A. 大数据在金融业的应用可以发挥哪些作用

有了大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息的技术，强调快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。
从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。

B. 大数据时代怎么做好金融行业的指标管理

银行的指标一向很多，比如监管指标、负债指标、效益指标、规模指标等，这些指标都是反应银回行的经答营生产状态，这些指标如果对应不同的业务部门，不同的业务人员，指标的变更、指标应用其实是很麻烦的事情，走流程就要排队等很久，再要技术人员去调整，然后再根据业务人员的需求，去做指标的应用展示，这个过程的流转完成，估计新的好几轮的需求已经又开始了，周而复始，指标一直不能发挥其最大的应用价值。所以需要一款既能做指标的集中管理，又能够快速相应指标分析的需求的工具，这里倾力推荐亿信华辰的指标管理平台（EsPowerIndex)，亿信华辰深耕BI领域十多年，在银行领域的经验也很丰富，在指标建设这块，也比较有经验。这款工具能对指标集中进行管理，指标体系可视化，用户可直观看到指标一览表及每个指标的统计方法，数据来源，统计口径等信息，业务人员也能够自行维护指标体系，对于体系内的指标变更等，及时响应。同时，指标管理平台中用户可自主建模，全程可视化界面，引导式操作，同时内置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台强大的自助分析功能，用户能从各个维度，各种可视化方式自由查看自己关心的数据，充分发挥指标体系的最大价值。

C. 北京市金融工作局联合腾讯推出国内首个金融安全大数据监管平台吗

目前金融安全方面各个投资公司都有自己的保障措施，涉及个人信息，资金安全版，网络安全等方面权。目前p2p网贷，投资理财正在面临国家的强监管，要求在6月份之前完成相关的资金托管，资质备案等工作。目前根据网贷之间的数据显示，已经有很多p2p平台停业，将会有一大批的不合格的网贷平台出局。

有消息显示北京市金融工作局联合腾讯推出国内首个金融安全大数据监管平台，这也是国家对于金融安全领域强监管的一种。

网页链接

D. 财经或金融领域的大数据处理一天有多少数据量

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

E. 金融大数据应用面临哪些风险

1.金融科技巨头可能产生数据垄断
一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
2.存在数据孤岛现象，数据融合困难
政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。
3.数据安全和个人隐私保护难度升级
目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。

F. 如何利用大数据控制金融风险

互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通回信技术实现资金融通答、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。
大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
任何投资都具备风险，不仅是在互联网的金融领域里存在。大数据的主要作用，是针对以往及现在的金融情况，进行数据分析，得出结果，预测未来金融方向的走向。
但是，金融除了受到经济发展的影响之外，也受到政治的影响。因此，只是靠大数据是无法对互联网金融进行控制，只能是最大化的规避风险，最小化的降低损失，获得高回报的收益。

G. 金融行业如何“把握”大数据

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(Big Data)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程。除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大。 新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战。 数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路。作为数据及业务应用的核心， 数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体。目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设。事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上。 不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件。日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置。安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题。如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题。金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点。 国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度。 史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用。” 当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。 大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失。也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中。