金融大數據論文精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的金融大數據論文主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：金融大數據論文范文

大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。隨著網速的大幅提升，數據也將迎來爆發式增長，快速獲取、處理、分析海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據，從而實現信息再價值化，對大數據的利用將成為企業提高核心競爭力和搶占市場先機的關鍵。大數據因其巨大的商業價值正在成為推動信息產業變革的新引擎。

近日，專業第三方電子商務、互聯網金融研究機構與國內最大媒體服務平臺——中國電子商務研究中心正式推出“中國電商大數據網”(100ec.cn/zt/bd/ )，國內覆蓋最全的電商領域大數據應用一科技平臺。

據(100EC.CN)監測數據顯示，美國已有20%、30%的網絡展示是通過大數據來售賣的，而目前中國還比較少，只有3%到4%，從這個角度來說大數據營銷市場是大力可為的，有著廣泛的發展空間。

“中國電商大數據網”頻道主要分為研究應用篇、企業應用篇、行業應用篇、會議篇、大數據書籍五個板塊，其中涵蓋了關于大數據的相關PPT、報告、分析、案例、盤點、實戰、信息圖、研報、論文等資訊均被收錄于“中國電商大數據網”，并開通了主任曹磊對于電商大數據的課程預約通道(100ec.cn/zt/expert_caolei/)，其課程名為《大數據時代的思維與典型行業應用案例》，除此之外，還重點監測了阿里巴巴、菜鳥網絡、京東、大眾點評、百度、騰訊等企業在電商大數據方面的實時動態。

第2篇：金融大數據論文范文

關鍵詞： 大數據城鄉規劃管理

中圖分類號：TU984文獻標識碼： A

1引言

隨著云計算、物聯網等的發展，新興信息技術與應用模式的涌現，使得全球數據量呈現出爆發式增長態勢，市場調研機構IDC的研究顯示，到2020年，全球以電子形式存儲的數據量將達到35ZB，大數據的時代已經到來[1]。最早提出“大數據時代已經到來”的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫，其在報告中指出，“數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

1.1大數據概念

大數據的概念，尚未形成公認的準確定義。根據維基百科的定義，它是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度，常常把這些數據與采集它們的工具、平臺、分析系統一起被稱為“大數據”。在數據特性方面，大數據主要為非結構化信息，如文本、圖形、遙感遙測信息，大多是實時信息；在信息來源上，大數據主要是互聯網、醫療設備、視頻監控、非傳統IT 設備等社會日常運作和各種服務中實時產生的數字數據，數據容量巨大，從 TB 級別躍升到 PB 乃至 EB 級別，大數據具有4V特征Volume（數據體量大）、Variety（類型多）、Value（價值稀疏）以及Velocity（速度快）的特征[2]。大數據時代帶來思維變革：更多不是隨機樣本而是全體數據，更雜不是精確性而是混雜性，更好不是因果關系，而是相關關系[3]。

1.2大數據發展歷程

大數據并非新近出現，早在1980年，著名未來學家阿爾文•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。2009年開始，“大數據”成為互聯網信息技術行業的流行詞匯，2011年持續熱門，在2012 年更達到一個高峰，2013年大數據概念逐為大眾熟知。

2 大數據研究應用評述

2.1國外大數據研究應用

大數據的開發與利用已經在IT，媒體、醫療服務、金融業、零售業、制造業、物流、電信等行業廣泛展開，并產生了巨大的社會價值和產業空間，但仍處于初級階段[3]。2012年4月，美國政府啟動“大數據研究和發展計劃”，致力于提高從大數據中提取知識和觀點的能力，并服務能源、健康、金融和信息技術等領域。在數據共享、突發事件處理、疫情觀察方面已有較成功應用。2012年4月，英國、美國、德國、芬蘭和澳大利亞等國家聯合推出“世界大數據周”活動，旨在制定戰略性的大數據措施；2012年5月，聯合國發表了大數據發展白皮書；2012年7月，日本推出“ICT”戰略研究計劃，重點關注“大數據應用”。全球性IT巨頭都開始關注大數據的機遇，微軟、英特爾、甲骨文(微博)等都在開發基于大數據的IT架構。

2.2國內大數據研究應用

中國大數據的應用處于起步階段，淘寶、騰訊、百度等互聯網巨頭是率先使用大數據技術的用戶，主要是基于開源軟件自主開發大數據應用，推出相應的大數據產品和平臺，開展了多種深度商務分析,電信和銀行領域也開始對大數據技術和服務產生濃厚的興趣。此外，IT業、傳媒界和學界舉行了多次以大數據為核心的主題討論會，共同探索大數據的發展與創新。

綜觀國內外大數據研究和應用現狀可見：（1） 大數據相關的研究與應用目前仍然處于起步階段，學術研究大多局限于概念、技術、發展預測等宏觀探討層面；（2） 基于大數據應用所需要的軟件、硬件等技術支撐亟需進一步的深入開展；（3）現有的大數據研究大多立足于信息科學，側重于大數據的獲取、存儲、處理、挖掘和信息安全等方面，鮮有從城市規劃學科發展的角度探討大數據對于城鄉規劃管理技術的變革與沖擊的研究。

3 大數據時代城鄉規劃管理技術創新探討

3.1現有城鄉規劃管理技術局限性

80年代末開始，我國城市規劃管理領域開始引進新技術，網絡技術、虛擬現實技術、數據庫技術、地理信息系統、日照分析技術、電子報批審查技術等已初步得到運用，建立了基于GIS的城市規劃管理系統，但仍存在一定局限性：（1）現有管理信息系統存儲能力有限，仍無法建立實時、全面的資料檔案庫，同時也是內部條塊分割，查詢、檢索困難，給城市規劃管理工作帶來了一定的障礙。（2）由于規劃管理工作量大，規劃管理人員雖然借助規劃管理信息系統，提升了處理速度，但是仍不能滿足快速城市化背景下快速準確地處理各類城市規劃案件，對規劃管理實施效果進行快速反饋。（3）公眾參與與市民監督平臺建設不足，城鄉規劃管理透明度有待進一步提高。

3.2大數據時代城鄉規劃管理技術變革方向探討

3.2.1建立城鄉規劃管理大數據集系統，提高城鄉規劃管理效率

在大數據時代數據來源更廣泛且分布更集中，以前散落各處的數據越來越集中，以前不可獲取的信息現在可獲取。通過互聯網、醫療設備、視頻監控、移動設備、智能設備、非傳統IT 設備獲得的文本、圖形、音頻、視頻、遙感遙測等建立與城鄉規劃管理直接相關或者關聯的實時數據集，處理空間信息與與之相關的屬性信息，迅速及時地更新數據集，大規模綜合性地管理城市空間分布信息。在城鄉規劃管理編制階段，可以提高現狀調研的效率和規劃編制基礎數據的準確全面，建立相應問題表象對于城市規劃的決策系統、執行系統和反饋系統，改變規劃的滯后性和低效率，提高規劃的時效性。

3.2.2 建立城鄉規劃管理大數據分析系統，提高城鄉規劃管理科學性

基于城鄉規劃管理大數據，可將分散收集到的各種空間、屬性信息實時更新，利用大數據技術中相關分析技術，同時結合GIS的空間分析技術，運用到規劃管理的各個流程中，可進行人口、經濟、交通流等與用地功能、空間等進行相關分析，對于城鄉空間利用進行深入全面的解析，進一步提高城鄉規劃管理的科學性。

