大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐

  培訓(xùn)講師:應(yīng)江勇

講師背景:
人工智能專家—應(yīng)江勇老師【背景介紹】?北京郵電大學(xué)博士?高級工程師?亞信數(shù)據(jù)科學(xué)家機(jī)器學(xué)習(xí)能力中心負(fù)責(zé)人【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷】1.10年專注于通信行業(yè)咨詢、方案設(shè)計(jì)及落地、培訓(xùn)2.4年專注于電信和金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺領(lǐng)域及應(yīng)用。3 詳細(xì)>>

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大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐
1、大數(shù)據(jù)催生金融新業(yè)態(tài)的背景分析
大數(shù)據(jù)催生新的金融業(yè)態(tài),銀行決策轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,商業(yè)銀行從“數(shù)據(jù)-應(yīng)用-業(yè)務(wù)”三個(gè)層面構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系,全面整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源,發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值,增強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,助推轉(zhuǎn)型成功。
2、大數(shù)據(jù)對金融創(chuàng)新的價(jià)值點(diǎn)分析
大數(shù)據(jù)可以完整刻畫客戶生活軌跡、偏好、行為特征與潛在需求,通過客戶完整的線上線下行為數(shù)據(jù),提供標(biāo)簽數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)
3、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐案例介紹
數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍雖多,但可簡單分為兩大類:一類用來“增收”。如:精準(zhǔn)營銷、獲客分析、投資分析、資產(chǎn)收益、債券收益、用戶畫像、客戶維系挽留、體驗(yàn)提升等;另一類用來“減損”,如:金融風(fēng)險(xiǎn)管理、產(chǎn)品定價(jià)、KYC、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、反欺詐與反洗錢。大數(shù)據(jù)發(fā)揮核心價(jià)值來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),需要在這些領(lǐng)域中找到準(zhǔn)確的切入點(diǎn)。以下案例將從應(yīng)用價(jià)值、場景及流程來剖析:
3.1精準(zhǔn)營銷
3.2貸前風(fēng)控
3.3貸中反欺詐
3.4貸后監(jiān)控預(yù)警
3.5產(chǎn)業(yè)鏈金融風(fēng)控
3.6區(qū)域特征洞察等
4、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案
主要介紹技術(shù)框架、數(shù)據(jù)流及相關(guān)接口及部署方案
5、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐的商業(yè)模式
主要分析第三方公司與金融企業(yè)合作的商業(yè)模式,主要包括工程服務(wù)、云服務(wù)、運(yùn)營服務(wù)等。
6、某金融集團(tuán)公司2016-2017年大數(shù)據(jù)實(shí)施案例分享
該大數(shù)據(jù)系統(tǒng)及應(yīng)用作為整個(gè)**集團(tuán)的跨公司、跨部門、跨內(nèi)外的數(shù)據(jù)共享、交換與發(fā)布平臺,承載著互聯(lián)網(wǎng)+業(yè)務(wù)的核心樞紐,主要建設(shè)目標(biāo)是為**集團(tuán)下屬的各個(gè)子公司輸出大數(shù)據(jù)能力,能夠使**集團(tuán)將各個(gè)子公司、機(jī)構(gòu)與部門的數(shù)據(jù)有機(jī)地結(jié)合到一起,能夠使用戶在該平臺中自由地創(chuàng)建、修改、刪除計(jì)算存儲(chǔ)資源,能夠有效靈活地訪問到其他用戶公開的數(shù)據(jù),并自由定義自身需要的數(shù)據(jù)處理邏輯與報(bào)表展現(xiàn)方案,并將結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行公開與共享。

 

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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用課程背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)與日俱增,傳統(tǒng)的搜索引擎已經(jīng)無法完全滿足當(dāng)前的需求,推薦系統(tǒng)成為了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新寵,其是為了解決海量數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)以及給用戶更好的體驗(yàn)而發(fā)展成一門交叉學(xué)科。推薦系統(tǒng)算法通常會(huì)包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法,而云計(jì)算的廣泛應(yīng)用也使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速的部署與運(yùn)算,為推薦系統(tǒng)的性能與效果提升提

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