過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創(chuàng)新，為行業(yè)提供了便捷、個性化和安全的解決方案，大數據在金融領域的應用空間巨大，主要應用場景有哪些?

　　大數據技術的戰(zhàn)略意義在于對龐大的、含有意義的數據進行專業(yè)化處理，是實時交互式的查詢效率和分析能力。

　　國務院總理李克強2016年5月25日在出席中國大數據產業(yè)峰會暨中國電子商務創(chuàng)新發(fā)展峰會時表示：“我們堅持創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，制定實施網絡強國戰(zhàn)略、國家大數據戰(zhàn)略、‘互聯網+’行動計劃、《中國制造2025》等，出臺了一系列重大舉措，在促進創(chuàng)新和更好發(fā)揮人力資源優(yōu)勢方面的效應正在顯現。以大數據為代表的創(chuàng)新意識和傳統產業(yè)長期孕育的工匠精神相結合，使新舊動能融合發(fā)展，并帶動改造和提升傳統產業(yè)，有力推動虛擬世界和現實世界融合發(fā)展，打造中國經濟發(fā)展的‘雙引擎’。 ”

　　習近平總書記在中共十九大報告中指出，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，在中高端消費、創(chuàng)新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能”。

　　數據顯示，我國大數據產業(yè)在金融領域的應用占比約為9.4%。據測算，2017年，中國金融大數據產業(yè)規(guī)模達333.7億元，2020年約為600億元。

　　過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創(chuàng)新，為行業(yè)提供了便捷、個性化和安全的解決方案，大數據在金融領域的應用空間巨大，主要應用場景有哪些?

　　大數據應用于金融領域，主要應用場景包括以下四個方面：

　　一是：實時股市洞察：機器學習正在改變貿易和投資。大數據現在可以考慮可能影響股市的政治和社會趨勢，而不是簡單地分析股票價格。機器學習實時監(jiān)控趨勢，使分析師能夠編譯和評估適當的數據并做出明智的決策。

　　二是：欺詐檢測和預防：在大數據的推動下，機器學習在欺詐檢測和預防方面發(fā)揮著重要作用。信用卡曾經帶來的安全風險已通過解釋購買模式的分析得到緩解?，F在，當安全且有價值的信用卡信息被盜時，銀行可以立即凍結卡片和交易，并通知客戶安全威脅。

　　三是：準確的風險分析：投資和貸款等重大財務決策現在依賴于無偏見的機器學習。基于預測分析的計算決策考慮了經濟、客戶細分和商業(yè)資本等方方面面，以識別潛在風險，如不良投資或付款人。

　　四是：金融服務：金融公司現在有能力在業(yè)務中利用大數據，例如通過數據驅動的報價產生新的收入流，向客戶提供個性化建議，提高效率以推動競爭優(yōu)勢，以及為客戶提供更強的安全性和更好的服務。