3.3城鄉規劃管理技術創新挑戰

目前城鄉規劃管理技術創新所面臨的挑戰也是大數據發展應用中需要解決的問題：（1）從城鄉規劃管理大數據中精準定位并采集所需信息、管理海量復雜結構、實時增長的數據、保護和控制數據，數據管理挑戰。（2）基于城鄉規劃大數據的實體識別與行為建模，挖掘大數據中蘊含的群體及其網絡結構，分析社會群體的行為演化規律，數據分析挑戰。（3）數據隱私性問題。

3.4城鄉規劃管理技術創新對策

大數據技術市場將會是一個混合多種技術的世界，應關注大數據技術的發展和應用，開發適合城鄉規劃管理不同層次的產品組合，包括服務器、存儲、網絡、軟件和服務等，以獲得更好的應用效果；加強城鄉規劃管理基礎大數據集建設；提高城鄉規劃管理角度數據分析和提取技術能力；加快大數據處理相關技術人員培養；同時通過技術截堵，應用立法保護城鄉規劃管理大數據應用中個人隱私。

4 結論

大數據時代已經到來，大數據的應用仍處于一個快速發展的起步階段，基于大數據和復雜系統管理理念的分析與決策是新形勢下城鄉規劃管理發展的必由之路，大數據是城鄉規劃管理信息化建設的戰略性資源和非物質性財富，是不可或缺的城鄉規劃管理和決策依據。將改變基于簡單數據統計、經驗分析甚至直覺判斷的城鄉規劃管理模式，提高城鄉規劃管理的有效性，加快城鄉規劃管理大數據庫建設和空間分析、相關分析能力，建立更加開放透明的公共參與平臺和市民監督系統，隨著大數據技術的發展改變大數據管理、分析、共享、決策、人才培養、隱私保護等問題，將會進一步提高城鄉規劃管理方面的信息化、智能化技術支撐能力，推動城鄉規劃管理由信息化向智能化發展。

參考文獻

[1] Big data in 2020［EB/OL］.［2012-12-24］/leadership/digital-universe/iview/big-data-2020.htm

[2] IDC，中國大數據技術與服務市場 2012-2016 年預測與分析

[3]維克托•邁爾-舍恩伯格，肯尼思-庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.杭州:浙江人民出版社，2013

作者簡介：黃 贊，男，國家注冊城市規劃師，現就職于中社科城市與環境規劃設計研究院，城鄉規劃所所長

原創性聲明

第3篇：金融大數據論文范文

關鍵詞：大數據；精算定價；客戶價值；巨災風險；極值理論

文章編號：2095-5960（2014）02-0036-07；中圖分類號：F840；文獻標識碼：A

一、引言

信息是金融行業中最重要的資源之一，而數據是信息最直接的表現方式。隨著電子技術發展以及世界金融市場交易規模的迅速擴大，金融行業中的數據量呈爆炸式增長趨勢，如每一天世界金融產品交易數據達到500G以上，其中保險公司的數據占比達到12%（第一屆CCF大數據學術會議，國家會議中心，2012年12月）。這充分說明金融行業已經進入了“大數據時代”。

按照Kenneth Cukier在《Big data》中的定義，大數據又被稱為巨量信息、海量數據等，指的是所涉及的信息量非常巨大，超過傳統軟件和技術所涉及的范圍[1]，而所謂的大數據技術或大數據能力就是在這種海量數據下有效的數據分析技術，即能夠利用各種各樣類型的巨量數據，快速獲取有價值信息，并使之應用的能力[2]。鑒于金融行業的巨量數據存量以及每天的新增數據規模，大數據分析能力對其尤為重要[3]，保險公司是金融行業的重要組成部分，也不可避免要面對大數據現狀，充分利用巨量數據來推動業務發展和創新，提升競爭力也自然成為當前最迫切的任務[4][5]。

為了詳細了解我國國內的大數據情況，我們對中國保險業進行了數據情況的統計（以下簡稱“中國保險業大數據背景調查”）。該統計所涉及的保險公司共122家，其中包括58家人身險公司、59家財產險公司以及5家再保險公司。在人身險公司中，中資公司35家，外資公司23家；在財產險公司中，中資公司38家，外資公司21家。這些公司的業務規模占全部保險市場的95%以上，可以認為調查結果具有一定的普遍性。

我們統計的數據種類包括以下五類：一是保單數據及保單維持數據：這部分數據組成了保險公司的業務系統，以專業的數據庫軟件來操作。二是核賠理賠數據：這部分數據隨著電子化進程加快，大部分也在業務系統中，同時部門內部也有對應的數據庫。三是投資理財數據：因為壽險經營時間長，需要對保費保值增值，所以壽險的保費投資是經營的重要方面，導致這部分數據非常豐富，相對來說，財產險公司中，這類數據量比例較小。四是定價數據：這部分數據是精算部門用來定價和利潤測試，以及用來向保監會報送各類報表運算時候需要的數據，有相當一部分來自于業務系統。五是風險管理數據，這部分數據相當零散，且涉及以上各類數據，同時還包括公司的財務數據、行業數據、監管數據、宏觀經濟數據乃至宏觀管理數據。六是再保險公司公司數據，再保險公司承擔保險公司的分出業務，通常掌握了很多家原保險公司的數據，具有比原保險公司更多的數據，這部分數據盡管有相當一部分來自于原保險公司，但大數據的核心并非是關注數據的重復問題，而是如何利用數據進行快速決策，所以我們把再保險公司的數據也統計在內。

我們對所有參與統計的原保險公司前五類數據并匯總，然后加上再保險公司數據，由此構成中國保險業整體的數據情況。這里需要注意到：匯總過程中會有很多冗余數據，例如投資相關的金融市場數據等，但從大數據的核心出發，這些數據應該不作區分。原因如下：

首先，大數據的本質是快速和預測，而并不關心重復數據的冗余情況，對重復數據冗余的處理其實是降低大數據應用效率的，大數據更關心的是基于整體的巨量信息快速進行決策和分析[6][7]。

其次，每家公司在經營過程中，即需要考慮公司本身特有的信息、特有的數據，同時也必然和其他公司一樣面對公共的信息、公共的數據，這些數據都是他們決策基礎[5]。

最后，重復的數據雖然存在但其對決策的影響其實是不同的，這和一同協作的數據有關，也和每家公司的大數據能力有關，換句話說，對每家公司來說，即使是重復的數據但也意味著不同的信息。

這種現狀正是本文研究的出發點，我們將以掌握的數據為基礎，在定價、巨災分析以及健康險方面進行大數據應用研究的嘗試。

二、跨部門大數據應用：壽險產品精算定價

產品精算定價能力是保險公司的核心競爭力之一，大數據在精算定價中的應用核心就是從“樣本精算”過渡到“全量精算”。

對壽險來講，保險公司基于“精算模型”，并使用“資產份額”和“宏觀定價”等方法來確定實際保費。對財險公司而言，保險公司通常利用歷史數據來獲得“損失模型”，并通過分析各因素作用來獲得最終保費。傳統的這些過程中，一般只涉及公司所掌握數據的很小一部分，是“樣本精算”，但為了獲得更大的市場空間，保險公司有必要利用大數據來獲得“定價”的比較優勢，實現“全量精算”。這里我們僅以壽險定價為例來進行應用研究。

壽險公司在長期經營過程中積累了大量的數據和信息，同時外部環境變化也積累了海量數據，而傳統的壽險產品定價對這些數據置若罔聞，仍然是基于保監會公布的00—03生命表和一些公司的有限信息來進行，這必然不能反映真實的風險狀況，也喪失了市場競爭中的比較優勢。

