大数据时代的金融思考

大数据时代的金融思考（精选12篇）

大数据时代的金融思考 篇1

1 大数据时代金融信息安全面临的威胁

大数据时代随着数据的增大和集中化以及金融信息化的加速, 不可避免的增加了数据泄露的风险, 再加上对一些敏感数据的使用权和所有权界定不明确和过分依赖国外大数据分析技术, 使得金融信息安全面临多方面的威胁。

1.1 大数据集群数据库的数据安全威胁

大数据意味着数据量更加庞大、复杂度更高、敏感性更强, 在网络这个虚拟的空间中更容易成为吸引潜在的攻击者将其作为攻击的目标, 由于数据的集中性, 网络攻击者一旦得手将会一次性获取更多有价值的数据, 提高“收益率”。现在金融信息化程度很高, 信息系统的规模也越来越大, 数据高度集中, 金融信息资产量大, 因此对业务系统运行的可靠性和安全性有着更高的要求。但是, 目前金融信息安全保障体系并不完善, 甚至有些网络技术、通信设备和应用系统都要依赖国外技术, 这使得在大数据时代下金融信息安全的风险系数变得越高。

1.2 智能终端的数据安全威胁

中国目前已经成为了在全球范围内市场最大的智能终端市场, 而恰恰智能终端又是数据安全的关键所在。智能终端设备在使用的过程中储存了大量的个人信息, 一旦被攻击将会导致个人金融信息的泄露。金融信息的网络化, 必然促使金融信息系统会通过互联网与终端智能设备相连接, 参与到金融信息系统的采集、储存、传输和处理中来, 信息量也会越来越多, 在与外部终端设备的数据交换中, 使得本来封闭的网络对外开放, 无疑会增加了被入侵和攻击的几率。因此, 智能终端的数据采集、存储、传输、处理都会增加金融信息受到攻击的威胁。

1.3 数据虚拟化带来的泄密威胁

数据虚拟化技术是实现用户访问数据、管理和优化异构基础架构的技术, 如果把数据比作为财富的话, 那么大数据就是宝藏, 而数据虚拟技术则是挖掘宝藏的利器, 其中最具代表性的就是数据虚拟化存储技术。但是如何保管虚拟化后的不同密级的信息, 避免越权访问或数据泄密就成为了关键。随着金融电子渠道的不断拓展以及网上业务的普及, 数据处理的复杂度越来越高, 各种金融卡号的失窃、电子欺骗等犯罪活动也逐年增多, 来自互联网的数据虚拟数据的入侵和攻击成为这种金融信息安全受到威胁的主要原因之一。

2 大数据时代下金融信息安全保障体系的建立

大数据时代背景下, 高度信息化的金融系统所面临的危险系数更高, 因此必须构建起管理手段和技术手段相结合, 全方位、多层次、可动态发展的安全防范体系, 以确保金融信息的安全。

2.1 建立核心信息区安全防护系统

在大数据时代下数据的量庞大的惊人且复杂度非常的高, 对涉及到公众财产的金融行业来说保障这些数据信息的安全是一个极其重要的问题。数据结构化可以对保障数据的安全开发起着重要的作用, 能够高效的判断出一些非法入侵信息系统的数据。核心信息区是金融行业所有活动的基础, 包括了金融行业信息服务群组和网络管理, 这个区域对安全性和业务连续性有着极高的要求, 具有管理复杂、封闭性强等特点, 其安全与否会对整个金融信息系统的稳定运行产生重要影响。所以需要检测违反信息安全要求的行为, 在入侵行为对系统发生攻击前, 监测防御攻击并将入侵攻击驱逐, 以保系统安全。

2.2 建立信息交流区安全防护系统

金融信息系统中的信息交流区是指整个负责与外部交流的服务器区域。由于该区域通过互联网与外界连接, 同时又涉及到敏感的金融业务, 所以对安全性和业务连续性有着较高的要求, 因为其比较容易成为DOS/DDOS攻击的对象和病毒的入侵。计算机病毒具有传播范围广、速度快、危险性大等特点, 一旦发作将会产生严重后果, 因此部署全网的病毒防范措施就显得很有必要了。

2.3 建立内部系统安全防护系统

内部系统主要指办公服务器所在的安全区域, 主要应用于内部OA系统, 一般采用Windows服务器, 容易受到黑客入侵和病毒的威胁。由于金融行业内部在使用办公系统、系统的时候, 病毒有时候可能被当成文件在同事计算机之间共享, 从而加速了病毒的传播。因此, 在这块部署防毒系统显得非常的重要, 需要通过设置防火墙的方式, 提供信息的安全性。防火墙的功能是对在不同网络件进入的信息尽心筛选和风险控制, 采用这种技术能够根据安全性要求来有针对性的控制网络的信息流动。

2.4 建立分支节点区安全防护系统

现在有很多网络的设计以连通性作为中心进行设计而忽视了对安全性的考虑, 但网络的设计改造都应该以安全作为中心, 控制对各节点的安全性访问。现在的网络设计中针对节点的防御功能的设计都比较孤立化, 在应对入侵时往往显得比较被动, 没能形成强有力的对抗性。对节点的控制要从一开始就进行, 采用集中化处理手段, 将节点的控制执行到位, 这样才能对整个系统起到保护的作用, 以防止外来入侵从源头进入。

2.5 建立管理区安全防护系统

确保金融信息体系的安全性既要从技术手段入手, 也要从管理手段入手, 需要有专门的人员负责整个网络数据库的管理, 定时检查各种网络设备、安全设备、入侵检测设备的状态是否有出现异常并及时采取防范措施。作为金融信息系统管理人员必须要有较高的安全意识, 完善相关的信息安全管理制度, 定期对相关技术和设备进行升级, 防微杜渐不给任何的入侵机会并为不同密级的信息安全提供针对性的技术支持。

3 结束语

金融信息的安全不仅仅事关金融行业本身的问题, 与我国经济、社会和国家安全都有着紧密的相连, 关系到金融业能否稳定发展, 金融信息安全有保障对促进我国金融信息化建设有着相当重要的战略作用。特别是在当前大数据时代背景下, 数据复杂、量大, 对高度信息化的金融行业来说既是机遇又充满挑战, 所以要从多方位建立起安全保障体系, 确保金融信息的安全、稳定。

参考文献

[1]夏小依.银行初探大数据金融[J].中国金融家, 2013 (9) :61.

[2]陈柳钦.金融信息安全需进一步加强[J].金融信息化, 2009 (2) :39.

[3]韩志雄.个人金融信息安全保护探析[J].现代经济信息, 2010 (11) :47.

大数据时代的金融思考 篇2

在经济化、全球化、信息化的影响下，近十年中国发生了翻天覆地的变化。高等教育的变革更是欣欣向荣，总结来说有三个方面的转变：第一，我国高等教育精英教育转为大众教育。[1]以湖南为例，2015年湖南省普通高等学校录取率为85.4%。本科录取率达41.5%。第二，单一教育转为多元教育。课堂教学不再是高校舞台上唯一的主角。全面素质教育的开展，让环节、实践、创业、实习、心理、体育等等多种教学方式呈现。第三，“封闭式”校园转为开放校园。在互联网飞速发展的今天，数字校园成为了学生最重要的第二课堂，为学生提供了更加广阔网络学习和社交空间。

教育和社会背景的变化必将带来学生的变化，新时代的学生呈现三个新的特点：首先，活动不再局限于课堂，学生开始积极地参与课堂以外的各种各样的活动，例如创业、社会活动、实习等；其次，学习不再局限于书本，学生开始活跃于各种网络在线课堂，热衷于电子化知识的学习；最后，思想不再局限于被管理，学生开始有自己的主见和主张，崇尚个性，追求自我的实现。正是由于新时代学生的这些新特点，让我们的学生管理工作面临前所未有的挑战。

高校学生管理工作主要包括学业、安全、评价、服务、教育五个方面。目前学生管理中存在的顽疾很多。学业方面：某学生上课率低，是否因为厌学？还是另有他因？安全方面：某个学生失联，怎么找寻？怎么从前期的在校情况找出端倪？服务方面：管理者很多精力要应付学生的各类办事项目，何时能网上办事，并简化流程？如何能针对性地提供服务？评价方面：各类助奖学金、评优，如何准确地选取最匹配的人选？教育方面：如何有针对性地对学生提供思想政治和心理教育？以上均为一些具体问题，对这些具体问题进行总结，目前的高校学生管理工作呈现如下三个特点：

第一，被动管理。由于管理者缺乏有效途径获取每个学生的实时情况，无法对学生主动关怀。常常是在异常发生后，管理者才去善后。这种亡羊补牢的方式让学生受到伤害，也让管理者每日疲于应付，身心疲惫却得不到学生和学校的认可。

第二，群体管理。当前管理主要以班级为单位进行集体统一管理，开班会、班级活动等都是最主要的方式。但是在这个信息爆炸的时代，文化价值观多元化趋势日益增强，每个学生价值观、性格、兴趣爱好都千差万别，“一刀切”的群体管理方式已经漏洞百出。

