빅 데이터 금융 응용 연구 (선정 12 편)
1. 빅데이터는 사회를 변화시킨다
누구나 큰 데이터를 말하는 것을 좋아하지만, 큰 데이터의 정의는 데이터의 양이 크게 증가하는 것이 아니라, 데이터의 유기적 통합, 종합 분석, 필터링 등을 통해 새로운 데이터 체계를 형성하고, 새로운 데이터 구조에서 새로운 기회와 지식을 발견하고, 데이터 통합과 동시에 우세한 데이터를 지속적으로 선별하여 합리적인 데이터를 크게 향상시키고 쓸모없는 데이터를 제거할 수 있습니다. 데이터 활용의 새로운 시대를 열다. 따라서 빅데이터는 오늘날 사회의 변화의 계기라고 할 수 있다.
2. 빅 데이터는 비즈니스 기회를 창출합니다.
지혜는 큰 데이터에서 비롯되며, 큰 데이터에 대한 분석, 예측 등의 응용은 엄연히 사람들의 눈에 보이는 금광이 되었다. 뉴욕타임스’ 2012 년 2 월 한 칼럼 문장 는 "빅 데이터 시대가 도래하여 각 분야에 영향을 미치고 있으며, 상업, 경제 및 기타 분야에서는 의사 결정 행위가 과거처럼 경험과 직관에 의존하는 것이 아니라 데이터 분석에 기반을 두고 있다" 고 주장했다.
IT 속성은 항상 금융업이 다른 업종과 차별화되는 가장 큰 특징이었으며, IT 업계의 변화와 관련된 한 금융업의 혁신을 이끌 것이다. 따라서 금융 서비스 상인들에게는 이 기회를 포착해 개혁의 물결에 따라 빅 데이터에 대한 종합적인 분석을 통해 자신의 서비스 능력을 향상시키고, 사용자 경험을 적극적으로 개선하고, 금융 위험에 대한 예측을 잘 할 수 있도록 노력하여 수동적인 출격에 대비하지 않도록 할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 금융, 금융, 금융, 금융, 금융, 금융, 금융, 금융, 금융)
빅 데이터는 정보 보안에 도전을 제기합니다.
인간은 자연에서 감각이 가장 예민한 동물이 아니다. 지능이 발달한 것 외에 시각 청각과 심리적 직감은 동물계에서 가장 두드러진 동물이 아니다. 따라서 시장경제의 환경에서 사람들이 직감과 경험에 의한 금융활동은 더 이상 시대의 발전에 적응할 수 없다. 빅 데이터의 출현은 이러한 결함을 효과적으로 보완하고 사람들이 에너지를 다른 곳으로 옮길 수 있도록 하며, 일부 실시간 및 포괄적인 이벤트 처리 및 통합은 빅 데이터에 맡겨질 수 있습니다. 동시에 빅데이터의 출현은 금융업계에 더욱 안전한 투자 환경을 제공한다. 투자자 안전을 보호하고 업계의 안정을 보호했다.
둘째, 빅 데이터를 배경으로 금융업 발전의 기회
단 2 년 만에 빅데이터는 더 이상 소규모로 사용되는 외래종이 아니라 보험, 은행, 증권 등 다양한 금융업계를 가로지르는 뽀빠이가 됐다. 이들 업종은 빅 데이터의 보급 속에서 과학에 점점 더 많은 관심을 기울이고, 실사구시 정신, 병기 경험주의, 본주의 등을 양성해 더 큰 가치를 창출했다.
1. 위험 관리, 금융 사기 감독
위험 관리는 금융업계에서는 결코 소홀히 할 수 없는 일환이다. 금융업이 빠르게 성장하고 있기 때문에 어떤 금융기관도 위험의 존재를 선별하고 적시에 위험을 해소하고 가장 안전한 발전 경로를 모색할 수 있어야 한다. 전자 상거래의 급속한 발전, 뉴미디어의 급속한 발전과 사회화 미디어의 급속한 발전은 금융업에 큰 위험과 도전을 가져왔다. 따라서 위험관리는 금융업계에 없어서는 안 될 부분이다.
2. 채널을 넓히고 사용자 경험을 향상시킵니다
인터넷 금융의 발전으로 사람들의 생활과 쇼핑, 여행이 점점 더 편리해지고, 인터넷 금융에 대한 의존도가 높아지고 있다. 휴대전화 지불 업무든 온라인 쇼핑 업무든 인간과 큰 데이터를 긴밀하게 연결한다. 이에 힘입어 사람들의 종합 정보는 큰 데이터로 출력되어 종합 평가 정보가 될 수 있다. 이를 바탕으로 금융기업은 맞춤형 계획을 세우고 고객군 계획을 세울 수 있다.
국경 간 전자 상거래: B2B 및 B2C 모드 적용
금융대파의 영향으로 전통기업들도 의식적으로 자신의 전자금융플랫폼을 발전시키기 시작했다. 금융업계는 본질적으로 자본과 금융을 이용하여 부를 창출하는 산업이고, 금융업계 간의 경쟁은 주로 데이터 분쟁이다. 최신 데이터를 얻을 수 없다면 금융기업의 경우 때로는 발휘하기 어려울 때가 있다.
셋째, 빅 데이터를 배경으로 한 금융 산업 발전의 과제
빅 데이터 시대는 금융산업 발전과 금융브랜드의 창설 전파에 새로운 도전을 가져왔다.
1. 정보 보안 보장
오늘날 사회에서는 인터넷이 급속도로 발전하고 있으며, 각종 정보 어룡이 뒤섞여 사기꾼들이 막을 수 없고, 사용자의 개인 정보가 쉽게 팔리지 않고 사기 또는 기타 위법 활동을 하는 데 이용된다. 따라서 개인 정보 보호가 점점 더 중요해지고 있다. 이 밖에도 사용자 자신도 자신의 사생활을 보호하고, 함부로 인터넷을 문지르지 않고, 바이러스 혐의가 있는 사이트에 접속하지 않고, 낯선 메일을 열지 않는 등의 조치를 취해야 한다.
2. 빅데이터 인재 양성
오늘날 대발전의 시대에 과학 기술 경쟁과 인재 경쟁은 두 가지 큰 법보로, 인재를 얻는 자는 천하를 얻는다. 우리나라는 역대 현명군주가 성공한 것은 현신의 보좌를 가지고 있기 때문에 패업이 될 수 있기 때문이다. 오늘날 인재 양성도 국가가 매우 중시하는 것이다. 금융업계에 필요한 인재는 대부분 혁신적인 인재로, 컴퓨터 수준이 높고 프로그래밍 통계 등에 대한 숙달이 있어야 하며, 금융관리자도 빼놓을 수 없는 인재다.
큰 데이터 물결의 영향으로 금융기업이 자신의 실력을 보존하려면 고도의 인재를 잇달아 품에 안아야 한다. 고급 인재만이 기업 운영과 발전을 지탱할 수 있다. 금융팀의 건설은 역시 인재의 도입에 달려 있으며, 인력의 자질이 팀의 자질을 결정한다. 유연하고 효율적인 팀은 의심할 여지 없이 업무에서 더욱 우세하다. 경영진의 배치 측면에서는 헤드헌터 방식을 취할 수 있고, 고임금 종이비행기의 공식 다운로드가 어디서 우수한 인재를 초청하고, 업계 최고의 인재를 모집하고, 후한 대우와 발전 전망을 제공하고, 팀 운영을 점차 정상 궤도에 올려놓을 수 있다.
3. "인터넷 금융" 구축
빅 데이터 시대에 금융업이 직면한 경쟁은 동종업계 내부뿐만 아니라 외부의 도전도 갈수록 심각해지고 있다. 인터넷, 전자 상거래 등 신흥기업은 제품 혁신 능력, 시장 민감도, 빅 데이터 처리 경험 등에서 모두 우위를 점하고 있다. 우리나라에서는 알리바바 등을 대표하는 전자상기업이 금융기업의’ 파트너형 경쟁’ 이 되고 있으며, 전통금융업은 반드시 인터넷 업무금융화 단계로 진입할 것이다.
인터넷 금융이 거세고, 금융기관도 개방적인 태도로 다른 인터넷 금융 신입사원들과 국경을 넘나들며 협력해 위험 선호도와 데이터 차원에서 상호 보완적인 공간을 발굴해야 한다. 인터넷 금융 혁신과 발전에서 상생 공승을 도모하다.
개요: 빅 데이터 시대는 오늘날 사회의 금융업 변신에 큰 계기를 제공하면서 금융업의 혁신 발전에 큰 유리한 시기를 가져왔다. 전통 금융업은 뿌리 깊은 배경 속에서 줄곧 주도적 지위를 차지하고 있다. 신형 인터넷 금융기업은 최근 몇 년 동안 돌연 조양산업으로 등장해 전통 인터넷에 큰 도전을 가져왔다. 빅 데이터의 출현과 함께 인터넷 금융 모델의 발전은 전통 금융업계를 돌파할 것으로 예상된다.
키워드: 빅 데이터, 금융업
참고 문헌
[1] 도자페이. 빅 데이터: 다가오는 데이터 혁명 [M]. 광서: 광서 사범대학 출판사, 2012.
[2] 후용핑, 블루빈진, 장코. 건설전기상 논리 [N]. 경제관찰보, 2012-08-25.
[3] 정소희, 손천인, 황홍조. 빅데이터 시대 금융안전경종을 울린다 [N]. 인민일보, 2013-05-17 (22).
[4] 자홍비빅 데이터 시대 은행업의 기회와 도전 [J]. 중국 금융컴퓨터, 2012, (12) :25-29.
저자: 성한베이징은행주식유한공사 무석지점으로서 오랫동안 정보화안전건설과 IT 서비스관리에 종사하는 연구입니다.
요약: 이 문서에서는 빅 데이터 산업의 발전을 분석하고, 빅 데이터 금융의 관련 애플리케이션 및 시나리오 사례를 소개하고, 빅 데이터 금융의 문제점을 설명합니다.
키워드: 빅 데이터, 금융
1. 빅 데이터 개요
1.1. 큰 데이터란 무엇입니까
빅데이터 (Big Data) 는 광범위한 개념으로, 업계에는 통일된 정의가 없고, 빅데이터 개념의 출현은 2000 년 전후로 거슬러 올라갈 수 있으며, 처음에는 대량의 데이터 모음으로 이해되었다. 2011 년 미국 맥킨지는 연구 보고서’ 빅 데이터의 다음 선봉인 혁신, 경쟁, 생산성’ 에서 빅 데이터의 정의를 제시했다. 빅 데이터는 일반적인 데이터베이스 소프트웨어 도구의 수집, 저장, 관리 및 분석 기능을 초과하는 데이터 세트를 말한다. Gartner 의 정의에 따르면 대용량 데이터는 더 강력한 의사 결정력, 통찰력, 프로세스 최적화 기능을 제공하기 위해 새로운 처리 모델이 필요한 대량, 높은 증가율, 다양한 정보 자산입니다.
빅 데이터는 통신, 금융, 교육 등 각 분야에 존재하는 지 이미 며칠이 지났으며, 최근 몇 년 동안 인터넷과 정보업계가 발전함에 따라 빠른 보급 단계에 접어들었다.
1.2. 빅 데이터의 특성
빅 데이터에는 기존 데이터 정의의 "3 개의 V", 즉 볼륨, 속도 및 종류 (Variety) 뿐만 아니라 더 중요한 네 번째 V, 가치 (Volume) 도 포함되어 있습니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
암스테르담 대학은 데이터 신뢰성, 신뢰성, 출처 및 신뢰성, 유효성, 감사 가능성 등 기존 4V 를 기반으로 신뢰성 (Veracity) 기능을 추가한 대규모 데이터 아키텍처 프레임워크의 5V 기능을 제시했습니다 (그림 1 참조).
그림 1 대형 데이터 아키텍처 프레임 워크 5V 기능
1.3. 빅 데이터의 발전 추세
빅 데이터 산업의 지속적인 발전과 함께, 각 업계의 응용 솔루션은 지속적으로 성숙 하 고, 빅 데이터 산업은 분출 개발을 환영 합니다. 위키본 자료에 따르면 2014 년 전 세계 빅 데이터 시장 규모는 285 억 달러로 전년 대비 53.2% 증가했다. 빅데이터는 그림 2 와 같이 전 세계 IT 지출의 새로운 성장점이 되었습니다. Gartner 데이터에 따르면 2014 년 데이터 센터 시스템 지출은 1430 억 달러로 2013 년보다 2.3% 증가했다. 빅 데이터는 전 세계 IT 지출에 대한 직접적 또는 간접적 추진이 2320 억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2018 년까지 이 데이터는 3 배 증가할 것으로 예상된다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
그림 2 위키본 글로벌 빅 데이터 시장 규모 계산
글로벌 빅 데이터 시장 구조는 독점 경쟁에서 완전 경쟁 구도로 진화했다. 기업의 수가 급속히 증가하고, 제품과 서비스의 차이가 커지고, 기술 문턱이 점차 낮아지고, 시장 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 그림 3 과 같이 전 세계 빅 데이터 시장에서 업계 솔루션, 컴퓨팅 분석 서비스, 스토리지 서비스, 데이터베이스 서비스 및 빅 데이터 애플리케이션은 시장 점유율 1 위 부문입니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
그림 3 위키본 글로벌 빅 데이터 시장 구조 계산
2. 빅 데이터 금융
빅 데이터 기술의 응용과 함께 점점 더 많은 금융업체들도 빅 데이터 애플리케이션 관행에 뛰어들기 시작했다. 맥킨지의 한 연구에 따르면 금융업은 빅 데이터 가치 잠재력 지수 중 1 위를 차지했다. 은행업을 예로 들자면, 중국 은련은 43 억 장의 은행 카드, 9 억 명이 넘는 카드 소지자, 천만 가구 이상, 매일 거의 7 천만 건의 거래 데이터, 핵심 거래 데이터가 TB 급을 넘어섰다.
그동안 금융업체들은 데이터에 대한 중시가 매우 높았습니다. 모바일 인터넷이 발달하면서 각종 무과 다양화 시장의 전반적인 규모가 확대되었다. 데이터 분석의 주요 비즈니스 가치에 대해 조사에 많이 참여한 금융기업들은 빅 데이터 분석의 가치는 비즈니스 분석에 따라 보다 지능적인 비즈니스 의사 결정을 내리고 기업 전략을 더욱 이성적으로 만들 수 있다는 점을 밝혔습니다. 사전 예방적 의사 결정에 의존하여 생산 과정에서 자원을 보다 효율적으로 할당할 수 있습니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
시장 변화는 신속하게 조정되고, 사용자 경험과 자금 회전율을 높이고, 재고 잔고의 위험을 줄여 더 높은 이윤을 얻습니다.
2.1 재무 데이터 유형
금융 데이터는 데이터 유형별로 구분되며 대략 정형 데이터, 반정형 데이터 및 비정형 데이터의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
(1) 구조화된 데이터. 구조화된 데이터는 금융 기업 운영 데이터 웨어하우스 (ODS) 및 데이터 웨어하우스 (EDW) 에서 가져온 것입니다. EDW 는 기업 데이터 통합, 공유 및 준 실시간 운영 모니터링과 같은 기능을 주로 구현하는 분석 의사 결정 서비스를 기업에 제공합니다. Hadoop 과 같은 구성 요소의 응용 프로그램을 통해 몇 달 전, 심지어 몇 년 전의 과거 데이터를 마이그레이션하여 보존할 수 있습니다. 분산 스토리지 구조에서 구조화된 데이터의 스토리지 계산은 크게 개선되어 대량의 오프라인 데이터를 오프라인으로 분석하고 오프라인 데이터의 이점을 극대화하며 금융 기업 사용자를 위한 입체사용자 초상화를 만드는 데 가장 포괄적인 데이터 지원을 제공합니다.
(2) 반 구조화 된 데이터. 반정형 데이터의 통합은 데이터 통합에서 가장 복잡합니다. 금융 기업은 외부 단위에서 제공하는 다양한 유형의 데이터베이스 또는 Excel 등의 데이터를 도킹할 수 있습니다. 여러 소스의 이기종 데이터를 "연결" 하는 것은 프로젝트에서 가장 어려운 부분이며, 데이터 통합이 완료되면 모델링 분석을 신속하게 수행할 수 있습니다.
(3) 구조화되지 않은 데이터. 금융업계가 구조화되지 않은 처리에 대한 방법은 여전히 원시적이다. 구조화되지 않은 데이터는 뉴스, 비디오, 사진, 소셜 네트워킹 등 다양한 데이터를 포괄합니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
2.2 빅 데이터 금융의 기술적 실현
금융 데이터는 일반적으로’ 스트리밍 데이터’ 의 특징을 가지고 있어 짧은 시간 내에 신속하게 처리해야 한다. 금융은 다른 업종에 비해 논리적인 관계, 실시간 처리 요구 사항, 전시성 요구 사항 등의 특징을 가지고 있으며 일반적으로 다음과 같은 주요 기술이 필요합니다.
(1) 데이터 분석 기술. 데이터 마이닝, 기계 학습 등 인공지능 기술은 주로 사용자 신용 분석, 사용자 클러스터 분석, 사용자 특성 분석, 제품 상관 분석, 마케팅 분석 등에 적용됩니다. 금융 시스템 보안, 안정성 및 실시간 요구 사항이 비교적 높고 대용량 데이터 컴퓨팅 처리 능력에 대한 요구 사항도 매우 높습니다.
(2) 데이터 관리 기술. 관계형 및 비관계형 데이터 관리 기술, 데이터 융합 및 통합 기술, 데이터 추출 기술, 데이터 정리 및 변환 기술 등이 포함됩니다. 금융 업계는 데이터의 실시간 처리 능력에 대한 요구가 매우 높기 때문에 유연한 데이터 변환 구성 및 작업 구성이 필요합니다.
(3) 데이터 처리 기술. 분산 컴퓨팅, 메모리 컴퓨팅 기술, 스트리밍 기술 등을 포함합니다. 새로운 데이터 처리 기술을 통해 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 보다 효율적으로 활용함으로써 IT 투자, 유지 관리 비용 및 물리적 에너지 소비를 줄일 수 있는 동료에게 보다 안정적이고 강력한 데이터 처리 기능을 제공합니다.
(4) 데이터 디스플레이 기술. 시각화 기술, 역사 흐름 전시 기술, 공간 정보 흐름 전시 기술 등이 포함됩니다. 주로 금융 제품 건강 모니터링, 제품 발전 추세 모니터링, 고객 가치 모니터링, 자금 세탁 방지 경보 등에 사용됩니다.
