《金融大數(shù)據(jù)》學(xué)習(xí)摘要

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用概況


1. 數(shù)據(jù)分析在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用


2. 大數(shù)據(jù)與中小微小企業(yè)信貸


針對(duì)小微企業(yè)特點(diǎn)及信貸風(fēng)險(xiǎn)特征實(shí)施業(yè)務(wù)全過程風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制。

1) . 需要積攢大量的客戶信息用于建立模型,計(jì)算違約概率和風(fēng)險(xiǎn)損失 。

2) . 主要通過小微企業(yè)所在行業(yè)、經(jīng)營時(shí)間、營業(yè)收入、現(xiàn)有資金、營業(yè)地點(diǎn)、信用記錄、資產(chǎn)負(fù)債和往來這幾個(gè)方面對(duì)貸款審請(qǐng)進(jìn)行打分授信。

3). ?全程跟蹤監(jiān)管,關(guān)注小微企業(yè)的各個(gè)經(jīng)營環(huán)節(jié)。

4). ?制定風(fēng)險(xiǎn)貸款挽救、轉(zhuǎn)化和處理機(jī)制。

阿里小貸業(yè)務(wù)的成功可以看出,擁有海量業(yè)務(wù)生態(tài)數(shù)據(jù)的平臺(tái)以及完善的信用信息體系對(duì)于開展小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)的重要性,只有盡可能的收集各種各樣的客戶信息,才能解決貸款業(yè)務(wù)信息不對(duì)稱問題。

3. ?第三方支付與網(wǎng)絡(luò)欺詐


使用數(shù)據(jù)挖掘反欺詐的基本步驟:

1) 了解應(yīng)用領(lǐng)域,獲取先驗(yàn)知識(shí),定義知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)。

2) 搜集數(shù)據(jù),創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

3) 數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理,去除數(shù)據(jù)噪聲,處理遺失信息、歸一化等。

4) 數(shù)據(jù)降維和投影:針對(duì)具體問題,找到關(guān)鍵特征。

5) 使用聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸、分類 、異常檢測(cè)等模型發(fā)現(xiàn)上標(biāo)。

4. 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈金融

1) 供應(yīng)鏈金融與傳統(tǒng)融資的區(qū)別


2) 供應(yīng)鏈金融中的風(fēng)險(xiǎn)

? ? ?2.1) 企業(yè)所在供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策環(huán)境、行業(yè)處所處周期。

? ? ?2.2)供應(yīng)鏈中核心企業(yè)的信用水平:發(fā)展前景,償債能力,盈利能力,運(yùn)營能力,信貸歷史。

? ? ?2.3) ?貿(mào)易關(guān)系:與核心企業(yè)年均貿(mào)易量及波動(dòng)性,貿(mào)易可替代性,違約情況、信息化程度。

? ? ?2.4) ?授信用途:資金使用風(fēng)險(xiǎn)、融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)。

3) 供應(yīng)鏈融資模式

? ? ?3.1) ?應(yīng)收帳款融資: 以核心企業(yè)開出的應(yīng)收帳款單為質(zhì)押,申請(qǐng)不超過應(yīng)收帳款年限的貸款。

? ? ?3.2) ?保兌倉融資:以指定倉庫的倉單作為質(zhì)押貸款,銀行控制中小企業(yè)的提貨權(quán)。

? ? ?3.3) 存貨質(zhì)押融資:以存貨作為質(zhì)押物申請(qǐng)貸款。

4)中小企業(yè)信用評(píng)分的發(fā)展階斷

? ? 專家分析(5C分析、五級(jí)分類) ?-> ? 統(tǒng)計(jì)分析(線性判別分析,Logistic回歸) ?-> ?人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯分類 、支持向量機(jī)等)

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