第三，粗放管理。当前管理重在管理学生上课情况和人身安全，常常采用点名、手工填表等粗放管理方式。而当今学生的校园和社交生活多姿多彩，学生思想活跃，个人意识增强，价值容易受到社会影响，粗放管理方式不能发现学生的细微变化。现实中常常由于细微的忽视而酿成大错。

诸多学生管理方面的“顽疾”如何“医治”？在管理方面，各大高校已经采用加强辅导员队伍建设、引入心理辅导等多种办法来提升学生管理工作。在技术方面，当今信息技术正渗透到各行各业，教育工作者需要思考怎么利用信息技术帮助高校医治“顽疾”，尤其如何将近两年已经成功应用于各大电商、企业、政府的大数据（big data）技术应用于学生管理工作。让管理和技术有机结合，寻觅“治愈”学生管理的“顽疾”的“良药”。

二、高校学生管理大数据建设的方法及作用

高校该如何开展学生管理的大数据建设呢？高校学生管理大数据建设的指导思想为著名的大数据思维：[2]需要全部数据样本而不是抽样；关注效率而不是精准度；关注相关性而不是因果关系。遵循大数据建设的基本流程数据采集、etl、存储、挖掘、应用。学生从报名、入学开始，到在校、毕业、离校、就业等整个过程都会有相应的数据产生。这些数据的来源渠道十分丰富，可通过一卡通校园卡或其他感知技术产生日常生活数据，可利用数据交换平台接入学校各个部门业务系统采集基础信息数据，可通过学生在图书馆阅读纸质、电子书籍记录学习行为数据，可通过学生使用校内系统浏览新闻、社交等获取网络行为数据，另外还有校园网内各种it系统和设备产生的日志数据等等。所有数据采集以后，通过基本信息、学习信息、生活信息、综合素质、评价信息等几个维度对学生信息的数字化进行处理，存储到学校的数据平台。

通过在数据平台（hdfs、nosql、rdbms）上架构大数据分析、搜索、计算，对学生的数据进行分析和挖掘，最终得出一些相关性结论。在安全方面，根据在校消费、门禁数据分析，提前预警不在校、未归寝或者晚归的危险信号；如果学生失联，可以调取历史数据，为寻找提供线索。在学业方面，在课堂的自由与纪律矛盾对抗中，为管理者决策提供有利的数据支撑；根据学生上课数据的相关分析，反向促进教学质量的提高。在服务方面：根据学生每天在食堂的消费金额，发现生活困难学生；根据上网数据发现网瘾学生；根据考试数据发现学业困难学生；然后将这些重点关注对象推送给管理者，有针对性地提前提供关怀。在评价方面，根据学生全面的数据，全方位、多视角地评价一个学生，为学生的各项评优、申请资助提供有利依据。教育方面：大数据有助于改变以往一人得“病”全体学生都得“吃药”的状况，这种状况既不科学，效率又非常低。总之，学生大数据分析可以让学生管理者实现精准管理，更有针对性的给学生提供帮助与指导。如果大数据成功应用于学生管理，高校的学生管理工作将呈现新的面貌：

第一，被动管理变为主动管理。利用大数据对全部学生的全部数据进行分析和挖掘，从学生行为中分析得出一些相关性结论，获取一些可能性异常推送给管理者。管理者获取数据以后，可以提前发现异常，提前进行干预和指导，避免亡羊补牢。

第二，群体管理变为个性管理。在当前全球化、经济化、文化多元的社会中，学生的个体差异越来越大，价值观和人生观千差万别，统一的群体管理方法早已经捉襟见肘。利用大数据可以对每个学生个体行为进行挖掘分析，了解每个学生的个性，尊重学生成长的规律，为其提供个性化指导和服务，让每个学生都健康成长。

第三，粗放管理变为精细管理。素质教育的全面发展，让学生的校园学习和生活缤纷多彩。大数据将获取学生全生命周期里面的所有数据，可以让管理者精准了解各个学生的情况，从而针对每个学生进行细致有效的管理，让管理和服务无处不在，真正让学生感到满意和舒适。

三、大数据应用到学生管理工作的挑战

大数据在学生管理方面的关注和投入较少。在慕课（mooc）如火如荼开展的同时，各大高校针对学生管理的大数据应用却黯然失色，缺乏应有的关注和投入。其实用户行为分析早已是各大电商、企业等最核心的大数据应用。只有了解用户，才能提供最贴心的服务，同样，高校只有了解学生，才能真正让学生管理变成服务。虽然高校近年越来越重视学生管理，但是利用大数据对学生进行个性化的管理在教育行业还没有重视起来，也没有投入大量的人力物力进行研究和建设。

数据应用中的安全与隐私保护存在不足。今天的我们很难保护数据，这是整个社会面临的一个极大的挑战，中国保护用户隐私的法律法规尚不健全。为了学生的安全，做到安全监管无死角，是否允许在校园各重点活动区域（课堂、食堂、宿舍、图书馆、第二课堂等）安装视频监控探头？为了获取学生行为，是否允许学校在学生不知情时通过校园卡或者手机等其他感知和探测技术获得学生数据？学校的信息部门如何在大数据环境下确保信息共享的安全性？如何为用户提供更为精细的数据共享安全控制策略？这些问题目前都没有一个标准答案，答案只能待各行各业大数据应用的进一步深入研究和实践得出。

信息化基础建设需完善。由于前期的校园信息化建设仅用于满足学生和教职工的基本需求，没有考虑到大数据的应用，如果要进行大数据的分析，目前学生个体数据还远远不够，因此学校信息部门需要思考如何完善信息化基础建设，从而更多地获取或感知学生的数据。

大数据时代考验金融安全 篇3

此事件让人们对互联网再次提高了警惕，大数据是互联网时代的重要特征，其发展方向是数据共享和数据开放。随着云服务的推出，很多互联网企业把一些敏感数据放在互联网云端，通过对数据的挖掘、分析，最后形成有用的信息。在互联网金融的大环境下，这将对信息安全，包括资金安全提出更大挑战。

小隐私中的大隐患

从近期的案件分析来看，犯罪分子更多把目光放在数据挖掘和数据分析上，互联网金融的发展使他们容易窃取到一些更精准的企业信息和个人信息，作案成功率也会更高。

类似于已被人们熟知的信用卡欺诈、套现洗钱等事件还在不断发生。而且从互联网到手机，从电话到电视，从pos机到pad，第三方支付渠道愈加增多。互联网金融最基本的核心还是金融的属性和金融的特性，所以还是要以金融的风险管理角度来直面互联网金融所带来的风险。

中国金融认证中心助理总经理王梅认为，金融机构在面临这些信息安全隐患时，需要加强新技术和新应用这方面的研究。随着现在银行业务不断的创新，电子银行的渠道也越来越多，复杂度越来越高。银行金融机构要从业务架构和技术架构两方面人手，考虑如何更好的融合。尤其是信息安全建设方面，系统建设要同时启动规划、开发、测试、上线，要充分认识重视信息安全。最重要的是加强信息安全的宣传、引导，尤其是电子银行安全方面的引导。

“很多时候，客户发生信息泄露事件，是客户自身对信息安全意识不足。”一位银行人士表示，对于一些诈骗信息，百姓应分辨清楚，不轻信对方。

中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《2012年中国网民信息安全状况研究报告》显示，我国信息安全状况不容乐观，而网民对信息安全危害意识程度不够。

有84.8%的网民遇到过信息安全事件，在这些网民中，平均每人遇到2.4类信息安全事件。在众多信息安全事件中垃圾短信和手机骚扰电话发生比例最高，分别有68.3%和56.5%。而“欺诈诱骗信息”、“假冒网站”等新型信息安全事件甚至超过了部分传统信息安全事件。38.2%的网民遇到过“欺诈诱骗信息”，这一比例甚至比传统的“中病毒或木马”的网民比例高出15.1个百分点。但在遇到信息安全事件的网民中，高达47.5%的网民不做任何处理，网民对信息安全事件的危害并不了解或不在意。

中国金融认证中心副总经理曹小青撰文表示，对消费者而言，面临的风险主要包含电子货币形式的资金的损失和电子信息形式的隐私泄露两类。目前看消费者一方风险产生的原因，主要是消费者安全意识薄弱、消费者操作不当、木马软件泛滥及黑客攻击猖獗。

他提醒消费者，要注意保护个人的隐私信息。如电话号码、家庭住址、身份证号码、公司地址、E-mail等信息。不要将对自己至关重要的敏感信息暴露在网上；不使用弱密码，也不在多处使用同一密码；加强安全支付意识，不在网吧进行支付，不使用公共网络进行支付；在线交易操作需要反复确认，随时注意浏览器地址栏、弹出窗口的各项内容等细节信息；认清不同种支付方式所面临的风险，对短信支付、手机银行支付、信用卡支付等支付方式，要通过设置交易资金限制等方式来降低风险。