2.3 빅 데이터 금융 장면 응용 프로그램
모든 기술의 응용은 수요에 기반을 두고 있고, 빅 데이터 금융의 응용도
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
금융업계의 업무 추진에서 파생되었다. 구체적인 응용 분류에도 통일된 기준이 없다. 금융업계의 가장 대표적인 은행을 예로 들자면, 업무 중심 애플리케이션 시나리오에 따라 정밀 마케팅, 위험 통제, 경영 개선, 서비스 혁신, 제품 혁신 등 다섯 가지 측면으로 크게 나눌 수 있습니다 (그림 4 참조).
(1) 정밀 마케팅: 인터넷 시대의 은행은 인터넷의 영향으로 더 많은 사용자 정보를 파악한 다음 사용자 360 도 입체 초상화를 구축해 세분화된 고객을 정밀 마케팅, 실시간 마케팅 등 개인화된 스마트 마케팅을 할 수 있도록 절실하다.
(2) 위험 통제: 대형 데이터 기술을 적용하여 금융 기업 내 다중 소스 이기종 데이터 및 외부 신용 정보 데이터를 통합적으로 관리할 수 있으며, 바람 제어 시스템을 더욱 개선할 수 있습니다. 내부는 데이터 무결성 및 보안을 보장하고 외부는 사용자 위험을 제어합니다.
(3) 경영 개선: 빅 데이터 분석 방법을 통해 경영 의사 결정을 개선하고 경영진에게 신뢰할 수 있는 데이터 지원을 제공하여 경영 의사 결정을 보다 효율적이고 민첩하며 정확성을 높입니다.
(4) 서비스 혁신: 큰 데이터에 대한 응용을 통해 고객과의 상호 작용을 개선하고, 사용자 점도를 높이고, 개인과 정부에 부가 가치 서비스를 제공함으로써 금융 기업의 비즈니스 핵심 경쟁력을 지속적으로 강화합니다.
(5) 제품 혁신: 고급 데이터 분석 및 통합 데이터 공유를 통해 은행, 보험, 신탁, 기금 등 다양한 금융 상품을 효과적으로 도킹하여 금융 기업이 다른 분야에서 새로운 금융 상품을 배우고 창조할 수 있도록 합니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
그림 4 금융 빅 데이터 서비스 드라이버
2.3. 장면 인스턴스
2.3.1. 고객 파노라마 초상화
고객 초상화 응용은 주로 개인 고객 초상화와 기업 고객 초상화로 나뉜다. 개인 고객 초상화에는 인구통계학 특징, 소비능력 데이터, 관심 데이터, 위험 선호도 등이 포함됩니다. 은행을 예로 들자면, 은행이 보유한 고객 정보는 포괄적이지 않습니다. 은행 자체의 데이터를 기반으로 이상적인 결과를 얻기가 어렵거나 잘못된 결론을 내리기도 합니다. 따라서 통신업체 데이터, 주요 전자상거래 사이트 데이터, 인터넷 추적 데이터, SNS 소프트웨어, 생활권, 인터넷 애플리케이션 등을 포함한 외부 데이터 소스도 도입해야 합니다. 이를 통해 사용자 레이블을 풍부하게 하고 포괄적인 고객 초상화를 만들 수 있습니다.
대형 데이터가 금융업계 telegram 홈페이지의 다운로드 사이트에서 어떻게 응용 및 도전을 찾는지에 대해 간단히 이야기하다.
그림 5 빅 데이터 고객 파노라마 초상화
2.3.2. 고객 서비스 최적화
큰 데이터를 통해 금융 기업은 다양한 마케팅 운영을 모니터링하고, 고객 행동을 컨설팅 스트림으로 전환하여 고객의 성격 특성, 위험 선호도 분석, 고객의 금융 거래 습관 및 사용 행동 이해, 고객의 잠재적 요구 사항 분석 및 예측, 정확한 마케팅을 서비스의 혁신과 최적화로 확대할 수 있습니다.
그림 6 개인 서비스 최적화 프로세스
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
은행을 예로 들자면, 대형 데이터 저장소를 통해 하하 분자 기관 서비스 카운터와 장식, 재테크 지역 장식, 심지어 좌석 디자인, 데이터베이스 내 기관의 소재지 인구 특성, 나이, 거래량 복잡성 등의 데이터, 그리고 고객이 웹 사이트, 휴대폰 은행, 위챗 은행 등의 소프트웨어 사용 습관을 분석하여 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
높은 고객 비율을 가진 조직의 경우, 짧은 캐비닛 서비스 창을 추가하고 대형 화면 디스플레이 알림을 제공하는 것을 고려해 보십시오.
인터넷 뱅킹, 휴대폰 은행에 대한 고객의 사용 습관에 직면하여 브라우징률이 높은 열과 브라우징률이 낮은 열을 다시 조판하여 고객 활용도와 충성도를 높였습니다.
인터넷, 휴대폰 앱에서 방문한 사람들의 기록 행태에 따라 관심 정보 (페이지 브라우징 시간, 횟수, 빈도 등) 에 따라 다양한 요구에 대한 컨설팅과 서비스를 제공합니다.
2.3.3. 거래 사기 탐지
큰 데이터의 분석은 위험 통제에 중요한 의미를 지닙니다. 금융기관은 기업의 생산, 유통, 판매, 금융 등 관련 정보에 대한 데이터 마이닝을 통해 대출 위험 분석을 수행하고, 기업의 신용 한도를 정량화하며, 기업 대출을 더욱 효과적으로 전개할 수 있습니다.
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그림 7 기업 신용 정보 시스템
동시에, 거래 사기 예방 및 통제에서 카드 소지자 기본 정보, 카드 기본 정보, 거래 내역, 고객 내역 행동 패턴, 진행 중인 행동 패턴 (예: 이체) 등을 활용하여 스마트 규칙 엔진 (예: 자주 나타나지 않는 국가에서 고유 사용자를 위해 이체하거나 익숙하지 않은 위치에서 온라인 거래를 하는 경우) 과 함께 실시간 거래 부정 방지 분석을 수행할 수 있습니다.
빅 데이터 금융의 과제
3.1 데이터의 기하학적 성장, 통합의 어려움
현재, 세계 각 업종의 데이터 양이 놀라울 정도로 증가하고 있으며, 게다가 우리나라는 특히 금융 교통 통신 제조업 등 중점 업종과 의료 보험 사회 세관 등 중요한 분야에 집중하고 있으며, 정보화의 심화는 더욱 새로운 대량의 데이터를 낳고 있다. 2015 년 중국의 총 데이터 양은 1700EB 이상으로 전년 대비 90% 증가한 것으로 집계돼 2020 년까지 8000EB 를 넘어설 것으로 전망된다. 은행업을 예로 들면, 백만 위안의 수익을 올릴 때마다 은행업은 평균 130GB 의 데이터를 생성하며, 데이터 강도는 각 업종에서 1 위를 차지하고 있다. 그러나 금융 기업 내 데이터는 분리되어 있으며, 비즈니스 라인, 기능 부서, 채널 부서, 위험 부서 등 각 지점은 종종 데이터의 진정한 소유자이며 원활한 공유 메커니즘이 부족합니다.
금융 산업에서 빅 데이터의 적용과 도전에 대해 이야기하기
대량의 데이터는 종종 분산되고’ 수면’ 상태에 처해 있다. 금융업계가 보유하고 있는 데이터의 양은’ 적국’ 이지만, 실제로 이용할 때는 오히려’ 촉박함’ 이다.
3.2 데이터 보안
보안 및 개인 정보 보호 문제는 대규모 데이터 개발 과정에서 중요한 문제이며, 무해한 데이터가 대량으로 수집되어도 개인 정보가 노출될 수 있음을 보여주는 여러 가지 실제 사례가 있습니다. 사실, 빅 데이터 보안의 의미는 더욱 광범위합니다. 사람들이 직면하는 위협은 개인 정보 유출에만 국한되지 않습니다. 보호 대상에는 빅 데이터 자체뿐만 아니라 빅 데이터 분석을 통해 얻은 지식도 포함됩니다.
기존의 다른 정보와 마찬가지로 대용량 데이터는 데이터 관리 위험 및 데이터 운영 위험 등 저장, 처리, 전송 등의 과정에서 보안 위험에 노출됩니다. 한편으로는 기술적 수단의 보호가 필요하고, 관련 법규의 개선과 금융기업 자체의 자율도 필요하다.
3.3 빅 데이터 표준 사양 개발
데이터의 상호 연결을 실현하려면 두 가지 조건이 포함되어야 합니다. 여기서 상호 연결은 기술 시스템 표준이고 상호 연결은 데이터 시스템 표준입니다. 상호 연결을 구현하려면 시스템에서 표준화된 인터페이스를 사용해야 하는 반면 상호 운용성을 구현하려면 산업 체인을 중심으로 업계 간 데이터 표준 구조를 구축해야 합니다. 현재, 각 업종의 발전은 장기적으로 각기 정치를 시행하고 있으며, 업종 간에 높은 장벽이 존재하고 있으며, 금융업계 내부 (예: 은행, 증권, 보험 등) 도 서로 다른 기준을 채택하여 서로 다른 업종 규범을 준수한다. 메타데이터, 데이터 교환, 데이터 거래, 데이터 품질, 보안 및 기밀성과 같은 주요 공통 표준의 개발을 가속화하는 방법은 대규모 데이터 구축의 열쇠입니다.
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3.4 재능 사다리 훈련
정보기술의 다른 세분화 분야 인재에 비해 대데이터 발전은 인재의 복합적 능력에 대한 요구가 더 높고, 컴퓨터 소프트웨어 기술을 습득해야 하며, 수학 통계 등 방면의 지식과 응용 분야의 전문 지식을 갖추고 있어야 한다. 현재 금융업계는 분석과 발굴을 감당할 수 있는 복합적인 인재, 고급 데이터 과학자, 관리 인재에 큰 차이가 있다.
5. 끝말
당의 18 회 5 중 전회’ 13차 5개년 계획’ 계획은’ 국가 대데이터 전략 실행, 데이터 자원 개방 공유 추진’ 을 제안했다. 2015 년 12 월 16 일 제 2 회 세계인터넷대회 개막식에서 총서기는’ 13차 5개년 계획’ 기간 동안 중국은 사이버 강국 전략, 국가 대데이터 전략,’ 인터넷+’행동 계획을 대대적으로 실시할 것이라고 제안했다. 빅데이터는 이미 경제 발전을 주도하는 새로운 엔진이 되었으며, 빅데이터 응용범위와 응용수준은 우리 경제구조조정을 가속화하고, 우리의 생산생활방식을 깊이 변화시킬 것이며, 빅데이터 금융 응용은 바로 금융형식을 변화시키고 금융업계의 경영 모델 혁신을 촉발하는 촉매제와 추진기이다.
참고 문헌
[1] 진리강양은 장신우 저작을 본 것 같다. "금융 대데이터-전략 기획 및 실천 가이드". 전자공업출판사 .2015 년
[2] 진운저.’ 금융대데이터’. 상하이 과학기술출판사. 2015 년
[3]BCG. "가치" 의 근원으로 돌아 가기: 금융 기관이 큰 데이터를 통제하는 방법 ".2015
네가 두려워하든 기뻐하든, 빅 데이터 금융 시대가 이미 도래했다.
기술 혁신이 점차 주도하는 금융 혁신을 어떻게 이해할 수 있습니까? 빅 데이터 금융이란 무엇입니까? 우리는 가장 대표적인 세 가지 예를 선택하여 대답한다.
큰 데이터란 무엇입니까? 빅데이터는 엄격하게 정의되지 않았습니다. 이름에서 알 수 있듯이’ 많은 데이터’ 입니다. 세 가지 수준에서 이 특별한 호칭을 해석할 수 있습니다.
생산적으로 보면 특별한 수집 과정이 필요하지 않습니다. 규제 요구 사항, 비즈니스 논리 또는 기술적 편리함 때문에 검색 데이터, 거래 데이터 등과 같은 "자체 생산" 기능을 갖추고 있기 때문입니다. 스토리지의 관점에서 볼 때, 양적 변화는 기존 데이터베이스의 데이터 규모에 비해 질적 변화를 야기하며, 저장과 액세스를 지원하는 새로운 데이터베이스 기술이 필요합니다. 사용의 관점에서, 분석 방법은 확률론에 기반한 샘플링 이론에서 인공지능, 통계 학습 등 고차원, 고효율 분석 기술로 전환된다.
산업 세분화의 관점에서 볼 때, 빅 데이터 금융업은 주로 빅 데이터 은행 금융과 빅 데이터 증권 금융으로, 각각 은행 업무, 증권 업무와 관련이 있다. 물론 보험업은 자연적으로 큰 데이터와 관련이 있다.
신용카드 자동신용은 전형적인 빅데이터 은행 금융이다. 은행의 관점에서 신청자에게 편지를 보내야 하는지, 얼마나 많은 신용한도를 수여해야 하는지는 중요한 문제이다. 전통적인 방법은 구매요청 자료를 수동으로 검토한 다음 대략적인 기어에 따라 한도를 발급하거나 신청을 거부하는 것이다. 그러나 은행이 충분한 카드 고객 데이터를 축적하면 위약 여부, 위약 확률, 유효 사용액 등을 평가 대상으로 삼을 수 있다. 그런 다음 이와 관련된 각종 고객 정보를 호출하여 통계 모델을 만들어 신용 결과를 자동으로 계산할 수 있다.
로봇 투자는 빅 데이터 증권 금융의 대표적인 형태다. 주가변동은 여러 가지 요인에 의해 영향을 받고, 전통적인 투자 방식은 일반적으로 수동으로 정보를 수집하고 수동으로 거래한다. 로봇 투자는 다변량 모델을 구축하고, 자동으로 주식을 선택하거나, 거래 시기를 찾고, 적절한 바람 제어 모델 아래 로봇 투자 클라우드 거래 모델을 만들 수 있다.
또 다른 예로, 은행과 증권을 연결하는 대규모 데이터 불량 자산 평가. 2005 년, 한 국유불량자산관리회사가 방대한 데이터를 바탕으로 불량자산평가를 시도하기 시작했다. 원래 은행 신용 자산의 평가는 모두 회계 모델을 기반으로 했지만, 불량자산은 기본적으로 회계 특징이 없어 전통적인 방법으로 평가하기가 어려웠다. 따라서 처분된 자산과 처분할 자산 샘플을 수집하여 데이터 마이닝 모델을 구축하면 처분할 자산의 가격을 쉽게 평가할 수 있습니다.
빅 데이터와 빅 데이터 금융의 몇 가지 응용 사례를 알아보고 빅 데이터 금융이 무엇인지 요약해 보겠습니다.
금융업이 축적한 telegram 중문판 다운로드 장소가 어떤 큰 데이터인지 금융대데이터다. 은행금융과 증권금융 자체에 따라 은행금융대데이터와 증권금융대데이터로 나뉜다. 데이터를 축적하는 과정에서 데이터 수집, 저장, 사용과 관련된 업무와 기업이 생겨나 금융 빅 데이터의 산업 체인이 완성되었지만, 전반적으로 여전히 정보기술 산업 체인이다.
빅 데이터 시대에 정보화 금융의 발전은 현재와 미래의 금융 종사자들에게 더 높은 요구를 했다. 인재 강국 전략을 시행하고 금융인재 팀 건설을 강화하기 위해’ 국가 중장기 인재 발전 계획 개요 (2010-2020 년)’ 의 요구에 따라 인민은행은 은감회, 증권감독회, 보감회와 공동으로’ 금융인재 발전 중장기 계획 (2010-2020 년)’ 을 발행했다. 인재 양성 기지로서 고교는 관념을 바꾸고, 능동적으로 대응하고, 협력을 강화하고, 큰 데서 착안하고, 작은 곳에서 착수하며, 대데이터 시대의 금융교육과 인재 양성을 대대적으로 전개하여 우리나라 정보화 금융 발전을 위해 인재 비축을 잘해야 한다.
현재 고교 인재 양성 모델은 제 2 차 산업혁명 표준화 기계 대생산의 산물이다. 시대 발전의 수요에 적응하기 위해 외국 고교들은 독일 FH 모델, 영국 샌드위치 모델, 미국의 생계교육 모델 등 인재 양성 목표, 교과 과정 체계, 교직원, 실천 과정 등 여러 방면에서 적극적인 대응을 했다. 빅데이터 시대는 중국의 고등교육에 큰 영향을 미치고 있지만, 고교 경영 지도 사상은 여전히 공업화 대생산의 표준화 엘리트 교육 단계에 머물러 인재 양성과 빅 데이터 시대의 요구 사항 사이의 갈등이 갈수록 두드러지고 있다. 현실에서 많은 고교들은 새로운 형세에서 어떤 응용형 인재를 양성하고, 어떻게 응용형 인재를 양성하는 등 기본적인 문제에 대한 인식이 여전히 모호하다. 이에 따라 빅 데이터 시대는 고교 인재 양성 모델, 특히 금융인재 양성 모델 개혁을 위한 절실한 요구를 했다.
빅 데이터 시대의 응용 금융 인재 양성에 대한 생각
현재 우리나라 금융 분야의 인재 팀은 더 이상 정보화 금융 발전의 요구를 완전히 충족시킬 수 없으며, 금융 업무, 정보기술, 관리 등 다양한 지식 기술을 겸비한 복합적인 인재를 양성할 필요가 있다.
빅데이터 시대의 응용형 금융인재 양성은 교학이념의 전향, 빅데이터 시대 실험교수의 실전, 빅데이터 시대를 배경으로 클라우드 기술을 수단으로 하는 응용형 금융인재 발전의 최신 특징과 양성 모델을 반영해야 한다. "융합 업무 양성과 자질교육을 일체화하고, 지식 전수와 능력 배양을 일체화하고, 융합 실험 교수와 과학 연구 활동을 일체로 하는 인재 양성과 교육 개혁 사고를 따르고," 지식, 능력, 자질 "의 세 가지 요소를 유기적으로 결합하여 빅데이터 시대의 응용형 금융인재 양성 모델을 구축하다.
1. 대데이터 사고를 이용하여 교학 양성 방안을 심사하고 개정함으로써 대데이터 시대 발전에 적응하는 금융인재 이론 지식 체계를 수립한다. 기존의 교육 양성 방안은 기계화된 대생산 배경에 따른 표준화 특징을 더 많이 갖추고 있어 대데이터 시대의 금융 종사자에 대한 높은 요구와는 심각한 단절을 겪고 있다. 금융전공은 기존 교육 양성 방안을 재검토하고 개정해야 하며, 기존 교육과정 체계를 바탕으로 빅데이터 시대 발전에 적응하는 금융인재 이론 지식체계를 더욱 구축해 학생들의 빅데이터 사고와 빅데이터 시야를 양성하기 위한 방안을 마련해야 한다.
