大數據在處理證券數據時，通過對主力和散戶的行為、軌跡分析，對主力資金和散戶資金的去向追踪，對主力、散戶和市場之間的關係理解，能夠很好地增加投資勝率。 個人投資者將能夠輕鬆使用大數據獲得實證支持，降低交易風險，投資能力將大幅提升。 大數據也讓科技公司第一次有機會能夠挑戰傳統的金融分析師，利用對各種數據的量化、重組和整合，提供不同的交易策略，讓投資者能夠科學的分析全球投資市場。 數位時代崛起，網路科技融入生活，也帶動金融服務型態轉變與改革，加速純網銀(香港稱「虛擬銀行」)發展。
金融機構可利用啟信寶産業鏈數據庫篩選出本區域在全國範圍內産業集聚度較高、鏈條完整、規模大、龍頭企業多的産業鏈，對所屬區域的重點産業進行深度研究，分析目標産業的發展趨勢、市場規模、競爭格局、政策變化以及風險等情況，深度分析行業潛力與風險，優選高成長、高回報的産業賽道。 在産融結合趨勢下，産業金融已成為銀行、融資租賃、供應鏈金融等泛金融機構重點關注的領域。 通過深入了解區域特定産業的發展動向和前景展望，篩選確定重點支援或投資産業領域，新行業、新技術、新商業模式日新月異。 在合適的時間，合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。 同時，強大的數據分析能力可以將金融業務做到極高的效率，交易成本也會大幅降低。 林基玄指出，新光銀行下一個階段，計畫將過去三年來所完成的AI模型量產，在每一個顧客接觸點，都有AI可以服務的機會，新光銀行會將AI製程上所需要的模型建置、管理模型、部署模型，到容器化的服務理念整套流程都做起來。
金融大數據: 中國規範貨幣經紀公司數據服務，要求不得危害國家和金融安全
英國巴克萊銀行（Barclays Bank）指出，人民幣市場信心微弱，可能波及星元、泰銖和墨西哥披索等其他貨幣，因為與人民幣的相互關連性升高。 去年，參與文大推廣就業養成班學員約有130位，有超過一半以上的學員都於結業後3個月內陸續找到相關資訊工作。 今年度的課程將於11/13開班，想要跟上資訊時代的工程列車，趕緊加入學習，一起創造全新職涯。
此外，由於業務線每年都會有不少行銷費用投在數位廣告上面，所以也做了即時數位廣告投放優化，跟廣告商之間去串聯。 智慧金融有兩個核心點，“一是數據，二是技術”，無論是信用評估還是反欺詐等，核心的思想都是通過數據得出更多以前沒有得到的結果，而隨著數據的越來越多，維度與頻度變多，技術也會發生改變。 大數據融入到傳統的消費金融審核當中，運用客戶行為信息、申請信息、徵信信息和互聯網大數據進行交叉驗證和數據建模，對客戶進行更加精準和立體的畫像，有效的鎖定目標客戶群體，避免潛在的欺詐和逾期風險。 比如，通過智能監控裝置蒐集駕駛者的行車數據，通過社交媒體蒐集駕駛者的行為數據，通過醫療系統蒐集駕駛者的健康數據，以這些數據為出發點，如果一個人不經常開車，並且開車十分謹慎的話，那麼他可以比大部分人節省30%~40%的保費，這將大大的提高保險的競爭力。 以非法集資為例，在互聯網時代不法分子利用網絡的虛擬性、廣泛傳播性等特點，通過承諾高收益來吸引廣大投資者。 近年來由於經濟形勢下行，非法集資案件頻發，對金融秩序和居民的合法權益造成較大的影響。
金融大數據: 大數據金融的特征
第四，因應轉型需求，未來傾向高階策略性人才及跨領域金融科技人才；其中，對數位轉型策略規劃人才最求才若渴，高達87%，其次是跨領域金融科技人才77%，接著是大數據分析人才、行動服務UI/UX人才等。 金融大數據 數位轉型蔚為趨勢，台灣金融研訓院金融研究所首度針對國內30家銀行進行「金融科技創新與數位轉型調查」，目前已有9成銀行啟動數位轉型，人工智慧及大數據將是未來3年的重點技術。 在未來，金融必將是數據驅動型的金融，大數據技術的廣泛應用，對我國金融生態和金融格局必然會產生深刻的影響，大數據時代催生了眾多新的金融服務模式，必將大大推動我國金融行業的發展，金融行業一定要緊抓時代機遇，擁抱大數據時代的金融創新與變革。
