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金融炼金术范文1
2010年，是我行改革发展快步推进，取得骄人业绩的一年。一年来，作为班子成员，自己在班长的精心指导、班子成员的热诚帮助，以及各位部门经理、网点主任和同事们的大力支持下，紧紧围绕党委整体工作部署，尽力抓好落实和分管工作，比较好的履行了岗位职责。现就自己一年来的工作学习情况作简要汇报，请予评议。
一、年度分管工作和岗位职责履行情况。
按照分工，2010年1至6月份，我主要承担东关支行的管理工作和协助分管不良资产清收处置，7至12月份，分管三农信贷业务、信贷制度落实和文明标准服务工作，继续分管不良资产清收处置，具体包片东关支行、四十里铺支行、过店街分理处、船舱街分理处和南门分理处5个网点，并协助李行长督导客户部工作。一年来，分管工作在行党委的正确领导和分管部室、支行的大力支持配合下，坚持多请示、多汇报、多协调、多沟通，分管部室作用发挥比较理想，分管工作进展比较顺利，所包网点业务发展提速。
年工作大事主要有：
元月份，主要是协调分行和支行之间委托资产档案移交后的后续工作；
三月份、五月份主要是带领东关支行相关人员深入行政企事业单位营销贷记卡；
四月份整月在花所营业所住所督导三农贷款发放工作；
六月份整月被抽调去临夏检查工作；
八月份整月带队深入全辖17个乡镇进行“一乡一业，一村一品”调查，形成数据资料460多页，文字资料5万多字；
九、十一、十二月份主要是集中精力配合分行内训师在我行进行网点文明标准服务导入；
十月份主要是带队进行委托资产清收上门核对。
具体工作情况如下：
不良资产清收处置工作紧紧围绕“两个确保”（即确保资产处置中不发生违规违纪问题，确保完成委托资产和自营不良贷款清收计划）目标，认真贯彻落实省市分行2010年资产处置工作会议精神，以科学发展观为指导，以精细化管理为手段，以处置收益最大化为目标，坚持委托、自营两手抓，落实清收责任，完善清收机制，实施监控预警，强化考评通报，推行合规管理，在有效防控处置风险的前提下，努力实现资产处置工作又好又快发展。年内全行累计清收委托资产354万元，完成市分行年度清收计划500万元的70.8%；累计清收自营不良贷款159万元，完成市分行清收计划的80万元的198.75%。
东关支行工作紧紧围绕全行总体部署，坚持以“树窗口形象、建标杆网点、强服务带动、创一流业绩”为目标，认真落实市、区两级行零售业务工作会议精神，深入市场，围绕客户，强化宣传，强力公关，充分调动全员工作积极性，抓好各类产品的组合营销，在此基础上，把开展规范化服务、推进网点文明服务导入作为加快网点转型步伐、推进业务转型进程、提升核心竞争力的重要一环；作为提升全行网点文明标准服务水平、加速人力资源整合、改善客户体验、提升农行品牌形象的重要举措，精心组织，周密部署，通过认真落实“四推进、四强化、四落实”等工作措施，网点文明标准服务导入工作开展的有声有色，经过全员加班加点，共同努力，达到了应有效果，发挥了示范作用，对业务发展起到了较好的推动作用，截至6月末，该行各项存款比年初净增2995万元，完成进度计划的1800万元的166.4%，完成年度计划的93.6%；实现中间业务收入44万元，完成年度计划的41%。各项指标完成均创历史最好水平。
信贷管理工作按照市、区行要求，以加大结构调整力度、强化风险控制措施、加快制度创新步伐、完善科技管理手段、提高信贷审批质量和效率为重点，认真坚持“五个不动摇”的信贷工作思路，即坚持审慎、合规经营，严控风险、确保质量，实现又好又快发展目标不动摇；坚持强化基础管理，努力化解存量风险，加快劣质客户退出步伐不动摇；坚持以大项目、大客户为支撑，努力做大、做强、做好“三农”信贷业务的思想不动摇；坚持“三包一挂”，靠实责任，强化营销，建立台账，定期考核，兑现奖罚的管理办法不动摇；坚持机理不变、方法创新，抢抓机遇、择优发展的竞争精神不动摇，全方位加强信贷基础管理，全行信贷业务发展已经步入良性发展轨道。全年惠农卡发放1942张，激活率100%，农户小额贷款授信742户，授信率10.61%，高于全市平均水平。惠农贷款累计投放.9万元，净投放1672.4万元，新发放三农贷款均投向了优良客户，新发放贷款不良率为零。
文明标准服务导入工作紧紧围绕行党委总体部署和要求，按照“人员不变观念变、机构不变功能变、岗位不变角色变、产品不变流程变、职责不变内涵变、客户不变服务变”的网点转型思想和《网点文明标准服务导入实施方案》，在支行营业室、东关支行、文化街分理处三个网点前期导入的基础上，认真履行分管职责，严格落实工作责任，带领支行中层干部，利用班前班后时间，走在导入培训第一线，交流互动、共同体验，全程参与，督查指导西大街等8个网点如期完成文明标准服务导入工作。10月份，在党委的安排及班长的指导下，趁热打铁，在全行举行了网点文明标准服务验收评比大会，我行的导入工作先后四次被省、市分行以简报形式进行了报道。从而推动我行网点文明标准服务水平上了新的台阶。网点文明标准服务新模式的导入，引发了网点服务脱胎换骨的变化，环境变好了，员工心齐了，服务改善了，形象提升了，发展提速了，赢得了上级行、广大客户和社会各界的普遍赞誉和一致好评。