2. 빅 데이터 기술을 이용하여 국제화 실천 교육을 탐구하고 전개하여 빅 데이터 시대의 발전에 적응하는 금융 인재 실천 능력 체계를 수립한다. 빅 데이터 시대의 방대한 정보 자료를 획득하면 고교에 더 많은, 업데이트, 더 나은 교육 자료를 제공할 수 있다. 각종 신흥 정보기술의 발전은 국제화 실천 교육 플랫폼을 구축하기 위한 기술 보장을 제공한다. 경제금융학원은 유럽과 미국의 여러 유명 고교와 접촉해 국제화 실천 교육 플랫폼을 적극 마련해 시공간의 동시 시뮬레이션, 디지털 시뮬레이션을 실현하고 빅 데이터 시대 발전에 적응하는 금융 인재 실천 능력 체계를 확립하기 위해 노력하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 과학명언)
3. 대데이터 플랫폼 구축 및 최적화 과정 자원을 이용하여 대데이터 시대 발전에 적응하는 교육 방법을 혁신하다. 빅 데이터 시대의 영향으로 커리럼 리소스는 더 이상 강의실에만 국한되지 않으며, 빅 데이터 플랫폼을 통한 커리럼 리소스 공유는 향후 교육 리소스 구성을 최적화하는 중요한 방법입니다. 금융전공은 뒤집기 교실, 마이크로수업, MOOC 등 선진적인 교수법을 탐구하고, 대형 데이터 플랫폼을 이용하여 커리럼 자원을 구축하고 최적화하고, 빅데이터 시대 발전에 적응하는 교수법을 혁신해야 한다.
4. 빅데이터 시스템에 의지하여 실험실 자원을 통합하고 보완하여 빅데이터 시대 발전에 적응하는 실험 교육 환경을 조성한다. 금융연구소는 응용형 금융인재 양성 모델 개혁의 토대를 마련하고, 빅데이터 시대의 요구에 부응하며, 금융연구소는 글로벌 금융시장의 방대한 거래 데이터를 동시에 받을 수 있다. 상업은행 거래 시스템, 금융시뮬레이션 거래 시스템, 금융시뮬레이션 시스템, 금융위험 분석 시스템 등은 빅데이터 시대 발전에 적응하는 실험교육을 위한 종합적인 지원을 제공한다.
빅 데이터 시대의 응용 금융 인재 양성 방식에 관한 토론
빅 데이터 시대는 반드시 전통적인 고등 교육과 학습 모델에 깊은 영향을 미칠 것이다. 현대 정보기술 및 금융시장의 끊임없는 혁신에 비해 현재 국내 대학의 금융교육 수준에는 뚜렷한 차이가 있다. 이러한 격차는 전문 설정, 교과 과정 설계, 교재 개발, 교직원 구성, 교수 방식, 관리 메커니즘 등 여러 방면에 나타난다. 빅 데이터의 관점에서, 어떻게 전통을 계승하고 혁신을 개혁하는 관계를 잘 처리하고, 전통적인 교육 모델과 현대 학습 기술, 도구를 결합하는 것은 응용형 금융인재 양성 모델 개혁의 중요한 임무이다.
1. 커리큘럼 시스템 혁신
전문 교과 과정 체계는 인재 양성 목표를 지원할 수 있어야 하며, 인재 양성 목표는 고용주의 직무 요구와 업무 기술 요구 사항을 충족시켜야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 전문교육명언) 국제금융환경과 더욱 긴밀하게 접목하고 정보화금융의 발전에 적응하기 위해 금융전문과정체계 조정은 좋은 직업소양과 도덕수준을 갖추는 것을 목표로 해야 한다. 외국어 능력이 두드러지고 경제학 이론의 기초가 탄탄하며 금융투자 분석 기술이 능숙한 응용형 복합형 국제화고급 금융인재를 양성하는 것을 목표로 해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 금융학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학)
빅 데이터 시대와 정보화 금융의 발전에 직면하여 금융 전공은 교과 과정 설정에서 재돌파해야 한다. 빅 데이터 배경에서 금융 비즈니스 혁신과 인재 수요의 특징에 따라 학생들의 빅 데이터 비전, 빅 데이터 사고, 빅 데이터 실무 능력을 키우는 관점에서 교육 과정 혁신을 실시하여’ 1+1+X’ 의 동적 교육 과정을 만듭니다. 첫 번째 "1" 은 전문 이론 과정 체계를 나타내며, 금융 전공 핵심 과정 모듈에 대한 전문 이론의 응용형 특징을 강조한다. 두 번째 "1" 은 실험 과정 모듈, 실습 과정 모듈 및 실습 모듈을 포함한 전문 실습 교육 과정을 나타내며, 교육 과정 설정의 응용형을 더욱 강조합니다. "X" 는 교육 과정 시스템의 동적 조정 요소를 나타내며, 실험 과정 모듈과 실습 과정 모듈 두 부분에서 필수 및 선택 과목으로 나뉘며, 선택 과목은 동적 조정 과정이라고 합니다. 이 선택 동적 모듈을 사용하여 빅 데이터 시대의 최신 동향을 추적합니다.
2. 교수법 개선
빅 데이터 시대는 금융 전공 교수법을 더욱 개선하고 금융학 본과 교수의 질을 높이기 위한 새로운 기회를 제공한다.
(1) 대량의 데이터 정보 자료는 교육 내용을 더욱 풍부하게하고 교육 방법을 개선할 수 있는 가능성을 제공한다. 한편, 방대한 양의 데이터 정보 자료는 학부 교육에 풍부하고 생동감 있는 교육 자료를 제공하여 교육 내용의 가독성을 높이고 학생들의 학습 흥미를 자극할 수 있다. 한편, 대량의 참신한 사례 도입은 사례 교육을 더욱 풍부하게 하는 데 도움이 되며, 생동감 있고 다양한 프레젠테이션 방식은 학생들의 이미지 사고와 사고 과정을 자극하여 교육 효과를 높일 수 있다.
(2) 기존 집단수업방법과 대형 오픈 온라인 과정 등 신흥 교육방법을 결합한다. 빅 데이터 시대에 학생들이 지식을 얻는 방법은 더 이상 수업에만 국한되지 않을 것이다. 인터넷 기술의 급속한 발전으로 온라인 학습이 지식을 배우는 중요한 방법이 되고 있다. 이런 맥락에서, MOOC 와 마이크로수업은 도구 자원의 다양성, 교과 과정의 사용 편의성 (인터넷을 통해 전통적인 교과 과정의 학습 시간, 공간 제한을 돌파함), 교과 과정의 폭 넓음, 과정 참여의 자율성 등 그 특징을 충분히 발휘할 수 있다. 이에 따라 온라인상에서 결합한 교수법을 채택할 수 있다면, 두 가지 방법의 장점을 충분히 발휘하고 서로의 단점을 보완할 수 있다면, 학생의 학습 효율성과 교사의 강의 효율을 크게 높일 수 있다는 것을 알 수 있다.
(3) 전통적인 그룹 협력 교육 모델과 온라인 그룹 학습 모델을 결합한다. 오늘날의 나날이 변화하는 정보화 시대에 정보 수집과 정보 교류 능력은 학생들의 학습과 혁신의 기초이다. 교사와 학생은 자신의 사용 습관과 설비 조건에 따라 자신에게 적합한 방식을 선택하여 학습 토론 그룹을 만들고, 교류 체험을 토론하고, 언제 어디서나 지혜의 불꽃을 공유하고, 학생들의 평생 학습 능력을 키울 수 있다.
(4) 대량의 미시통계를 이용하여 학생의 자율 학습을 촉진하다. 국내외 기업 데이터베이스, 상장회사 데이터베이스 등에서 제공하는 기업 미시 데이터는 교실 수업 이외의 학생 자율팀 학습과 본과 실험 교육 내용에 좋은 기초를 제공한다. 교사들은 이런 개방적인 교육 형식을 통해 학생들이 수동적인 지식 학습에서 능동적인 지식으로 변화를 만들 수 있도록 도울 수 있다.
(5) 금융학과 앱을 디자인하고, 빅데이터 기술을 적용해 학생의 행동습관을 분석하고, 교학효과를 평가한다. 온라인 학습 시스템에는 학습 로그, 학습 경로, 과정 데이터, 학습 관리 데이터, 학습 성과 데이터 등 세밀한 학생 학습 행동 데이터가 많이 포함되어 있습니다. 교육 데이터 마이닝 및 분석 기술을 사용하여 데이터를 수집, 저장 및 분석하고 학생 학습 경로 맵을 작성합니다. 사전 예측 모델을 기반으로 학생의 학습 경로를 최적화하고 학습 반성을 촉진하며 학교 관리자, 교사, 학생을 포함한 모든 수준의 사람들에게 적절한 피드백을 제공하여 학교 관리, 교육 및 학습을 개선할 수 있습니다.
3. 교육 자원 최적화
금융 연구소는 학생들이 적시에 국제, 국내 금융 시세 및 발전 동향을 이해하고 파악할 수 있도록 금융 정보 데이터베이스 시스템을 갖추고 있습니다. 학교 도서관은 청화동방, CNKI 중국 학술지 전문데이터베이스, 대인복사 신문 자료 전문데이터베이스, 국연망 데이터베이스, 고교 영어자원 데이터베이스 등 10 여 개 전문 전문 전문문, 다이제스트 데이터베이스 등을 잇따라 건설해 학생들의 데이터 수집과 연구 학습을 용이하게 했다. 빅 데이터 시대와 정보화 금융의 발전은 금융 전공이 교육 자원을 더욱 최적화해야 한다고 요구한다.
첫째, 대용량 데이터 플랫폼을 기반으로 한 방대한 데이터, 데이터 마이닝 기술 사용, 금융 분야의 교재, 코스웨어, 비디오 등을 정기적으로 정렬하고 현재 금융 시장의 실제 상황과 최첨단 문제를 반영하는 교육 자료를 선택합니다.
둘째, 큰 데이터 시스템을 이용하여 기존 교육 실험 자원을 효과적으로 통합하고, 완벽한 가상 시뮬레이션 실험 교육 플랫폼을 구축하여, 큰 데이터의’ 조각화 제거’ 역할을 발휘하고, 실험 교육 자원을 최대한 활용합니다.
다시 한 번, 금융 교육 앱을 사용하여 양질의 교육 자원을 네트워크에 업로드하고, MOOC 및 마이크로클래스 플랫폼 및 교육 자원 데이터베이스를 구축하여 교육 자원의 편리함과 사용 효율성을 높였습니다.
4. 실습 교육 강화
현재 빅 데이터 시대는 학생들의 실천능력에 대해 더 높은 요구를 하고 있으며, 현대금융학과 교육은 실천능력을 키우는 것을 주요 목표로 삼아야 한다. 금융학과와 관련된 증권투자, 주식시장 분석, 선물거래, 은행신용 등 교과과정은 조작성이 강하여 이론학습뿐만 아니라 현대과학기술력, 특히 현재 금융대데이터와 관련된 지식을 배워야 한다.
첫째, 빅 데이터 플랫폼을 활용하여 국제 금융 시장 및 소셜 네트워킹 사이트의 최신 고주파 금융 어휘와 거래를 수시로 추적하여 실습 교육의 소재로 삼는다. 최신, 고주파 금융 어휘와 거래는 국제 금융 시장과 금융 연구 분야의 발전 동향을 명확하게 그려낼 수 있는데, 이것이 바로 실천 교육의 중요한 소재이다.
둘째, 빅 데이터 기술을 사용하여 국제화 실습 교육을 탐구하고 실시하여 빅 데이터 시대의 발전에 적응하는 금융 인재 실천 능력 체계를 수립합니다. 빅 데이터 시대의 방대한 정보 자료를 획득하면 고교에 더 많은, 업데이트, 더 나은 교육 자료를 제공할 수 있다. 각종 신흥 정보기술의 발전은 국제화 실천 교육 플랫폼 건설을 위한 기술 보장을 제공한다.
5. 교직원 구성
빅 데이터 시대에, 대학 교사가 기본적인 디지털 교육 능력만 갖추는 것만으로는 충분하지 않았다. 교사는 고등 교육의 대데이터화 발전에 능동적으로 적응하고, 데이터 지원의 교수 의사 결정 문화를 이해하고, 데이터 분석 능력을 향상시켜야 하며, 대데이터 시대 고교 교과 과정 변화가 자신의 전공 발전에 제기한 심각한 도전을 분명히 인식하고, 대데이터 시대의 요구에 적응하는 것의 중요성을 깨달아야 한다. 금융전공은’ 양성+도입’ 의 인재 건설 방침을 고수하고 금융전문교사의 전문지식, 실천능력, 실험소프트웨어 조작능력, 빅데이터 시대에 필요한 지식과 기술을 강화해야 한다.
첫째, 기존 교사를 "훈련" 하십시오. 단기 교육 방식을 통해 금융 전문 교사를 교육하고, 업계 전문가를 고용하여 강의를 하고, 금융 실무 과정 소프트웨어 운영, 데이터베이스 기술 및 애플리케이션, 네트워크 기술 및 애플리케이션, 온라인 교육 설계 기술, 데이터 분석 기술, 학습 분석 기술 등을 교육합니다.
둘째, 전문가를 "소개" 하다. 소개 인재는 금융 전문 지식, 금융 계량 분석, 인터넷 응용 기술 및 데이터베이스 응용 기술을 능숙하게 습득할 수 있어야 합니다. 교육 팀 구조를 지속적으로 최적화하여 빅 데이터 시대의 응용 금융 인재 양성에 충분한 인적 자원 보장을 제공합니다.
빅데이터 시대의 발전에 순응하고, 사회경제 발전의 인재 수요를 지향하며, 응용형 금융전문가 양성의 새로운 아이디어를 탐구하고, 다음과 같은 방면에서 상응하는 조정이 필요하다. 하나는 교학이념 방면이다. 빅데이터 시대 응용형 금융인재 양성은 교학 이념의 전향, 빅데이터 시대 금융전문교육의 실전성을 반영해야 한다. 따라서 기본 교학이념은 빅데이터 시대를 배경으로, 클라우드 기술을 수단으로 국제금융인재 양성의 응용성, 실전성, 종합성을 보여준다. 두 번째는 교수 모델 방면이다. 사고방식을 바꾸고, 빅 데이터 시대의 요구 사항을 충족시키고, 금융 전문 교육 환경을 개조하고, 응용형 금융 인재 발전의 새로운 특징에 부합하는 교육 내용, 교육 수단 및 교육 모델을 설계합니다. 셋째, 실습 교육. 국제금융투자 모의실험교육센터를 주체로, 국내와 해외금융실험실천기지를 보완하는 실천교육체계 틀을 구축하다. 실험 교육 센터의 설계는 금융 기관의 투자 금융 실무와 관련된 내용에 밀접하게 관련되어 있으며, 산학연구의 결합을 실현하고, 실험 교육의 큰 데이터 건설을 강화하고, 실험 교육 프로젝트를 지속적으로 업데이트하며, 실험 교육 시스템이 국제 금융 투자 분야의 최전선 역동성을 포착할 수 있도록 보장한다. 넷째, 교육 자원 방면. 빅 데이터 시대에 금융 산업의 발전을 효과적으로 추적하려면 금융 전문 교재, 코스웨어, 비디오 등의 교육 자료를 지속적으로 업데이트하고, 실험 교육 자원을 효과적으로 통합 및 최적화하고, 금융 교육 APP 등 새로운 교육 자원을 개발해야 합니다.
참고 문헌
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[2] 주건평 이추아:’ 대자료가 대학 교육에 미치는 영향’,’ 중국대학 교수’ 2014 년 9 호, 41-44 면.
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[5] 왕휘, 단문군:’ 대데이터 시대’ 의’ 재무분석’ 과정 건설’,’ 중국 전력교육’ 2013 년 25 호, 111-112 면.
[6] 임가송, 초방의:’ 지방고교 금융인재 양성의 지역포지셔닝과 대책 분석’,’ 중국고등교육’ 2012 년 9 호, 59-60 페이지.
요약: 빅 데이터 분석과 인터넷 금융은 요즘 가장 핫한 어휘로, 빅 데이터와 인터넷의 금융업계에서의 완벽한 활용은 의심할 여지 없이 전체 금융업계에 큰 변화를 가져올 것이다. 그러나 인터넷 금융은 기회와 위험이 공존하는 것으로, 인터넷과의 융합이 기존 금융업보다 더 크기 때문에 금융위험 경보를 잘 하는 것이 중요하다. 이 글은 인터넷 금융위험 경보 메커니즘을 분석하고 구체적인 조치를 제시했다. 키워드: 빅 데이터 분석; 인터넷 금융 재정적 위험 위험 경보 소개
현재 빅 데이터 시대가 도래했고, 데이터의 대량 축적과 데이터 처리가 절실히 필요한 시기에 빅 데이터 분석이 이루어졌다. 이와 함께 알리바바, 텐센트, 등 인터넷 거물들이 금융 서비스에 발을 들여놓고 알리페이를 대표하는 각종 인터넷 금융 상품이 등장해 빅 데이터 분석에 기반한 인터넷 금융이 나날이 발전하고 있다. 많은 고객들이 높은 투자 수익을 얻기 위해 금융자원을 인터넷으로 전환하기 위해 인터넷 금융위험 경고에 대한 연구에 많은 관심을 받고 있다.
(a) 빅 데이터 분석에 기반한 인터넷 금융 특성 및 이점
빅 데이터 분석은 통계 방법을 통해 데이터를 분석하고 데이터의 가치 있는 것을 얻어서 데이터의 역할을 하는 것이다. 인터넷 금융은 전통적인 금융 업무와 인터넷을 결합하여 새로운 경험을 선사합니다. 인터넷 금융은 큰 데이터에 대한 분석에 기반을 두고 있습니다. 인터넷 금융이 그 자체의 우월성을 가지고 있다는 것은 부인할 수 없다.
인터넷은 면적이 크고, 시스템들이 서로 연결되어 있고, 정보가 공유되며, 편리한 데이터 전송으로 정보 비대칭 문제를 해결할 수 있습니다. 인터넷 금융은 지불, 신용, 예금 등 각 분야에서 혁신이 있고, 빠른 거래가 지리적 거리와 시간의 제한을 돌파하고, 인민 대중의 생활을 용이하게 하며, 전통 금융업계의 전통 금융업무에 영향을 미쳤다.