這里以一家普通的保險公司為例來說明大數據應用。我們將數據范圍擴展到公司的全部部門（包含整個業務部門乃至核保核賠部門），這些部門的數據經過唯一的ID（如身份證號）鏈接，形成一個龐大的海量數據記錄，在舍棄一些信息并整理后（僅包含索賠引起的死亡率信息）形成了一個900M的數據庫，涵蓋的時間是2003—2009。該數據即是進行“全量精算”的基礎。接下來，我們對數據庫進行整理并加上國家統計的數據（來自于《中國人口與就業統計年鑒》），獲得了從1983年開始的分年齡段死亡率表（表1）。

根據此定理，我們利用大數據的信息來進行參數估計，方法是最小二乘法或極大似然估計。保險公司僅需要在大數據的基礎上，進行程序運算，給出對應的距離或其他信息，就可以得到該極值分布的具體參數。如我們以上述例子為樣本，可以得到其參數估計值分別為-0.7和1.8。有了損失分布，財產險公司就可以用來進行定價或者進行分保安排，而再保險公司就可以進行風險控制。

五、結論

通過以上大數據在保險公司中的具體應用，我們得到幾點結論：

第一，保險公司應該在定價中充分利用公司所掌握的全部數據，讓定價從“樣本精算”轉移到“全量精算”上來，讓每個部門數據都發揮作用，通過整合和利用大數據技術，達到更精確的風險定價，從而獲得更大的定價空間。

第二，保險公司自身應該重視數據接力，甚至保險公司之間應該加強數據合作，通過針對性的保險產品覆蓋來實現客戶價值挖掘，擴大保險市場。

第三，保險公是不但要重視本行業的數據積累，還要重視并挖掘其他行業的數據價值，通過與自身數據的融合來實現大數據所帶來的價值。

參考文獻：

[1] Viktor and Kenneth， Big Data： A revolution that will transform how we live work and think [M]. Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt Press， 2013.

[2] Redman T.The impact of poor data quality on the typical enterprise [J].Communications of the ACM，1998，41（2）：79-82.

[3] 張寧，云計算在保險公司信息化中的應用[J].數學的實踐與認識， 2012， 42（27）： 97-103.

[4] Eckerson W.Data Warehousing Special Report：Data quality and the bottom line JR. Applications Development Trends，2002.

[5] English LP.Improving Data Warehouse and Business Information Quality：Methods for Reducing Costs and Increasing Profits[M].New York：Wiley，1999

[6] Swartz N.Gartner warns firms of‘dirty data’ [J].Information Management Journal， 2007， 41（3）：6-12.

[7] Kohn LT，Corrigan J M，Donaldson M S.To Err is Human：Building a Safer Health System[M].Washington：National Academies Press，2000.

第4篇：金融大數據論文范文

關鍵詞：互聯網金融；大數據；金融風險預警

一、 互聯網金融風險的概述

所謂互聯網金融是指借助于互聯網技術、移動通信技術實現資金融通、支付和信息中介等業務的新興金融模式，既不同于商業銀行間接融資，也不同于資本市場直接融資的融資模式。隨著互聯網技術的快速發展，互聯網金融得到迅猛的發展，具體體現在用戶數量和資金規模上。央行數據顯示，電子支付業務增長較快，移動支付業務保持高位增長；2013年移動支付業務16.74億筆，金額9.64萬億元，同比分別增長212.86%和317.56%。新華網的報道顯示，互聯網理財產品在近一年的時間內，發展已經超出人們的想象，例如互聯網理財領域的“余額寶”，截止到2014年2月，其客戶數已超過6 000萬人，資金規模已超過2 500億元。與傳統金融相比，互聯網金融具有成本低、效率高、覆蓋廣、發展快和管理弱等特點，并在國家支持互聯網創新的背景下，得到迅速的發展。

“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互聯網精神推動了互聯網金融的快速發展，進而形成以點對點，網格化共享互聯，信息交互，資源共享，優勢互補的金融體系。雖然成熟可靠的互聯網技術為互聯網金融的正常運營提供了強有力的保證，但是互聯網金融的風險監管體系與傳統金融的監管體系相比，在合法性、規范性和安全性等方面尚存在很多問題，這些問題將會產生諸多不確定的金融風險，不僅會影響企業的可持續發展，甚至會影響國家和社會的繁榮穩定。要控制金融風險，需有完善的金融預警機制作為保障。所謂金融預警機制主要是指各種反映金融風險警情、警兆、警源及變動趨勢的組織形式，指標體系和預警方法等所構成的有機整體，并且以經濟金融統計資料為依據，以信息技術為基礎，是金融風險防范的重要組成部分。如何判斷和識別金融風險，是金融風險預警機制的核心問題。隨著信息技術的快速發展，結合收集的歷史數據，結合數學指標、統計模型、數據挖掘等模型、算法判斷和識別金融風險，是當今金融風險預警機制中的研究熱點。傳統的金融風險預警方法主要有三大類：景氣指數法、指標體系評分法和模型法。景氣指數法，通過綜合許多經濟因素為一個或一組景氣指數來經濟動態走向；指標體系評分法，通過篩選指標、編制指標體系、給與指標賦分來給出金融安全狀態的較為完整的評價；模型法，通過將與金融危機發生的相關因素納入統計模型進行檢驗來預測金融危機發生的可能性。

對于互聯網企業來說，爆炸式增長的客戶數據是一個亟待開發的資源，數據中所蘊藏的無限信息金礦若以先進的分析技術加以利用，將之轉換為極其有價值的洞察力，能夠幫助金融企業執行實時風險管理，成為金融企業的強大保護盾，保證金融企業的正常運營。數據是下一個“Intel Inside”，未來屬于將數據轉換成產品的公司和人們。互聯網金融風險的預警體系的建立，應根植于互聯網中的大數據，結合傳統的金融風險分析方法，利用統計、計算機、數據挖掘、人工智能等手段，從數據的海洋中甄別、判斷互聯網金融中潛在的風險；并且還能通過數據掌握客戶動態，企業經營環節中可能出現的金融風險，從而提高企業經營管理效益。

二、 互聯網金融中的數據及特點

1. 互聯網金融的數據。與互聯網電子商務一樣，互聯網金融作為金融信息化的形式，離不開參與互聯網金融活動的企業、客戶，以及相關的金融服務或產品。與傳統金融活動相比，互聯網金融活動更容易收集、整理、存儲用戶信息、用戶交易數據、服務或產品信息，甚至還能存儲用戶在交易過程中對互聯網平臺的使用情況、操作行為，以及溝通、留言等信息。從互聯網金融數據的構成形式來看，主要包括：用戶數據、交易數據、用戶操作及行為數據、金融服務或產品供給情況，以及文本數據（包括：電子郵件，即時聊天，以及留言等）。

（1）用戶數據。互聯網金融業務的開展，離不開用戶的參與。為保障用戶在交易過程中的金融安全，保證日常金融活動的順利進行，金融企業針對用戶信息的管理工作是十分嚴格的。通常情況下，用戶的基本信息會被收錄和存儲到企業信息系統之中。作為互聯網金融的服務對象，用戶是不可缺少的組成部分，用戶規模直接反映了企業的規模，還間接反映了企業的發展前景。

（2）交易數據。互聯網金融是傳統金融向電子信息化方向的發展，互聯網金融的主要活動離不開用戶交易。互聯網金融企業為用戶交易提供了互聯網平臺媒介及相關金融服務。為保證交易安全，提高企業的服務質量，便于回溯和取證，系統會記錄用戶通過互聯網平臺交易的過程。長期積累的交易數據不僅可以用來分析用戶的交易偏好，也可用來偵測用戶的異常交易行為，為防止交易風險提供依據。