业务连续性管理新课题

如果说，隐私泄露带来的信息安全问题，自己稍加注意便能避免，那如果是因为银行管理失误，导致民众无法正常办理金融业务，这会让信息金融时代的民众最缺乏安全感。

根据中国金融认证中心发布的《2012中国电子银行调查报告》显示，中国电子银行业务连续三年呈增长态势，68%的用户使用网上银行替代了一半以上的柜台业务，部分银行网银替代率超过85%。而40%的个人网银用户拥有多个网银账户，最近1年内的网银账户主动开通率为75%；个人手机银行用户比例为8.9%，较2011年增长2.6个百分点，连续三年呈增长趋势。

在此大背景下，各大银行的信息系统一旦出现问题，将带来难以估量的损失。

6月23日，中国资产规模最大的银行中国工商银行出现系统“瘫痪”，柜面取款、自动取款机、网上银行、电话银行等业务办理均大受影响，多个网点更贴出“机器故障”告示停办所有业务。此次事件涉及北京、上海、武汉、四川等中国多个省市。

中国工商银行在内地拥有数万家营业网点，电话银行注册客户已超过1亿户，短信银行累计服务客户达2150万户，因此，此次系统故障影响范围颇大。随后工行证实事件乃系统升级所致，但此次“意外”已经引起坊间一些过度“解读”。

7月初，中国工商银行就6·23事件内部通报指出，故障原因是由于供应商提供的主机版本内存清理机制存在缺陷引发的。小概率，高风险的系统故障再一次将银行灾备与风险管理的重要性凸显出来，也让业务连续性管理（BCM）这一普通人觉得陌生的术语浮出水面。

银行业信息系统承载着金融机构核心业务和金融服务的稳定运行，一个环节出现问题，就可能引发“多米诺骨牌”式的传递效应，引发系统性金融信息安全风险，巨大的经济损失尚且可估算，但对银行社会声誉的巨大损失甚至容易引发全社会的恐慌所带来的巨大冲击则是不可估量的。

显然，在6月多家银行系统故障频发的现实证明我国银行业风险管控意识亟待升级。我国银行业IT应用早已步入集中时代，但在数据和业务系统的连续性管理上，大多金融机构起步较晚，中小型金融机构更是如此。

2008年，现任银监会副主席郭利根曾就多起国内银行信息科技风险事件发表讲话。他指出，基础建设滞后、软硬件及核心技术受制于人和系统管理粗放是当时银行业信息科技建设存在的主要问题，特别是在业务连续性规划、业务恢复机制、风险化解和转移措施、技术恢复方案等方面，存在明显的“短板”。

从银行信息化大集中角度看，业务连续性管理贯穿银行服务始终。从业务战略层面。统一应急管理工作保障制度、规范应急体系和流程、完善应急管理体系整体规划、完善信息系统和基础设施应急预案及必要的演练等业务连续性管理措施应当是银行业务保障的基础；规范与业务连续性管理相配套衔接的服务流程，保障管理措施的规范执行是银行主管部门、执行部门、保障部门都应重视的重要内容；建立预案体系、演练体系和应急体系，明确突发危机场景、技术、手册等方面的预案，通过积极演练和科学的应急体系维护业务连续性；在IT层面，除了设立科学合理的异地灾备与应急体系外，还需建设BCM平台，全面覆盖风险分析、业务影响度分析、预案开发和管理、应急演练、应急响应、应急恢复等领域，形成一套完整的IT业务连续性管理闭环。另外，在企业文化方面，也需强调、培训业务连续性和危机保障的重要性。

对于安全问题，中国人民银行科技司司长王永红曾表示，从人民银行角度来看，金融信息系统与网络系统出问题，不仅仅是一种经济安全问题，由于它存在一种共振，有可能从一种单纯的技术问题或者说单纯的信息安全问题，演变为一种社会政治的稳定问题。

大数据时代的金融统计模式创新 篇4

1 金融统计模式受到大数据的影响

(1)金融分析方式更为科学有效。金融分析方式受到大数据时代来临的影响,其形式不再是局限于曾经简单的数据汇总分析,而是具有了更深层次的逻辑性。金融分析方式受益于大数据时代中科学技术的支持,虽然在数据方面的分析趋于复杂化,但是能够有序且有效地处理大量的数据,分析的内容也越趋于全面和精细。决策者可以通过参考经由大数据技术分析提供的数据更好地把握全局的发展,从而做出更适合未来发展的决策。

(2)数据传递的准确性与及时性。传统的金融统计模式受到所处时代的技术限制,数据在汇总的过程中的环节往往过于繁杂,耗费大量资源的同时还会降低数据在传递过程中的准确性和及时性。而当金融统计模式与大数据时代结合后,不仅能够降低金融统计的成本,还能够提高该模式运作的效率,创造出优于以往的经济效益。

(3)金融监管效率提高。大数据时代的发展有利于提升金融监管的效率,使得数据的收集更加快速有效,金融统计结构日趋完善。央行之所以能够快速有效地在这一行业中进行相关操作,正是得益于结合了大数据技术应用的金融统计数据。

(4)传统的统计思维与大数据时代统计思维的差异。由于大数据时代的来临,使得传统的统计思维与现有的统计思维产生了差异,其差异主要表现为以下三种:

(1)大数据时代与传统的数据源思维存在着差异,它们的差异主要表现在数据来源的严谨性。传统的金融统计要求数据的来源必须具有高度的匹配性,把关极其严格;而在大数据时代下,数据的收集来源要比传统模式更为广泛,因此并没有过于严格要求数据来源必须要有极高的匹配度。

(2)数据在提供的方式上,结构存在着明显差异。大量使用标准图表以及格式化设置等结构性的设置是传统思维中常见的数据结构,该方法具有很强的规范性和简洁性。而在大数据时代中,由于数据来源广泛,对于数据的收集整理较少采用规范性的结构图表表示,往往是以非关系型结构进行数据表示,继而得出分析结果。

(3)使用数据的对象发生变化。传统的金融统计模式里,由于数据来源较为单一,且具有极高的匹配度,往往数据分析出来的结果具有很强的针对性和决定性,更适合少部分参考人士进行决策使用;而在大数据时代里,由于数据来源广泛,数据分析更为全面系统,最终提供的结果多偏向于相关概率且不带决定性,因而能够适用于大多数行业的使用者,给他们提供更为科学、全面的参考数据,从而做出更为准确的行业预判。

2 大数据时代金融统计模式建议

(1)结合大数据技术规范金融机构。传统的金融统计的数据收集由于受到信息传递技术的限制,致使相关的数据结果无论是准确性、可靠性,还是一致性都比较低。而通过大数据技术处理的金融统计数据可以保证数据的准确性和可靠性,更适合现代适合的需求。但金融统计在结合大数据技术发展的过程中,需要注重金融机构信息、金融工具和金融计值的规范,才能更好地构建金融机构。

(2)金融统计思维的转变。金融统计模式若要在大数据时代能够有进一步的发展,就需要紧跟时代的步伐进行必要的创新,才能真正发挥出现代统计学的作用。传统的金融统计思维需要进行改革的主要有三方面,即主体定义、数据统计与处理的方法以及数据主体的不确定性。

在主体定义这一方面,传统的金融统计由于受技术和信息来源方向较少的限制,基本上会事先确定好数据的主题,从而进行数据采集;而大数据时代则是反其道而行之。

而在数据统计与处理的方式上,现代的金融统计只有结合现代的科技技术,才能更好地发挥出现代统计学的作用。

根据前两方面,还可知在大数据时代里,由于信息来源的路径广泛,较之传统的金融统计模式里,数据主体反而往往具有不确定性,且遵循非原则性。

(3)增强信息共享,完善信息统筹管理。在大数据时代下对于金融统计的管理不应只是遵循于过往约定俗成的规则,以免存在不必要的漏洞。现代对于金融统计的管理,更多地应该依靠于相关完善的法律法规进行明确的约束。同时,金融数据统计的有关部门人员,应当在入职前就接受相应的职业道德教育,从根本上明白自身所应承担的责任,从源头上降低问题出现的几率。

在大数据时代下,金融统计信息应当增强信息共享,使得数据信息能够更为清晰透明地呈现在大众面前。通过采取这些措施,能够增强对金融统计数据的管理。当数据管理出现问题时,还能快速地找出问题的根源,并及时采取相应的措施处理出现问题的金融统计数据。

(4)重视细粒度数据采集。伴随着大数据时代的降临,数据采集的方式也随之发生变化,出现了在相关金融机构采集数据后进行全面细致分析的现象,从而判断市场变动将会带来的影响,即像细粒度数据采集方向变化。采用细粒度数据采集的方式,能够及时地发现市场变动所带来的问题,并能够快速地分析出对应的有效解决措施,从而一步步地推动金融统计模式的发展,使其带来的数据具有更高的精准度。

(5)构建科学合理的金融业统计体系。大数据技术能够快速有效地在庞大的信息数据库中分析出有效的数据信息,并提供相关的结果,所以金融业统计体系应运而生。其目的在于帮助相关人士能够及时把控相关的信息,对金融体系中的资金进行精准而又全面的控制。同时,由于金融行业存在着一定的风险性,因此需要构建合理科学的金融业统计体系以规避相应的风险,从而采取有效手段控制事态发展,从而推动金融业的进一步平稳发展。

3 结论

综上所述,金融统计模式结合大数据技术能够在大数据时代中得到更好的发展。传统的金融统计模式由于其数据来源、数据结构、数据分析等的局限性和单一性,并不能很好地适应现代社会的发展。为了能使金融统计能够更好地应用于各行各业中,为相关的决策者提供科学准确的数据,从而做出有利的判断,促进金融业的平稳发展,更应当结合大数据技术进行金融统计模式创新。

摘要：随着经济的发展,以及科学技术创新的推动,人们已经置身于大数据时代。因此,原有的金融统计模式必须随之进行更新才能更好地满足当下人们的新需求。文章将在研究大数据时代发展的基础上,探讨如何将旧有的金融统计模式进行创新以及研究当中存在的意义,以求更好地推动金融统计的发展。

关键词：大数据时代,大数据,金融统计,模式创新

参考文献

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[2]周涛.金融统计业务系统数据集中方案设计及实现[J].华北金融,2012,33(6):312-313.