(b) 빅 데이터 분석에 기반한 인터넷 금융의 위험 1, 신용 위험
인터넷 금융은 여전히 신흥 사물에 속하며, 배합된 법률법규체계는 아직 완벽하지 못하며, 신용체계 구축도 더욱 강화되어야 한다. 등록기업에 대한 자격심사 요건은 은행보다 엄격하지 않고, 진입문턱도 고르지 않고, 고객 신분에도 허점이 있다. 일부 등록기업의 자질이 부족하고, 위약이 발생하는 신용위험을 배제할 수 없고, 심지어 인터넷 금융을 이용하여 돈세탁 등 위법범죄 행위에 종사할 수도 있다. 일반적으로 알리페이와 같은 주요 인터넷 금융 소프트웨어는 제 3 자 지불 방식을 채택하여 신용 위험을 어느 정도 낮추지만, 자금, 기술 등 여러 가지 이유로 제 3 자 지불 능력을 갖추지 못한 기업들도 있다. 신용 위험은 매우 크다. 2, 개인 정보 위험
네트워크에서 데이터 정보는 빠르게 흐를 수 있으며 정보 유출의 위험도 있습니다. 계좌 개설자료에서 투자자에게 신분 정보, 은행계좌, 은행계좌 비밀번호, 휴대전화 번호, 집 주소 등의 정보를 상세히 제공하도록 요구하면 투자자에게 헤아릴 수 없는 손실을 초래할 수 있다. 휴대전화 바인딩과 휴대전화 인증코드로 시리즈 거래를 해야 하는 소프트웨어도 있다. 만약 휴대전화가 분실되면 프라이버시가 유출돼 재산 안전을 위협한다. 3, 기술적 위험
인터넷 금융 인터넷 기반 빅 데이터 분석은 인터넷의 정상적인 운영을 전제로 해야 하며, 네트워크 환경은 더 최적화되어야 하고, 사이버 금융 범죄 문제가 두드러지고, 해커 공격, 사이버 바이러스, 사이버 기술 고장 등이 발생할 경우 네트워크가 제대로 작동하지 않아 투자자에게 자금 손실의 위험을 초래합니다. 그리고 이런 위험은 규모가 커서 제때에 통제하기 어렵다.
(c) 금융 위험에 대한 조기 경보 메커니즘 1, 조기 경보 신호 분석 조기 경보 신호는 종종 금융 위험의 전조이며, 조기 경보 신호가 다시 위험에 이르기 전에 시제 발전 추세를 예측하고 위험 관리를 위한 효과적인 조치를 취할 수 있다는 점에 주목한다. 조기 경보 신호는 기업의 신용손상, 재정 상황의 중대한 변화 등 명확한 판단을 내릴 수 있다. 재무제표, 정책 변경 등과 같은 일부 신호는 의사결정자의 판단, 분석, 정확한 해석이 필요하다. 결론적으로, 조기 경보 신호에 대한 분석은 위험을 판단하는 것이 메커니즘에서 비교적 직관적인 방법이다. 2, 조기 경보 지수 시스템 설계
과학적 지표 체계를 구축하는 것은 금융 위험 조기 경보 분석의 첫 번째 토대이며, 일련의 데이터를 분석하여 금융 위험 폭발의 전조를 파악하고, 위험이 발생하기 전에 경보를 내리고 위험을 피하기를 희망합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 지표 선택은 측정 가능, 제어 가능, 관련, 간섭 방지, 대표성 등 특정 원칙을 따라야 하며, 데이터를 쉽게 얻을 수 있고 인터넷 금융 위험에 민감하게 반응해야 합니다. 거시경제금융지표, 중경경제금융지표, 미시경제금융지표의 세 가지 측면에서 각각 지표체계를 세워 다른 시스템에 대한 경보를 내릴 수 있다.
(d) 위험 조기 경보 조치
1, 과학적 데이터 지표 시스템 및 평가 및 평가 시스템
과학적 위험 모니터링 시스템 평가 평가 시스템은 모두 데이터를 핵심으로 하고, 정량적으로 기술된 지표를 테스트 기준으로 하여, 조기 경보 달성을 위한 지표를 적시에 처리해야 한다. 구체적인 단계는 먼저 적절한 지표를 선택하고, 금융위험 변동과의 관련성이 높은 지표 체계를 구축하고, 경험과 예측에 따라 각 지표의 경보치를 선택하고, 마지막으로 인터넷 금융의 위험을 수치로 감시하는 것이다. 참가자에 대한 각종 평가 검사도 데이터 체계, 양량화 평가 메커니즘, 엄명상벌 제도, 각 지표가 목표값 내에 있는 참가자들에게 장려를 주거나 검사 빈도를 적절히 줄여야 한다. 지표가 위험경보 지표에 도달하는 것은 참가자들에게 검사 빈도를 늘리고, 대화를 약속하고, 사유에 대한 반성을 요구하고, 시정조치 등 특정처리 조치를 요구해야 한다.
2, 삼위 일체 위험 조기 경보 모니터링 네트워크
위험 경고에 대한 감시는 부서 간 조율 협력, 상호 제한, 금융감독부 감독, 업계 내 자율관리, 사회공공감독 상호협조로 삼위일체의 위험경보감시네트워크를 형성하는 것이 효과적인 규제 방안이다. 감독 부서는 목표와 규범을 제정하고 경보 메커니즘의 수립 및 유지 관리를 총괄하는 지도 역할을 한다. 금융부문은 자신의 발전 상황에 따라 내부 관리제도, 위험예방조치를 제정하고 인터넷 금융위험에 대한 경보작업을 구체적으로 집행해야 한다. 물론, 이 경보감시망이 큰 역할을 하도록 해야 하는 것은 아직 많은 인민 대중의 감독과 불가분의 관계에 있다. 3, 완전한 법률 시스템 보호
인터넷 금융이 건강하고 지속적으로 발전하려면 법률과 규정의 틀 아래에서 운영되어야 하며 정부의 정책 지원과 투자자의 상호 감독, 자율관리가 있어야 한다. 건강하고 공정한 환경을 조성하고 인터넷 금융투자자들의 자금 안전을 보호하다. 정부는 입법과 법 집행 감독을 강화해야 한다. 제정된 규정은 구체화해야 한다. 예를 들면 대규모 자금 보고 제도 수립, 의심스러운 거래 보고 제도 등 돌발 사건이나 의심스러운 사건에 대한 기술 정지 또는 거래 지연 등의 조치를 취할 수 있다. 각 방면의 행동을 규범해야 한다 결어
이 사건으로 인해 인터넷에 대한 경각심이 다시 한 번 높아졌다. 빅데이터는 인터넷 시대의 중요한 특징이며, 그 발전 방향은 데이터 공유와 데이터 개방이다. 클라우드 서비스가 출시됨에 따라 많은 인터넷 기업들이 민감한 데이터를 인터넷 클라우드에 배치하여 데이터 마이닝 및 분석을 통해 유용한 정보를 형성하고 있습니다. 인터넷 금융의 큰 환경에서 이것은 자금 안전을 포함한 정보 보안에 더 큰 도전을 제기할 것이다.
작은 프라이버시의 큰 위험.
최근의 사건 분석에서 범죄자들은 데이터 마이닝과 데이터 분석에 더 많은 관심을 기울이고 있으며, 인터넷 금융의 발전으로 더욱 정확한 기업 정보와 개인 정보를 쉽게 훔칠 수 있게 되었으며, 범행 성공률도 더욱 높아질 것이다.
이미 잘 알려진 신용카드 사기, 현금세탁 등과 비슷한 사건이 계속되고 있다. 그리고 인터넷에서 휴대전화, 전화에서 TV, pos 기계에서 pad 까지 제 3 자 지불 채널이 늘어나고 있다. 인터넷 금융의 가장 기본적인 핵심은 금융의 속성과 금융의 특성이기 때문에 금융의 위험 관리 관점에서 인터넷 금융의 위험에 직면해야 한다.
왕메이 (Wang Mei) 중국 금융 인증 센터 부국장 (Wang Mei) 은 금융 기관이 이러한 정보 보안 위험에 직면 할 때 신기술 및 새로운 응용 분야에 대한 연구를 강화할 필요가 있다고 믿는다. 현재 은행 업무가 끊임없이 혁신함에 따라 전자은행의 채널도 많아지고 복잡성도 높아지고 있다. 은행금융기관은 업무구조와 기술구조 두 방면에서 어떻게 더 잘 융합할 수 있는지를 고려해야 한다. 특히 정보 보안 구축 측면에서는 시스템 구축이 계획, 개발, 테스트, 온라인을 동시에 시작해야 하며 정보 보안에 중점을 두어야 합니다. 가장 중요한 것은 정보 보안의 홍보, 지도, 특히 전자은행 보안 방면의 지도를 강화하는 것이다.
"정보 유출 사건은 정보 보안에 대한 고객 자체의 인식이 부족한 경우가 많다." 한 은행인은 일부 사기 정보에 대해 백성들이 분명히 구별해야 하고, 상대방을 경솔하게 믿지 않아야 한다고 말했다. (윌리엄 셰익스피어, 사기, 사기, 사기, 사기, 사기, 사기, 사기)
중국 인터넷 정보센터 (CNNIC) 가 발표한’ 2012 년 중국 네티즌 정보안전상황 연구 보고서’ 에 따르면 우리나라 정보안전상황이 낙관적이지 않고 네티즌이 정보안전위험에 대한 인식이 부족하다고 한다.
84.8% 의 네티즌이 정보 보안 사건을 겪었는데, 이들 네티즌 중 1 인당 평균 2.4 종의 정보 보안 사건이 발생했다. 수많은 정보 보안 사건 중 스팸과 휴대전화 괴롭힘 전화 발생률이 각각 68.3%, 56.5% 로 가장 높았다. 사기 유인정보’,’ 가짜 사이트’ 등 새로운 정보 보안 사건은 일부 기존 정보 보안 사건을 능가하기도 했다. 38.2% 의 네티즌이’ 사기 유인정보’ 를 만난 적이 있는데, 이는 전통적인’ 중바이러스나 목마’ 의 네티즌 비율보다 15.1% 포인트 높다. 하지만 정보안전사건을 접한 네티즌 중 47.5% 에 달하는 네티즌은 아무런 처리도 하지 않고, 네티즌은 정보안전사건의 피해에 대해 잘 모르거나 신경 쓰지 않는다.
조소청 중국 금융인증센터 부사장은 소비자들에게 직면한 위험에는 주로 전자화폐 형태의 자금 손실과 전자정보 형식의 프라이버시 유출이 포함된다고 밝혔다. 현재 소비자 측 위험의 원인은 주로 소비자 안전의식이 약하고, 소비자 조작이 부적절하며, 목마 소프트웨어의 범람, 해커 공격이 만연하기 때문이다.
그는 소비자들에게 개인의 프라이버시 정보 보호에 주의해야 한다고 일깨워 주었다. 전화번호, 집 주소, 주민등록번호, 회사 주소, e-메일 등의 정보입니다. 자신에게 중요한 민감한 정보를 인터넷에 공개하지 마십시오. 약한 비밀번호를 사용하지 않고 여러 곳에서 같은 비밀번호를 사용하지 않는다. 안전지불의식을 강화하고, 피시방에서 지불하지 않고, 공공네트워크를 사용하지 않고 지불한다. 온라인 거래 작업은 반복적으로 확인되어야 하며 브라우저 주소 표시줄, 팝업 창의 내용 등 세부 사항에 항상 주의를 기울여야 합니다. 다양한 지불 방식이 직면한 위험을 인식하고 문자메시지 지불, 휴대전화 은행 지불, 신용카드 지불 등 지불 방식을 파악하여 거래자금 제한 등을 설정함으로써 위험을 줄여야 한다.
무중단 업무 운영 관리의 새로운 과제
프라이버시 유출로 인한 정보 보안 문제를 스스로 조금만 주의를 기울이면 피할 수 있다. 은행 관리 실수로 대중이 금융업무를 제대로 처리하지 못하게 되면 정보금융시대 민중들이 가장 안정감을 잃게 된다.
중국 금융인증센터가 발표한’ 2012 중국 전자은행 조사보고서’ 에 따르면 중국 전자은행 업무가 3 년 연속 성장세를 보이고 있으며, 68% 의 사용자가 인터넷은행을 이용해 카운터 업무의 절반 이상을 대체하고, 일부 은행망은 대체율이 85% 를 넘는 것으로 나타났다. 개인 인터넷 뱅킹 사용자의 40% 는 여러 개의 인터넷 뱅킹 계좌를 보유하고 있으며, 최근 1 년 동안 인터넷 뱅킹 계좌의 사전 개통률은 75% 입니다. 개인 휴대전화은행 이용자 비율은 8.9% 로 2011 년보다 2.6% 포인트 증가하여 3 년 연속 성장세를 보이고 있다.
이러한 맥락에서 각 주요 은행의 정보 시스템에 문제가 생기면 헤아릴 수 없는 손실을 초래할 수 있다.
지난 6 월 23 일 중국 자산 규모가 가장 큰 은행인 중국공상은행이 시스템’ 마비’ 를 일으켜 카운터 인출, 현금인출기, 인터넷은행, 전화은행 등 업무 처리가 크게 영향을 받았고, 여러 도트들이’ 기계고장’ 공고를 붙여서 모든 업무를 중단했다. 이번 사건은 베이징 상하이 우한 쓰촨 등 중국의 여러 성시와 관련이 있다.
중국공상은행은 내지에 수만 개의 영업망을 보유하고 있고, 전화은행 등록 고객은 이미 1 억 가구가 넘고, 문자은행 누적 서비스 고객은 2150 만 가구에 달하기 때문에 이번 시스템 고장의 영향은 상당히 크다. 이후 공행은 사건이 시스템 업그레이드로 인한 것임을 확인했지만, 이번’ 사고’ 는 이미 방간에 약간의 과도한’ 해석’ 을 불러일으켰다.
7 월 초 중국공상은행은 6 23 사건 내부 통보에 대해 공급업체가 제공한 호스트 버전 메모리 정리 메커니즘의 결함으로 인해 고장이 발생했다고 밝혔다. 작은 확률, 고위험 시스템 고장은 은행 재해 대비 및 위험 관리의 중요성을 다시 한 번 부각시키고, BCM (무중단 업무 운영 관리) 이라는 일반인이 낯설게 느끼는 용어도 드러나게 한다.
은행업 정보 시스템은 금융기관의 핵심 업무와 금융서비스의 안정적인 운영을 담당하고 있으며, 한 부분에 문제가 생기면’ 도미노 골패’ 식의 전달 효과를 유발할 수 있고, 체계적인 금융정보 보안 위험을 야기할 수 있으며, 엄청난 경제적 손실도 추산할 수 있지만, 은행사회의 명성에 대한 막대한 손실은 심지어 전 사회의 공황을 불러일으키기 쉬운 큰 충격까지 헤아릴 수 없다.
분명히, 6 월에 많은 은행 시스템 고장이 빈발하는 현실은 우리나라 은행업 위험 통제 의식이 시급히 업그레이드되어야 한다는 것을 증명한다. 우리나라 은행업 IT 애플리케이션은 이미 집중 시대로 접어들었지만, 데이터 및 비즈니스 시스템의 연속성 관리에서 대부분의 금융기관은 시작이 늦었고 중소형 금융기관은 더욱 그렇다.
2008 년 현재 은감회 부회장인 곽리근 부회장은 국내 은행 정보기술 위험 사건에 대해 연설을 한 적이 있다. 그는 인프라 지연, 하드웨어 및 소프트웨어, 핵심 기술이 사람과 시스템 관리의 제약을 받는 것이 당시 은행업 정보기술 건설의 주요 문제라고 지적했다. 특히 무중단 업무 운영 계획, 업무 복구 메커니즘, 위험 해소 및 이전 조치, 기술 복구 방안 등에서 눈에 띄는’ 단판’ 이 있었다고 지적했다.
은행 정보화의 집중적인 관점에서 볼 때, 무중단 업무 운영 관리는 은행 서비스를 통해 일관되게 이루어지고 있습니다. 비즈니스 전략 차원에서. 응급관리 업무보장제도를 통일하고, 응급체계와 절차를 규범화하고, 응급관리체계의 전반적인 계획을 보완하고, 정보시스템과 인프라 응급계획 및 필요한 연습과 같은 업무연속성 관리 조치는 은행업무보장의 기초가 되어야 한다. 업무 연속성 관리와 연계된 서비스 프로세스를 규범화하고, 관리 조치의 규범 집행을 보장하는 것은 은행 주관부, 집행부, 보장부서가 모두 중시해야 할 중요한 내용이다. 예안체계, 연습체계, 응급체계를 세우고 돌발 위기 시나리오, 기술, 수첩 등에 대한 예안을 명확히 하고, 적극적인 연습과 과학적 응급체계를 통해 업무 연속성을 유지한다. IT 수준에서는 과학적이고 합리적인 오프사이트 재해 대비 및 응급 체계를 구축하는 것 외에도 BCM 플랫폼을 구축하여 위험 분석, 비즈니스 영향 분석, 계획 개발 및 관리, 비상 훈련, 비상 대응, 비상 복구 등을 포괄하여 완벽한 IT 무중단 업무 운영 관리 폐쇄 루프를 형성해야 합니다. 또 기업문화에서도 무중단 업무 운영과 위기보장의 중요성을 강조하고 교육해야 한다.
안전문제의 경우, 중국 인민은행 과학기술국장 왕영홍은 인민은행의 관점에서 볼 때 금융정보시스템과 인터넷 시스템에 문제가 있는 것은 일종의 경제안전문제가 아니라 공진이 있기 때문에 단순한 기술문제나 단순한 정보안전문제에서 사회정치의 안정문제로 발전할 수 있다고 말했다.
금융, 빅 데이터에 의한 기술 혁신과 공급망 관리는 빅 데이터 금융의 발전을 촉진하고, 금융을 포함한 비즈니스 모델을 심각하게 변화시키고, 인터넷 기반 혁신은 비즈니스 모델 혁신을 가져오고, 모바일 인터넷은 인터넷 금융 발전을 가속화합니다. 인터넷 금융은 빅데이터와 금융의 결합의 전형적 표현이라고 할 수 있다. 그 생성과 발전이 전통 금융업계에 미치는 영향은 무시할 수 없다. 중국은 2013 년부터 폭발적인 성장발전을 보이고 있다. 발전 규모 측면이든 전통 금융업에 대한 충격과 개조에 있어서든 사회대중, 재계, 투자계, 규제기관, 각급 정부의 높은 관심을 받았다. 따라서 인터넷 금융이 기존 금융체계에 미치는 영향에 대해 중시해야 한다. 그 중개화의 특징이 그해 은행업 위기가 발발한 후처럼 불가피하게 금융중개의 존재성에 대한 의구심을 불러일으켜야 한다. 이는 금융중개 이론의 빅데이터 시대 배경 아래 새로운 발전에 중요한 영향을 미칠 것이다. 이 글은 금융 중개 이론의 빗질부터 시작하여 금융 중개 이론의 발전 논리를 탐구하고, 대데이터 시대 배경 아래 금융 중개 이론을 도입하기 위한 길을 마련할 것이다.
