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大數據建設如何在金融領域起作用?

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發布日期: 2018-08-07 來源; 作者;
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作為如上善金宸的金融行業每日都在處理的大量財務數據,而大數據的技術面世將改變許多處理數據的手段,那么下面我們來看看大數據在轉變金融服務領域中發揮關鍵作用的方式。

大數據建設

1、交易和投資

街頭買家和賣家的喧囂與機器學習無關。機器學習不僅可以分析買賣價格,還可以為您或公司確定最佳股票期權。它可以考慮社會和政治趨勢,甚至可以考慮在社交媒體上使用趨勢公司和流行語來做出關于所述股票期權的最新決策。此外,機器學習可以實時做出這些決定 - 這對人類來說是不可能的。然而,人類必須介入編譯和評估這些數據。通過這種方式,大數據對于典型投資者而言創造的角色較少,但更多的是數據分析師的位置。

大數據建設

2、稅制改革

在任何需要精確收集和重新收集大量數據的情況下,大數據分析可以證明是非常有用和適用的 - 而稅收就是其中之一。無論是出于商業目的還是個人原因,每年都會征稅,并且從過去幾年到現在都有大量的財務數據。今天的軟件可以輕松訪問前幾年的數據以及當年的申請數據,從而消除了提交稅款時的人為錯誤。雖然它可以消除人為錯誤,但大數據不會完全消除稅收過程中的人。維拉諾瓦大學的稅務專家揭示了稅務專業人員在未來幾年的大數據分析和稅收中將扮演的新角色,并指出,“有經驗的會計師獲得稅務碩士同樣需要用于管理數據。收集,管理和組織,以確保現代技術的分析潛力得到負責任和準確的利用。“

3、欺詐檢測與調查

幾乎每筆金融交易都留下了一條數據。因此,可以通過機器學習來評估和監控這些數據,以了解您的購買習慣 - 您在哪些商店購物,一般在一個月內花費多少等等。如果您的信用卡信息被盜,或機器學習分析檢測到任何與您的購買習慣相矛盾的交易,它可以立即提醒您的銀行,以便他們可以暫停交易,直到他們能夠確定購買是否是欺詐性的。由于信用卡產生了如此多的數據并且很快就落到了不法分子手中,因此欺詐行為變得十分猖獗。機器學習有助于監控這種非法活動,在欺詐開始之前就停止欺詐。在許多情況下,您會在智能手機上收到通知,詢問您是否確實是購買者。如果沒有,那么您可以暫停交易并開始重新獲得財務隱私和安全的過程。

4、風險分析

大數據的預測分析可以比人類更準確,更快地運行風險管理。考慮到健全的財務決策的許多方面對于人類來說可能是耗時的,但是對于機器來說可能需要幾秒鐘。以簡單的銀行貸款為例。機器學習可以考慮當前經濟,您的業務資本,客戶細分以及更多因素,立即做出正確決策。基于人類本能的財務決策,如投資和貸款,如果決定不正確,可能會使公司陷入熱水。在金融界,做“感覺正確”有時可能不符合您的最佳利益。機器學習是一種公正的計算方法,可以為您和您的公司做出更好的決策。

5、自動化

大數據和機器學習在許多行業中都很普遍,因為它們可以自動化員工每天負責的許多普通職責。這種自動化使員工有更多時間專注于更重要和更復雜的問題。金融服務行業為大數據分析提供了大量的數據點,以自動完成上述任務以及更多任務。

大數據建設不僅對金融服務行業起到一定的,而且隨著互聯網技術的日益發展,更多的行業發展將數據化,所以在數據存儲和易于訪問的優化需求將是每個行業都需要的。

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