[3]张小明.互联网金融的运作模式与发展策略研究[D].太原:山西财经大学,2015.

[4]俞立平.基于大数据时代背景下对金融统计的改革与应用[J].现代经济信息,2011,45(32):112-114.

[5]孟芳.大数据时代背景下现代统计思维模式的创新[J].全国商情:经济理论研究,2015(12):92-93.

大数据时代信息安全思考论文 篇5

2.1大数据成为攻击信息安全的主要载体

在传统的数据库管理中,处理信息安全潜在风险的主要办法是基于单个时间的具有针对性的实时监测,其检测成功率与准确度都比较高。而在大数据时代,其数据价值密度与传统数据库相比有所下降,因此,这也就给保障信息安全增加了难度,相关技术人员难以及时有效的从海量数据中发现信息安全威胁,进而形成信息漏洞,使其隐藏在软件系统之中,对企业、个人信息都造成威胁。

2.2信息泄露威胁加剧

不可否认的是,大数据时代给人们的生活带来了极大的便利。但对企事业单位以及个人而言,却也加剧了信息泄露的威胁。以个人而言,消费者能够通过网络,浏览、购买来自全球各地区的商品,降低了商品交易过程中所产生的时间成本与资金成本。但同时,通过网络购买商品,大量的个人信息资料都成为数据保存于网络之中,诸如收货地址、个人电话等,都面临着被泄露的危险,近几年来日益增加的网络诈骗案件便是大数据时代下消费者信息被大量泄露的最好证明。

2.3网络攻击

大数据时代的金融思考 篇6

【关键词】大数据；平台金融；互联网

随着我国互联网信息技术的不断发展，对我国传统金融行业带来了一定的冲击，传统金融企业开展平台金融业务模式已成为时代发展的需要。近些年来，随着大数据理念和技术的不断深化，开始逐渐被运用我国平台金融中。在大数据时代背景下，我国平台金融服务及业务模式产生了巨大的变化。分析这些变化，探析大数据时代背景下我国平台金融在今后的发展趋势，对我国金融行业的发展有着重要意义。

一、金融大数据的特点

1.数据庞大

数据量庞大是金融“大数据”的特点之一。我国金融行业自改革开放以来就得到快速发展，到了21世纪更是节节攀升。过去形势中，我国金融行业主要是通过企业内部局域网建设金融信息服务平台，这种信息服务平台为客户提供了企业的各种数据、信息及服务。然而，由于金融行业本身的特质，导致该行业发展至今所产生的各类数据都必须保存起来。在当今互联网信息技术快速发展的今天，金融行业的规模逐渐扩大。在互联网快速发展的背景下，金融行业信息服务系统不断升级、创新，各类数据也显著增加，造就了现阶段数据庞大的局面。

2.数据质量高

数据质量高同样也是金融“大数据”的特点之一。由于金融行业本身的特殊性，对各类数据的敏感程度较高，优质的、完整的、真实的数据才能被行业企业所利用，否则可能触发一定程度上的风险。过去阶段中，在互联网技术没有得到普及前，一些金融机构在进行数据管理时，大多采用手工管理的模式，这种模式存在一定的问题，如漏记、错记等。互联网技术在金融行业得到普及之后，企业逐渐由过去手工管理模式逐渐转变为信息化的管理模式。信息化管理模式下，对于数据的记录、核算、分析、管理都有了质的改变，从而提升了金融行业数据质量。但在这一过程中，由于数据管理方式的转变带来了巨大的工作量，导致一些问题出现，转存数据和部分原始数据存在偏差。

二、大数据时代背景下对平台金融的影响

1.优化服务模式

大数据时代背景下，平台金融的服务模式得到显著的优化。过去阶段中，金融服务大多都是通过人工进行，这种服务模式效率低、时间长、流程多，在互联网信息技术普及的今天，已经逐渐被时代所淘汰，以互联网信息技术、大数据等一些现代化技术为基础的平台金融服务开始登上舞台。这种金融服务模式给金融企业及客户带来了很大的便利，通过大数据技术，使整个服务流程自动化进行，计算数据、评价效益的精准程度都有着显著的提升。并且大数据技术可用于分析客户群体的各种需求，金融企业通过分析这些需求，针对性的进行金融服务，从而提高金融服务的效率。

2.优化业务过程

优化业务过程，减少金融交易的时间。过去形势下，我国的金融行业业务过程复杂，通常从业务审批到完成业务需要很长一段时间，并且在这一过程中，由于人工管理存在的各种弊端，如对客户的信用评估不到位等，导致金融业务时常伴随着风险。在大数据时代背景下，这一问题得到了很好的改善，利用大数据技术，对客户的信用进行科学合理的评估，并且按照一定规则进行业务排序，从而自动化完成业务交易。

3.业务决策更加科学合理

业务决策更加科学合理也是大数据时代背景下对平台金融带来的影响之一。过去形势下，金融业务决策主要是通过人工评价得出，这种决策方式的合理性取决于决策者的眼光、专业水平以及经验。利用大数据技术金融业务决策，通过对客户信用进行合理化分析，对业务风险进行科学性评估，从而制定最为精准的业务决策。并且由于这一系列过程使用过计算机自动完成，很大程度上减少了人工成本，加快了决策效率。

4.满足个性化金融需求

大数据时代背景下，平台金融服务满足了客户个性化金融需求。利用大数据技术，金融企业可以实时对客户进行信用评估及业务风险评估，从而快速决定是否放贷。通过分析客户的金融需求来快速制定资金匹配方案。利用大数据技术，可针对不同客户群体提供不同的金融服务，从而满足不同客户的需要，避免了过去服务模式下繁琐且复杂的服务过程。并且，利用大数据技术来分析客户信用不仅仅是通过金融信息，还会分析客户的社交信息等，从而做到全方位的客户信用评估。

5.决策精细准确， 管控金融风险

基于大数据技术基础上的金融业务决策更科学、更合理、更客观， 能从源头上降低甚至阻断坏账。大数据金融能够完成信用评级、风险评估、欺诈识别等问题。通过大数据技术建立很多模型，不仅可以替代人工的风险管控， 甚至可以自动生成预警阀值。另外， 由于贷款、支付、众筹等业务是发生在金融持久闭环的大数据系统内部， 有利于预警和防范违约风险。同时， 基于这些交易行为基础上的大数据金融也可以实时得出违约率、信用评级等指标， 有利于整个金融体系风险管控。

三、大数据时代背景下我国平台金融发展趋势探析

1.信用担保模式成为主流

在我国电商企业的发展过程中，获取到大量的客户数据，这些数据用于反映客户的信用情况具有较高的精准度。随着电商企业的不断发展，大多数企业在互联网上闲置了大量的资金，大数据时代背景下，通过分析客户数据，评价客户信用情况，从而为客户提供一定限额的贷款业务，使大力闲置资金发挥效益。并且一些银行等金融机构可通过电商企业给出的客户信用等级来为该客户设置一定贷款限额。如通过支付宝中芝麻信用来划分客户信用等级，广发银行、招联消费经融、蚂蚁金服等金融机构根据这些信用等级合理给出一定的贷款限额，从而为这些个人客户提供便捷的、优质的金融服务。在大数据时代背景下，金融客户的各类信息都显示在互联网之中。分析这些信息，可合理评估出客户的信用等级以及还债能力，分析出来的结果可被金融机构所采纳，为相关金融业务决策提供科学的依据。这种信用担保模式在今后的平台金融发展中，会逐渐成为主流，对促进我国平台金融提高其服务效率及质量有着重要意义。

2.搭建统一的信用基础设施平台

搭建统一的信用基础设施平台也是平台金融的未来发展趋势之一。我国互联网金融虽然在近些年来得到快速发展，但各方面建设并没有完善，导致发展水平存在一定的不均匀，在这样的背景下，我国金融行业逐渐了解到与互联网技术深度融合的重要性。互联网技术和金融行业深入融合，从而促进我国平台金融的快速发展。目前，我国一些小型的金融企业还无法建立自身的信用平台，使之在大数据时代背景中缺乏核心竞争力。在今后的互联网金融发展浪潮中，中小型企业并将展开合作，共同建造统一的信用基础设施平台，从而满足各合作企业间的需要。中小型企业也可以乘坐大型企业的巨轮，通过和大型企业间的合作来补充自身的不足，并促进双方共同发展。