（3）用戶操作行為數據。互聯網金融平臺不僅是互聯網交易的媒介，也承載著傳遞信息，宣傳金融服務的作用。與傳統金融不同，互聯網金融平臺無法通過面對面的交談，感知客戶的感受，發現客戶的異常行為。因此，為了提升互聯網金融平臺的服務質量，了解客戶的操作行為習慣，通常會記錄客戶的操作行為。

（4）文本數據。作為信息傳遞的平臺，互聯網中存在大量的評價，留言，溝通交流信息，這些信息體現了民眾的輿論動向。金融運行的基礎為信用與預期，這種特征使其更容易受社會信用與預期輿情的影響。金融輿情能夠通過一定的作用機理對互聯網金融運行產生現實的影響，如果不能及時關注和應對小的金融輿情，則有可能釀成大的金融危機事件。

（5）其他數據。除此之外，還有諸多外部因素會影響互聯網金融的正常運行，例如國家宏觀經濟運行情況，物價水平，進出口、行業發展狀況等都會對互聯網金融產生影響。為保證互聯網金融企業的正常運行，應該全面，細致的整理和收集相關的數據。

2. 互聯網金融數據的特點。與大數據一樣，互聯網金融數據具有規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特點。三大特點交織在一起，形成了當今中國互聯網金融的新局面。

（1）規模性。所謂規模性指的是，互聯網金融數據的量達到了一定的程度，無法通過當前主流的分析工具來及時處理。互聯網金融數據的規模體現在用戶規模增大、交易規模增大兩方面。一方面，由于互聯網金融的門檻較低，效率較高，互聯網金融的參與者更具有廣泛性、規模性，更加平民化導致互聯網金融用戶規模較大。另一方面，結合互聯網的特點，加之互聯網企業的平臺、用戶、以及大數據優勢，互聯網金融的用戶規模、交易規模很容易迅速提升。

（2）多樣性。所謂多樣性指的是，互聯網金融數據的數據類型，除了有結構化的數據以外，還有半結構化和非結構化的數據，例如文本數據。此外，還體現為互聯網金融活動的多樣性，互聯網金融提供了在線支付、還貸借貸、理財、保險等服務，豐富了互聯網金融的形式。常見的互聯網金融活動包括：B2B電商金融、B2C電商金融、網銷基金（網絡理財）、網銷保險、銀行電商、P2P網貸、網絡支付、眾籌融資、虛擬貨幣等。

（3）高速性。所謂高速性指的是，互聯網金融數據的到達與處理必須及時高效，不允許較長的延遲，不及時將會造成不必要的損失。同時，借助互聯網平臺的宣傳，互聯網用戶的響應速度提高，加之用戶規模較大，數據的增長速度呈指數增加。

可見，要從大數據中識別、發現互聯網金融中潛在的風險，需要有處理大數據規模性、多樣性、高速性的能力。要應對互聯網金融中的大數據問題，需要建立完備科學的互聯網金融風險預警體系。目前大數據主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種，其中批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。不論以哪種方式處理數據，互聯網金融風險預警系統都要從數據出發，識別、發現、預警、監控、預測互聯網金融中潛在的風險。

三、 互聯網金融風險預警系統

1. 以數據為中心的體系設計原則。

（1）系統性原則。互聯網金融風險預警體系是針對互聯網金融風險的監測、預測、預警的系統，是一個大的體系，必須涵蓋互聯網金融活動的全過程。必須考慮到互聯網金融活動中的每個參與者，包括金融服務、金融產品的提供者，中介機構、用戶，以及政府、監管機構等；還須考慮各種交易行為，甚至民眾輿論動向。同時，還需兼顧國家宏觀經濟運行情況、經濟指標、行業發展情況等。

（2）時效性原則。由于互聯網金融數據具有高速、變化的特點，說明實時處理分析的重要性，目的就是實時防范和減少金融風險，及時識別、判斷金融風險，及時對風險進行預測和響應，在時間上要連續，在內容上要連貫和可比。

（3）可操作性原則。在數據的收集、管理時，要有利于風險的識別、判斷、預測；在系統的構建時，要結合符合公司實際情況，簡單、可靠、易行；在數據分析過程中，選取的指標、統計方法、相關判別準則要易于分析、有利于操作，不僅能快速的識別、判斷、預測風險，做出預警，還能辨別風險的源頭。

（4）科學性。設計過程中應盡量考慮采用可量化的指標，同時也要設置一定的定性指標，以進一步系統地反映定量指標所不能表征的金融風險。對于定性指標也要給出準確的判斷標準，盡可能避免人為因素的誤導，確保評價結果的科學性、合理性和準確性。

（5）彈性原則。系統的設計應兼容既有金融風險預警系統，保證企業正常運營的前提下，隨著時間的推移，對系統進行不斷改進和完善。保證系統中功能、模塊應能獨立運行，功能各異，相互補充，避免冗余。

2. 以數據為中心的系統的層級。

（1）數據管理層。數據作為系統中的核心部分，是整個體系中的關鍵環節。企業在建立以數據為中心的互聯網金融預警系統過程中，必須健全為企業服務的數據管理機制，建立與企業規模相匹配的數據中心。數據中心的職責包括：數據的收集、整理、加工、存儲，提供方便、可靠的數據操縱接口，以便其他層級用戶的使用。數據中心管理數據時，應保證數據的完整性、準確性以及安全性；并兼顧可靠性，保證數據中心正常運營，為風險的預警提供數據支持平臺。

（2）數據整合層。要從互聯網金融的大數據海洋中實現金融風險的預警，必須對金融風險有透徹的定義和認識。從金融風險的定義出發，確定分析需求，對數據進行重新整合，提取與之對應的分析數據。數據整合是保證分析結果可靠性、準確性必不可少的環節。如果說數據是預警體系的基礎，那么需求則是預警體系的靈魂。數據提取層的任務包括：風險的定義、分析需求的確定、數據的整合與提取。

（3）數據分析層。數據分析是互聯網金融風險管理控制的實施手段。全面的數據分析系統，應包括現行的指標體系、統計模型，及人工智能方法；同時兼顧與企業相適應的相關指標體系、統計模型等方法。數據分析層的功能應包括：風險識別、判斷，風險預警，風險監控，自動上報、信號系統，風險預測，風險評級等功能。

（4）數據解釋層。來自數據分析層中的每一次預警、每一個報告，都須結合企業的經營管理狀況，以及企業外部經濟運行環境，行業背景來進行解讀。目的是更系統的評估風險，評價風險的可靠性，風險的危害程度，產生的根源，可采取的控制手段，彌補數據分析層的不足，為企業決策管理者提供更完整的決策依據，從而減少企業為規避風險所產生的損益。數據解釋層應健全風險響應機制，建立風險應急小組，為及時處理風險提供依據。

結合以“數據”為中心的體系設計原則，從系統性、時效性、可操作性、科學性和彈性來看，預警體系涵蓋了以數據為中心的互聯網金融風險分析的各個環節，即數據的收集、數據提取、數據分析和數據解釋；各層級緊緊相扣，又相互獨立，為企業風險控制管理提供有力支撐；通過數據中心的建設，有利于加快企業的信息化，提供企業管理水平，降低因企業管理缺陷導致的內部風險；統籌兼顧、持續改進，降低企業管理經驗成本。

