海量金融大数据一个方案教你数据整理

大数据风控的三要素：场景、数据算法、人。场景是风控融于实际租赁业务，真正发挥风控价值；数据与算法，缺一不可，只有二者结合起来才能通过算法发掘数据中的风控规则；人，作为风控系统的操盘手，是真正发挥大数据风控的关键因素。

21世纪以来，人类社会信息资源的开发范围持续扩大，经济、社会信息随着经济活动加剧得到空前的开发，信息资源总量呈爆炸式增长，我们从最初的“信息匮乏”一步踏入到“信息过量”时代。

个人如此，行业亦然：随着大数据应用的不断发展，金融机构的经营决策、营销服务越来越依赖于诸如新闻舆情、企业信用、热点概念等企业外部数据，而这些数据的应用场景也愈加需要与金融机构内部的数据打通，形成数据融合计算。再加上人工智能的异军突起，大量非结构化数据正在被人工智能结构化掉，隐藏在文档中的信息价值正在不断的被“机器”发现并加以大规模的使用，大数据、人工智能让金融机构的数据治理工作又重新回到了“混乱”的起点。面向人工智能的大数据治理，已经成为金融IT向金融DT转型所必须面对的一个严峻课题。

计算智能对应的就是我们看到的多源异构大数据，我们将这些数据进行采集、清洗、转化加载到大数据中心后，数据变成各类有用的信息。如果我们将信息进一步提炼，通过知识构建与管理的一系列手段，便可以将信息转化为知识，存储起来。如果我们按照W3C的知识管理规范，对知识做RDF三元组的存储和管理，我们就能构造出来一系列的知识图谱。有了这个知识图谱，我们就具备了知识计算的能力，那么对于一个具体的金融场景来说，如果我们将金融业务场景的业务模型结合知识计算的能力，以及对大数据平台的数据进行机器学习的能力，就可以形成我们的金融大脑。

目前金融大数据的探索和应用还存在一些问题，例如大数据整合问题和信任问题。要利用金融大数据，仅凭一家或者几家金融机构、资讯或者技术服务商是不够的，需要将行业内所有参与者的数据进行整合，但是数据具有非独占性，一旦给别人可以无限复制和传递，因此就存在数据安全和信任问题，导致数据拥有者之间的数据交易很难实现。金融机构和投资者由于隐私保护不愿共享数据或者交易数据，各自为政形成一个个数据孤岛，造成大数据的“应用偏差”。

而华宇智能数据根据金融市场的数据需求打造的行业案例。

大数据分析平台：监管部门对金融机构报送的数据、报表和有关资料，以及通过其他渠道(如媒体、定期会谈等)取得的信息，进行整理和综合分析，并通过一系列风险监测和评价指标，对金融机构的经营风险做出初步评价和早期预警。

华宇智能数据整合企业内部系统散落的数据，建立科学的数据增长指标体系，针对业务部门日常需求、运营管理需求设计的大数据分析平台解决方案，使中国式复杂报表轻松实现 ，不需要技术人员编写代码；将监管指标快速形成分析报告，丰富的可视化分析手段，涵盖各种表格与统计图、地图以及指标等元素。

带来的优势有：

1.重塑监管模式

传统模式下事后、手动的数据分析，已不能满足金融科技新业态的数据分析需求，借助于大数据、BI等金融科技，重塑监管模式。

2.提升监管效率提升监管效率

基于数据统一的监管数据分析应用平台，有助于建立一致性的金融监管的框架，提升监管效率。

3.掌握数据关联，洞悉数据趋势掌握数据关联，洞悉数据趋势

帮助监管机构从宏观层面掌握数据与数据之间的关联，分析数据发展趋势，从海量数据中获取可用的知识。