二、自身素质提高情况
一年来，自己认真学习领会党的大和届三中、四中全会、中央经济工作会议精神，深入贯彻落实科学发展观，积极参加总分行和市上部署开展的领导干部作风建设教育活动，加强对自查发现问题的整改，摆正位置，竭力当好参谋助手，制度观念、全局观念、服从意识、执行意识显著增强，思想素质有了新的提高。能够加强党性修养、弘扬优良作风，严格遵守廉洁自律的各项制度规定，落实“一岗双责”，抓好分管部室、所包网点、分管条线的党风廉政建设，同时自己时时提醒自己，自其手中的权力是组织给的，权力就是服务，职务就是责任，只有严格履行岗位职责，廉政勤政，职工才能满意，组织才能满意，所以总以一种如履薄冰、如临深渊的状态进行工作，严格执行贷审会审议制度，在履行岗位职责中没有、以贷谋私、吃拿卡要的问题；在生活上，严格要求自己，不该去的地方不去，不该伸手的坚决不伸手，不该交往的人坚决不交往，不该奢侈的坚决不奢侈，艰苦朴素，勤俭节约，堂堂正正做人，踏踏实实做事，大大方方交往，清清白白处世，比较好地发挥了党员领导干部的模范带头作用。
三、存在问题及下一步工作打算
一年来，自己在学习、思想、工作方面的收获是多方面的，这些收获和成绩的取得，是王行长精心指导、各位班子成员关心帮助、在座的的各位中层干部及同事支持的结果，在此一并表示感谢。一年来，虽然自己在各方面都有较大进步，但从严要求，还存在不少问题。
一是学风不够端正。学习不自觉、不经常、不联系思想工作实际，学习新理念，研究新情况，解决新问题能力不足。
二是工作不够细致。对分管工作抓的不紧、不细，安排部署多，检查落实少。
三是作风不够扎实。坐机关多，下基层少，纠缠具体事务多，深入调查研究少。
针对这些问题，在今后工作中，我将从以下几个方面努力改进和提高。
第一，持续加强学习，提高自身素养。通过不断学习，加油充电，切实提高政策理论水平和驾驭宏观复杂局面的能力。
第二，认真履行职责，抓好分管工作。通过抓好分管及所包网点工作带动和促进全行整体工作上台阶、上水平。
金融炼金术范文2
互联网金融正以超乎预期的速度扩张。以支付宝旗下的余额宝为例，仅仅推出半年时间，销售量就高达1600亿元。在这样的发展态势下，全国各地关于互联网金融的讲座、演讲几乎场场爆满。那么，互联网金融是否真的可以颠覆传统银行，从而使后者成为“21世纪行将灭绝的恐龙”？答案的关键在于，究竟是银行还是互联网金融能够获取更多的信用数据，从而最终赢得客户。
如果对具有类似银行功能的互联网金融进行客观分析，就可以发现它们目前的发展状态良莠不齐。有的企业已经找到自身比较优势，经营步入正轨；相反，有的企业还在法律风险和金融风险的边缘挣扎。以P2P网贷行业为例，一方面，上海陆家嘴国际金融产权交易有限公司一开始就有了较好的品牌与信誉，能够在大数据的基础上建立风险控制模型，然后对每一贷款人的贷款风险进行测算和评级。不仅如此，该公司还会根据不同类型贷款人的实际情况，每隔几个月动态调整一下风险管理的数据模型。
事实上，由于在该公司平台上贷款的大多是个体工商户，而这些用户又未被纳入国家征信数据中，因此，上海陆家嘴国际金融产权交易有限公司已经通过自我的信用数据积累，获得了传统银行并不具备的比较优势——为真正的微型企业提供金融服务。无独有偶，阿里小贷利用阿里巴巴B2B、淘宝、支付宝等电商平台，不断积累客户信用数据及行为数据，在引入数据模型和在线视频资信调查模式的基础上，通过交叉检验技术辅以第三方验证确认客户信息的真实性，从而将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价，并最终给予一定限额的授信额度。
另一方面，一些P2P企业没有看到互联网金融不断发展的精髓——更多、更好地掌握信用数据，而是走了一条迥然不同的弯路：只顾及短期超额回报，却不顾及经营中的潜在法律风险和金融风险。
以重庆亚盟资本管理集团有限公司等5家P2P企业为例，由于部分公司将债权包装成理财产品并通过网络和实体门店向社会公众销售，社会公众资金直接进入公司账户或法定代表人个人账户，账户余额高达1000万元以上。因此，重庆有关部门对上述5家P2P企业进行了整顿，其中1家公司已被注销，4家公司被要求逐步清退现有的债权债务。
互联网金融还需规范助力
透过上面的现象，我们至少可以得出这样的结论，目前互联网金融还远远不具备对传统商业银行实现“蛇吞象”的条件。由于自身存在瑕疵，有关部门对其非法经营行为加以处理，只会有助于它们实现长治久安式发展。