四、 結論與機制實施建議

建立互聯網金融風險預警體系的目的是，預防或降低企業在經營過程中，由于決策失誤，客觀情況變化或其他原因使資金、財產、信譽遭受損失。本文介紹了從互聯網金融的發展狀況入手，介紹了互聯網金融的數據及特點，說明了互聯網金融風險預警系統的設計原則和系統層級。建立以數據為中心的金融風險預警系統，不僅能夠幫助企業降低和減少金融風險帶來的損失，也能幫助企業提高、完善企業經營管理水平。基于大數據的金融風險預警系統作為保障互聯網金融正常運行的工具，在傳統金融互聯網化的時代背景下，將會得到快速的發展。在系統的實施過程中，我們提出如下建議：

（1）建立科學、體系的考核評價機制。數據作為風險預警機制的核心，一旦離開操作數據的“人”，將毫無用處。因此在系統建設的過程中，應建立科學、體系的考核評價機制，提高參與者的主觀能動性，保證系統順利實施。考核機制應從數據的角度出發，以建立全面、可靠、彈性、實時、安全的數據體系為目標，對參與者在體系建設中的效能進行評估，量化參與者任務完成情況考核，獎勵為體系建設做出貢獻的參與者。

（2）要注意事物發展的階段性，由易到難，逐步金融風險預警系統。互聯網金融風險預警系統不是簡單地借用傳統金融風險系統，或者新系統的重新開發，而是在傳統金融風險系統的基礎上，結合互聯網的特點，建立與大數據為中心的風險預警系統，本質是傳統金融行業向互聯網金融行業的轉變。實施的過程中，企業要做系統的評估，從簡到繁，從易到難，保證企業正常運行的情況下，穩步建設以數據為中心的金融風險體系。同時，要結合企業的經營管理水平，充分利用互聯網技術，在風險管理的過程中不斷實踐，有條件的創新，建立符合企業自身發展要求的金融風險預警系統。

（3）制定科學規范的金融風險預警系統實施、操作程序。為保證系統實施、操作的規范性，應制定科學、規范的程序。在預警系統實施的過程中，應以數據為中心，制定明確的系統實施計劃，包括確定系統實施的進度、參與者、目標以及突發事件的處理等。同時要制定系統使用的行為規范、操作流程，明確參與者的權責、業務范圍、數據權限等；制定風險分析、上報、反饋和監測機制，保證及時發現風險，且得到及時響應。

此外，互聯網金融的正常運行離不開國家法律、法規、政策的支持，以及投資者，參與者的監督。監管部門應盡快完善法律、法規及相關政策，創造公平的競爭環境，保護互聯網金融參與者的財產安全；加快相關政策的出臺，明確互聯網金融的業務范圍，建立有效的準入和退出機制，獎勵金融創新，加大金融投機行為的處罰力度；提高政府監管水平，保障互聯網金融市場有序健康的發展；加強輿論監督和輿論導向，彌補政府監管不足。企業應公開披露相關數據，充分發揮互聯網金融的投資者、參與者的外部監管作用，避免金融風險的發生。

參考文獻：

1. 陳萍.金融輿情監測分析運用及政府策略.中國國情國力，2012，（8）：26-28.

2. 董小君.金融風險：預警機制研究.北京：經濟管理出版社，2004.

3. 胡輝.我國金融風險預警機制研究.江蘇大學學位論文，2008.

4. 孟小峰，慈祥.大數據管理：概念，技術與挑戰. 計算機研究與發展，2013，50（1）：146-169.

5. 李國杰.大數據研究的科學價值.中國計算機學會通訊，2012，8（9）：8-15.

6. 劉靜如.大數據：金融企業的盾與金――淺談風險管理與消費智能.中國金融電腦，2012，（9）：83-83.

基金項目：中國人民大學科學研究基金（中央高校基本科研業務費專項資金資助）項目“基于高維聯合模型的重復測量與生存時間資料聯合評價的擴展研究”（項目號：13XNH190）。

第5篇：金融大數據論文范文

關鍵詞：大數據 數字圖書館 信息服務

中圖分類號：tp391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）04-0070-02

在科技時代的快速發展下，云計算及物聯網技術日臻成熟，全球已經逐步進入到“大數據”的直接統領下。在大數據概念的推廣中，數據信息作為更加實用的資源，已經在生產力發展中呈現出更多的實際價值，也成為政府部門、金融領域以及投資者們眾矢之的，而作為數字圖書館的建立將更加迫切。

1 大數據及數字圖書館概述

1.1 大數據內涵

無論是在當下，還是在上個世紀，大數據的概念其實早已經走進我們尋常人的生活中，上個世紀八十年代初，美國學者就開始將大數據的概念貫徹進入各行各業中，充分發揮著重要的作用，而無論是對于企業還是學者研究，都在針對大數據領域開始進行深入研究，而“大數據”的概念開始逐漸在行業發展中上升到戰略層面，受到越來越重要的關注。

其實從大數據這個概念上就可以與普通數據的區別，即在量化標準上實現了進一步的提檔升級。正如人類從手工計算逐漸過度到計算器以及計算機一樣，有學者指出“大數據其實屬于已經超過人類正常可以認為操作的尺度，而借助一般軟件都難以進行收集、存儲、管理以及進行分析的數據，并且能夠形成整體庫的標準”。其實從實際形成的角度而言，大數據的宏觀性到底有多強，衡量標準需要借助特定的標準，因為對于日常生活中的實際數量大與小都是憑借著感官進行判斷，這些都是具體的標準，而大數據的出現是伴隨中技術的發展而產生的結果，這個尺寸也不是單一來確定的，而是在一定的標準中逐漸完善形成，這是一個漸行漸近的過程，其實對于我們單一的個人來說參與到大數據的過程基本是直接使用的過程，而在圖書館服務的過程中正是充分使用了這一功能，將整體的服務性體現得淋漓盡致。

1.2 數字圖書館概述

數字圖書館（Digital Library）顧名思義，通過數字相關技術進行信息加工處理后的一種集約式的新式圖書館。借助數字信息技術將容量更大的相關信息資源進行微觀處理，盡可能達到最佳的情形所在，實現無區域限制、無容量限制，保證信息流通更加順暢，交流起來更加暢通。從實際效果而言，數字圖書館屬于一種現代化的圖書館，屬于互聯網條件下的產物，借助技術創新，將更多的便捷服務展示在讀者眼前，實現信息交流的最大無障礙化，保證信息交流的最佳效果。

2 數字圖書館信息服務特性

到2020年，全球的數據量將達到驚人的35ZB當量，相當于十年前的三十倍之多，而這樣的數據存在過程中需要進行相關的管理過程，而大數據技術所承載的IT領域的過程將直接影響著內部結構化的發展存在，這樣的過程將直接影響著傳統數據庫的進一步擴大發展，逐漸支撐起大數據技術平臺的全新構架，有助于人們借助大數據庫的海量內存實現個人需求，逐漸將其最大價值化，而在實際應用中將實現以下功能。

2.1 商務功能

大數據會給出一些未知的未知，也就是你沒有想到的一些問題的結果，隨著計算和存儲硬件變得非常便宜，配合大量的開源大數據工具，人們可以非常‘奢侈’地先抓取大量數據再考慮分析命題。可以說，低廉的計算資源正在改變我們使用數據的方式。此外，處理性能的大幅提高（例如內存計算）使得實時互動分析更加容易實現，而‘實時’和‘預測’將BI帶到了一個新的境界―未知的未知。”