另外，當下大部分的分析工作還是基於傳統的柱狀圖、餅狀圖等最多只能從三個維度進行管理和判斷的二維數據模型，完全滿足不了多維度、複雜關係的數據模型需求。 其中，涉及互聯網金融的網上支付發生106.37億筆，同比增長25.21%;移動支付56.33億筆，同比增長244.74%(數據來源：九次方大數據)。 隨著互聯網特別是移動互聯網的爆發式增長，全球數據量以幾何級數增加。 2012年、2013年產生數據量總和是人類有歷史以來到2011年產生數據量的總和，兩年的數據量等於一萬年的總和，這個數據規模為1.8ZB。 IBM預測，2020年，全球數據總量會達到35ZB，是2000年之前總和的50倍、目前數據總量的8倍。
金融大數據: 行業好文：保險業海量明細資料，如何實現高性能自助分析？
西班牙一家大型銀行正是利用大數據來為企業客戶提供全面深入的信用風險分析。 該行首先識別出影響行業發展的主要因素，然後對這些因素進行模擬，以測試各種事件對其客戶業務發展的潛在影響，並綜合評判每個企業客戶的違約風險。 這樣的做法不僅成本低，而且對風險評估的速度快，同時顯著提升了評估的準確性。 大數據能夠通過對客戶消費行為模式進行分析，提高客戶轉化率，開發出個性化的產品以滿足不同客戶的需求。 金融大數據 越來越多的證券公司開始採用數據驅動的方法，通過一系列信息的收集、存儲、管理和分析，給客戶提供更好的決策，充分體現了以客戶為中心的服務理念。 在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，目前國內的金融機構主要表現出盈利空間收窄、業務定位亟待調整、核心負債流失等問題。
不料故事到此卻出現神展開，倫交所竟因更看好購併路孚特後對集團發展的挹注、在股東會上獲得超過99％的壓倒性支持，堅持要併購路孚特，從而拒絕了港交所的購併，而讓這個世紀合併案宣告破局。 嚴格來說，當時造成二大交易所合併破局的關鍵就是路孚特（REFINITIV）。
金融大數據: 金融保險業數據應用方案概述
金管會主委黃天牧昨（29）日說，雖後市仍有美國升息、國際政經情勢等兩大變數，但期待金融業者在目前金融... 人民幣走弱，連帶新台幣今（29）欲振乏力，早盤原本受惠出口商出手拋匯，一度最高升值至31.852元，惟外資持續匯出，全日淨匯出3億美元，新台幣盤中由升轉貶，終場以貶值1分收31.884元，連三個交易日走貶且創近一周新低。 林基玄表示，專案在推了三年之後，去年已達到當初設定的目標，謝長融總經理希望團隊能運用過去三年所培養的能力、做好的流程，未來能夠繼續開花結果，迎接爆發性的成長。 林基玄表示，新光銀行知道客戶很在意隱私，希望銀行不要過度干擾，或是不要用客戶不喜歡的方式去聯絡，所以新光銀行已在平臺內化流程，只要有任何的客戶告知銀行，希望不要再接到電話，線上正在執行的的活動，就會立刻被抽走，也不會再去接觸該名客戶。 從成效上來看，林基玄表示精準行銷的回應率，相較於以往的做法，平均大概都是兩倍以上的成長，特別是在高資產潛力模型的運用上，大概有以前5.2倍的回應成效。
為了讓ESG的訊息更為流通，路孚特官網上也免費提供了ESG評分資訊，此外，路孚特也啟動了區塊鏈的模式，開放大眾得以在企業ESG資訊出現新變動時，得以隨時上傳補充說明，目的就是希望通過貢獻者工具來啟用一個全面的數據集，以鼓勵所有參與者持續披露新數據。 但過程也不是說沒有挑戰，林基玄指出，主要的挑戰有兩個方面，一個是規模不夠大，一個是標註的數據量不夠多。 在第一個方面，儘管林基玄投入數據應用已經快要20年，團隊中也不乏相當資深的人員，可以讓銀行少走一些冤枉路，但因為新光銀行負責大數據與AI方面的人員僅有25人，規模比較小，所以在執行的速度方面，可能就比較無法符合許多人的期望。