基于这样的认识，互联网金融特别是那些知名度远远不如支付宝的企业，为了在与传统银行竞争中取胜，一定要在充分挖掘信用数据并相应开展业务的基础上，坚持依法合规、坚持透明运作、坚持风险抵补，防范流动性风险、信用风险和法律风险，确保资金安全。所谓依法合规，就是要求互联网金融企业千万不要碰“非法吸收公众存款”甚至是“集资诈骗”的红线，在我国现行法律法规框架下经营；所谓透明运作，就是要求加强对投资者和社会公众的信息披露，阳光化运行，防止欺诈行为的发生；所谓风险抵补，就是要求互联网金融企业也应向传统银行那样，保持一定的经营资本，用于防范亏损事件的发生。同时，保持资金的适度流动，避免投资人挤提。
传统银行应尽快着手拓展新的信用数据
透过互联网金融迅猛发展的表象，传统银行不能仅靠发展金融互联网来消极抵御，更应认清这场没有硝烟战争的本质，决不能依赖国家有关部门的征信数据继续固步自封。否则，现有业务领域迟早会被一些成熟的互联网金融企业所蚕食。
首先，我们已经看到，依托于“云计算+大数据+移动互联网+电子商务”技术，互联网金融已经在真正的小微领域取得了商业银行难以匹敌的优势。根据有关报道，传统商业银行贷款额度平均为150万元，审批周期最快3天，不良贷款率2%～3%，而阿里小贷贷款额度为户均4万元，审批周期最快几分钟，不良贷款率大于1%。可以肯定的是，如果传统商业银行不注意主动收集微型企业以及个人的信用信息，互联网金融在这些领域的市场占有率就会越做越高。
也许有人会说，我们的商业银行已经足够大，将来有做不完的业务，不用在乎这些点滴小事。然而，事态的发展也许会超出我们所有人的预料。毋庸置疑，工商银行作为世界上最赚钱的银行，客户数量有几亿之多。与此同时我们也该看到，虽然目前一些利用互联网盈利的企业的金融业务总量远远无法与工行比肩，但客户数量已与工行不相上下。更进一步看，由于目前与互联网金融打交道的微型企业或者个人中的相当一部分有机会成长为规模更大的企业，那么其资金需求就可能进一步仰仗互联网金融，从而全面蚕食现有传统商业银行的市场份额。
而且作为民间资本的互联网金融，如果能够实现经营良好、风险可控，不排除有朝一日可以获得正规金融牌照，从而使传统银行不再拥有“血统”优势。
努力争夺信用数据的制高点
金融炼金术范文3
与此同时，诸如人工智能（AI）、虚拟现实（VR）、区块链等方兴未艾的技术创新，正在渗透和影响着整个金融行业的面貌和商业模式。
4月29日，作为GMIC 2016全球移动互联网大会重头戏之一，全球金融创新峰会在北京国家会议中心召开，《中国经济周刊》作为特邀媒体全程报道。中信银行软件开发技术中心平台开发处处长陈海、芝麻信用副总经理邓一鸣、汇百川信用首席技术官丁磊正分享了他们对于科技改变金融行业的看法。
当人工智能遇上金融：
“刷脸火了”
今年3月，随着人机围棋大战最终以Alpha Go 4：1完胜李世石的战绩收官，Alpha Go所代表的人工智能概念开始蹿红。而从2015年开始，中国互联网公司也掀起了布局人工智能的热潮，扩展人工智能团队。在金融界，人工智能领域的科技创新技术正逐渐受到青睐。
“人脸是非常自然的生物特征，首先它便于携带，不容易遗忘，也不需要人去主动配合，是非配合式、非侵入式、用户体验非常好的生物验证手段，它也有官方可靠的数据源满足银行风险控制和身份验证要求。”旷视科技（Face++）云产品副总裁吴文昊表示，人脸识别技术进入金融行业并非偶然现象。
中信银行软件开发技术中心平台开发处处长陈海表示，对于传统商业银行而言，合规经营是其工作底线，为客户服务则是其最大价值。商业银行为客户提供服务有两个本质需求，一是客户在银行做交易的时候完成安全可靠的认证，传统方式是使用密码。二是银行网点能够识别这个客户。“只有好的安全认证手段才能为客户带来一种安全感，同时能够识别出客户身份才能给客户提供更好的服务。”陈海称，银行里面存在许多场景，例如跨境汇款、大额存款、贷款授信等环节，能够识别客户，进而提供差异化的服务是银行的需求。
据陈海介绍，2015年，中信银行与旷视科技合作，引入了人脸识别技术，首先在柜面和客户交易的时候引入了相关流程，未来会在智能柜台，客户到网点以后使用设备自助服务场景也会使用刷脸场景。下一步，中信外拓人员开展信用卡、存贷款业务时也将成为人脸识别的应用场景。未来，该技术有望运用到移动互联网上，“在移动互联网上体验刷脸的感觉”。
不过，人脸识别的实现并非易事，吴文昊表示，人脸识别是人工智能中机器视觉技术，背后需要强大的深度学习算法作为支撑。
“近几年我们感觉科技改变潮流愈发明显了，包括5G技术的应用，可穿戴设备的发展以及智能分析能力的提升，传统的金融行业已经感觉到了这种压力。”陈海表示，随着竞争者的增多，传统金融行业需要在技术储备和思想层面都提前布局。
“互联网+”改造征信体系
互联网征信在2015年可谓是风头“一时无两”。包括腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司在内的8家机构成为首批获得个人征信牌照的机构，被获准进入大数据征信业务。而数据和技术正在成为互联网征信的关键门槛。