2.2 公共服務

這一功能的體現正是在實際的政府參與的過程中實現的，因為隨著城市化的發展腳步日益加快，城市發展的預算超支狀況日益嚴重，農村以及郊區涌入城市中的人群對于城市公共社會服務功能的要求日漸復雜，市政設施方面的客觀數據能夠在很大程度上反映出解決爭端，實現社會公共資源共享化的最佳局面，這些都是在實際過程中需要數據來真實反映，這已經成為一種趨勢和常態，更是新常態經濟發展的必然要求。

伴隨著讀者參與情況的變化，圖書館在現代社會公共服務體系中，已經逐漸充當著公共信息服務的組成部分，不可避免地受到信息技術的直接影響，在數據集約化程度日益增加的大背景下，信息管理技術的優劣能夠真實反映圖書館事業發展的真實情況，為圖書館事業的發展奠定扎實地群眾基礎，這些都在公共服務綜合化建設中值得重視。

2.3 市場營銷

隨著大數據將信息更加透明化，消費者與供貨商之間的關系正在發生巨大變化，從傳統的電話、郵件聯系，逐漸實現網頁交易以及網絡溝通的全信息化程度，這將實現一種能夠“360度的客戶觀察角度”的新方式，而這也在一定程度上讓圖書館服務與之相互匹配。

3 數字圖書館服務特性分析

3.1 特性內容定制服務

在圖書館發展過程中，網絡信息逐漸充斥我們的個人生活，而人們逐漸熟練使用搜索引擎，實現信息的獲取，但在專業化信息檢索過程中，人們更加需要專業化的手段來進行實際操作，而這樣的內容個性化定制，逐漸在圖書館中將成為一種必然。這就好比操作學位論文一樣，通過圖書館選擇更多的有用理論信息來進行操作，而數字圖書館將這樣的需求進一步擴大，將根據不同讀者的實際需求將內容進行有效區分，借助網絡進行針對性的信息獲取定制，在這樣的過程下，圖書館對網上相應學科專題的資源進行識別，信息個性化的定制服務是用戶有效獲取需求信息的方法只為其中之一。

第6篇：金融大數據論文范文

會議了信息社會50人論壇的首份年度報告——《邊緣革命2.0：中國信息社會發展報告》，集中展示了論壇成員最新研究成果，對中國信息社會發展現狀和未來進行了分析預測，提供了大量關于信息社會發展的新思維、新方法。

報告的主旨主線為用信息社會的眼光看世界。分為“我們在哪里”、“我們往哪里去”和“未來思考”三個篇章，從中國信息社會的現狀、趨勢和哲學本質進行了探討。報告共收錄了15篇獨立成章又緊密聯系的研究報告和論文，以邊緣革命2.0、信息社會、信息文明、信息生產力、信息哲學、中國特色信息化道路、農村轉基因工程、互聯網經濟體、網絡文化、大數據、智慧城市、復雜思維及復雜治理等不同視角對中國信息社會進行了審視，提供了大量的數據、方法和思考結論。

報告認為，在中國的改革與發展進程中，邊緣力量一直發揮著重要的推動作用。如果說1980年代由邊緣力量發起的經濟改革可以稱之為“邊緣革命1.0”，那么2000年前后由草根網民推動的社會全面變革就可以稱之為“邊緣革命2.0”。與“邊緣革命1.0”相比，“邊緣革命2.0”在行為主體、行為方式、變革對象、影響的范圍廣度深度等多個方面都具有非常不同的特點。當今的中國改革與發展進程中紛繁復雜的現實問題需要用復雜科學的思維從文明發展的高度去尋找出路，充分尊重和不斷激發人民大眾的創新活力。

報告援引國家信息中心測算結果顯示，2001-2012年，中國信息社會指數（ISI）從0.232提升到0.439，正處在從工業社會走向信息社會的加速轉型期。北京、上海、深圳、廈門等17個城市率先進入信息社會初級階段。預計2020年全國信息社會指數將達到0.6，整體上完成向信息社會的轉型。

會議還了由信息社會50人論壇成員評選出的“2013年度中國信息社會發展十件大事”，分別為：互聯網金融成為熱點、大數據熱潮興起、“棱鏡”事件波及國際社會、《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》、《“寬帶中國”戰略及實施方案出臺》、《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》出臺、微信用戶超過6億、“雙11”全天支付寶成交額超過350億元、“3Q大戰”走向最高法院、4G牌照發放。

第7篇：金融大數據論文范文

關鍵詞：信貸業務；商業銀行；安全性；流動性；盈利性；“三性”原則

貸款業務始終是商業銀行資產業務的重要組成部分，因此在激烈競爭下，必須加強安全性管理、流動性管理、盈利性管理。通過社會征信體系的建立、審查審批環節的制度建設、貸款風險預警機制的建立，可以提高信貸資產的安全性。通過信貸資產證券化、資本充足率的提高增強信貸資產的流動性［1］。最后通過差異化信貸定價策略、簡化放貸程序、精簡信貸人員等措施來提高貸款的盈利性，以此抵御市場新生力量的競爭，保護銀行的傳統業務——信貸業務。

一、商業銀行的經營目標

（一）安全性原則。安全性原則指商業銀行在日常經營過程中，必須審慎控制風險，經得起重大風險和損失。商業銀行是特殊的金融機構，通過其信用中介的職能成為全社會最大的債權人、債務人。在信貸業務中，存在著信用風險、操作風險、道德風險、市場風險、法律風險等一系列風險［2］。因此在銀行日常業務經營管理中，安全性原則尤為重要，是商業銀行的基本目標，重點強調盡可能地避免和減少風險。因此在貸款業務過程中，貸前、貸中、貸后都必須堅持安全性原則。（二）流動性原則。在銀行負債中，存款業務是主要的資金來源，在我國，存款分為活期存款、定期存款、儲蓄存款。商業銀行既要滿足活期存款、活期儲蓄存款隨時提存的需要，還需要滿足定期存款、定期儲蓄存款在規定日期提現的需要。為滿足這些需要，商業銀行在日常經營中需要提存一定數量的存款準備金，滿足資本充足率的要求，防止擠兌的產生。同時為了滿足資產的流動性，銀行需貫徹信貸配給原則，審慎信貸風險，并通過一系列手段提高貸款流動性，使貸款能在銀行需要時具有及時變現的能力。（三）盈利性原則。盈利性原則指商業銀行作為一般企業追求利潤最大化的目標，是銀行最終效益和經營能力的體現。其盈利性目標地實現對自身的經營管理和整個社會都具有重要意義，有利于充實銀行資本、擴大銀行經營規模、提高銀行的信譽，從而提高其綜合競爭力。衡量其盈利性程度的指標主要有盈利率、盈利資產收益率、收入盈利率等。貸款業務作為商業銀行最重要的資產業務，是最主要的盈利資產，是商業銀行實現利潤最大化目標的主要手段［3］。近些年，隨著互聯網金融的發展，花唄、京東白條、民營銀行等新生力量開始搶占商業銀行傳統業務，尤其是小額信貸領域。同時利率市場化進程的加快，使商業銀行貸款盈利能力逐漸下降，因此，其目前發展面臨雙重困境。