金融大數據: 行業好文：4大案例分析金融機構的巨量資料應用
除了産業鏈數據，啟信寶還提供“區域産業發展指數”、“行業景氣度指數”評分模型，輔助金融機構進行風險評估和戰略決策。 這些評分模型能夠量化評估産業的發展潛力、盈利能力、競爭優勢等關鍵指標，幫助金融機構掌握目標産業在全國、全省、全市等不同比較維度中的優勢程度及具體排名，還可進一步了解産業鏈上中下游各環節及各評分維度的評分結果，並在行業風險加劇時採取相應措施進行風險管理與控制。 啟信寶是一款企業商業資訊查詢APP，匯集境內2.3億家的超過1000億條實時動態企業商業大數據，提供包括工商、股權、司法涉訴、誠信及失信、輿情、資産等1000+個數據維度。 利用自身的大數據優勢以及人工智慧技術，輔以行業專家資源，啟信寶挖掘和整理了大量的産業鏈數據，具備快速的響應能力，根據市場/客戶需求，不斷挖掘出各類市場關注的産業鏈專題，每個專題覆蓋企業數量在幾百至幾萬家不等，充分滿足應用需求。
- 2019年參酌國際監理機構保證金訂定規範，提高保證金風險涵蓋天數為兩日，並納入景氣循環因素，保證金調整機制亦參採多項指標，可隨市況波動或因應政經、金融情勢，機動訂定妥適保證金。
- 物聯網的發展，可實現世界數字化，實現所有物品的網絡化和數字化，金融信息化的發展，也使金融服務與資金流數字化，數字化的金融與數字化的物品有機集成與整合，可以使物聯網中物品的物品屬性與價值屬性有機融合，實現物聯網金融服務。
- 由於資源有限不能完全靠自己開發，於是各種類型的專業可視化金融服務提供商將紛紛出現，為金融行業提供可視化解決方案。
- 數位浪潮下，各產業都開始思考如何運用大數據來幫助業務的成長以及政策的擬定。
- IBM預測，2020年，全球數據總量會達到35ZB，是2000年之前總和的50倍、目前數據總量的8倍。
- 通過對客戶的銀行卡交易數據進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭，在這樣的家庭中，準媽媽會開始購買某些藥品，而嬰兒相關產品的消費會不斷出現。
另外就是要打破以往數據資訊流的批次模式，往即時資訊流的方面努力。 林基玄指出，以前的數據資訊流，大部分都是批次模式，用來跟客戶即時互動的效果不夠好，所以希望客戶未來在跟前臺的互動軟體進行互動的過程中，後臺都能收到即時的互動資訊。 在現狀方面，第一，目前已有9成銀行啟動數位轉型，其中，近9成銀行導入AI、大數據以及RPA（機器人流程）應用。 第二，銀行與科技業者合作日趨密切，合作項目首推支付業務、資訊安全及AI大數據。 金研院透過新聞稿說明，本調查範圍聚焦金融機構的數位發展、人才培養與技術應用等現況，並提出機會與對策建議；調查方法主要用銀行自評、金融從業人員與消費者的問卷調查，以及結合業界與金融科技等專家學者的訪談。
金融大數據: FinMind 金融 X 大數據
基於數據挖掘的客戶識別和分類將成為風險管理的主要手段，動態、實時的監測而非事後的回顧式評價將成為風險管理的常態性內容。 在大數據金融時代，大量的金融產品和服務通過網路來展現，包括固定網路和移動網路。 金融大數據2023 隨著法律、監管政策的完善，隨著大數據技術的不斷發展，將會有更多、更加豐富的金融產品和服務通過網路呈現。 支付結算、網貸、P2P、眾籌融資、資產管理、現金管理、產品銷售、金融咨詢等都將主要通過網路實現，金融實體店將大量減少，其功能也將逐漸轉型。 高頻金融交易的主要特點是實時性要求高和數據規模大，滬深兩市每天4小時的交易時間內可以產生至少3億條逐筆成交數據，隨著時間的積累這些成交數據的規模將相當可觀。 依據客戶歷史交易行為和流失情況創建大數據分析模型，預測客戶流失的概率。