在全球金融创新峰会上，芝麻信用副总经理邓一鸣表示，整个普惠金融的升级所带来的需求，技术发展、数据的应用以及信用体系的完善，为芝麻信用的发展带来了良好的机遇。
“芝麻信用专注征信行业，解决两个问题，一是真实性的问题；二是靠谱度问题。”邓一鸣表示，“互联网+信用”后，在用户授权后通过采集方方面面的数据，通过云计算、机器学习等，让没有信贷历史的人也享受到了信用带来的普惠金融便利。
邓一鸣称，作为蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，目前芝麻信用接入的外部数据源在八成以上，包括政府的数据，而阿里的数据源只占约10%。目前，通过与芝麻信用的合作，包括拍拍贷、广发银行在内的金融机构发放贷款约280亿元。
在他看来，“互联网+信用”并没有改变征信行业的本质，即对经济信用的评价和违约概率的预测。移动互联对征信带来的改变有三：第一，最大的改变是数据采集宽度与实时性得到了提升；第二，新技术的应用令信用评价更加准确；第三，用信过程变得更加便捷，应用、服务场景更丰富、用户体验更便捷。
“区块链技术让互联网金融梦想照进现实”
随着虚拟电子货币“比特币”风靡全球，区块链作为其底层技术也逐渐受到了银行与金融业的关注。
作为对区块链技术探索较早的公司，火币网技术副总裁张健表示，区块链正在成为互联网的基础协议之一。“从应用角度来讲，或者从金融角度来讲，我认为区块链技术可以让互联网金融梦想照进现实，它从本质上解决了如何在互联网上传递价值的问题。” 张健称，“针对区块链的研究还处于基础设施构建阶段，我们现在主要是做基础设施的研究和构建方面工作。”
“区块链技术可以用一句话概括，就是一个分布式的可信任的数据基础设施。”汇百川信用 CTO 丁磊表示，区块链技术有两个关键点，一是分布式，不是集中式架构，分布在全网各个节点上。二是可信任，任何在区块链上写下的数据都没办法篡改。“这两点特性，为我们挖掘区块链在金融领域，包括其他非金融领域的应用提供了空间。”丁磊说。
金融炼金术范文4
随着信息技术的不断发展，近年来我国互联网金融迅速发展，对整个金融生态产生了全方位的影响。互联网金融一般是指以大数据、云计算、社交网络和搜索引擎为代表的互联网信息技术与金融行业深度融合所形成的金融新业态、新模式，具有融资、支付和交易中介等金融功能。
互联网金融模式上的创新主要集中在五个方面：支付方式、销售渠道、投融资方式、信息化金融和金融组织架构。支付方式的创新主要体现在第三方支付技术的兴起，典型例子有支付宝和财富通等。销售渠道方面的创新代表是互联网金融门户，具体是指利用互联网对金融产品进行销售或者为金融产品销售提供第三方服务的平台，典型的例子包括91金融超市、余额宝、百度理财平台等。资金供需方式的创新主要在P2P、众筹和大数据金融三个方面。P2P是一种新兴人对人的直接小额借贷模式，典型的有拍拍贷和人人贷等，众筹是指通过互联网筹款项目并募集资金的方式，典型的例子有点名时间和追梦网等；大数据金融是指金融机构利用互联网上的海量数据，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息建模客户的消费习惯，进行营销、小额信贷和风控方面的服务，具体例子有阿里小贷和京东供应链贷款等。信息化金融是指传统金融企业利用信息技术对于其业务流程的改造，使得企业电子化、信息化和互联网化，典型的例子是各大行的网上银行。金融组织架构上的创新就是一些有资质的互联网企业通过申请相关牌照或者收购中小金融机构而进军金融行业的模式创新，典型的有网商银行和苏宁在线等。
本文集中探讨大数据、云计算和数据挖掘这三种技术对于整个金融生态系统的改造，以及创造出的新金融服务业态。
二、互联网金融核心支撑技术
金融领域涉及银行、证券、保险及其他相关内容，包括银行信贷、信用评分、市场分析、投资组合、保险定价、智能定损、金融欺诈等。传统的基于统计模型的分析方法只能处理少量的数据，而且对于分析的数据集也有一些较强的假设，比如要求数据满足一定的概率分布，或者要求关系为线性。随着银行、证券和保险等金融业务信息化程度的不断增加，数据量不断扩大，数据类型不断增多，传统的分析方法已经不能使用。在互联网金融场景下，以云计算、数据挖掘和大数据技术为代表的互联网技术由于不苛求严格数据假设，为银行、证券、保险及其其他相关业务创新，以及刻画金融市场规律的趋势带来了新的工具和分析手段。
1、云计算技术