첫째, 금융 중개 이론의 발전 과정에 대한 간략한 빗질
초기 금융이론에서 금융중개인은 Kenneth Arrow 와 Gerard Debreu 의 일반 균형 모델에 관한 유명한 논문’ Existence of an Equilibrium for A Competitive Economy F.Y.Edgeworth(1888) 가 금융 중개인의 문제점을 설명하기 시작하면서 Shaw(1960), Pyle(1977), Diamond(1984) 가 각각 자신의 학설을 열어 체계적인 금융을 창설했다.
1, 전통적인 금융 중개 이론
전통적인 금융 중개 이론은 거래 비용과 정보 비대칭으로 가장 유명하다. 이 가운데 거래비용설의 창시자는 미국 경제학자 J.G.Gurley 와 E.S.Shaw 로 금융중개인의 기능 문제를 검토했다. 이후 G.J.Benston 과 C.W.Smith(1976) 는 금융 중개업자의 존재 원인이 거래 비용에 있다고 지적했다. 현실 거래에 존재하는 마찰은 피할 수 없다. 이로 인해 완벽한 시장에 대한 사람들의 기존 가설이 바뀌어야 하고, 시장 문제를 분석할 때 자산의 평가 비용, 거래 수수료 등을 포함한 거래 비용에 대한 고려가 더해졌다. 금융 중개업자가 보유한 대규모 재산 이전 기술과 범위 경제 우세는 거래 비용을 더욱 효율적으로 절감할 수 있어 필요한 존재로 만들 수 있다. 정보 비대칭은 거래 비용설을 바탕으로 가정을 더욱 개선하고, 실제 거래에서 정보의 불완전성을 분석 조건에 추가함으로써 거래 양측이 정보를 얻기 위해 지출해야 하는 비용 문제에 초점을 맞추고 있다. Leland 와 Pyle(1977) 의 연구가 대표적이다. 대출자보다 자신의 프로젝트의 위험과 수익을 더 잘 알 수 있는 사람은 아무도 없다. 대출자가 정보연맹을 구성한다면 교환 등을 통해 각자의 정보 우위를 더 잘 활용하고 정보 취득 비용을 낮출 수 있다고 지적했다. 금융중개업자는 이런 정보연맹의 역할을 할 수 있어 금융중개업자의 존재를 증명할 수 있다. 이후 연구자들은 또 금융중개인이 정보 수집의 예방 사전 (역선택) 과 사후를 구체적으로 분석했다정보 비대칭으로 인한 위험 문제의 역할.
2, 현대 금융 중개 이론
현대 금융 중개 이론의 발전은 전통적인 금융 중개 이론의 논술과 현실 발전의 불일치에서 비롯된다. 이런 불일치는 현재 시장의 성숙과 함께 전통 금융 중개 이론의 고유 문제-거래 비용과 정보 비대칭 문제-가 점차 줄어들고, 시장은 금융 중개를 필요로 하지 않는 방향으로 나아가지만, 사실은 금융 중개 활동이 더욱 활발해진다는 것이다. 학자들은 연구의 시선을 위험해체, 참여비용, 유동성 중개 등으로 돌려 현대금융중개 이론을 형성했다.
(1) 위험 해결 이론. Allen 과 Santomero(1997) 는 금융 시장의 1970-80 년대 심도 있고 폭 넓은 발전을 금융 중개인의 위험 해결 기능으로 귀결시켰다. 직접 헤지에 종사하는 교환비용, 공장 계층 행동을 감독하는 대리비용, 거액의 정보정보 수집 비용 현실이 존재하고, 금융중개업자는 위험회피 (예: 다양한 투자조합 등) 를 통해,,,,,,,,,,,,,,,, 。 금융중개인의 종류가 뮤추얼 펀드, 연금 기금 등 비은행 금융기관에 편향된 이유를 잘 설명하고 위험관리가 금융중개인의 주요 업무 중 하나가 되는 현상을 설명했다.
(2) 참여 비용 이론. 투자자가 시장에 진입하는 것은 전통적인 금융 중개 이론으로 가정한 비용 없이 자유롭게 들어가는 것이 아니다. 투자 상품을 이해하고 시장 정보를 추적하는 등 모두 비용이 필요하기 때문이다. 이러한 비용은 고정 참여 비용과 한계 참여 비용으로 나눌 수 있으며, 금융 중개업자는 전문 기관으로서 고정 참여 비용이나 한계 참여 비용이 소매 비용보다 낮으며, 사람들이 자신의 시간 가치에 더 많은 관심을 기울이면서 한계 참여 비용을 절약하는 데 있어 금융 중개업자의 이점이 더욱 두드러집니다.
(3) 유동성 중개 이론. 유동성 중개 이론은 금융 중개인이 금융 시장의 유동성을 조절하는 데 있어 시장 효율을 높이는 데 매우 중요하다. 자금 유휴 측이 자금의 이용 효율을 높이고 고정수익을 얻는 반면, 자금 이용자의 프로젝트는 공급 자금을 확보했기 때문에 계속되고 가치를 창출할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금, 자금)
3, 요약
위의 빗질에서 볼 수 있듯이, 금융시장과 그 환경의 발전은 금융중개 이론의 전진을 촉진시켰다. 은행업 위기가 왜 금융중개가 존재하는지에 대한 연구를 추진하든, 거래비용이 점점 낮아지고 시장 정보가 완성되는 추세에 따라 금융중개업자의 발전에 대한 지속적인 위험 해소, 참여 비용, 유동성 중개에 대한 연구가 현실조건의 추진에 따라 신고전의 완전 경쟁 모델에 현실원소의 변천을 더하는 것이다. 현재 빅 데이터 시대에 촉발된 인터넷 금융의 급속한 발전은 금융 중개에 어떤 영향을 미칠지, 금융 중개업자의 존재를 논란으로 만들 것인지의 여부 등 인터넷 금융의 특성과 영향부터 해부해야 한다.
둘째, 빅 데이터 시대의 금융 산업 발전
1980 년 저명한 미래학자 Alvin Toffler 는’ 제 3 의 물결’ 이라는 책에서 빅 데이터의 열정을’ 제 3 의 파도의 화채악장’ 으로 칭송했다. 큰 데이터의 의미는 문자 그대로’ 데이터 대’ 와는 달리 볼륨 (Volume) 의 거대하고 다양화 (Variety), 속도 (Velocity) 빠름, 가치 (Value) 밀도가 낮은 4V 기능을 기반으로 정보를 결합합니다 소셜 플랫폼, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷 등의 기술이 발달하면서 데이터의 생성과 처리가 대량 시대로 접어들면서 실제 문제에 대한 빅데이터의 성과가 점점 더 두드러지고 있습니다. 금융 업계에서는 정보 수집, 거래 데이터 분석, 위험 예방 및 통제, 정상적인 운영 등 모든 측면에서 큰 데이터와의 결합으로 비용을 절감하고 효율성을 높이는 것이 특히 중요합니다. 빅 데이터 시대의 금융 산업 발전은 두 부분으로 귀결될 수 있다. 하나는 인터넷 금융으로 대표되는 새로운 금융 형식이고, 다른 하나는 기존 금융 중개인이 빅 데이터를 운용하는 것이다. 빅데이터는 이미 금융업의 운영과 발전에 실질적으로 영향을 미쳤다.
1, 인터넷 금융으로 대표되는 새로운 금융 형식
오효구 (2015) 는 인터넷 금융의 핵심 요소와 기본 속성을 결합해 인터넷 금융을 다음과 같이 정의했다. 인터넷 금융이란 인터넷 정신, 인터넷 기반 플랫폼, 클라우드 데이터 통합을 기반으로 구축된 해당 금융 기능 체인을 갖춘 새로운 금융 형식을 말합니다. 제 3 금융 형식이라고도 합니다. 인터넷 금융은 빅 데이터 시대와 금융업의 결합의 산물로 금융 변화에 대한 큰 토론을 불러일으켰다. 인터넷 금융에는 다음과 같은 특징이 있다.
(1) 거래 비용 절감 (중개 제거). 인터넷 금융을 관통하는 핵심은 평등, 개방, 푸혜의 인터넷 정신이다. 인터넷 플랫폼은 원래 금융기관을 통해 완성해야 했던 업무를 플랫폼을 통해 순식간에 완성할 수 있는 능력을 갖추고 있어 대중이 더 편리하고 광범위하게 금융업무에 참여할 수 있게 한다. 업무를 처리하는 telegram 공식 홈페이지 다운로드 방법이 어디서 바뀌면서 거래 비용이 절감되고 금융업무에 대한 금융중개에 대한 의존도가 낮아졌다.
(2) 정보 비대칭을 해결하십시오. 정보는 가격 정보와 거래 정보의 두 가지 측면으로 나눌 수 있으며, 가격 정보에는 자금 가격과 자산 가격이 포함될 수 있습니다. 가격 정보 측면에서 인터넷 플랫폼의 사용은 금융 시장화를 촉진하고, 가격은 통화시장과 자본시장의 공급과 수요 관계를 더욱 정확하게 반영해 자금의 효과적인 유통과 활용을 촉진한다. 거래 정보 측면에서 P2P 플랫폼으로 대표되는 인터넷 금융 네트워크 신용 업무는 플랫폼에서 대출 쌍방 정보를 제공하고 개인에 대한 개인 대출 합의를 달성하며 금융 중개 과정의 효율성 손실을 없애고 금융 불일치 문제를 효과적으로 해결했다. 이와 함께 금융중개고리의 신용을 생략함으로써 신용활동이 은행 등 금융기관의’ 권리금리’ (즉, 은행 등 금융기관이 대출을 발행할 때 위험에 대한 고려를 제외하고 정책이나 권리검색 등에 따라 추가 요구를 증가시킬 수 있음) 에서 벗어나 금융거래의 민주화를 높인다.
(3) 위험을 효과적으로 예방한다. 큰 데이터를 기반으로 금융 참가자에 대한 정보 분석을 통해 금융 참가자의 자금 사용 시간, 사용 방향, 사용 채널 등 다양한 데이터를 수집하여 각 참가자에 대한 정보를 투명하게 만들어 역선택과 도덕적 위험을 효과적으로 방지할 수 있습니다.
(4) 새로운 권리 계약을 형성하다. 인터넷 금융은 자유, 민주주의, 포혜의 인터넷 정신을 고수하고, 편평하고 분산된 금융권력 체계를 구축하고, 모든 대중의 참여권과 선택권을 지키려고 노력한다. 새로운 권력계약 형성은 인터넷 금융이 더 높은 수준으로 발전한 특징이며, 현재의 거래기술에 기반한 인터넷 금융이 민주적인 수준으로 계속 추진될 수 있는 결과다.
2, 기존 금융 기관의 빅 데이터 적용
빅데이터가 금융업에 가져온 변화는 인터넷 금융이라는 산물만 나오는 것이 아니다. 금융기관이 일상적인 업무에 빅 데이터 개념을 적용하는 사례도 흔히 볼 수 있습니다. 그 목적은 데이터 분석 및 통합을 통해 위험을 최소화하고 효율성을 높이며 시장 분석을 수행하는 것입니다. 예를 들어, Apache 가 개발한 대형 데이터 소프트웨어 프레임워크 Hadoop 의 응용 프로그램은 금융 기관의 일상적인 업무에 다음과 같은 측면이 있습니다.
(1) 사전 예방 위험 예방. 위약 위험이 있는 은행 계좌 신청을 제한하고, 은행은 새 계좌 신청을 받기 전에 제 3 자 신용기관에 문의하고, 사기나 계좌 관리가 부실했던 신청자의 계좌 개설 신청은 심사를 통과하지 못할 것이다. 이 데이터 분석에서 Hadoop 은 방대한 데이터 스트림을 저장 및 분석하여 은행 관리자가 새 계좌의 위험을 통제할 수 있도록 지원합니다.
(2) 사건의 시기적절한 피드백. 자동차 보험의 보험 효율을 높이고, 기존 자동차 보험의 운전 기록, 사고 기록 기반 평가 메커니즘을 개선하기 위해 노력하고, 보험 가입자의 행동에 따라 보험료가 변하는 메커니즘을 채택하고, GPS 및 원격 측정 기술을 이용하여 데이터를 얻고, HDP 를 사용하여 모든 지리적 위치의 데이터와 프로세스를 보존하고, 보험 가입자의 운전에 대한 직접적인 자료를 파악하여 위험 평가에 유리하다.
(3) 사후 데이터 공유. 각 고객은 글로벌 데이터 공유 시스템의 일부가 되며, Hadoop 은 광범위한 데이터 유형 수집을 허용하고, 저장 및 분석 기술의 제한으로 인해 데이터를 삭제할 필요 없이 위험에 대한 포괄적인 전시를 할 수 있습니다. 대용량 데이터 기술의 사용은 사후 데이터 공유에 지울 수 없는 역할을 합니다.
셋째, 빅 데이터 시대의 금융 중개 이론 혁신
앞서 살펴본 빅 데이터 시대 금융업의 발전에서 볼 수 있듯이 인터넷 금융은 거래 비용 절감, 정보 비대칭 해결, 금융 시장화 촉진, 금융 불균형 문제 해결, 위험 방지 등의 역할을 하고 있습니다. 또한 대규모 데이터 기술이 금융 기관의 기존 업무에 적용됨에 따라 사전 예방 위험 예방, 시기 적절한 피드백, 사후 데이터 공유에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 점도 주목해야 합니다. 빅 데이터 시대가 도래하면서 금융중개업의 존재 현실 조건이 또 한 번 크게 달라져 금융중개이론의 혁신에 대한 연구와 검토가 필요하며, 이런 검토는 금융중개이론 발전의 논리에 부합한다.
인터넷 금융에 대한 연구가 깊어지면서 학계 안팎에서 미래 금융 중개업의 존재 여부에 대한 논의에는 두 가지 다른 관점이 나타났다. 첫 번째는 인터넷 금융이 기존 금융기관을 대체할 것이라는 것이다. Sheping (2014) 이 현대 금융 모델에 세 가지 문제가 있다고 생각하는 경우: 심각한 정보 비대칭, 거래 비용, 위험 가격 책정은 매우 복잡하지만 인터넷 금융은 정보 데이터화, 큰 데이터 기반 위험 저가에 큰 이점을 가지고 있으며, 향후 전체 금융 시장이 완전히 인터넷화되면 거래 비용은 매우 적을 것입니다. 또 다른 견해는 인터넷 금융이 많은 우세와 급속한 발전을 가지고 있지만 전통 금융 중개인을 대체하지는 않는다는 것이다. 이 글은 이론이든 실천이든 후자가 더욱 설득력이 있다고 생각한다. 이 문제에 대한 분별 분석은 빅 데이터 시대의 금융 중개 이론 혁신 방향에 대한 판단에 영향을 미친다.
1, 빅 데이터 시대의 금융 중개 존재의 필요성
이론적으로 손국모는 연구에서 전체 금융시장을 세 지역으로 나누었고, 구분선 A 는 금융시장의 거래비용이고, B 는 금융규제의 존재다. 그림 1 에서 볼 수 있듯이 A, B, C 의 세 지역은 각각 전통적인 금융 적용 시장, 충족되지 않은 금융 수요, 인터넷 금융 적용 시장입니다. 인터넷 금융의 발전과 함께 B 라인은 왼쪽으로 이동하지만, 정부가 은행 신용 등을 통해 금융시장에 대한 규제, 통화정책과 재정정책 시행, 거시경제 운영에 대한 규제를 실현해야 한다는 점을 분명히 해야 한다. B 구역은 항상 존재한다. 이에 따라 인터넷 금융이 전통금융을 완전히 대체하지는 않을 것으로 추정되며, 현재 전통금융의 전달체인 금융중개도 인터넷 금융의 충격에도 존재할 것으로 보인다.
(사진 출처: 제남대학교 금융연구원)
실제로 인터넷 금융은 발전 초기에 호정으로 가득 찼지만 인터넷 금융에 대한 규제가 깊어짐에 따라 업계 자체도 곤혹스러워지기 시작했다. 2015 년 7 월 18 일 중앙은행 등 10 부처가 공동으로 발표한’ 인터넷 금융의 건강한 발전을 촉진하는 지도 의견’ 에서 인터넷 금융을 정보 중개 역할로 엄격히 제한하는 것은 현재 중국 인터넷 금융 발전의 맹목적, 혼란 상태에 있는 시기적절한 포지셔닝이다. 전통 금융기관에서 발단한 인터넷 금융 플랫폼’ 돈을 상대하지 않으면 금융이 아니다’ 는 오해를 바로잡는다. 인터넷 금융의 서비스면을 중매와 대응투자 융자 정보 방향에 더욱 중점을 두고 있으며, 인터넷 금융과 기존 금융중개를 현대금융체계의 공동생 발전에 통합하는 좋은 방법이기도 하다. 양자의 관계는 상호 촉진과 공동 발전이다.
2, 금융 중개 개념 업데이트
금융중개의 의미에 대한 해석은 Freixas 와 Rochet(1997) 의’ 금융계약과 증권매매활동에 종사하는 전문경제부문’ 부터 John Chant(1990) 의’ 저축-투자 전환 과정에서 최종 대출자와 최종 대출 사이의 제 3 자’ 에 이르기까지 1960), Benston George(1976), Fama(1980) 의’ 금융계약 및 증권을 전환하는 기관’, 금융중개업자는 모두 하나의 실체로 금융활동에 존재하며, 구체적인 형태는 은행류 중개, 보험회사, 기타 금융중개 등이다.
빅 데이터 시대가 도래함에 따라 빅 데이터 분석 및 금융 분야의 가격 정보, 행동 정보 및 거래 정보를 처리하는 많은 플랫폼이 등장했습니다. 개인이나 기업의 신용 정보는 모두 위험에 대한 분석 식별 능력을 갖추고 있으며 금융 중개 기능을 갖추고 있다. 이와 동시에 이러한 플랫폼은 금융 중개 이론에서 금융 중개 역할에 대한 개요를 실현하고 있습니다. 즉, 거래 비용 절감, 정보 비대칭 해결, 위험 방지, 참여 비용 절감, 금융 불일치 완화 등이 있습니다. 또 다른 의미에서 금융 자체는 중개이며, 빅 데이터 플랫폼은 이러한 활동을 금융 기관에서 네트워크로 전환하고 분석 방식을 더욱 확대할 뿐입니다. 이 글은 이 플랫폼들을 새로운 금융 중개인의 범위에 포함시킬 수 있다고 생각한다.