3.各行业跨界发展

各行业跨界发展同样也是大数据时代背景下平台金融的未来发展趋势。近些年来，互联网金融带来的效益十分巨大，导致一些传统行业被吸引进来。这些传统行业本身拥有巨大的资金，并且实力雄厚，进入互联网金融领域后更是如鱼得水。并且利用大数据技术，可为传统企业的发展带来一定的促进作用，为传统企业的发展决策提供优质的数据基础。通过大数据金融，各行业之间的信息也逐渐突破传统的限制，开始逐渐融合起来，这些融合起来的信息反映出来了社会、市场的不同需求和喜好，各行业之间合理利用这些信息，从而起到趋利避害的作用。

四、总结

近年来，随着我国金融行业和互联网技术的不断发展，金融大数据一词逐渐进入到我国的金融领域之中。金融大数据具有数据庞大及数据精准的特点，我国平台金融服务利用大数据技术有效的优化了服务模式和业务过程，使业务决策更加科学合理，并且很大程度上满足了客户的个性化需求。总之，在今后的阶段中，各企业间要不断完善互联网设施建设，加强对大数据技术的运用，从而推进企业的发展，促进我国金融领域的进步。

参考文献：

[1]陈宪宇.大数据时代金融行业受到的冲击和变革[J].河北企业，2014，（1）：50-53.

大数据时代的金融思考 篇7

“云计算”、“物联网”、“互联网+”等新兴词汇的出现和普及，标志着我国已经全面进入了大数据时代，数据呈现出飞快的增长速度。同时，大数据时代背景下，人们的生活、工作、学习都变得更加信息化、科技化。其中数据时代中课程教学的变化主要体现多样化的教学手段、更为丰富的教学内容、灵活多变的教学形式，以及超越了时间、空间的教学模式。网络金融是一门充分融合了互联网技术和金融专业知识的教学课程，也同多门课程内容有交叉，例如信息技术、融合管理等。可以说，大数据时代对网络金融课程的影响具有必然性。我国当前网络金融课程教学存在的诸多弊端，单一的教学形式、填鸭式的教学方法、千篇一律和脱离时代的教学内容等，都是导致网络金融课程教学效果低下的“罪魁祸首”。大数据时代背景条件下，将从数据搜集、归纳和分析的角度对网络金融课程教学进行探讨，提出基于数据库的有利于提高课程教学质量的教学模式，确保网络金融教学面对不断变化的教学对象和教学环境时，依然能保证甚至提升教学水平。

二、利用大数据挖掘技术创新网络金融课程教学模式

忽略个体性差异是传统网络教学中存在的非常大的弊端，网络课程针对的是大众化的群体，每个人的基础不同，对新知识的理解速度、接受能力也存在差异。试想一下，如果网络金融课程不进行适当的改革，而是坚持对所有的课程终端学习者输送同样的教学内容，辅以同样的教学手段，势必无法做到有的放矢，这样导致的后果就是水平好的学生学习不到对他们有用的知识点，水平差的同学完全跟不上课程进度。这样势必对网络金融课程的教学质量产生极其消极的影响。

利用大数据挖掘技术，能够洞悉终端学生对网络金融教学的需求，从而保证教学的针对性，实现“个性化”教学目标，满足不同学生的学习需求。与传统的数据分析不同，采用大数据挖掘技术的采样目标是所有的数据，而并非抽样进行分析，这样更有助于从更加客观的角度进行需求分析。一方面，对学生通过多途径提出的对网络金融教学内容有关的问题进行数据搜集，并挖掘学生需求主题与课程知识体系主题两者的联系，建立A数据库。另一方面，通过对金融课程教材、微博、博客等网络数据库的数据全方位搜集和分析，对与学生诉求主题相关的其他主题进行挖掘，建立B数据库。最终，采用语义相似度计算手段，将A数据库与B数据库中的数据进行融会贯通，建立总数据库，在网络金融课程教学过程中做到教学针对性强，教学内容知识面全，满足学生的个体化需求及差异，从根本上提升网络金融课程教学质量。

（一）挖掘网络金融课程主题

在挖掘、分析和构建A和B数据库时，采用的方法叫做文本挖掘层次类聚法。数据的来源有两个途径，一个是来自于学生对教学知识的需求和问题，另一部分是由教材、论坛、微博、博客等网络工具体现的学生所关注的内容。首先，采取预处理手段对以上两部分数据施行分析，例如文本语义标引、分词等方法；其次，采用SV D技术施行词频降维，构建以概念(t)为行，以文本(d)为列的矩阵N。这样概念在文档中的权重就能体现在矩阵中，实现网络金融课程主题的挖掘。

（二）挖掘网络课程主题之前的关联

在大数据挖掘中，关联规则分析是非常有效的方法。假设文本集为D，我们将文本集中每一个因素d当作一个事物；同时采用SV D技术对文本d进行分析得到特征项，形成新的项量，最终构成项集。最终，通过对项集中每一个事务、文本的数据分析和挖掘，推断各个因素之间的关联。

三、构建以M O O C理念为基础的网络金融课程教学平台

M O O C理念由最初提出到全面的推崇自然是有其不可忽视的优势。何为M O O C理念，用中文意思就是“大规模在线开放课程”。顾名思义，规模大、在线、公开是其最大的特点，更重要的是这种教学理念坚持“以人为本”，注重发挥学生的个体能动性，擅长将整体知识点进行分割设计微型知识体系，注重信息技术与教学、教学评价相结合。在这里，本文将以M O O C理念为基础构建和完善网络金融课程教学平台。

（一）数据集成

大数据时代，规模大，结构复杂、语义歧义化是数据的主要特点。通过数据集成能够把零散、规模大、结构复杂、存在歧义的数据施行预处理，实现语义整合，然后再将处理后的数据传输到云计算系统。数据集成的目的在于达到所有不同结构数据库的数据共享，同时为终端使用者呈现分布式的Single System Im age，即单一系统映像，从而充分调用数据库的数据，从整体上提升数据集成系统的效能。

在网络金融课程教学平台的建设上，从各个平台上进行数据收集，如课件、论坛主题、课程评价、实战训练等，这些数据的结构类型具有差异化，为了能够有效利用和分析这些数据，需要采用数据集成手段将这些数据进行预处理，建立网络金融数据库，为下一步云计算做好准备。

（二）云计算

云计算使得数据库中的数据具有流通性。云计算模式下的网络服务资源已经被虚拟化，并有特定人员来调度、管理和维护所有的服务资源，这样不需要用户担心内部如何运作，用户可以随时得到自己需要的数据，方便快捷且成本较低。网络金融课程平台建设中，首先将数据集成后的数据库传送给云计算系统，辅以数据被挖掘技术，为网络课程终端用户提供快速便捷且符合他们需求的课程教学。基于云计算模式的网络金融课程教学平台使课程资源管理更为虚拟化，很大程度上提升了服务器的有效性、灵活性和可扩展性；同时，云计算能够及时识别终端用户的网络、硬件和存储情况并通过服务资源的调动实现自动配置，满足用户需求从而提高网络课程服务质量。网络平台的实际应用数据具有规模大、数据不完整、模糊性、随机性等特征，如何从中提取隐藏较深但是有用的数据呢?我们将这个提取的过程称之为数据挖掘。数据挖掘是一项多学科知识交叉的技术，涉及到统计学、计算机、机器等多个学科。

（三）知识服务模块

经过云计算处理后的数据要及时推送给网络金融课程的用户，这一过程的实现有四个部分。首先，是课程智能化服务体系。这一体系是以云计算为核心构建的课程实时教学平台，其可以按照用户与教学者的多样化需求分组，提供个性化、丰富的教学内容，为学生提供高质量的知识点，高校的教学方法。其次，是智能化咨询功能。通过这一体系，学生提出的与金融课程有关的问题都能够得到及时、专业的回复，帮助学生快速解决疑惑。这和人们常见的淘宝小二平台有类似之处。第三，是个性化教学内容选择与设计体系。按照不同用户的需求提供针对性的课程主题、内容设计，为教师的教学提供参考，实现高水平、高质量、高针对性的教学。通过该体系，教师能够智能化的获取与学生需求有关的课程教材、知识体系，有利于提高教师的教学效率。最后，是课程评价体系。通过该体系及时从学生群体获得有关课程内容、教师、教学模式的反馈，通过数据分析并反馈信息给教师进行课程调整，从而促进提高课程教学质量和效率。

四、网络金融课程动态教学模式

传统的教学方式固陈守旧，教师教学思想老套不愿意接受新事物，教学内容沉闷无趣等等是我国传统教学中存在的普遍问题。大数据时代下，追求的是信息化、智能化、创新的教学方法和手段，在这里提出一种以大数据为基础的动态教学模式。通过对于金融课程有关的就业、政策、信息发展等相关数据进行数据挖掘、数据分析、云计算，同时注重教师的引导性作用和学生的主体能动性，将重心放在知识挖掘、知识共享、知识创新等方面，实现课程的动态化，为学生提供有利于就业、符合国家政策、满足学生需求的教学内容。

五、结论

网络金融课程教学是一门多交叉的学科，其不可避免地会受到大数据环境的影响。传统的网络金融课程教学存在着教学内容守旧、教学手法古板、趣味性弱等不足，这对于课程教学水平都具有消极的影响。本文从大数据时代多种数据技术的应用出发，对网络金融课程教学进行了简要的探讨，分析了基于大数据时代的几种新型教学模式，这对于实现个性化教学，提高课堂趣味性，对于调动教师和学生课堂积极性有重要的推进作用，在实现信息化教学的同时，也有利于提高网络课程终端用户满意度和提高课程教学质量。这对于网络金融课程平台的建设和发展也具有积极的意义。

参考文献

[1]石冬凌.MOOC对教学带来的思考和启示[J].计算机教育.2014(09).