随着云计算的不断发展，它的商业价值被迅速认可，同时人们对互联网的依赖也越来越强，就是在这样的背景下互联网金融得到了快速发展。互联网金融依托于支付、云计算、社交网络以及互联网引擎搜索等一系列互联网工具，形成资金融通、支付和信息中介等新兴业务形式。互联网金融引起一种全新的融资模式，使得各种中介机构和银行、券商、交易所的作用减弱，大部分的资金融通可直接在网上实现。云计算的主要概念是“一切皆服务”，是服务的集合，其技术框架有IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）三种形式。云计算技术在金融中的一般架构如图1所示。
云计算技术对于金融行业来说，更多的是对金融机构IT基础架构上以及对于金融机构提供金融服务方式上面的革新。云计算技术由于“资源共享”的特性可以降低金融企业的运营硬件成本。另外，云计算的“动态响应”特性，保证了业务的灵活性。云计算技术可以帮助金融企业实现业务创新（如图2所示）。云计算具有灵活、开放和易于整合等特点，特别适合金融企业实现上下游产业整合以及与纵向战略合作，为金融企业巩固市场地位和开拓新市场提供方式和手段。例如，银行的传统借贷模式可以经过云计算技术的改造，加入更多的外部数据比如电子商务平台信用评价系统、中小企业财务系统和工商税务系统，从而降低银行向中小企业贷款的风险，降低平台向中小企业提供贷款的成本。
2、数据挖掘技术
数据挖掘一般是指从大量的数据中提取人们感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程，并且把这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，从而解决信息时代的“数据过量，知识不足”的矛盾。金融数据挖掘的一般过程如图3所示。
在金融市场中，数据挖掘技术的用处极广。在银行业务方面，数据挖掘技术可以从用户的银行账户信息中进行挖掘，对用户进行信用评级，进行贷款审批；可以对银行不同的客户进行细分，提供差异化的服务；也可以对信贷风险进行评估，降低坏账率，提高银行利润。
在证券业务方面，数据挖掘技术可以对复杂的数据建模，利用股票的历史数据通过技术分析预测股票未来价格走势；利用历史收益―风险进行建模，考虑预期的不确定性，针对不同客户的情况构建最优的投资组合，控制风险，提高收益；利用挖掘技术构建自动交易系统，用以避免在做投资决策时候受到投资者情绪的干扰，从而造成更大的损失。
在保险领域，数据挖掘算法也有广泛的应用前景。利用数据挖掘算法，可以分析并界定保险欺诈或者企业破产的行为特征，针对于异常情况进行实时的预警和监测，这个对于保险业的发展具有至关重要的作用。
数据挖掘的算法主要包括参数统计方法、非参数统计方法、神经网络和支持向量机。其在金融机构中的适用情况如表1所示。
参数统计和非参数统计属于传统的统计学方法，两者的差别在于对于样本总体的分部是否已知。参数统计是假定总体分布类型已知，对一些未知参数比如比较均值、方差等参数进行推断。但是金融数据并不能很好地满足这个假设，所以算法适用性较差。非参数统计对总体假定较少，结果稳定性较好，有更广泛的适用性。
人工神经网络，也简称神经网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是一种模仿生物的神经元和神经结构行为进行信息处理的数据模型，使得机器可以像人脑一样的学习和判断。神经网络是一种自学习模型，并不需要对于数据样本做出假定，适用性广，可以用于分类、聚类和预测等，目前已经广泛应用于金融市场建模中。
支持向量机是一种于上世纪90年代中期发展起来的基于统计学的机器学习算法。通俗来说，它是一个二类分类模型，利用特征空间上的间隔最大的线性分类器。它的优势主要在解决非线性、小样本以及高维模式识别上。它优于神经网络是在于它可以避免神经网络中可能得到局部最小化解的问题。另外，它有着严谨的理论基础和数学证明，不像神经网络的有效性主要基于参数的调优，而这个过程很大程度上取决于经验。当然，支持向量机也有局限性，它无法处理大规模样本，也不能直接处理多分类问题。
3、大数据技术
大数据具有数据量大、种类繁多、价值密度低和处理速度快等特点。金融业是大数据的重要产生者，其数据来源广泛，包括各种股票、期货、衍生品、债券等在内的金融报价、交易数据，各类公司的业绩报告以及研究报告，官方对于宏观经济数据的调查统计，金融媒体的新闻报道，这些渠道每天产生海量的TB或者PB级别的数据。
传统分析方法以及数据挖掘技术在如此大量的数据面前束手无策，大数据分析处理技术的出现填补了这一空白。最早得到广泛应用的为Hadoop，它是一个实现了MapReduce分布式处理算法的、离线的、基于磁盘的大数据批处理平台。随着技术的发展，陆续出现了基于内存的大数据处理模型Spark和基于流式计算的计算模型Storm。Spark改进了Hadoop基于磁盘的数据处理模式，将大数据的处理速度提高了数十倍，提供了近实时的处理延迟。Storm是针对实时的流式处理场景，它把数据建模一个不断流动的“流”，是一种实时的处理模型。这三个系统目前是主流的大数据处理平台，在不同的应用场景下相互补充，形成了一套完整的大数据技术体系。金融大数据分析的一般架构如图4所示。大数据的出现促进了包括高频交易、市场情绪分析、智能营销、信贷风险分析、实时风险管理和个人征信等的金融创新，适用情况如表2所示。