3, 금융 중개 이론에 거시 통제 역할 통합
인터넷 금융 플랫폼으로 대표되는 대형 데이터 플랫폼이 금융 시장에서 하는 역할을 주목하면서, 대형 데이터 플랫폼이 국가 거시적 규제 방면에서 기존 금융 중개업체보다 훨씬 덜 작용한다는 점도 유의해야 한다. 시장이 실패하거나 국제화된 금융위기가 닥쳤을 때, 국가 거시규제의 효율성은 국내 금융안정, 심지어 사회안정 여부를 결정한다. 기존 금융중개인의 통제력은 인터넷 금융의 메쉬 구조보다 국가의 거시적 규제 정책을 더 빠르고 효과적으로 시행할 수 있다는 것은 빅 데이터 시대에 간과해서는 안 되는 점이다.
4, 민주화를 금융 중개 이론에 통합
기존 금융중개업자는 위험통제 등에 대한 고려와 국유기업에 대한 정책 편향으로 큰 고객, 특히 국유기업의 금융수요를 충족시키는 경향이 있고, 큰 데이터로 구동되는 인터넷 금융은 금융제도의 경계에 들어가지 않은 소규모 고객의 금융수요를 충족시키는 경향이 있다. 이는 인터넷 정신에서 민주와 포혜의 구현이며, 빅 데이터 금융 플랫폼을 통합한 후 새로운 금융 중개 개념하에 금융 중개 이론이 시대와 함께 발전해야 하는 부분이다. 이러한 민주화는 인터넷 금융에 대한 최상층 설계의 인정과 장려뿐만 아니라 중소기업 융자 지원, 금융 촉수 농촌 확장 촉진 등에 따른 공유 금융 번영의 민주화 실천에도 반영된다.
최상층 디자인 방면에서 18 회 삼중 전회가 처음으로’ 푸혜금융’ 을 금융개혁의 중요한 방향 중 하나로 꼽았고, 2014 년 정부업무보고에서’ 인터넷 금융의 건강한 발전을 촉진하고 금융감독 조정 메커니즘을 보완한다’ 는 점을 다시 한 번 강조하며 최상층 디자인이 금융민주화에 대한 중시와 발전에 대한 결의를 보였다.
민주화 실천 방면 에서 중소기업 융자 에 대한 지원 관점 에서 볼 때, 대형 데이터 플랫폼 이 중소기업 융자 방면 의 운용 은 과거 직접 융자 의 높은 문턱 과 간접 융자 의 선천적 인 배척 과 달리 진입 문턱 을 낮추어 중소기업 에 대한 수용도 를 증가시켰다. 대형 데이터 플랫폼은 중소기업 신용 데이터에 대한 분석을 바탕으로 보다 이성적이고 객관적으로 대출 결정과 가격 판단을 내리고, 기존 금융중개업자가 중소기업을 평가할 때 관계 대출을 적용해 생긴 신용원의 주관적 판단으로 인한 허점과 군대출 기술이 기업 위약에 직면했을 때 발생하는 연쇄반응의 위험을 배제한다. 금융 촉각을 농촌 확장으로 촉진하는 관점에서 보면 농촌 금융 인프라는 상대적으로 건전하지 않고, 농촌 주민들의 금융지식 비축이 부족하며, 게다가 농촌 금융기관에 설립돼 사업 확장과 위험, 수익률에 대한 고려로 자금을 도시로 쉽게 유입할 수 있어 농촌의 금융수요가 충족되지 않고, 대형 데이터 플랫폼은 모바일 단말기를 통해 서비스를 할 수 있으며, 통일된 데이터 분석을 통해 농촌의 기존 문제를 효과적으로 완화할 수 있다.
넷째, 결론과 전망
요약하자면 빅 데이터 시대는 금융업계에 인터넷 금융으로 대표되는 새로운 금융형식과 기존 금융기관이 사전 예방위험, 사건 시기 적절한 피드백, 사후 데이터 공유 과정에서 빅 데이터를 운용하는 것을 가져왔다. 금융억제의 존재와 국가감독의 규제로 인해 인터넷 금융이 전통적인 금융중개를 완전히 대체하지는 않는다. 금융 중개업자에 대한 혁신적인 연구에서 인터넷 금융 플랫폼으로 대표되는 대형 데이터 플랫폼은 기능, 특성, 확장의 의미에서 금융 중개업자와 맞물려 새로운 금융 중개업자의 내포에 포함될 수 있다. 기존 금융중개인이 거시규제 방면에 특유한 역할을 하고 있으며, 이런 역할은 빅데이터 플랫폼과 비교할 수 없는 것으로 거시규제를 금융중개 이론에 포함시켜야 하는 것도 기존 금융중개업자가 완전히 대체되지 않는 이유 중 하나다.
빅데이터 플랫폼은 눈에 띄는 민주화 특징을 가지고 있는데, 이런 특징은 상층설계의 인정을 받았고, 다른 한편으로는 행동으로 금융번영을 공유하는 민주화 실천을 했기 때문에 민주화를 금융중개 이론의 혁신 발전에 통합하는 것이 필요하다. 빅 데이터 시대는 금융 중개 이론의 혁신에 새로운 환경과 새로운 동력을 제공하고, 금융 중개 이론은 더욱 풍부하고 다층적인 상태로 금융업 발전을 위한 이론적 토대를 마련할 것이다.
참고 문헌
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돈세탁 행위는 불법 소득을 감추고, 자본외탈을 초래하며, 사회적 부의 손실을 초래한다. 범죄 집단의 합법적인 기업 개입을 위한 자금을 제공하고, 범죄 세력을 더욱 확대하기 위한 지원을 제공한다. 금융안보에 불리한 영향을 미치고, 불량금융사건의 발생을 초래하고, 사회정치와 경제에 심각한 해를 끼친다. 돈세탁은 정부가 입법, 사법력, 관련 조직과 상업기관을 동원하여 가능한 돈세탁을 식별하고, 관련 자금을 처분하고, 관련 기관과 인사에 대한 처벌을 가하여 범죄 활동을 막는 체계적인 공사를 달성하는 것이다. 돈세탁 방지는 시장경제질서의 평등 경쟁을 보장하는 경제감독 업무의 일환으로 불법 자금의 흐름을 효과적으로 막고 범죄와 부패를 억제하며 사회안정을 유지하는 데 긍정적인 역할을 한다.
둘째, 정보화 시대의 자금 세탁 방지 문제
우리나라의 돈세탁 방지 작업은 주로 의심스러운 정보 보고 제도 (‘대의정보제도’) 를 통해 이루어지는데, 특히 의심스러운 거래 식별, 경보, 보고 등 과정은 모두 대량의 인력 참여가 필요하며, 정보 수집과 보고의 한계 비용을 늘리는 등 정보 수집은 업무량이 크고, 범위가 좁고, 오보율이 높고, 시효성이 떨어지는 단점이 있어 구축하기 어렵다. 또한 우리나라 금융업의 발전과 사람들의 소비 습관의 변화에 따라 전자상거래, 인터넷은행, 제 3 자 지불의 활용률이 높아지고 있지만, 이들 사업은 자금 이체가 빠르고, 운영자의 신분이 은폐되고, 조작장소가 불확실하다는 특징이 있으며, 허위 거래 혐의와 함께 범죄자들에 의해 이용될 가능성이 더 높고, 더 은밀하고, 더 복잡하고, 다국적 성격의 돈세탁 범죄를 실시할 가능성이 더 높다. 인터넷의 발전은 금융 서비스의 혁신과 지불 활동의 편리함을 촉진하고, 사람들의 생활과 비즈니스 거래를 고도의 정보화 단계로 끌어들이며, 자금 흐름의 속도를 크게 높였다. 이러한 맥락에서, 규제 기관과 금융 기관도 그에 따른 대량의 업무, 거래 데이터를 최대한 활용하고, 고급 정보 처리 및 지능형 마이닝 기술을 통해 보다 효율적이고, 정확하고, 사용하기 쉽고, 자동화된 자금 세탁 방지 통제 및 경보 시스템을 구축해야 합니다.
셋째, 큰 데이터와 그 특성
빅데이터는 2012 년 미국 정부가 제시한 것으로, 방대한 데이터와 복잡한 데이터로부터 지식을 얻는 능력을 향상시키고 개선하기 위한 연구계획으로 정보고속도로 계획에 이어’ 정보혁명의 두 번째 고조’ 라고 불린다. 현재, 빅데이터 실천은 이미 상업, 정치, 경제 등 분야에 깊이 파고들었다. 기업은 대량의 데이터 정보를 분석하고 발굴하여 정밀 마케팅 및 네트워크 최적화를 구현합니다. 정부 부서는 공공 빅 데이터의 분석 및 활용을 통해 해당 의사 결정에 대한 신뢰할 수 있는 근거를 제공하고, 보험업계는 보다 다차원적이고 포괄적인 데이터를 샘플로 사용하여 위험 추정의 정확성을 높이고 위험 관리 능력을 강화합니다. 인터넷 시대에 큰 데이터가 금융업에 미치는 영향은 포괄적이고 심오할 것이며, 경영 이념, 제품 디자인, 마케팅 전략, 고객 서비스 방면에서 금융 도구와 제품 혁신을 추진할 수 있을 뿐만 아니라, 신용 평가, 위험 통제 등에서 더욱 포괄적이고 지능적인 금융 감독과 의사결정을 제공할 수 있을 것이다.
넷째, 빅 데이터에 기반한 자금 세탁 방지 시스템 구축
(a) 다차원 실시간 데이터 수집
정보화 시대는 사람들의 생활과 정부 부문의 디지털화 수준을 높이고 정보는 다차원 복합 데이터에 숨겨져 있다. 큰 데이터를 기반으로 한 돈세탁 방지 작업은 금융기관 간 자금 흐름 데이터 사용 외에도 공상, 세무, 세관 등 정부 부처와 소비, 오락, 사교 등 상업 활동 및 인민 생활 분야의 여러 출처에서 나온 데이터를 조합할 수 있다. 예를 들어, 공상부가 조사한 가방 회사에 따르면 돈과 거래하는 모든 계좌와 이 회사와의 업무관계를 연결시켜 계좌 거래 데이터와 결합하면 돈세탁 혐의가 있는 계좌를 잠글 수 있다. 세관 부서와의 데이터 협력과 공유를 통해 국내 및 해외 기업의 자금 흐름을 감독하고 다국적 돈세탁 행위를 조사할 수 있다. 박채업 종사자 및 소셜네트워크서비스 데이터 분석 및 마이닝을 통해 박채중개, 범죄조직원, 알 수 없는 수입원을 보유한 대액 투주 고객 등을 중점적으로 감시하는 계좌를 통해 의심스러운 거래에 참여하거나 돈세탁을 할 가능성이 있다. 이러한 데이터는 종종 매우 크고, 유형이 다양하며, 단위 데이터 가치 밀도가 낮고, 깊이 마이닝이 필요하며, 심지어 빠르게 증가하는 특성까지 갖추고 있으며, 대규모 데이터 처리 기술은 다차원, 비정형, 실시간 요구 사항이 높은 데이터 저장 및 분석 마이닝의 요구 사항을 완벽하게 충족합니다.
(b) 빅 데이터 분석 및 마이닝 알고리즘
데이터 분석 및 마이닝은 새로운 것이 아니며, 이미 전자상과 금융 등 분야에서 여러 해 동안 사용되어 왔으며, 점차 많은 분야에서 주목을 받고 있습니다. 빅 데이터 분석 및 마이닝은 빅 데이터 웨이브의 추진으로 분석 및 마이닝 기술의 또 다른 확장입니다. 모니터링 시스템에서 얻은 방대한 양의 데이터는 수동 분석 및 조사의 어려움을 가중시키고, 대규모 데이터 심도 마이닝 기술을 통해 수백만 개의 데이터를 스캔하여 상호 연결 관계를 구축하고, 데이터 인텔리전스 처리 및 전체 검색 기술은 의심스러운 거래와 계정을 잠그는 중요한 보조 수단이 되고, 추출된 비즈니스 규칙과 거래 패턴을 발굴하고, 돈세탁 행위의 결정에 대한 증거를 제시하는 것으로 의심된다. 빅 데이터 응용 프로그램에서 다양한 분석 및 마이닝 방법은 여전히 자금 세탁 방지 시스템의 효율적이고 정확한 운영을 보장합니다. 예를 들어, 상관 분석은 다양한 출처의 데이터를 통합하고, 다양한 종류의 목표 (사람, 은행 계좌, 업무, 거래, 자금 등) 에서 관련성을 찾아 의심스러운 거래 행위를 식별할 수 있습니다. 클러스터링 기술은 유사성이 높거나 관련성이 높은 목표 계정, 개인 또는 기관을 찾는 데 사용되며, 이미 돈세탁으로 확인된 행위를 이용하여’ 시드’ 를 만들고, 클러스터를 그룹화하고, 획득한 다른 목표도 돈세탁에 속할 수 있습니다. 신경 네트워크 기술은 상호 연관된 요소 집합을 통해 신경 생물 네트워크를 시뮬레이션하여 정보를 처리하는 방법으로, 돈세탁 방지 전문 지식과 결합하여 관찰 대상의 입력 세트 (예: 거래 금액, 수취인) 에 대한 결과 (의심스러운 거래 여부) 를 추론할 수 있습니다. 의사 결정 트리 알고리즘 및 내성학습 알고리즘, 일정량의 훈련 샘플을 바탕으로 의심스러운 거래, 심지어 돈세탁을 판단하는 이론적 모델을 형성하여 인공의사결정을 통해 지능적인 지원을 제공할 수 있다.
(c) 의심스러운 거래 행위 추적 추적 추적
돈세탁 행위는 동적이고 다양하며 복잡한 거래 행위로 이루어져 있으며, 돈 세탁의 많은 패턴은 초기에 합법적인 거래와 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 효과적인 돈세탁 방지 시스템은 조기 식별, 시기 적절한 통지 및 적시 후속 조치가 필요합니다. 시스템이 의심스러운 행동 경보를 제기한 후 기존 거래와 관련 목표를 더 추적해 돈세탁 행위나 부정을 확인하는 동시에 의심스러운 목표의 이전 거래를 추적하여 더 많은 증거를 찾아야 하는 경우가 많습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 의심스러운 목표 (미국 TV 드라마), 의심스러운 목표명언) 각종 거래의 잦은 복잡성과 거래주체 네트워크의 방대한 규모를 감안할 때, 대용량 데이터 기반 자금 세탁 방지 시스템에는 의심스러운 거래 행위와 관련된 모든 주체를 보존, 관리, 추적 및 추적할 수 있는 효율적인 컨텐츠 관리 엔진이 포함되어야 합니다.
(d) 직관적이고 사용하기 쉬운 데이터 렌더링
데이터 관리, 분석 및 마이닝 도구 조합에서 의심스러운 거래에 이르기까지 대형 데이터 기반 자금 세탁 방지 시스템을 결정하려면 여전히 데이터 전문가, 자금 세탁 방지 전문가의 참여 및 의사 결정이 필요합니다. 시스템 경고에 대한 의심스러운 거래를 계속 추적하거나 중앙 은행 규제 부서에 보고하는 것은 수동 의사 결정 프로세스입니다. 직관적인 데이터 표시, 사용하기 쉬운 인간-컴퓨터 상호 작용 및 완벽한 에스컬레이션 채널이 필요합니다.
다섯째, 빅 데이터에 기반한 자금 세탁 방지 시스템이 해결해야 할 과제
자금 세탁 방지 분야에서 빅데이터의 응용은 의사결정과 경보의 지능 수준을 높였지만 몇 가지 도전에 직면했다. 예를 들어, 종합적이고 유용한 데이터 분석 여러 규제 기관에서 데이터를 얻으려면 데이터 병합에는 기술 지원뿐만 아니라 데이터 공유 사용 권한도 필요합니다. 데이터 불일치, 노이즈 데이터 및 마이닝 알고리즘에 대한 매개변수 조정은 의심스러운 거래 행동 경보의 정확성에 영향을 미칩니다. 또한 재무 데이터의 거대하고 증가하는 용량과 양은 상대적으로 적은 돈세탁 사례와 모순되어 이전 사례에서 돈세탁 범죄 모델을 채취하고 모델 정확도에 대한 도전을 불러일으키고 있습니다 (영문). (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무)
여섯째, 요약
글로벌 경제의 전반적인 정보화가 심화되는 배경에서 금융정보화는 정보화 금융으로 바뀌고 있으며, 돈세탁 범죄의 특성도 불가피하게 전통적인 지불 도구에서 정보화 지불 도구로 이전하는 추세를 보이고 있다. 빅데이터는 다시 한 번 정보기술 혁명의 물결을 불러일으켰고, 빅데이터 시대, 돈세탁 방지 작업도 순조로워야 하며, 다양한 출처의 방대한 데이터를 합리적으로 활용하고, 더 깊이 파고들고, 돈세탁 범죄의 새로운 특징을 겨냥하고, 돈세탁 행위 경보의 효율성과 정확성을 높여야 한다.
요약: 돈세탁 행위는 사회정치와 경제질서에 심각한 해를 끼치며 정보화 시대의 돈세탁 방지 작업은 업무량이 많고 시효성이 떨어지며 자금 이전이 더 빠르고 은폐되는 등의 문제에 직면해 있다. 빅 데이터 연구 프로그램은 21 세기 정보 혁명의 두 번째 물결이다. 이 문서에서는 데이터 수집, 심층 분석 및 마이닝, 의심스러운 행동 추적 및 추적, 데이터 프레젠테이션 등 다양한 출처의 방대한 데이터를 대상으로 하는 대규모 데이터 기반 자금 세탁 방지 시스템 프레임워크를 제시합니다. 금융 기관의 자금 세탁 방지 시스템 구축의 타당성을 입증합니다.
키워드: 빅 데이터, 자금 세탁 방지, 다중 소스, 심층 마이닝
참고 문헌
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1 빅 데이터 시대 및 인터넷 금융 개요
1.1 인터넷 금융
인터넷 금융은 현대사회에서 막 부상한 분야로서 전통 금융업계와 인터넷 정신이 융합된 산물이다. 특히 인터넷 개방성, 민주주의, 협력성, 공유성 등 많은 정신이 전통적인 금융업계 상태에 녹아들어 인간의 금융모델이 어느 정도 역전되는 것을 뜻하며, 이때 인터넷 정신을 지닌 인터넷 금융업계가 때론 생겨나야 한다.