進一步觀察各類別商品的消費趨勢及變化，進而發現另類商機，像是學習類書籍消費在疫情期間明顯增加，主因待在家中時間拉長，閱讀風氣湧現；居家自煮風氣盛，更帶動鍋具商品消費漲幅大。 外媒報導央行對外商銀行啟動大規模金檢並鎖定遠匯業務，中央銀行說明，疫情期間，為了避免群聚，減少實地查核次數，如今疫後生活... 惟短線月底出口商仍有拋匯需求，加上外資呈現觀望狀態，等待本周重要數據公布，預料短線新台幣暫時還看不到32元字頭。 匯銀主管指出，近期新台幣等亞洲貨幣與人民幣連動性高，短線必須關注人民幣表現，是否能守穩7.3元信心關卡，假設進一步走貶，新台幣很難不受到影響。
金融大數據: 獨家／星展之亂的真實原因曝光 系統錯亂使信用卡理財匯款業務全都錯
●十種乘車選擇，符合不同族群在不同生活情境下的需求，承載民眾、毛小孩在城市間穿梭。 乘車選擇包括減碳優步、菁英優步、優步小黃、毛孩優步、菁英 Plus、尊榮優步、關懷優步、寶寶優步、樂聚優步六人座、機場限定的 UberMax 樂聚（正七人座接機）。 台灣率先推出號召大眾一起響應綠色行旅，目前台灣每十趟 Uber 行程中，就有一趟是「減碳優步」。 疫後的台灣復甦節奏快速，Uber 觀察國內外的日常通勤、商務洽公，以及觀光旅遊需求強勁，因此與車隊合作夥伴加速拓展營運市場。 開發金財務長黃碧玲指出，開發金對大陸曝險部位，整體1,320億元，其中，四大子公司對陸曝險分別為中壽800億元、凱基銀312億元、開發資本106億元、凱基證券95億元。 其中，中壽對陸曝險包含投資建信人壽在內，凱基銀曝險包含蘇銀凱基消金公司轉投資。
目前的作法是將某幾塊部分切出來，尋求外部合作夥伴的協助，以減少動用到自家相對稀少的資源。 台灣金融研訓院金融研究所副所長張凱君提醒，投入金額多，轉型成效不一定就會好；積極者銀行投入相當多資源，但轉型成效比不上領先者的原因，可能是組織文化、跨部門敏捷不夠，以及尚未培養數位人才所造成。 從轉型成效分析，領先者在金融科技的投資金額為保守者的12倍，且投入員工在金融科技的相關培訓金額約為保守者的28倍。 另外，這次調查依金融科技的投入資源與數位轉型的成效分成領先者、積極者、潛力者與保守者。
金融大數據: 大數據了沒? 談金融業利用大數據作預測分析
可視化金融服務必然會悄無聲息地深入到每一個企業和金融應用場景當中，畢竟所有企業都離不開貨幣資金的運轉，都需要特定的大數據可視化解決方案來提高資金運行效率。 可視化金融的發展重點必然圍繞著金融行業展開，在復雜多樣化的金融業務板塊和產品線中尋找出商業機遇，大大提高金融體系的效率。 由於資源有限不能完全靠自己開發，於是各種類型的專業可視化金融服務提供商將紛紛出現，為金融行業提供可視化解決方案。 金融可視化是利用數學算法、網路技術、數據挖掘、計算機文本語言識別技術等一系列前沿科技綜合開發的信息動態集成顯示成果。 一個優秀的金融可視化解決方案應該包括數據蒐集整合系統、基於經濟管理的程序開放系統、基於圖表顯示技術的通信信息系統。 我國的金融行業正處於應用大數據的初級階段，國內的金融機構經過多年發展與積累，擁有超過百TB的海量數據，而且非結構化的數據量也在不斷增長。