高频交易是指交易者利用软件或者硬件的优势，通过短时间内进行大量的交易进行获利的一种方式。现在主流方式是通过分析金融大数据，建立一些市场变动的模型，识别出特定市场的模式，然后根据模式进行交易的过程。
市场情绪分析是指从社交媒体中的数据中提取市场情绪，并开发基于情绪的交易算法。在出现积极的市场情绪的时候进行买入操作，而在出现意外情况或者其他消极市场情绪的时候抛出订单。
智能营销是指通过综合用户各方面的信息，包括历史数据、浏览数据、交易数据、社交数据、行为数据等识别客户的行为模式，分析用户需求和兴趣，并根据结果进行特定的产品推荐、客户体验优化或者客户挽留等精准营销。
基于大数据的信贷风险分析是一种多维度分析中小微企业信贷风险的分析方法。通常做法是收集公司大量日常交易、运营活动、财务状态等数据用以分析一个企业真实的运转情况，从而准确评估信贷风险。
实时风险管理是指通过大数据技术，金融机构通过各种维度、不同的数据渠道来实时监控用户的风险变化，比如监控用户财务变化、意外事件、市场氛围、运营情况来获得全面、立体、实时的风险评监测。
基于大数据的个人信用评估机构利用更多的数据维度，包括一个人的消费数据、教育数据、社交数据、职业数据等，对用户进行信用评估，提高评估的准确性，提高机构利润。
三、互联网金融的展望和建议
互联网企业将掀起金融机构的“鲶鱼效应”。所谓鲶鱼效应指的是引入外部竞争者，往往会激发组织内部的活力。对于传统金融行业来说，没有足够创新和提高服务的动力。这个时候互联网公司就像进入的鲶鱼，为没有活力的池塘注入新鲜的动力。这个时候，传统金融机构会奋起反抗，通过提高自己的业务水平和创新能力与野心勃勃的闯入者进行竞争。可以看到，未来的互联金融行业的竞争会更加激烈，也会给消费者带来更多的实惠。为了互联网金融的良性发展，笔者提出以下建议。
1、金融监管部门需要鼓励互联网金融创新，同时建立有效的互联网金融监管体系
创新意味着活力和发展，政府需要鼓励和引导互联网金融朝着健康、合理的方向有序的发展：一是加大对互联网金融新产品的研究，加大技术研发投入，培养金融和互联网技术复合型人才，以适应新市场下的监管需求。二是加强对互联网金融等新兴金融产品的监管，需要明确牵头部门，建立统一安全标准、数据标准、传输标准，对互联网金融产品实现备案登记制度，合理控制互联网金融风险，特别是P2P等风险比较大的新兴模式。三是加强金融消费者权益保护，监管部门需要建立针对互联网金融新业态下的消费者权益保护规定，明确互联网金融业务服务中的消息披露、风险承担以及消费者信息保护（特别是隐私保护）的具体规定。四是监管部门应尽快建立全国统一的征信机制和平台，政府可以牵头整合传统金融机构（比如银行）的用户信用信息、政府本身的工商信用数据库和纳税数据和主流互联网金融平台上的信用信息，建立一个覆盖多方面的全国性征信系统，消除信息不对称性，保护消费者。
2、互联网企业应该加强金融法律法规学习和宣传，加强法律意识
互联网的生存之道在于“创新”与“颠覆”，这在其与很多传统行业结合中得到充分体现。但是金融行业与其他普通行业有所不同，金融市场的稳定有序直接关系到社会稳定和经济发展，所以必然需要受到更多的限制。互联网企业自身需要意识到这一点，改变以往“自由”的习惯，在金融创新产品金融研发、宣传的过程中，遵守相关法律法规，避免出现一些打擦边球、走灰色地带等有潜在危险的行为。
金融炼金术范文5
(全面解读阿里巴巴、腾讯、中国平安、苏宁、电信运营商等企业互联网金融发展现状和未来趋势)
作者简介
胡世良，男，安徽当涂人，毕业于上海财经大学，经济学硕士，现就职于中国电信上海研究院，总工助理。长期从事电信市场经营分析、商业模式研究、战略规划等工作，对移动互联网有着较深的研究，被工业和信息化部信息产业网聘为特约专家，思路敏捷，洞察力强，对行业发展、企业运营管理有着独到的见解。现从事电信产品开发相关工作，具有20年的电信行业从业经验。迄今在《通信企业管理》、《中国电信业》、《邮电经济》、《人民邮电》报等报刊杂志发表数百篇论文，著有《赢在创新：产品创新新思路》、《移动互联网：赢在下一个十年的起点》、《移动互联网商业模式创新与变革》等书。
内容简介
打造平台是互联网金融发展的根本，《互联网金融模式与创新》从平台经济的角度，对互联网金融六大模式——第三方支付、P2P网贷、电商金融、众筹模式、直销银行模式和余额宝模式进行深度分析，并系统介绍了阿里巴巴、腾讯、中国平安、苏宁、电信运营商等企业互联网金融发展现状，生动展示互联网金融发展新动态，在此基础上，对互联网金融未来发展趋势、面临的经营风险进行了系统阐述，其中互联网金融向移动互联网金融转变大势所趋，并提出加快我国互联网金融发展的策略和建议，对互联网金融企业、传统金融机构以及政府监管更好地推进互联网金融发展具有重要的参考价值。《互联网金融模式与创新》适合互联网公司、金融机构、电信运营商、政府监管等行业的从业人员阅读学习，也适用于对互联网金融有着浓厚兴趣的投资者、研究人员以及高校的广大师生等相关人士。
