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如何使用大数据实现银行信贷大数据的分析
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随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。
金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用基础能力，持续完善产业生态环境。
大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素
金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策
金融行业数据整合、共享和开放成为趋势
数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、企业、政府自由的数据整合，将私有数据转换为共有数据
金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化
以前，金融机构主要基于金融业自由信息进行分析，数据多来源于自由系统，随着大数据技术的成熟，数据采集技术的发展和多样化，金融机构可获得政府公开数据、企业数据、社交数据、电商数据等。
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