在開放資料與大數據潮流下的金融業，開始思考社群徵信數據的參考性，甚至企業在融資、授信前的網路輿情分析，期望透過更多方面的資訊蒐集，降低倒帳、呆帳的風險。 舉例來說，銀行可以系統化搜集行內客戶全方位的數據，以預測客戶的潛在需求及未來可能交易的時間點，在關鍵時刻精準地向客戶推銷銀行內其它金融產品，進行交叉銷售或向上銷售。 例如，在風險管理理念上，財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。 交易行為的真實性、信用的可信度通過數據的呈現方式將會更加重要，風險定價方式將會出現革命性變化。 對客戶的評價將是全方位、立體的、活生生的，而不再是一個抽象的、模糊的客戶構圖。
金融大數據: 保險公司：如何搭建可視化的數據分析平台？
對於保險行業，即使投保人不和保險公司見面，只要把物聯網傳感器上收集的信息發送給公司，公司就可以通過大數據分析對保險標的進行精準的風險定價，因為那個時候你的身邊無處不在的是傳感器的信息流。 在人壽保險中，可以在人身上安放可穿戴設備，隨時監測人身體健康變化獲取生命的動態大數據。 如何將大數據中結構化數據與非機構化數據並行的海量信息從紛繁複雜的數據當中提煉出有效數據，並且用合適的方式展示出來，更有效的幫助我們做研究、做經濟決策是很多金融機構極為需求的。 現代證券行業具有資本密集、信息密集、智力密集和技術密集的特點，大數據時代使得數據信息不僅在量上大大增加了，在數據的產生、傳播、內容、速度、形式等方面都更加多樣、複雜，越來越呈現出細節化、多維化、立體化的特點，對業務發展的影響也越來越大。 可受，是指在消費者看來，首先其收益（或成本）是可接受的；其次產品的流動性也是可接受的；最後消費者基於金融市場的數據信息，其產品也是可接受的。
- 然而，大部分的企業及民眾都認同且意識到大數據的重要性，但僅有少數企業可有效處理取得的數據資訊，市場上的數據需求，主要分為四個階段：數據蒐集、數據分析、數據應用以及數據變現，將蒐集到的數據進行專業分析，並應用於各領域及產業中，才能達到實質成效幫助。
- 它改變了金融業的發展取向、釋放了被壓抑的金融需求，一開始就具有強大的生命力。
- 不限程式，皆可藉由 FinMind 提供的 api 下載資料，也可直接在網站上下載資料。
- 不過，BCA Research首席全球策略師柏瑞辛（Peter Berezin）接受彭博電視訪問時表示，中國通縮雖對全球經濟不是那麼糟糕的事，「但若歐美等全球其他經濟落入衰退，而中國依舊疲軟，就會構成問題：不只對中國，對全球整體經濟也是」。
- ●十種乘車選擇，符合不同族群在不同生活情境下的需求，承載民眾、毛小孩在城市間穿梭。
- 利用自身的大數據優勢以及人工智慧技術，輔以行業專家資源，啟信寶挖掘和整理了大量的産業鏈數據，具備快速的響應能力，根據市場/客戶需求，不斷挖掘出各類市場關注的産業鏈專題，每個專題覆蓋企業數量在幾百至幾萬家不等，充分滿足應用需求。
- 數位轉型領先者的7家銀行為玉山銀、第一銀、富邦銀、國泰世華、台新銀、中信銀與永豐銀；積極者9家、潛力者5家，保守者9家。
對保費的定義是基於對一個群體的風險判斷，而大數據無疑為這樣的風險判斷帶來了前所未有的創新。 分析顯示，飲用大量牛奶並食用大量紅肉的客戶具有較低的駕駛風險，而食用大量意大利面和米飯並在夜間開車和飲酒的客戶則是高風險人群。 行政院長陳建仁表示，BTC委員所提完善生技生態環境、布局優勢新興領域、強化多方位國際發展等建議，特別是生成式AI、生醫大數據等跨域技術的融合，讓所謂的精準健康得以加速實踐，每個人都能為全民健康做出貢獻。 相關建議將由行政院協調有關部會訂定短、中、長里程碑，跨部會共同努力，讓全球看到台灣、台灣走進世界，打造更健康、更幸福、更溫暖的未來。 Uber 台灣總經理楊麗達（Margarita Peker）表示：自 2013 年 Uber App 登台以來，Uber 始終善用科技，為消費大眾、交通產業和台灣社會開創數位轉型契機，實現一鍵叫車、隨心暢行的便捷生活，亦實現以科技協助在地交通服務業者獲得更多經濟機會。 Uber 也引進諸多業界首創的科技與舉措，例如，消費者以 Uber App 叫車時，能分享行程給親友報平安，或是乘客與駕駛間的雙向評分，共創美好的通勤生活。