[2]金陵.大数据与信息化教学变革[J].中国电化教育.2013(10).

大数据时代物流金融风险控制策略 篇8

关键词：物流金融风险,监管,平台

2014 年6 月6 日青岛成为一起有色金属融资骗贷案的事发地。德正资源的全资子公司德诚矿业将一批矿石货品存于青岛港港区仓库,却“一女多嫁”,从不同仓储公司处出具了仓单证明,并利用这些仓单去不同银行重复质押融得巨资。受牵连的中外银行多达数十家,涉案金额在45 亿美元左右。2014 年的青岛港事件可以说是2011 年上海钢贸案的翻版,两件案件的基本事实都是同一批存货开具多个仓单、在多家银行重复质押融资,物流金融监管事件层见叠出,供应链金融风险管控漏洞百出。如何防止漏洞再次发生,从根源上遏制风险? 首先就得弄清楚事物的本质。

1 物流金融风险存在的原因

物流金融业务的开展,是以真实的贸易、充分的信息、专业的管理、封闭的过程、连续的交易、融资的自偿性、履约的关联性七要素为前提,对仓位、货物、仓单进行监管。监管过程中要确保货物存放位置是有效的、确保货物质押率在规定的有效范围内、确保仓单内容的真实性和唯一性,货物不会严重贬值、不被恶意移动、替换。

要保证监管货物的安全性一般要具备以下四个方面的条件:

第一,法律保障: 现阶段与物流金融业务相匹配的主要有两个法: 一个是与信用相关的合同法; 一个是与物权相关的物权法。虽然国家从政策上对供应链金融的发展给予了大力支持,但目前我国在物流金融方面的相关的法律法规是比较滞后的。显然,这两条法律已经不能满足物流企业要做金融的法律需求;

第二,制度支撑: 从战略、流程到手册,物流企业必须制定各种与监管业务相匹配的制度,但现在物流企业针对物流金融业务的管理体系不够完善、组织架构不够合理,管理上容易出现漏洞;

第三,监管到位: 现场监管手册要全面细致; 现场的作业操作要规范; 同时针对监管货物的质押率、平仓点、补货点,预警值进行实时监控;

第四,技术保障: 充分利用信息技术、物联网技术,如: 传感技术、通讯技术等手段,使物流金融业务的各方实现信息共享,共同监管。

但由于物流企业营运体系不够完善、现场监管权利过大、物流实操管理松懈、关键环节信息不畅,导致单证流转不可视、货物流向不可控、质押物的货值和货权不可控,不能实现货物流、贸易流、信息流、单证流、资金流“五流”合一,引起物权控制与信用监控分离、制度管理与技术管理脱钩、现场实施与上层管理脱节、线上管控与线下实操不相干,最终结果造成物流金融风险频现。

2 利用大数据创新物流金融风险控制手段

以青岛港事件为节点,大宗商品贸易融资市场正在发生剧烈变化,国内银行短期会收紧大宗融资信贷,但从长远看各家银行仍然把商品融资业务看作重要的发展方向,外资投行、贸易巨头和仓储企业已经从中看到了新的市场空间。预计到2020 年,物流金融市场将达到20 万亿的资金需求,为了避免同样的风险事件再次发生,未来物流金融的发展将以互联网技术为依托,利用大数据,以物联网化为加速器,逐步迈向智慧物流金融的全新时代,以创新的手段来控制风险。

首先,利用物流金融服务平台打造可视化的运营管理系统,保证交易的真实性和全覆盖性

开展物流金融业务涉及到银行业金融机构、融资担保企业、金融财务公司、大型核心企业、上下游众多中小企业、物流仓储企业等供应链上的参与各方,为了保障各自的利益,都需要了解货物流通过程中资金的流转是否封闭、货位是否准确、监管流程是否规范、仓单是否真实唯一、货物是否保值、信息传递是否及时等信息。只有利用平台系统才能做到可视化、自动化、自主化、及时性,实时获取供应链中的每一笔数据,确保每一笔交易的真实性、全覆盖性。

2014 年6 月15 日,由国家级行业协会联合支持的首家全国性物流金融业务全过程管理与增值服务平台: 中国物流金融服务平台正式上线。该平台主要提供物流金融业务全过程管理与增值服务,服务对象广。中国物流金融服务平台涵盖事前、事中、事后的全过程管理和增值服务,通过六大功能系统为物流金融业务主要风险提供有效解决方案。目前已经整合了包括货权登记、物联网监管、仓储管理、仓单流转、现货交易、存货质检、价格预警、价格保险、征信融资、不良处置等全过程的物流金融产品链条,形成了一个开放型的合作平台。

其次,利用互联网和物联网技术创建智能仓库,建立监管过程可视化平台。

要想控制物流金融风险,避免仓单的重复质押,必须加强监管过程中货物进出库及在库全程的可视性、仓单流转过程的可追性、质押率的可控性。

开展物流金融监管的对象是: 仓位、仓单和货物,首先各监管仓的仓位必须经平台认证,并统一在平台上登记,录入所存放货物的相关信息,保证信息的真实有效。同时智能仓库应具有对存放货物状态、位置的现场数据感知和无损加密传输的能力。

这样,物流金融业务的仓管方、出质方、金融机构可以对质押物进行实时监控; 货物的移动、仓单的变化、质押率、预警指标等相关信息,自动推送给相关人员; 定时对被动用过的质押物或设置为严格管控的质押物记录其移动信息并传递给各方,实现信息的全程透明、共享和及时传递。

只有做到了监管全程的信息化才能保证融资担保物的安全、质物监管可靠性、质押率水平的有效性、风险有效跟踪等。

第三,引入二维码安全认证服务系统,实现全程监控多锁化。

仓单能够重复质押,是因为伪造签名、印鉴,涂改关键信息等造假手段的利用不容易被识别,而且传统的二维码网络无法避免造假者使用克隆、钓鱼网站等技术进行造假、行骗。

通过电子化的二维码安全认证服务体系,引入专用扫码APP以及二维码的编码、加密、再解析等技术,能方便、快捷认证交易过程中单证的有效性及真实性,对物流金融业务链实施全程多锁监控,使造假者的造假手段完全失效。同时,借助于数据的分散化存贮技术,又使得黑客通过攻陷服务器从而获取关键数据的信息安全风险降到了最低。

在互联网、大数据技术的驱动下,互联网金融、大数据金融、供应链金融正相互渗透,实现“互联网+ 产业供应链+ 金融”三大要素的高度融合,实现商流、物流、资金流和信息流的四流合一,有效解决风险定价与资金来源两大核心问题,互联网金融超时空的融资渠道和供应链金融、大数据金融的风控结合起来将爆发出惊人的能量。

参考文献

[1]中国物流与采购联合会.中国物流学会,中国物流学术前沿报告[M].北京:中国财富出版社,2013-2014.

[2]中国物流与采购联合会.中国物流学会,中国物流发展报告[M].北京:中国物资出版社,2012.

[3]国务院物流业发展中长期规划(2014-2020年)[R].国发,(2014)42号.