目录
第一部分互联网金融本质及特征
第1章互联网金融本质内涵
互联网金融与金融互联网
互联网金融的主要优势和风险
互联网金融是金融服务模式的创新
互联网金融发展的现实意义
第2章为什么互联网金融发展迅猛？
互联网金融发展迅猛
我国互联网金融迅猛发展的原因分析
正确看待互联网金融对传统金融的影响
互联网金融发展为大势所趋
互联网金融发展利远大于弊
第3章对互联网金融模式的理解和认识
模式决定互联网金融的命运
互联网金融模式的本质是平台经济
互联网金融平台模式的主要特征
互联网金融平台模式成功的判断标准
第二部分互联网金融六大平台模式
第4章第三方支付平台模式
第三方支付平台模式概述
第三方支付平台模式主要特征
我国第三方支付市场发展现状和问题
第三方支付：支付宝盈利模式分析
支付宝发展迅猛
支付宝多元化的盈利模式
第三方支付：互联网金融发展的基石
第5章P2P网贷平台模式
P2P网贷平台模式的内涵
我国P2P平台模式发展现状
P2P网贷平台模式经济分析
P2P网贷企业案例
拍拍贷
宜信网
好贷网
有利网
Lending Club
平台间竞争的三个关键点
第6章电商金融模式
电商金融服务模式发展背景分析
电商金融服务平台模式概述
电商金融模式本质是大数据金融
电商金融模式分类
以阿里小贷为代表的平台模式
以京东为代表的供应链金融模式
电商金融面临的主要挑战
第7章众筹模式
众筹模式概述
什么是众筹模式？
众筹模式的参与主体
众筹融资的运营模式
众筹模式的分类
我国众筹模式发展现状
众筹模式案例——天使汇
对众筹模式的认识
众筹模式关键成功因素
第8章直销银行模式
直销银行模式的内涵及主要特点
直销银行模式的内涵
直销银行模式主要特点
对我国发展直销银行的认识
直销银行模式在我国的发展状况
微信银行商业模式分析
对国内银行开展直销银行的建议
第9章余额宝模式
余额宝引发群雄之战
余额宝模式案例分析
百度百发——创新互联网金融模式
微信理财通——注重打造理财平台
余额宝模式盈利模式分析
正视余额宝模式发展中的几个问题
第三部分互联网金融模式创新案例
第10章阿里金融
阿里金融战略——打造金融平台
布局互联网金融，打造阿里金融帝国
阿里金融成功的关键要素
第11章平安玩转互联网金融
明确的战略定位
以金融切入生活，进行互联网金融布局
壹钱包——移动金融服务平台
壹钱包定位为社交金融
壹钱包与余额宝形成差异化竞争
陆金所——打造网贷平台
陆金所的互联网基因
架构全新商业模式
构筑担保风控机制
第12章腾讯金融布局
腾讯进入互联网金融领域的独特优势
腾讯互联网金融发展历程
腾讯互联网金融发展策略
第13章苏宁进军互联网金融
苏宁“全金融”的互联网金融战略
苏宁互联网金融模式主要特征
苏宁互联网金融发展问题及策略
苏宁互联网金融发展存在的主要问题
苏宁互联网金融发展应对策略
第14章电信运营商互联网金融发展之路
大力发展互联网金融是电信运营商转型发展的必然选择
电信运营商进入互联网金融
积极拓展移动支付市场
推出互联网理财产品，角力互联网金融
关注供应链金融
电信运营商互联网金融发展存在的主要问题
电信运营商互联网金融发展对策建议
指导思想、基本原则和发展目标
电信运营商互联网金融发展关键举措
第四部分互联网金融发展和未来
第15章互联网金融未来发展趋势
加强互联网金融监管是大势所趋
互联网对传统金融业影响将更大
互联网金融向移动互联网金融转变不可逆转
我们正阔步进入移动互联网时代
移动互联网金融发展迅猛
移动互联网金融活力限
移动互联网金融的主要模式
移动互联网金融发展展望
第16章互联网金融的挑战与出路
互联网金融发展面临的主要挑战
互联网金融商业模式创新不足
互联网金融发展的主要风险
加快我国互联网金融发展策略建议
打造良好的互联网金融生态系统
实现商业模式差异化创新
加强互联网金融行业有效监管
参考文献
后记：
金融炼金术范文6
作者：郑加彬 郑义煜 梅建浩 张海央 周文岳
依据《工作场所有害因素职业接触限值第1部分:化学有害因素》(GBZ2.1—2007)、《工作场所有害因素职业接触限值第2部分:物理因素》(GBZ2.2—2007)对结果进行评价。职业健康检查按照《职业健康监护管理办法》、《职业健康监护技术规范》(GBZ188—2007)要求，对131家企业中接触职业病危害因素工人进行职业健康检查，体检时间为2011年6—12月。职业健康损害检出人员为疑似职业病和胸片检出异常及血(尿)铅检出异常的医学观察对象。
