行业理论与实践经验的人才,通过人才建设,促进大数据在金融领域的应用不断加强,促进我国金融创新发展。
三、亿信ABI在金融领域应用案例
项目建设背景
近年来,随着内部管理和外部监管要求的不断提高,面向数据分析的管理应用需求日益增加。中国农业发展银行当前在用的几个报表系统分别实现了对应业务领域的管理分析,但农发行报表应用的整体建设存在以下主要问题:
1、ETL性能不理想,数据抽取转换加载时间过长;
2、各报表系统的数据来源不一,缺乏统一的数据标准和规范,跨系统进行业务综合分析难以实现;
3、采集报表应用存在业务人员补录数据工作量大,数据质量无法保证、报送流程不易管控和采集数据无法有效进行分析等;

4、数据及时性不能保证,导致有些时效性要求高的业务部门无法放心使用报表平台。

项目建设概况
为了解决以上问题,保障系统的科学性、先进性、高效性、易用性,更为了全面夯实农发行数据分析应用侧的技术架构。
1、根据金融行业数据建模模型,建成了业务分析数据;
2、实现了各报表应用的数据同源、同构,统一数据口径;
3、实现指标共享,解决各报表系统的数据来源不一,缺乏统一的数据标准和规范,跨系统进行业务综合分析难以实现的问题;
4、通过这亿信ABI的功能快速定制,实现了各类业务报表需求,降低了报表开发的成本和难度,缩短了报表开发周期,规范了报表使用的操作流程,降低了管理与维护的复杂度,灵活实现了日益增加的各类报表需求。
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