大数据时代的金融思考 篇9

据英国《金融时报》报道,围绕“大数据”控制权的争夺战正在中国市场升温。通常情况下,银行不会卖水壶、智能手机、羽绒被和皮鞋,但全球市值第二大银行——中国建设银行却在半年前推出了一个网上商城,名为善融商务(BUY.CCB.COM)。尽管美国银行等一些西方银行也推出了与大型零售商互联的购物网站,但建行的雄心似乎远超过此,它希望变成一个成熟的电子商务网站。英国《金融时报》分析,这对于建行来说是一项极不同寻常的战略决策,突显出中国银行业的两种新情况:首先,长期在政府过度保护之下的中国各银行,突然发现自己处于一个竞争激烈的环境之中。其次,围绕“大数据”控制权的争夺战正在中国升温,银行希望尽可能多地收集客户信息。该报引述建行负责电子银行业务的一位高管的表态称:“现在我们去做这个平台,就是要变被动为主动,去解决信息不对称的问题,改变银行脱媒的现状,用我们自己的平台留住客户。否则,在整个价值链和服务链上,我们将被压缩得越来越窄。”值得注意的是,中国最大电子商务公司阿里巴巴曾与银行合作,在建行支持下,阿里巴巴在2007年推出一个专注于小企业的贷款计划——阿里贷(ALILOAN)。阿里巴巴拥有大量用户信息,并汇集了他们详细的信用记录;而建行坐拥巨额资金,希望贷款给毫无信用历史的小企业。2011年,双方合作到期后,没有续约。对建行而言,最大的问题是它在电子商务中处于次要地位。“单飞”之后,阿里巴巴在2012年,向13万多家小企业发放了280亿元人民币贷款;而建行表示,在其电子商务网站推出后的6个月里,注册店铺已达到1万个,交易额达35亿元人民币。在我们看来,中国的银行业(甚至整个金融业)已到了“大数据”竞争时代,拥有最佳数据的参与者有更大的赢面。2012年9月,交通银行开设了一家在线购物商城;据称,中国工商银行、中国银行和民生银行都在考虑开设类似网站。

大数据时代的金融思考 篇10

1. 大数据时代的互联网金融基本的定义

当前处于大数据时代,那么对于在此环境下的互联网金融来说,其实际上就是借助实时的分析当前的大数据,并对其进行有机地整合,把大量的无规律化的数据进行归档定位,掌握相当量的客户多个方面的信息,并把这些信息提供给互联网金融机构。这些互联网金融机构结合这些信息,借助一定的科学分析手段充分掌握客户交易的侧重点,了解客户的投资爱好以及趋势,从而一定程度上预测客户的金融行为,这样互联网金融机构就可以有目的性的推销自己的金融服务。

2. 大数据时代的互联网金融的具体特点

2.1 具有一定的数据技术性

互联网金融的重中之重就是依靠大数据,而互联网金融依靠的大数据实际上就是真实的数据,它是建立在长时间的积累过程。例如一些电商网站所统计的商家与客户之间交易的实际消费信息,互联网金融机构能够分析和评估这些数据,进而去分析判断客户的经济水平以及信用能力,这样就可以有针对性地为客户提供一定的金融产品。所以说,互联网金融离不开大数据这一平台,甚至可以说大数据在一定的层面上直接影响了金融业务的运营情况。

2.2 具有一定的成本低效率高的优势

互联网金融由于是处于大数据的环境下,所以金融信息资源相对而言就具备一种共享性,同时双方的信息是互相公平的,而且交易也具备一定的透明性,在实际的情况下基本不会出现没有中介等成本。另外一方面,互联网金融没有受到一定的时间以及空间的限制,金融业务的开展都是建立在网络之上,明显地降低了网点的资金成本以及后期维护成本。而且互联网金融的业务开展过程都是标准统一的,客户基本不用进行排队就能够开展业务的办理,明显提高了业务效率,同时减少了交易的运营成本。

2.3 具有一定的风险性

目前,我国的互联网金融仍然处于一定的起步时期,缺乏完善的监管体系以及法律法规,同时也没有一定的监管机制来进行约束。另外,我国仍然没有建立起完善的准入要求以及规范,这就导致互联网金融行业目前存在着较多的政策法律风险。从另一方面来看,互联网金融当前还缺乏一定的信用数据共享制度,没有银行专业的风险控制机制,一旦出现不同的风险问题就可能导致严重后果。

3. 如何推动大数据时代的互联网金融行业的发展

3.1 积极主动进行全面风险管理

对于现代商业银行行业来说,其基本的优势就是在于风险管理方面。随着当前资本市场不断发展,商业银行所面临的风险也发生了明显的变化,所以对于商业银行来说,其必须要改变传统的风险管理思想,重新完善风险管理的组织以及流程,同时要应用相应的新型的风险管理工具。商业银行首先就是要建立起新型的发展战略,明确自己的风险偏好,从而进一步制定较为详细的风险管理战略,严格监督商业银行的日常经营,并且实行有效的风险预警。

3.2 加强客户管理和市场营销

面对激烈的市场竞争环境,我们必须要建立良好的客户管理制度,这是银行发展的基石。商业银行要尽快改善自己的管理思路,从而更好地满足不同的客户服务需求,坚持为客户积极服务的基本原则,改变之前的以产品为核心的粗放管理,建立起以客户为核心的科学管理。除此之外,要结合实际的金融环境情况,根据相应客户的特点,有针对性地开展服务营销工作,提高客户的贡献度。

3.3 重视专业人才的培养和人员素质的提高

面对当前激烈的金融环境,商业银行拥有一流的创新人才才是其主要的竞争力。商业银行要想更好地分享到资本市场的一些业务,必须要拥有一批精通商业银行业务的人才,同时也需要从事一定的金融产品和服务开发以及运作的专业人才。所以商业银行必须要重视专业人才的培养,不断地提高人员的综合素质,建立科学合理激励机制。

结束语

面对当今信息网络时代,商业银行必须要尽快地抓住互联网金融发展的机会,不断地发展自身的创新能力,培养自己的创新意识,这样才能够在当前激烈的金融行业中占有自己的一席之地。

参考文献

[1]仇远文,王乐风,孟庆军.商业银行应对互联网金融挑战的生态对策研究,2013(23)

[2]陆岷峰,虞鹏飞.经济“新常态”背景下中国金融业发展策略研究.天津商业大学学报,2015(01)

[3]谢平,邹传伟.互联网金融模式研究.金融研究,2012(12):11-22.

大数据时代的金融思考 篇11

关键词：大数据 兵团 人才

新疆生产建设兵团（以下简称兵团）是集党、政、军、企于一体的特殊的社会经济组织，14个师176个团场分布于新疆各地。兵团作为新疆稳定与繁荣的基石，承担着屯垦戍边特殊历史使命，担负着处理“三大关系”（屯垦和戍边、特殊管理体制和市场机制、兵团和地方）和发挥建设大军、中流砥柱和铜墙铁壁“三大作用”的使命。兵团经过近60年的建设和发展，社会生产力水平大幅度提高，2013年兵团生产总值达到1480亿元人民币，职工生活水平得到改善，各项社会事业蓬勃发展。但受地理环境、开发历史短、经济不发达、教育相对落后等因素的制约，兵团人才严重匮乏。在互联网飞速发展的今天，如何利用大数据加强兵团人才队伍建设，展现兵团“稳定器、大熔炉、示范区”的功能，更好地履行屯垦戍边使命是我们需要思考的问题。

1 大数据的定义

大数据，被誉为“未来的新石油”，已经和物质资源、人力资源一样成为国家的重要战略资源，影响着国家和社会的安全、稳定与发展。大数据具有大量、高速、多样和精确的特点，是海量、高增长率和多样化的信息资产，更加关注事物之间的相关关系而非仅仅因果关系，通过新的处理模式促成更强的决策力、洞察力和优化处理能力。

2 兵团人才队伍现状及存在的问题

2.1 人口数量缺乏，人才配置结构不尽合理。人才是未来经济增长的发动机和决定性因素。截至2013年底，兵团从业人员122万人，与2008年底的102.39万人相比增加了19.61万人，但五年来兵团生产总值增加了956.7亿元，兵团人口从总量上还不能与经济和社会的发展相匹配。人口数量特别是科技人才数量需要大幅度提高。2013年兵团的三产结构为29：42：29，当前兵团人员的产业布局是第一产业人员过剩；第二产业人员减少，缺乏工业升级所需要的高级技术人才和管理人才；第三产业人员大量集中在传统行业，新兴行业人员少。这样的人员产业布局很难实现兵团产业结构的调整。

2.2 人才地域分布不均。兵团人才市场发育比较迟缓，行政分割更为典型。兵团各垦区人才市场各自为政，未形成统一的资源共享的人才大市场。兵团80%的专业技术人员集中在团部以上部门，高层次、高职称人才大多分布在第一师阿拉尔市和第八师石河子市等经济发展相对较好的地区以及兵团直属机关，边远贫困地区和基层一线人才严重短缺。

2.3 兵团人才管理观念落后，机制不完善。一是兵团在人才认定及统计标准上主要沿用的还是“学历、职称”型的认定标准，能力和业绩未能体现在人才认定标准中。二是兵团远离内地，部分地区环境恶劣，经济发展水平相对滞后，存在配套措施差，软硬件投入不足，对继续教育重视不够，对人才的教育培训脱节等现象。

3 利用大数据找到需要的人，促使兵团人才队伍建设高效、精准

凭借日益增强的数据分析能力，大数据让人类有机会用数据围绕一个东西形成完整的描述，从而实现对未来的预测。在大数据技术的支持下，人力资源的选、育、用、留都可以纳入到量化范畴，使人才管理更加高效、更加精准并更有话语权。