将调查资料经审核后全部输入计算机，用Excel软件建立数据进行汇总统计分析。结果1企业基本情况被调查的133家企业，按登记注册类型分:个体工商户57家(42.86%)，有限责任公司41家(30.83%)，私营独资企业17家(12.78%)，股份合作制企业6家(4.51%)，合资企业7家(5.26%)和普通合伙企业5家(3.76%)。根据原料、生产工艺不同可分为铜棒生产67家，钢铁铸造45家，铜熔炼11家，锌压铸6家和铝熔炼4家。职业卫生管理情况133家企业落实“五个一，一个备”的情况:配备持证上岗的职业卫生管理员最好，达100.00%;其次是职业健康体检率98.50%;职业病防治知识培训率66.92%;职业病危害因素检测评价率54.69%;作业场所职业危害申报备案率54.14%;职业卫生管理台账建立率49.62%。从各项调查指标分析显示，企业均按要求配备了持证上岗的职业卫生管理员，职业健康体检工作开展率和职业病危害岗位警示标识设置率较高，均在90%以上;个人防护用品配备与使用率最低，仅为48.12%。在各类别企业间存在一些差异，如:铝熔炼、锌压铸企业个人防护用品配备与使用率达100.00%，而铜熔炼企业仅为27.27%，（表略）。工作场所职业病危害因素监测与评价本次检测与评价单位73家，主要检测与评价项目为粉尘、金属及氧化物、一氧化碳、苯酚、噪声、高温等，其中62家单位检测时间已过暑期故未将高温列为检测项目。职业病危害因素监测合格率平均为71.46%，其中粉尘合格率为79.55%，化学因素合格率为88.76%，物理因素合格率为45.87%。从各类别企业看，铜熔炼企业合格率最高，为88.57%;铜棒生产合格率最低，为67.42%，各类型企业间差异有统计学意义(χ2=28.07，P＜0.01)。铜棒生产企业物理因素合格率最低，仅为29.10%，不合格点主要为拉丝作业岗位的噪声;化学因素合格率为86.34%，不合格点主要为熔炼作业岗位的铅烟(尘)。钢铁铸造企业粉尘合格率最低，仅为60.14%，粉尘不合格点主要为翻砂作业岗位(造型、抛砂等)，（表略）工人职业健康检查结果对131家企业中的2925名接害工人进行体检，如同时接触多种职业病危害因素的，则在体检时，同时体检相应检查项目。其中接触粉尘1478人，粉尘中以接触矽尘和金属尘为主;接触化学因素1368人，以铅烟(尘)为主;接触物理因素1423人，以噪声为主。检出职业禁忌症18人，职业健康损害26人，其中疑似尘肺病3例，未检出物理因素引起职业性健康损害。
本次调查133家企业发现，通过金属熔炼行业职业病危害专项治理行动，企业职业卫生管理有了明显改善，如所有企业均配备了持证上岗的职业卫生管理员，职业健康体检率达98.50%，职业卫生管理制度建立率达83.46%;但个人防护用品使用、职业危害因素检测评价、职业卫生台帐建立和职业病危害申报率等仍较低(小于55%)，与郭智屏等报道中小企业职业卫生管理现状相似［1］。分析其原因，较多铜棒生产、钢铁铸造单位为个体工商户，生产规模小，企业主文化程度不高，职业卫生管理员多由业主兼任，在制定的落实和执行上还存在问题;未使用个人防护用品还与工人素质较低、流动性大、用人单位管理不到位有关。作业场所职业危害因素检测评价结果显示，化学因素监测合格率(88.76%)大于粉尘监测合格率(79.55%)，也大于物理因素监测合格率(45.87%)，与李辉霞等报道的2010年长沙市职业卫生监测结果基本一致［2］。本次体检发现职业健康损害26人，其中25人发生在钢铁铸造企业(16人)和铜棒生产企业(9人)，占96.15%。结合作业场所职业病危害因素检测结果和接害工人体检结果分析，钢铁铸造企业粉尘合格率最低，主要在翻砂作业岗位;铜棒生产企业化学因素(铅烟、铅尘)及物理因素(噪声)监测合格率均低，集中在熔炼、拉丝作业岗位，表明接害工人的体检结果与作业场所危害因素检测结果相一致。钢铁铸造行业的粉尘危害与肺癌的关系早于1994年由鞍钢劳动卫生研究所王忠旭等所报道［3］，近年的血铅异常事件倍受社会关注［4］，提示这两类用人单位及主要职业病危害因素为今后的重点监管及治理对象，上述提及的作业岗位为关键控制点。噪声作业工人职业健康未检出异常人数，可能与工人作业时间短有关。物理因素的高温应是不可忽视有害因素，因多数单位未作监测，不能提供有效数据说明问题，今后要予以关注。通过本次调查，为切实保护金属熔炼行业工人的健康权益，提出如下建议:一是监管部门要实行分类分级管理，重点加强对铜棒加工、钢铁铸造单位的监督检查。要控制源头，抓住关键作业岗位，做好职业病防治前期预防工作，落实职业病危害控制效果评价，建立和完善职业病防护设施。二是继续做好用人单位负责人、健康管理员和工人两级培训，提高其预防尘肺病、重金属中毒知识水平，用人单位重点做好超标作业点工人的职业卫生现场管理。三是根椐现状，推进行业规范化建设，探索职业病防治工作新思路［5，6］。做好用人单位卫生技术服务指导工作，提高用人单位职业卫生管理制度的执行力。