1.2 대 데이터
빅 데이터’ 는 다양한 존재 형태, 기원, 수집 채널 다양성, 대규모 정보로 구성된 데이터 그룹으로, 가장 큰 특징은 시효성이다. 인터넷 금융기업의 마케팅 상황에 대해 [3] 이 데이터 정보는 소셜네트워크서비스, 전자상거래 플랫폼에서 제공할 수 있으며, 물론 사용자가 정보를 검색하고 탐색하는 기록일 수도 있습니다. 이는 데이터 정보 출처가 광범위하다는 사실을 확인시켜 줍니다. 그러나 현대 인터넷 금융 기업의 경우 이러한 모든 데이터 정보는 정규 데이터 그룹이 아닙니다. 즉, 기업과 사용자 관계 관리 데이터베이스 및 대형 데이터 사이에는 아무런 연관이 없습니다.
2 빅 데이터 시대의 인터넷 금융 혁신 및 개발 경로
2.1 건전한 수직 검색 모델을 위한 인터넷 금융 서비스 플랫폼 구축
인터넷 금융 서비스 플랫폼의 가장 큰 의미는 사용자에게 실질적인 서비스 경로를 제공할 수 있다는 것이다. 이 플랫폼의 서비스 모델은 특정 특수성을 가지고 있습니다. 특히 빅데이터 기술 수단을 통해 물질적 이익과 연결된 사용자들에게 다양한 유형의 금융 상품 및 서비스 형식을 통합하는 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 선택에 대한 사용자의 자율성을 제공합니다. 즉, 수직 선택 기능을 갖춘 인터넷 금융 서비스 플랫폼의 구축은 전적으로 사용자 이익의 관점에서 볼 수 있기 때문에 인터넷 금융 상품 및 서비스 태도에 대한 사용자 만족도가 크게 높아질 것입니다.
2.2 인터넷 금융 C2B 모델 구축 및 구현
인터넷 금융 C2B 모델의 구성 요소를 분석합니다. 이 모델의 발전과 운영의 핵심 역량은 클라이언트가 제공하는 것이고, 클라이언트의 가장 큰 효능은 분산 상태에 있는 개별 사용자를 총괄하는 것입니다. 이때 보이지 않는 특징을 지닌 강력한 힘을 지닌 인터넷 금융 상품 구매 단체가 효과적으로 건설되었다. 인터넷 금융의 C2B 는 빅 데이터 시대의 새로운 발전 모델로 기존 C2B 모델의’ 일대일’ 상품 입찰 방식에서 고객 지위가 열세 상태에 있는 현상을 효과적으로 피한다. 이런 새로운 인터넷 금융 발전 모델에서는 그룹 사용자든 개별 사용자든 모두 금융 상품의 도매가격을 얻을 수 있는 동등한 권리가 있으며, 이때 사용자가 상품 구매 비용을 현저히 낮췄다.
빅데이터 시대에 인터넷 금융업계가 어떤 조치를 취해야 이런 강렬한 혁신적 색채를 지닌 발전 모델을 세울 수 있을까. 필자는 인터넷 금융업계가 과학적이고 효율적으로 빅 데이터 기술을 적용하는 것이 이 모델의 초석이라고 생각하며, 이에 따라 사용자의 행동 방식과 소비 이념에 대한 심도 있는 분석이 이루어지고 있다. 이를 바탕으로 인터넷 금융업계는 사용자가 서비스에 제시한 조건을 참고하여 특색 있는 서비스 정보를 사용자에게 효과적으로 전달하고, 인터넷 금융의 C2B 모델은 이제 원활하고 효율적으로 구축되고 있으며, 이런 새로운 인터넷 금융 서비스 모델에서는 사용자가 그치지 않는다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융, 인터넷금융) 빅 데이터 시대의 인터넷 금융 C2B 모델 구축은 큰 실효성을 발휘했다. 주로 인터넷 금융업계에 대한 사용자의 충실도가 크게 높아졌다는 것을 보여준다. C2B 모델이 인터넷 금융업계의 발전 과정에서 차지하는 지위를 보장하기 위해, 필자는 이 인터넷 금융 혁신 발전 모델을 실행 중이거나 실시할 것을 건의합니다. 기업이 모델에 투자한 액수를 파악해 특수한 상황에서 금융위험 회피와 관련된 전략을 미리 잘 해야 한다.
2.3 지점 간 네트워크 신용 개발
지점 간 네트워크 신용은 P2P 네트워크 대출 (Peer to Peer) 의 전체 이름입니다. 즉, 개인이 네트워크 신용 회사가 설립 한 네트워크 대출 플랫폼의 도움을 받아 거래 활동을 완료하는 것입니다. 이 대출 플랫폼에서는 대출 계약의 정보 내용이 대출 당사자가 모두 만족하는 효과를 달성했습니다. 차변 혜택은 주로 대출 계약의 원래 자금과 이자에 반영됩니다. 물론 차변 자체도 대출 계약의 위험을 감당할 책임이 있습니다. P2P 인터넷 대출 거래 플랫폼에서는 계약이 만료될 때 대출금까지 모두 갚아야 하며, 지점간 인터넷 신용회사가 이윤을 내는 방법은 인터넷 신용을 제공하는 중개인에게 일정한 서비스 요금을 부과하는 것이다.
빅 데이터 시대에, P2P 인터넷 대출 운영의 범주는 크게 두 가지가 있는데, 하나는 전통적인 P2P 모델이고 다른 하나는 채권 양도 모델이다. 기존 P2P 모델에 비해 채권 양도 모델의 가장 큰 장점은 사용자에게 가장 기본적인 정보 서비스 콘텐츠를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 채권 양도와 관련된 공급과 수요 대응 서비스 정보를 적극적으로 공급할 수 있다는 점입니다. 제 3 자 기관과 대출 당사자 간의 연관성을 강화하는 목표를 달성하다. 관련 통계에 따르면 2015 년 6 월 말 현재 우리나라 내부 인터넷 금융업계가 P2P 인터넷 대출 플랫폼을 건설한 것은 이미 3,000 여 개였다. 그럼에도 불구하고 P2P 인터넷 대출 플랫폼은 고금리, 고위험, 규제 비효율 등 현실화의 폐단이 있어 빅 데이터 시대 금융 분야에서의 발전 속도와 효율성을 크게 제약하고 있다.
2.4 제 3 자 지불
제 3 자 지불은 본질적으로 어느 정도의 신용보증과 자산을 갖춘 제 3 자 독립기관이 국제 주요 상업은행기구와의 협력 협정을 통해 거래지불 목표를 달성하는 인터넷 플랫폼을 말한다. 이 유형의 지불 플랫폼이 수행하는 가장 큰 역할은 정부나 기업사업단위와 은행기관 업무의 연결 비용을 대폭 낮추는 것이다. 제 3 자 지불 네트워크 플랫폼이 경쟁이 갈수록 치열해지는 대형 데이터 환경에서 중장기적으로 발전할 수 있는 이유는 주로 정부, 기업 사업 단위, 은행 금융 기관에 대한 편협하고 항상 중립적인 상태에 있기 때문입니다. 이렇게 하면 제 3 자 지불과 서비스된 기업 간의 경쟁 압력을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
빅 데이터 시대에는 제 3 자 지불 플랫폼이 현대인들에게 널리 보급되었으며, 가장 흔하고 가장 자주 사용되는 것이 알리페이 소프트웨어였다. 이 소프트웨어는 알리바바 그룹이 개발했다. 당시’ 아기류’ 인터넷 금융재테크 상품을 겨냥했다. 빅 데이터 시대 아래 제 3 자 지불 플랫폼의 보좌로 알리바바 그룹 사업은 발전과 운영 과정에서 사회에서 호평을 받았고, 기업의 사회적 명성과 사용자 간의 신뢰도가 눈에 띄게 높아졌다. 오늘날까지도 알리페이라는 제 3 자 인터넷 금융거래 플랫폼에서는 대형 재산안전사고가 발생하지 않았지만, 인터넷 금융기업 자체에는 예방이 필요한 심리가 있어야 한다.
3 대 데이터 시대는 인터넷 금융 혁신 발전을 위한 우세한 조건이다.
정보화 시대에는 전 세계 데이터의 양이 해마다 증가하는 추세를 보이고 있으며, 인터넷 금융은 인터넷 소셜 환경을 통해 매일 대량의 데이터를 형성할 수 있다. 이 데이터 자료는 사용자의 기본 정보를 기록하며 관련 데이터 정보 사이에는 일정한 연관성과 규칙성이 있다. 따라서 빅 데이터 환경에서 인터넷 금융 산업의 발전 모델을 조정, 변환 및 혁신하는 것은 불가피합니다. 발전을 통해 혁신의 목표를 달성해야 인터넷 금융업계가 사용자의 실제 수요를 정확하게 파악하고 경제 시장에서의 투명성을 강화하는 동시에 금융 위험을 효과적으로 피하는 목표를 달성할 수 있다.
3.1 대량의 데이터 정보 수집 및 분석을 완료하여 마케팅 모델을 더욱 정확하게 만듭니다
빅데이터 시대에 인터넷 금융업체들은 인터넷 플랫폼의 도움으로 사용자 수와 데이터 양이 어마했다. 이때 인터넷 금융업체들은 각종 데이터 정보의 실질과 금융제품과의 연관성에 대해 심도 있는 분석을 진행했다. 투자자와 소비자의 금융상품 수요를 합리적으로 판별하고, 인터넷 플랫폼이 제공하는 서비스 방향, 서비스 내용에 대해 제시한 기준을 합리적으로 판단한다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용, 서비스 내용) 이렇게 하면 인터넷 금융기업이 사용자 전환의 효율성을 효과적으로 높일 수 있다. 이때 인터넷 금융업계 업무 마케팅 방향이 더 정확하면 인터넷 금융사용자 수가 증가하는 모델에 놓이게 된다.
3.2 인터넷 금융업계는 빅 데이터 기술의 도움으로 건전한 소셜커머셜 체인을 만들 수 있었다
전자 상거래 플랫폼은 구매자와 판매자의 거래 정보를 적용하고, 사용자 검색, 독서, 결정, 거래 및 기타 일련의 링크를 종합적으로 관찰하여 사용자의 소비자 행동 및 심리적 요구를 예측하고, 동시에 금융 경제 시장 운영 상태에 대한 심층 분석의 목표를 달성합니다. 물론 전자 상거래 플랫폼 인터넷 금융 제조업체의 제품 판매 실황도 과학적이고 효과적인 감독을 받았다. 알리바바바그룹이 일부 주식을 시나웨이보에 투입하는 것이 대표적인 사례다. 이때 소셜 미디어와 전자상거래 거래 플랫폼이 협력 관계를 맺고, 소셜상업사슬의 완벽성이 한 단계 높아진다면, 빅 데이터 시대에 인터넷 금융기업의 혁신 발전은 더욱 포괄적이고 정확한 데이터 정보를 지원할 것이다.
3.3 인터넷 금융은 빅데이터를 이용해 기업의 위험을 효과적으로 피하는 방법과 수단을 개발했다.
인터넷 금융업계가 건전한 신용평가체계를 세우려면 빅 데이터에 대한 심도 있는 탐구가 기초이자 전제조건이다. 현재 인터넷 금융기업 위험에 대한 효과적인 규제는 주로’ 알리바바’ 기업 리스크 관리 모델과 비슷한 형태이며, 본질적으로 기업 자체의 전자상거래 거래 업무와 데이터 정보의 지불 채널을 적용하는 것이다. 폐쇄적인 신용평가체계와 기업 리스크 관리의 초기 형태를 확립하다. 둘째, 많은 중소형 인터넷 금융업체들이 안전을 위해 한 신용 정보 기관을 중간 매체로 삼아 해당 기관에 데이터 정보를 제공하고, 마지막으로 신용 정보를 대외적으로 공유하는 전략을 실시하고 있다. 예를 들어, 포인트 투 포인트 네트워크 신용 기업 및 오프라인 소규모 신용 기업은 역동적인 대용량 데이터 정보를 합리적으로 수집할 수 있으며, 이 경우 인터넷 금융 업계는 대출 조회, 신용 등급 조회 등을 반복하는 데 있어 더욱 편리하고 효율적입니다.
4 결론
위의 분석을 통해 빅 데이터 시대에는 금융 생태 체인을 확장하고 구축하는 방식으로 인터넷 금융 시스템을 보완하는 목표, 즉 인터넷 금융 기업이 혁신 발전 및 산업 구조 최적화의 목표를 달성할 수 있음을 알 수 있습니다. 따라서 인터넷 금융기업은 영업소득액을 늘리는 목표를 달성하기 위해 신형 금융상품을 적극적으로 개발하고 개발해야 한다. 동시에, 은행 자원의 이용 효율도 크게 향상되었고, 은행 업무 효율을 높이는 동시에 인터넷 금융기업의 지속 가능한 발전을 촉진하는 역할을 했다. 빅 데이터 기술은 현재 인간 소비의 가치 지향과 사고 운영 모델을 완전히 대체할 수는 없지만, 오프라인 보증, 데이터 개방형 P2B 모델의 건설과 구현, 그리고’ 4 위일체’ 비즈니스 서비스 모델의 구축은 금융 정세 진화, 신용 평가, 위험 통제, 정보 보안 등 인터넷 금융기업의 혁신과 관련된 문제를 하나씩 해결할 것으로 믿는다.
개요: 정보화 사회에서는 각 업종의 발전 모델이 어느 정도 변화했고, 금융업계도 예외는 아니며, 대데이터화의 장점은 발전 과정 곳곳에서 볼 수 있기 때문에, 큰 데이터는 기업 경제이익 보존 부가가치의 핵심 부분으로 볼 수 있다. 금융기업이 인터넷 기술을 정확하게 적용할 수 있도록 경제 시장에서 업계의 경쟁력을 지속적으로 향상시키고, 빅 데이터 및 인터넷 금융의 내포를 분석하고, 빅 데이터 시대의 인터넷 금융 혁신 발전 모델을 연구하고, 빅 데이터 시대가 인터넷 금융 혁신 발전을 위해 제공하는 우세한 조건을 논술할 수 있도록 합니다.
키워드: 빅 데이터 시대, 인터넷 금융, 혁신, 발전 경로
참고 문헌
[1] 윤영, 왕명우. 빅 데이터 시대의 인터넷 금융 혁신 모델 탐구 및 분석 [J]. 중국 무역, 2015(8):51-53.
[2] 두영홍. 빅 데이터 시대 인터넷 금융 발전 대책 연구 [J]. 가격 이론과 실천, 2015(7):109-111.
첫째, 중국의 인터넷 금융 발전 현황
인터넷의 발달로 금융 거래 방식이 점점 더 간단하고 편리해지고 있다. 인터넷은 금융업계를 재정의하고 자원 구성을 재구성했다고 할 수 있다. 인터넷의 발전에 힘입어 우리나라의 전통적인 금융 구조가 유유히 변화하고 있다. 이런 새로운 구도에서 자금사슬의 공급자와 수요측은 더 이상 금융중개기관을 통해 자금을 이체할 필요가 없고 인터넷이라는 플랫폼을 통해 자금 정보를 직접 처리할 수 있다. 또 일부 인터넷 분석 앱을 이용해 주식 채권 펀드 등 데이터의 투자 위험에 대한 과학적 평가도 할 수 있다. 이 과정은 실제로 빅데이터 사용 과정, 빅데이터 분석 및 효율적인 알고리즘으로 자금의 최종 사용자에게 상대적으로 정확한 투자 위약 가능성을 제공하여 투자자들이 가장 효과적인 금융 투자를 할 수 있도록 지원합니다.
본질적으로 금융은 실제로 발행에서 최종 거래까지 화폐의 유통행위이다. 현재의 인터넷 금융에서 금융의 발전 모델은 주로 모금류, 융통류, 제 3 자 지불, 통화류 인터넷 지불 플랫폼 등 네 가지로 나눌 수 있다. 또한 인터넷 금융은 인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅이라는 세 가지 매체를 통해 금융 산업과 기업 발전의 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 현대 기업의 자금 개발 요구 사항을 충족하면서 소규모 기업의 발전을 위한 중요한 금융 채널을 제공합니다. 다시 말해, 빅 데이터는 인터넷 금융의 향후 발전과 성장에 큰 의미가 있다.
둘째, 빅 데이터에 기반한 인터넷 금융 혁신의 필요성
인터넷 금융에 빅 데이터를 적용함으로써 기존 금융업계가 고객 격차, 시장 모호성, 위험 통제 불가 등 발전 장애에서 벗어나는 동시에 금융상품과 금융서비스 분야에서도 금융업계의 발전을 위해 현대인의 생활방식에 더 잘 부합하는 채널을 제공한다.
첫째, 금융 산업의 마케팅 정확성을 향상시킵니다. 인터넷이라는 자원이 풍부한 플랫폼은 인터넷 금융의 발전을 위해 대량의 잠재적 사용자 정보 데이터를 제공한다. 이러한 데이터의 존재는 금융 업계가 사용자 정보의 상관 관계를 찾고 사용자의 향후 금융 소비 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이에 따라 금융업계는 사용자의 제품과 서비스에 대한 반응이 더욱 예민해 보인다. 잠재 고객이 신규 고객으로 개발되었고, 결국 기업 자체의 단골 고객이 될 수 있는 이러한 전환 성공 확률이 크게 높아질 것입니다.
둘째, 소셜 비즈니스 체인의 효율성을 높입니다. 인터넷 금융은 전통적인 금융 발전 모델과는 달리, 새로운 발전 모델에서 인터넷은 기업 내 모든 사용자 정보를 인터넷의 고정된 소셜 플랫폼 위에 공동으로 배치합니다. 이 정보가 어느 정도 전파되면서 결국 매우 가치 있는 소셜 비즈니스 체인이 형성되는 것은 금융기업과 사용자 간의 상호 평가를 완료하는 데 매우 중요한 참고 자료입니다.
마지막으로 위험을 통제하는 채널을 넓히십시오. 인터넷 금융이라는 새로운 발전 모델 하에서 금융기업은 빅데이터를 통해 자체 평가 시스템을 구축했다. 인터넷 금융기업이 위험을 통제하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 자신의 시스템에 있는 대량의 거래상과 지불 정보 데이터로 상대적으로 폐쇄적인 신용 평가와 위험 통제 시스템을 형성하는 것입니다. 또 다른 하나는 신용 정보 기관을 중개하는 것으로, 인터넷 금융회사는 자신의 데이터를 이 중개업자에게 제공하여 다른 회사의 정보를 교환한다.
셋째, 빅 데이터 시대에 기반한 인터넷 금융 혁신 및 개발 전략
정보기술이 발달하면서 빅 데이터 시대가 도래하면서 인터넷 금융 발전에 더 큰 기회를 제공하게 되었다. 이 시대에 이 기회를 잡으려면 인터넷 금융회사가 자신의 발전에 필요한 혁신을 해야 한다. 주로 다음과 같은 측면에서 시작할 수 있습니다.