3.1 利用大数据提升农业水平，增强经济实力，营造吸引、激励、造就人才的良好生产生活环境，壮大兵团队伍。农业是兵团经济的基础和优势产业，经过近六十年的发展，兵团传统的农业生产方式不断得到改革和创新。大部分团场具有较高的科学种田水平、农业单产水平、农业机械化水平和应对市场的能力。2013年兵团农作物播种面积1174.12千公顷，其中测土配方施肥面积682.33千公顷。兵团已有产业化龙头企业410个，建成1个全国农业产业化示范基地，2个全国现代农业示范区。大数据时代，兵团农业管理部门可充分利用现有的水、土、光、热、气候资源数据、对各类作物育种、种植、施肥、植保、收获、加工、存储等各环节多类型复杂数据进行采集、挖掘、处理、分析，做到对农业生产的科学管理，有效监控各种农业政策的实施情况，及时纠正农业生产中的偏差和失误。其次，兵团在农业政策层面，将整个农业行业内外，包括生产、加工、物流、营销的各种数据进行数字化的记录、分析和整理，为农工管理生产提供依据。这种“大数据驱动的”智慧农业，使农工的生产活动变得更有效率、更开放、更精细。第三，基于大数据的分析，有利于兵团发挥本地优势，提高葡萄、红枣、香梨等特色林果农产品生产的精细化管理，打造绿色无公害的产品特色，提高兵团农产品的知名度和市场竞争力，增强兵团的经济实力，为吸引人才奠定基础。

3.2 汇聚英才、构筑人才高地，为实现兵团大熔炉作用奠定基础。兵团的建市设镇工作将在2018年全部完成，实现一师一市，所有团场均实现团镇合一的目标，也就是说未来兵团有14个市100多个镇，这需要大量的各类人才。一是运用大数据收集兵团优秀人才的特长、工作经历、获得的技能、工作绩效、参与的项目等等，通过分析建立起个人的性格图谱、兴趣图谱以及关系图谱，深入了解个人的性格特点、兴趣方向和社交圈子，以业绩或绩效为区隔，通过对数据的分析判断，筛选出成功特质，并进行总结，按成功特质及优秀人才的朋友圈吸引更多优秀人才投身到兵团城镇化建设中。二是要为有能人士搭建创业平台，平台是人才落地、成长、壮大的助推器，是聚才、引才用才的“梧桐树”，通过项目建设、科技咨询和引进智力等方式，引进科研开发、经营管理、现代营销和重化工等行业急缺人才。三是坚持“不求所有，但求所用”原则，推进高层次人才的柔性流动，与高等院校、科研院所建立产学研关系，采取聘用、兼职、“假日博士”等形式引进人才。endprint

3.3 开放式培训挖掘人才潜能，提升人才队伍整体素质，强化发挥特殊作用的组织保证。高素质人才队伍是兵团发挥特殊作用的根本保证，培训可提高现有兵团人才队伍的能力、知识、态度，可通过教授新的流程和知识提升人的素质。开放式培养是通过现代远程教育和网络教学，加快培养造就一流的科技尖子人才和科技领军人物的有效途径。一是利用网络实现利用碎片时间学习的微培训，通过自主学习提高人才的能力。网络信息改变了以往报刊、广播、电视信息单向传播的局限，把信息传播变成及时互动交流，为人们的获取知识、提高判断和选择能力提供了可能。二是加强同国内高等院校、科研院所的精英之才通过主题考察、项目牵引、基地共建等开展合作，有效利用国内科技资源，积极吸收人类创造的一切文明成果；三是善于利用国外人才资源，兵团有58个边境团场，与俄罗斯、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和蒙古国接壤，具有很强的边境区位优势，十分便于与周边国家开展区域合作。通过与周边国家的项目合作，引进技术人才或外派专业人才，在项目合作中提升人才素质。四是坚持自力更生培养人才，充分利用兵团5所普通高等学校、2所成人高等学校，建立多渠道、多形式的人才培训开发机制，建立人才梯队。

3.4 建立灵活的人才管理机制，为人才在兵团发挥作用创造条件。人才作为特殊资源，具有较强的环境选择性。兵团要树立人才一盘棋的思路，研究制定不同层次党政人才的素质能力标准，以创新成果和创新能力作为重要的指标和要素，建立以人才价值实现为导向的分配激励机制，科学考核评价实现动态管理，要保持人才年龄结构、知识结构、专业结构的良性运作，成为一个相辅相成的格局。对人才要思想上正确引导，政治上关心、待遇上倾斜、生活上体贴入微、工作上关心照顾，用其所长、人岗相适，让人才在创新思维最活跃、精力最旺盛的黄金时期及时得到使用，切实让各类人才感受到社会尊重的荣誉感。

大数据可实现将人的管理从“模糊管理”向“数据管理”转变，在新时期，兵团承担着推进改革发展、促进社会进步的建设大军作用，增进民族团结、确保社会稳定的中流砥柱作用，巩固西北边防、维护祖国统一的铜墙铁壁作用。要实现真正承担好三大作用，更好地履行好党中央赋予兵团的屯垦戍边历史使命，必须吸引更多的人才、提高人才队伍的素质、充分调动兵团职工的积极性。

参考文献：

[1]徐子沛.大数据[M].广西：广西师范大学出版社，2012.

[2]兵团统计局政务网.新疆生产建设兵团2013年国民经济和社会发展统计公报.http：//www.xjbt.gov.cn/gk/tjxx/gmjj/255173.htm，

2014-03-18.

[3]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013（04）.

“大数据时代”现代林业的思考 篇12

关键词：大数据时代,现代林业,智慧林业

1 林业生态化

生态红线是我国继“1.2亿hm2耕地红线”后, 另一条被提升到国家层面的“生命线”, 体现了党和国家加强自然生态系统保护的坚定意志和决心。我国虽然有庞统的生态系统资源, 但是其可视化程度低, 普通公民并不能对生态红线直观地感受, 随着我国经济社会快速发展, 破坏自然资源、侵占生态用地时有发生。“数字林业”产生的大量数据没有得到有效分析, “大数据时代”具有可视化分析的特点, 对于林权登记、一类、二类资源调查相关数据等大数据特点, 可以通过图、表, 甚至是检索简介就可知道此地块的地类、特点、性质等基本信息, 如同看图说话一样简单明了。

2 林业的产业化

大数据时代的到来, 让深居山区的农民了解了市场的需求, 使林业产业化为山区、农村提供更广阔的就业和致富空间。而拥有市场关键在产品竞争力。因此产品规范生产和技术要求至关重要, 这同时又激发一些从事林业生产的企业研究林农学科学、用科学的热情, 促进生产技能和整体素质不断提高。林业产业化以其特有的兼容性, 促进生产、加工、销售各环节的融合, 国家、集体、个体等各种经济成分的融合, 以及跨行业、跨地区的融合, 使各种资源在更大范围内, 按市场规律进行配置, 扩展林业及林业经济舞台和空间, 优化了经济结构, 深化和扩大资源利用, 有效地提高林业综合生产能力、林农收入水平和林业整体经济实力。

3 林业社会化

林业社会化服务体系仍不健全, 总体服务水平较低, 服务内容比较单一, 服务管理不够规范。特别是林业技术、信息、金融和保险服务缺乏, 不能适应现代林业生产发展的需要。所以建立新型林业社会化服务体系, 为农民据时代全方位的生产经营服务势在必行。通过大数据的联合, 把千家万户的分散生产经营变为千家万户相互联结, 共同行动的合作生产、联合经营, 实现小规模经营与大市场的有效对接, 大幅度降低市场风险和自然风险, 政府职能部门合理设置基层林业公共服务机构, 建立新型林业合作经济体系, 对林农的生产提供相应的指导。利用大数据平台的共享性, 使农户能及时掌握各种信息, 促进林业向现代化方向发展提供的产前、产中和产后服务的总和, 其建设包括林业专业合作组织、科技推广体系、融资体系和风险管理体系的构建。

4 林业旅游化

大自然的美是生态给予我们的回报, 这也践行了可持续发展为理念, 以保护生态环境为前提, 以统筹人与自然和谐为准则, 并依托良好的自然生态环境和独特的人文生态系统, 采取生态友好方式, 开展的生态体验、生态教育、生态认知并获得身心愉悦的旅游方式。“大数据时代”的到来, 打破了传统旅游行业的格式化和框架。通过相关平台的融合, 为一些小众群体的生态林业旅游提供便利。如桃花盛开的季节, 相约去赏花;葡萄成熟的日子相约去采摘, 炎热的夏季相约去林中避暑等, 从周边的农家乐到私人定制的路线, 总能在千千万万的人群中找到大数据的一线牵。大自然的鬼斧神工使各地生态旅游都独具特色, 这也就为林业旅游的多样性提供便利, 为林业发展旅游化成为一种新的经济增长点。

5 林业的科技化

为加快林业科技化进程, 应实施科技兴林人才战略。大数据时代下智慧林业建设, 全面应用云计算、物联网、移动互联等新一代信息技术, 使林业实现智慧感知、智慧管理、智慧服务。建立和完善林业科技培训网络信息流量大、交换速度快的优势, 根据季节农时做好经常性的信息收集发布工作, 通过多种形式, 为社会提供及时准确权威的信息服务, 建立和完善林业科技培训制度和培训网络, 大规模开展科技培训, 要紧紧围绕林业重点工程建设, 加强林业新技术推广培训和继续教育, 加快知识更新, 全面提升林业工作者的业务水平和工作能力。