金融大數據: 泰安產險深耕公益 榮獲第十屆「台灣保險卓越獎」肯定
我們感謝社會各界的信任與支持，更期待與更多合作夥伴攜手並進，共譜下一個科技與永續並進的十年。 在大數據金融時代，金融產品和服務的消費者和提供者之間信息不對稱程度大大降低。 供應鏈金融模式,是核心龍頭企業依托自身的產業優勢地位,通過其對上下游企業現金流、進銷存、合同訂單等信息的掌控,依托自己資金平臺或者合作金融機構對上下游企業提供金融服務的模式,譬如京東金融平臺、華勝天成供應鏈金融模式等。 在專案的推動方面，新光銀行先是從無到有重建了數據倉庫，然後再將線上線下的資料全都整合在一起，讓資料可以準備好給分析人員來使用。 導入AI技術來推動數位金融，已成為金融科技現階段的發展重點，新光銀行過去三年來的努力，已經看到相當程度的回報，也為下一階段的數據金融策略，奠定良好的基礎。
全球因天災、疫情影響，導致許多企業營運中斷，在此風險趨勢下，更加顯示出保險業營運持續管理的重要性。 有鑑於此，遠雄人壽提前佈署營運持續管理制度建置專案，建立全公司營運持續計畫，不僅優化既有作業風險管理及遠端辦公技術，同時整合既有作業流程，將有限資源做出最大化運用，當氣候變遷、傳染疾等新興風險事件發生時，在急難中仍能提供保戶即時服務，確保重要業務流程不受重大事件影響。 今年更取得台灣檢驗科技SGS「ISO 22301營運持續管理系統BCMS」國際標準驗證，並納入0800客戶諮詢服務與理賠服務，保障所有客戶及利害關係人權益，因而獲得評審團肯定，頒給「風險管理專案企劃卓越獎」銀質獎。 新光人壽致力推動綠色金融，以數據為核心打造創新數位服務，導入數據治理框架，建立數據品質儀表板，運用大數據分析技術建置全國第一個「客戶通訊資料治理系統」專利，提升保障客戶權益。
但前述這些成就，並非只靠新光銀行自己的團隊，也透過很多外部專家提供各種協助，如有專家帶領新光銀行的人員從線性代數等理論基礎開始打起，也特別找了對機器學習領域關心超過20年以上的教授，教導人員如何用Python去建立各種模型。 新光金控的科技委員會因此在2019年，評估決定選擇IBM的Power平台，當做新光金控的AI標準平台，也是從這一年開始，開始走入深度學習。 金融大數據2023 林基玄表示，從深度學習的過程中，就開始想辦法將各種資料資產化。
系統還可以通過網絡視頻流，實現多地的實時信息共生、共享、同步並行處理，減少設備故障率，降低資源浪費，檢測金融信息流、資金流和物流運行，為金融機構的綜合運營管理和業務操作提供全方位支撐，增強金融服務效能。 如今，坐擁海量數據的銀行不再局限於使用數據服務其核心業務，把數據直接變成新產品並用來創造直接收入是新的中間收入拓展渠道。 澳大利亞一家大型銀行通過支付數據的分析了解零售客戶“消費路徑”，即客戶進行日常消費時的典型順序，包括客戶的購物地點、購買內容和購物順序，並對其中的關聯進行分析。 該銀行將這些分析結果銷售給公司客戶，幫助客戶更準確地判斷合適的產品廣告投放地點以及適合在該地點進行推廣的產品。 更重要的是，銀行通過這樣的創新為客戶提供了增值服務，從而大大增強了客戶粘性。 通過大數據對信息的挖掘和分析，金融機構能夠準確地定位內部的管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，最終實現降低管理運營成本。