二、“三性”原則下商業銀行信貸業務管理

（一）貸款業務與安全性原則。第一，建立社會征信體系。信用體系的健全和信用風險評估機制的確定對于商業銀行降低經營成本、降低壞賬率、發展小額信貸有重要作用。因此需要商業銀行借鑒互聯網金融的優勢［4］，加強與互聯網金融企業的合作，充分運用大數據分析方法，將借款人或者投資人的行為模式、消費習慣、誠信記錄等納入信用風險防范模型，做到全面、真實地反映貸款人的資信能力和償債能力，同時借鑒信用分評分模式，加快全民征信體系的建設。第二，完善審查審批環節制度建設。目前我國實行審貸分離制度，制度核心是相互制衡與自我約束，但自我約束的實現需輔以制度制衡，因此不僅需要加強對專職人員的工作能力和素質建設培養，提高其自我約束能力，同時應輔以恰當的獎罰機制。通過績效考核制將考核人員的收入與銀行效益掛鉤，實行收付實現制，加大信貸風險責任考核力度。第三，建立貸款風險預警機制。貸款風險預警機制的建立需多方主體參與。首先，企業信貸人員要實時監控企業微觀環境、中觀環境、宏觀環境［5］，充分調查企業信貸能力和管理狀況。其次，商業銀行向政府尋求幫助，在必要時借助行政力量充分分析企業的經營能力、財務狀況、償債能力等，要求企業保證經營數據的真實性、完整性、可靠性。再次，商業銀行要拓寬信息來源渠道，發揮銀行同業間的作用，共同防范信貸風險［5］。最后，建立動態貸款風險預警機制，實時監控數據、錄入數據，建立完善的風險等級評估，充分發揮預警機制作用。（二）貸款業務與流動性原則。流動性風險以其不確定性強、沖擊破壞力大的特點，被稱為“商業銀行最致命的風險”。因此，加強流動性管理是商業銀行經營者面臨的重要課題［6］。貸款是銀行資產的重要組成部分，由于其缺乏流動性，貸款與存款之間存在期限不匹配的矛盾，這是貸款流動性管理的核心。第一，信貸資產證券化。信貸資產證券化是將原來缺乏流動性但有未來現金流的貸款通過重組轉化為可流通資本市場證券的過程。商業銀行可以通過信貸資產證券化將制造業、冶煉礦業等傳統產業的非優質貸款移出資產負債表，將資金再投放于服務業、新興產業等行業，以此完善信貸結構，提高信貸整體質量，解決貸款與存款期限不匹配的矛盾，提高銀行流動性。需要注意的是，商業銀行在開展信貸資產證券化的過程中，不能急于通過這一金融創新工具將長期信貸資產證券化以獲得流動資金，并且利用這些資金去進行具有較大風險的投資業務，這樣容易降低銀行的流動性水平［1］。目前我國商業銀行信貸資產證券化存在信貸證券化產品單一、二級市場流動性缺乏、信息披露不規范、金融監管和相關法律不完善、風控和信用評級體系不健全等問題，因此更加需要商業銀行謹慎實行信貸資產證券化這一手段。第二，適當提高對資本充足率的要求。目前，全球經濟受疫情的影響呈現下行趨勢，中小企業面臨生存困境，銀行貸款風險增加。在此特殊背景下，易發生流動性風險，商業銀行需提高對資本充足率的要求，對貸款風險進行充分保障，增加一級資產、二級資產的比重。同時銀行提高資本充足率的要求將會安撫社會大眾，避免疫情當下產生恐慌心理發生擠兌危機。但資本充足率提高的幅度應視商業銀行實際情況而定。大型商業銀行信譽好且有較多優質信貸資產，不易產生流動性危機，這時可提高較小幅度或不提高對資本充足率的要求，流動性原則適當讓位于盈利性原則。小型商業銀行信譽較差、信貸資產質量較差，在經濟下行時更易產生流動性風險，因此應較大幅度提高對資本充足率的要求。（三）貸款業務與盈利性原則。第一，差異化信貸定價策略。面對中底層客戶，可采用成本加成定價法。中底層客戶有著對利率變動敏感、小額信貸、追求快捷低成本服務的特點，因此商業銀行要結合底層客戶特點，創新金融產品，開發低利率、低貸款金額、放貸快捷、手續簡單的金融產品。這時商業銀行的重點是降低成本，即需從放貸各個環節入手控制貸款成本，以期用低利率來擴大市場份額，拉攏客戶資源，與花唄、京東白條、民營銀行、P2P借貸在小額信貸領域進行競爭。同時商業銀行應加強與互聯網金融企業的合作，運用大數據技術，建立居民信用檔案，減少審貸放貸時間，提高服務水平。面對上層客戶，可采用客戶盈利性分析定價法，考慮與客戶的整體關系、雙邊關系，加強對大額貸款風險的審查，貫徹落實信貸配給原則。對于低質量大額的貸款，應予以拒絕。對于高質量大額貸款，商業銀行在提供貸款的同時，還應根據客戶具體需要提供更加靈活的優惠利率，進行個性化定制。商業銀行還應積極發展與客戶的雙邊關系，在存款上采用上層客戶定價法，通過提供個性化服務發展忠誠顧客，并獲得較高收益來彌補提供貸款的潛在損失。第二，簡化放貸程序、精簡信貸人員。5G技術的產生、新基建的發展、大數據技術的普及等新興技術的發展與普及，給商業銀行信貸業務帶來了轉型機會。商業銀行需充分利用這些科技、互聯網的力量簡化放貸程序，精簡信貸業務，加快推進業務線上化、數字化以及互聯網化，使人工智能逐漸替代傳統人工，智能化、科技化逐漸滲透商業銀行貸款程序各環節，這也是未來商業銀行發展的大勢所趨。信貸業務的智能化、科技化不僅能提高商業銀行的效率，給客戶帶來良好的服務體驗，更重要的是，節約商業銀行工資支出、培訓費用的同時進行科學化審貸，減少主觀因素的影響，提高信貸質量，這些都將提高信貸業務的盈利水平。

參考文獻：

［1］孫芳琦.信貸資產證券化對商業銀行流動性的影響研究［D］.河南大學博士論文，2019.

［2］邵琴.商業銀行抵押信貸業務風險問題研究［J］.東方企業文化，2013（22）：232-233.

［3］盧毅.北京銀行經營績效評價研究［D］.廣西大學博士論文，2019.

［4］劉宇杰，周紅.互聯網金融背景下商業銀行盈利模式研究［J］.時代金融，2020（36）：30-32.

［5］徐斌.商業銀行信貸風險及防范研究［D］.山東大學碩士論文，2014.

第8篇：金融大數據論文范文

關鍵詞 大數據 知識工作 生產率測評指標

1國民經濟相關產業研究

根據《國民經濟行業分類》（GB/T 4754-2011），我國第一產業是指農、林、牧、漁業（不含農、林、牧、漁服務業）；第二產業是指采礦業（不含開采輔助活動），制造業（不含金屬制品、機械和設備修理業），電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，建筑業；第三產業即服務業，是指除第一產業、第二產業以外的其他行業。此外，我國對高技術產業（制造業）、國家科技服務業、生產業、國家旅游及相關產業等進行了詳細的統計分類。

關于第一、第二產業，工作生產率更多地追求生產效率，關于第三產業中的軟件和信息技術服務業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，教育等則追求工作效果。隨著國民經濟的發展，產業發展已經逐漸由低附加值的傳統農業、制造業向高附加值的第三產業發展，第三產業在國民經濟中的比重越來越高，2015年服務業占GDP 比重50.5%，2016年上半年第三產業占GDP比重為54.1%，對經濟增長的貢獻率是59.7%。而現代服務業是實現經濟結構調整及產業升級的助推器，在穩增長、促就業、惠民生的供給側改革中發揮了重要力量。在“互聯網+”，大數據時代，生產率指標的制定是衡量生產率高低的關鍵，對不同行業制定具體的生產率指標，才能實現工作生產率的有效計量。

