金融資料分析系統主要作用於哪4個方面

隨著大資料時代的到來，各行各業在開展業務活動時都紛紛開始與大資料相結合。金融行業也不例外。“金融+大資料”的結合給金融業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力，極大地推動了我國金融業的轉型升級，有效地促進了金融行業的整體發展。

 

如今，“金融+大資料”的組合已經成為業界的熱門詞彙，“金融+大資料”組合的影響已經成為人們談論的話題。眾所周知，“金融+大資料”的全新組合影響很大，但是很多人對它是如何實現的，具體作用在哪些方面不太瞭解。以下小編就和大家一起來了解一下這兩個問題。

 

 

 

一、效果如何實現——構建金融資料分析系統  

首先，我們來看看資料分析系統的概念。資料分析系統的主要功能是從眾多外部系統中收集相關業務資料，並將其儲存在系統的資料庫中。系統中所有原始資料經過一系列處理和轉換後儲存在資料倉儲的基礎庫中；然後，通過業務需要將一系列資料轉換到相應的資料市場，供其他上層資料應用元件進行專題分析或展示。

 

資料分析系統一般包括資料採集、資料儲存、資料計算、資料分析、資料視覺化等環節，金融業資料分析系統的基本結構也是如此。對於企業來說，除了建立自己的資料分析系統，還可以直接使用第三方工具，如國內知名品牌思邁特軟體Smartbi，可以滿足企業對資料分析的需求。Smartbi支援各種資料庫訪問；在資料計算方面，Smartbi支援視覺化拖放；在資料視覺化方面，Smartbi有豐富的圖表和互動可供選擇。

 

 

 

二、金融資料分析系統主要用於哪些方面  

1、使用者授信：這是資料探勘最早應用的領域之一，國內資料探勘最早是基於授信所需的分類挖掘演算法而開發的。基於大資料判斷使用者信用風險是一個重要方向。

 

2、交易風險控制：這不同於使用者信用。原始資料探勘是實現對使用者的靜態信用評估。現在，基於大資料流處理能力，可以實現對使用者的動態評估，即判斷交易是否有風險。

 

3、提現預測：打破原有流動性和收益率不能兼得的特點，是目前網際網路金融的一大特點。這一突破點除了與創新有關外，在技術層面對產品的支援、預測模型的構建也不容忽視。預測模型的構建實現了資金需求的有效預算和管理。

 

4、損失預警：獲取資料，洞察使用者在整個相關產品中的使用行為，可以洞察使用者潛在的損失風險和去向。

 

現在你知道“金融+大資料”組合的效果是如何實現的嗎？金融資料分析系統主要作用於哪些方面？金融業選擇與大資料等新技術融合，釋放了金融業的創新活力和應用潛力。可見，“金融+大資料”是金融業未來的發展趨勢之一。