2生產率測評指標研究

Sink（1985）提出生產率測度及評估能夠告訴管理者什么是有效率的，什么是有效果的，潛在的質量問題。確定的生產率測度及評估系統能夠指明控制及改善的正確方向。生產率測度在績效管理的決策支持系統中起著重要作用，然而管理者也必須考慮生產率的適宜測度。

肖敏（2013）采用文獻研究法、焦點小組訪談研究、個人深度訪談研究、統計檢驗方法以及比較研究方法，對生產率文獻研究中和企業管理實踐中的知識工作生產率評價指標進行統計研究，并分析探討其差距，提煉知識工作生產率的效用測評指標變量。研究結果表明高知識含量的工作生產率，重點測度工作效果，而質量、客戶滿意度、創新指標完整地體現了知識工作效果的內涵（相關指標定義見表1）。

3大數據時代知識工作生產率測評指標

肖敏（2013）選取研究型高校作為研究的實驗環境，高校教師和職工是典型的知識工作者，根據教師和職工的主要工作內容，制定了質量、客戶滿意度、創新三個指標的工作標準。實驗數據主要來源于高等教育行業高知識含量工作，高等教育是非盈利部門，而對于戰略性新興服務業、生產業、高技術服務業，軟件和信息技術服務業，互聯網相關服務業是盈利組織，為了更加全面衡量這些企業的工作生產率，本文在此基礎上增加利潤率指標，將高知識含量的工作生產率指標分為事業單位和服務企業兩大類，事業單位工作生產率指標采用質量，客戶滿意度，創新，服務企業工作生產率指標采用質量，客戶滿意度，創新，利潤率（詳見表2）。

在大數據時代，工作生產率的評估方法應將事業單位和服務企業進行分類研究，事業單位主要評估工作質量，客戶滿意度，工作創新等維度，而服務企業還應關注利潤率。這些指標的量化方法是大數據時代生產率評估的又一難點，也是未來的研究方向。在未來研究中，根據國民經濟行業分類，重點研究不同類別的服務企業采用的具體生產率指標，同時對科研機構、事業單位等工作生產率評估指標采取具有可量化、可操作的計量指標，較好地實現生產率的評估，促進生產率的發展與提高。

參考文獻

[1] 中華人民共和國國家統計局官網資料.

第9篇：金融大數據論文范文

關鍵詞：Scirus 搜索引擎 信息檢索

Scirus（網址：http：//）是由國際上享有盛譽的荷蘭Elsevier Science公司開發的科技信息資源搜索引擎，于2001年4月1日投入使用，是專門為搜索高度相關的科技信息資源而設計的搜索引擎。

1.信息來源

Scirus的信息來源主要有3個方面：專業學術型期刊數據庫、特定的網絡資源和其他網絡資源。它綜合集成了世界上眾多的大型數據庫文獻資源，其中也包含了Highwire、PubMed、Arxiv、ScienceDirect等幾乎所有的國外知名OA數據庫， 截至2013年1月，Scirus可檢索多達5.45億個科學專門網頁（其中包括1.4億個“.edu”站點，0.4億個“.org”站點，0.23億個“.ac.uk”站點，0.38億個“.gov”站點和超過1.36億個其他相關的STM和世界各地的高校站點）。

2.檢索模式

Scirus檢索界面友好，采用了Web數據庫檢索技術，提供基本檢索和高級檢索兩種模式，每種模式可進行多重選擇和多次限定，既能提高信息檢索的相關度和專指度，又能滿足用戶的個性化需求，與其他搜索引擎相比，能搜索到更有價值的信息。Scirus檢索功能十分強大，提供了基本檢索、與高級檢索兩種模式。

2.1 基本檢索（Search） 基本檢索功能與其他搜索引擎一樣，支持限定檢索，指定檢索精確的短語或選擇所有期刊資源或選擇所有網絡資源等，也可選擇這3種方式的任意組合。

2.2 高級檢索（Advanced Search） 高級檢索界面簡潔、方便，允許用戶進行個性化檢索。可以指定檢索結果信息類型，如期刊論文、科學家主頁、預印本、會議、文摘等或者全部選定：可以指定檢索的主題領域，從醫學、工程、法律到社會行為科學等20個領域中選擇一個或幾個，也可全部選定：可以限定檢索細節，如選擇文獻出版、發行年，選擇需要的文件格式，或定位在文獻全文中，或定位在文章標題、期刊名、作者名、ISDN等數據上，并可指定是包含全部檢索詞還是部分檢索詞或是不包含檢索詞。通過用戶的指定和限定，Scirus實現了個性化服務。

3.Scirus與Google Scholar的比較分析

在學科覆蓋范圍方面，Google Scholar除了可以搜索普通網頁中的學術論文以外，還可以搜索同行評議文章、學位論文、圖書、預印本、文摘、技術報告等學術文獻，文獻來源于學術出版物、專業學會、預印本庫、大學機構.內容從醫學、物理學到經濟學、計算機科學等橫跨多個學術領域。Google Scholar可以過濾掉普通搜索結果中的大量垃圾信息，還可以通過引用鏈接方便地找到與搜索結果關聯的其他相關學術資料。目前，它可檢索的網頁并沒有確切的數量，但是有著Google能夠檢索80億個網頁的堅強技術后盾，以及與各大數據庫廠商、專業學會等的強強聯合，收錄范圍預計能夠在眾多專業搜索引擎中名列前茅。Scirus覆蓋的學科范圍很廣，包括農業與生物學、天文學、生物科學、化學與化工、計算機科學、地球與行星科學、經濟、金融與管理科學、工程、能源與技術、環境科學、語言學、法學、生命科學、材料科學、數學、醫學、神經系統科學、藥理學、物理學、心理學、社會與行為科學、社會學等學科。

在檢索技術方面，Google Scholar將各種分散的數據不分學科都集中到一個資源庫，用戶進行查詢時，缺省是對整個資源庫進行查詢。另外，Google Scholar 對所標引的資源采用的是機器自動分類的方法，其分類的準確度要比數據庫提供商的基于人工分類的方法要差。Google Scholar所返回的檢索結果為已排序的，其相關性排序依據考慮到了文章的全文、文章的作者、刊載文章的出版物的知名度以及該篇文章的被引用次數。Scirus采用了基于web的文本信息挖掘技術，即將數據挖掘的思想應用到Web文本信息處理中，它涉及到文本分類、索引、聚類、查詢匹配等各項技術.在Web個人瀏覽輔助工具中有著廣泛的應用。由于數據挖掘的引入，大大提高了文本分類的準確度、文本索引對文本描述的全面性以及用戶查詢匹配的精度。Scirus挖掘和索引科學網站信息并且給這些網站進行分類.方便檢索者在相關主題中查找，使結果更加準確。Scirus采用人工參與搜索引擎的信息組織。由于專業搜索引擎的服務內容定位于特殊的或獨立的空間領域，這就需要一批具有很高專業水平的專家負責指導收集、整理、評價信息資料以及有效地引導讀者提高檢索質量和檢索效率。Scirus查詢結果輸出默認的是根據相關性來排序的，也可選擇按照日期排序。

Scirus龐大的學術期刊支撐體系、優越的學術網絡合作，強大的檢索功能以及高效的過濾系統都是其他搜索引擎所無法比擬的。Scirus構建的科學資源整合系統及統一檢索平臺為用戶高效搜尋和利用世界科學信息提供了極大便利。

參考文獻：

[1]翟擁華.基于檢索實例的Scirus檢索性能的研究[J].科技情報開發與經濟，2011，21（10）：127-128.