1. 수직 검색 인터넷 금융 서비스 플랫폼 구축
인터넷 금융 서비스 플랫폼의 가치는 사용자에게 서비스를 제공하는 채널에 있습니다. 이 서비스 성격의 플랫폼은 빅 데이터 기술을 사용하여 모든 관련 이해 관계자에게 다양한 금융 상품 및 서비스를 집합할 수 있는 선택 플랫폼을 제공합니다. 이 수직 선택 기능을 갖춘 플랫폼은 사용자의 자율성을 크게 높였습니다. 제품 및 서비스에 대한 사용자 만족도를 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 또한 인터넷 금융 서비스 플랫폼은 사용자의 탐색 내역 정보에 따라 일부 업계 정보 및 관련 금융 상품을 사용자에게 푸시할 수 있습니다. 이를 통해 심층적인 잠재 사용자 커뮤니티를 발굴하고 사용자의 맞춤형 금융 소비 요구를 충족시킬 수 있습니다. 전통 금융업계에서는 정보 비대칭과 자금 공급과 수요 양방 제로 교류 문제를 해결하는 데 뚜렷한 역할을 한다.
2. 인터넷 금융 C2B 모델 개발
C2B 모델에서 고객은 운영의 주체이며, 상대적으로 분산된 고객을 집중시켜 보이지 않는 강력한 구매 그룹을 형성하는 것이 주된 역할입니다. 이 새로운 모델은 B2C 모델에서 일대일 입찰의 불이익을 피하는 대신 도매가격을 개별 사용자에게 양보하여 사용자의 구매 비용을 낮춘다. 이런 모델을 형성하려면 인터넷 금융기업이 빅데이터 기술을 효과적으로 사용하고, 사용자의 행동과 습관에 필요한 분석을 하고, 맞춤형 수요 서비스를 고객에게 제공하기 위해, 다양하고 개인화된 제품과 서비스를 즐길 수 있어야 합니다. 소비자 충성도는 반드시 크게 높아질 것이다. 물론 인터넷 금융업체들은 이런 모델을 실시할 때 자신의 투자비용을 충분히 고려하고 필요한 위험통제를 잘 해야 한다.
3. 포괄적 인 금융 서비스를위한 민간 인터넷 은행 모델 구축
인터넷 은행의 발전은 주로 모바일 상호 연결 세그먼트를 통해 민간에서 자본을 모으는 것이다. 따라서 빅 데이터 시대에 인터넷 금융 산업의 발전은 중소기업이나 개인 기업에 푸혜 금융 서비스를 제공할 수 있다. 인터넷 금융은 이러한 혜택을 제공할 때 인터넷이라는 우세한 플랫폼과 그에 상응하는 중개기구를 최대한 활용해 업무 범위를 넓혀야 한다. 기존의 대형 고객과 이미 성형된 비즈니스 체인을 통해 새로운 금융 공급 체인을 개발했다. 또한 인터넷 금융은 빅 데이터 기술을 활용하여 소셜 미디어 등에 필요한 규제를 하고 적절한 위험 제어 시스템을 구축해야 합니다.
4. telegram 의 중국어 버전 다운로드를 실현하는 웹사이트는 어떤 양방향 유통 기능이냐
인터넷 금융 발전 범위가 점차 확대됨에 따라 telegram 의 중국어판 다운로드 사이트가 무엇인지는 이미 사람들에게 익숙한 관념이 되었다. 우리나라에는 현재 다양한 telegram 의 중국어판 다운로드 사이트가 있지만 유통성에는 여전히 부족한 점이 많다. 예를 들어, QC, 100 도 통화 등, 이 telegram 의 중국어 버전 다운로드 사이트가 인터넷의 큰 환경에서 자유롭게 유통되지 않는 것은 무엇인가. 빅 데이터 시대에, 인터넷 금융은 가능한 한 다양한 종류의 telegram 의 중국어 버전 다운로드 사이트가 어떤 사이트 간의 효과적인 교환인지, 특히 telegram 의 중국어 버전 다운로드 사이트가 무엇이고 실제 생활의 양방향 유통이 무엇인지를 실현해야 한다. 이는 실제로 telegram 의 중국어 버전을 다운로드한 사이트가 디지털 자본협정이 허용하는 수많은 분야에 적용된 것으로 인터넷 금융업계의 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 다른 나라에서 telegram 의 중국어 버전 다운로드를 하는 사이트가 어떤 환전인지 환율 요인의 통합에도 주의해야 한다. 이에 따라 telegram 의 중국어판 다운로드 사이트가 무엇이냐는 글로벌 유통을 가능하게 했다. 물론, 이 유통이 실현될 때, 가능한 재정적 위험이나 정보 보안 문제를 요람에서 말살하기 위해 telegram 의 중국어 버전 다운로드 사이트가 어떤 규제 메커니즘인지를 확립해야 한다.
5. 큰 데이터를 기반으로 신용 등급 메커니즘 구축
최근 몇 년 동안 우리나라의 인터넷 금융이 폭발적으로 발전하여 전체 업종이 큰 돌파구를 이루었다. 그러나 해당 신용 데이터 감사 메커니즘이 효과적으로 확립되지 않아 많은 인터넷 기업들이 인터넷 대출 플랫폼 위반, 자금사슬 파손 등의 문제를 겪고 있다. 이는 인터넷 금융이 호황을 누리고 있는 오늘날, 전통적인 징신 모델은 더 이상 금융기업의 발전을 만족시킬 수 없으며, 반드시 빅 데이터 징신 체계의 발전 모델로 전환해야 한다는 것을 충분히 보여준다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 인터넷명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 인터넷명언) 물론, 이 새로운 신용 정보 시스템은 전통적인 신용 정보 시스템을 개발하는 의사 결정 변수를 계승하여 신용 대상의 역사적 신용 상태에 대한 깊은 발굴을 해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용) 마찬가지로, 고객의 소셜 네트워크, 사용자 신청 등 다양한 정보를 효과적으로 발굴하여 깊이와 폭의 두 가지 수준에서 빅데이터와 징신 체계를 융합해야 합니다. 또한, 포괄적 인 위험 통제 시스템을 구축하고 온라인 및 오프라인 채널을 통해 고객에게 매우 안전한 투자 채널을 제공하여 사용자 자금 안전을 효과적으로 보호하고 중국 인터넷 금융 및 푸혜 금융의 위험 통제를 향상시키는 효과적인 목적을 달성해야 합니다.
넷째, 결론
네트워킹과 데이터화를 특징으로 하는 새로운 경제 시대에 금융과 빅데이터가 교차융합되었다. 큰 데이터는 금융 시장의 투명성을 높이는 데 도움이 되며, 대량의 데이터에서 귀중한 정보를 신속하게 얻어서 비즈니스 의사 결정을 지원하고 금융 산업의 발전을 더욱 촉진할 수 있습니다. 빅데이터는 인터넷 금융기업이 정밀 마케팅, 위험 회피, 경영 성과 최적화, 운영 효율성 향상, 기업 금융의 편리성과 경제성 향상을 촉진합니다. 이와 함께 빅 데이터 기술을 활용하여 금융 구도 진화, 신용 평가, 위험 예방 및 통제, 정보 보안 등의 문제를 점진적으로 해결합니다.
요약: 정보화와 데이터화 발전에 힘입어 우리 금융업계에는 큰 데이터화의 특징이 나타났다. 현재의 금융업계에서 빅데이터는 이미 가장 핵심 자산 콘텐츠가 되었다. 금융 기업은 인터넷 기술을 활용하여 이러한 대량의 데이터에서 유용한 정보를 선별하여 다음 단계의 발전 결정 계획에 대한 강력한 참고 자료를 제공합니다. 이 글은 주로 우리 금융업계의 지속적이고 건강한 발전을 촉진하기 위해 빅 데이터 시대를 배경으로 한 인터넷의 금융 혁신에 필요한 연구를 진행했다.
키워드: 빅 데이터, 인터넷 금융, 혁신
참고 문헌
[1] 종향군. 중은 C2B 는’ 공동구매’ 전자상모델 [J].2014 (.14) 를 온라인으로 탐구했다.
[2] 강서양. 빅 데이터 배경에서 인터넷 금융가치 혁신에 대한 논의 [J]. 쇼핑몰 현대화, 2014 (7).
[3] 빅토르 마이어 셰엔버그, 케네스 쿡예빅데이터시대 [M]. 항주: 절강인민출판사, 2013 (1).
인공지능, 클라우드 컴퓨팅과 함께 제 4 차 산업 혁명 중 가장 눈에 띄는 기술로 꼽히는 큰 데이터. 일찍이 1980 년에 저명한 미래학자 앨빈 토플러는’ 제 3 의 물결’ 이라는 책에서 빅데이터를’ 제 3 의 물결’ 이라고 불렀다. 그러나 모바일 인터넷이 시대가 도래할 때까지’ 빅 데이터’ 는 실제로 많은 산업에 적용되었으며, 지금은 전통산업을 전복시키는 큰 힘이 되고 있다. 금융산업의 변화에서 빅데이터는 중요한 과학기술 수단으로 위험통제, 마케팅 등에서 중요한 역할을 한다.
현재 금융기관 간 경쟁은 인터넷 정보 플랫폼에서 본격적으로 전개될 예정이며 금융업은’ 데이터가 왕이다’ 의 새로운 시대를 맞이하고 있다. 빅 데이터는 전통 금융업을 어떻게 개조했습니까? 금융회사에 의해 강력하게 추앙받는 빅데이터 풍조는 어떻게 이뤄졌는가? 우리는 몇몇 Fintech 회사를 방문하여 답을 찾으려고 시도했다.
"전통적인 금융기관이 덮을 수 없는 사람들에게는
누가 그들의 금융 서비스 수요를 해결할 것인가? "라고 말했습니다
1980 년대에 태어난 초점은 중국 인터넷 발전의 황금시대를 참여하고 목격할 수 있다. 대학원생을 졸업한 후, 그는 비약적으로 발전하는 바이두에 왔다. 이때 바이두는 겨우 여섯 살이었고, 아직 400 명의 직원만 있는 인터넷 신입사원이었다. 2005 년부터 2011 년까지, 초조는 한 인터넷 거물이 초창기부터 유명세에 이르는 전 과정을 목격했다. "바이두가 10 년 동안 전통업계 30 년, 40 년 만에 할 수 있는 일을 한 것이 창업회사의 매력이다." 초조하게 말하다. 바이두, 장장망, 마커 폴로 3 개 다른 단계의 기업 경력을 거쳐 2013 년 지융시대 정보기술유한회사를 설립하여 창업의 길을 시작했다.
바이두계 창업자, 가장 잘하는 것은 검색 엔진이다. 검색 엔진의 사명은 정보 비대칭을 없애는 데 주력하는 것으로 볼 수 있다. 바이두의 일반 분야 검색 엔진 맏이의 위치는 이미 흔들기 어려웠고, 각종 수직 분야의 검색 엔진에는 아직 많은 시장 공간이 남아 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 검색명언) 조사를 한 후, 초점과 그의 팀이 금융업계를 선택했기 때문에’ 대출 비밀’ 이라는 금융상품의 검색 엔진이 생겨났다. 이 제품에 대한 최초의 디자인에 대해 말하자면, "우리의 첫 판단은 대출을 원하는 사람들이 많다는 것이다. 그들은 어느 은행에 어떤 제품이 있는지, 은행도 자신의 제품 요구 사항을 충족시키는 사람을 찾으려고 할 것이다. 나는 이 분야에 정보 비대칭이 있다고 생각한다.’ 대출 비밀’ 은 이런 비대칭을 없애기 위해 노력한다" 고 말했다.
운영 과정에서 그는 자신의 시장 포지셔닝에 심각한 문제가 있다는 것을 발견했다. 국내 금융기관이 포괄할 수 있는 인구는 전체 인구의 약 15% 에 불과하고, 외국에서는 70% 에 불과하기 때문이다. 이는 사람들이’ 대출 비밀’ 에서 필요한 금융상품을 찾더라도 85% 의 사용자가 대출을 받을 수 없다는 것을 의미한다. 이 상황은’ 금융상품 검색 엔진’ 의 위치를 쌀이 없는 취사로 만들었다.
"대출 비밀" 워털루는 숨겨진 시장 수요를 강조합니다. 전통적인 금융 기관이 커버 할 수없는 사람들에게 누가 금융 서비스 수요를 해결할 것입니까?
전통 금융기관이 신용업무를 하는 가장 중요한 부분은 바로 풍제어이다. 전통적인 바람 통제 방식은 주로 수동으로 이루어지며, 사용자 스스로 정보를 제공한 후 은행이나 승인기관이 수동으로 이 정보의 진실성을 검증하고, 결국 기관 내부에서 건설한 위험 모델로 데이터를 분석하여 지원자에 대한 신용 등급을 산출하고, 신용 여부와 신용 금액의 크기를 결정합니다.
이러한 논리의 기초는 사용자가 제공한 정보, 일반적으로 은행 신용 정보, 고정 자산, 사회 보장 정보, 작업 단위, 소득 상황 등에 있다. 이 정보를 파악한 후에야 은행은 후속 점검과 평점을 진행할 수 있다. 그러나 처음 입사한 졸업생이나 안정된 직장이 없는 블루칼라 인구에 대해서는 은행이 이 같은 데이터를 채취할 수 없다.
따라서, 이 집단의 사업을 하려면, 그의 팀이 직면한 문제는, 전통적인 금융기관이 수집한 데이터와 다른 데이터를 어떻게 사용하여 새로운 풍통제체계를 만들 수 있느냐는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언)
빅데이터와 이동통신 시대가 도래하면서 이 일에 싹트는 토양을 제공했다. "이 사업은 2 년 동안 할 수 없었다. 첫째, 지난 2 년 동안 많은 데이터가 표준화되지 않았거나 개방되지 않았습니다. 둘째, 이동통신 시대가 도래함에 따라 휴대전화는 중요한 정보 수집 포트가 되었으며, 이는 거의 개인과 가장 밀접한 관계를 맺고 있는 장비로 인해 생성되는 데이터가 훨씬 더 많아졌습니다. " 초조하게 말하다.
"양적 평가, 확률적 결과,
이 장면은 기계 작동에 매우 적합합니다. "
2015 년 이후 정부 부처는 관련 정부 부처, 기업이 데이터 공개를 장려해 빅데이터의 응용을 더욱 추진하고 빅 데이터가 사회에 긍정적인 역할을 하도록 여러 차례 글을 보냈다. 이 정책 지향은 어느 정도 큰 데이터의 상용화를 촉진시켰으며, 오늘날 점점 더 많은 제 3 자 기관이 손에 들고 있는 큰 데이터를 상업적으로 운용하여’ 탈민’ (일부 민감한 정보에 대한 탈민 규칙을 통한 데이터 변형, 민감한 프라이버시 데이터의 신뢰할 수 있는 보호) 을 가리켜 시장에 내놓고 있다.
현재 국내에서 사용자 데이터 수집에 대한 채널은 주로 중앙은행 징신센터, 은련의 은행 카드 소비 데이터, 학력인증이다. 2015 년 중앙은행은 처음으로 참깨 신용, 텐센트, 앞바다 징신, 붕원징신, 중청신징신, 중지성징신, 라카라신용, 베이징화도징과 같은 8 개 개인징신 업무를 실시할 수 있는 기관을 비준했다. 물론, 사용자가 징둥, 타오바오 등 소비 플랫폼에 대한 소비 정보, 항공사, 여행 소프트웨어에서 생성된 여행 데이터, 통신회사, 소셜 미디어에서 생성된 통신 데이터는 중요한 데이터 소스로 간주됩니다.
그러나 큰 데이터만 얻는 것은 의미가 없다. 큰 기관이든 창업회사든 얻을 수 있는 데이터는 기본적으로 동일하고’ 독점 데이터’ 는 없기 때문이다. 빅 데이터 기술의 전략적 중요성은 방대한 데이터 정보를 파악하는 것이 아니라 의미 있는 데이터를 전문화하는 것입니다. 즉, 큰 데이터를 하나의 산업에 비유한다면, 이런 산업의 이익 실현의 관건은 데이터에 대한’ 가공능력’ 을 높이고’ 가공’ 을 통해 데이터의’ 부가가치’ 를 실현하는 것이다.
금융 기관의 경우 위에서 공개한 데이터 출처 외에도 각 플랫폼에 대한 자체 데이터가 있습니다. 여기에는 사용자가 App 에서 생성한 동작 데이터 (예: 작성 시 사용한 모델, 로그인 시간 및 장소, 자료 작성에 걸린 시간 등) 가 포함됩니다. 이 플랫폼에서 사용자의 과거 거래 데이터를 볼 수 있습니다.
이러한 모든 데이터가 처리되면 사용자당 수백 개의 피쳐가 생성됩니다. 그러나 모든 특징이 유용한 것은 아니다. 데이터 수집, 저장 비용을 감안하면 기술자는 끊임없이 최적화하고 쓸모없는 특징을 제거하고 유용한 특징을 적절한 위치로 조정해야 한다.
초점에 따르면, 돈보 시스템을 통해 총 30 ~ 40 개의 제 3 자 데이터 소스가 연결되어 있으며, 총 수천 개의 서로 다른 특징을 가진 데이터를 생성하며, 일부 선별을 거쳐 사용자당 약 200 개 이상의 유용한 특징을 만들어 낼 수 있다고 할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 기술자는 200 가지 기능 모델링 분석 및 기계 학습을 재사용하여 결국 자신의 위험 등급 체계를 구성합니다.
원시 데이터에 따르면 기술자는 그것을 여러 가지 유용한 정보로 처리할 수 있다. 초조는 기자에게 "예를 들어 원시 데이터는 사용자 주민등록번호이며 나이, 호적, 심지어 별자리로 가공된다" 고 말했다. 나이와 기한이 지났는지 알고 싶다면 시스템에 던지면 15 분 만에 매우 정량적인 상관도를 얻을 수 있다. " 정량적인 평가, 확률성의 결과, 이런 장면은 기계 운영에 매우 적합하다.
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인공 PK 인공지능
전통적인 인공으로 바람을 조절하는 것에 비해 기계 학습은 뚜렷한 우세를 가지고 있다. 가장 분명한 것은 기계의’ 효율적’ 과’ 근면’ 이다. 사용자가 시스템 징신 권한을 부여하는 한, 기계는 1 분 안에 징신 과정을 완성할 수 있다. 초점 () 은 2016 년 9 월 말 돈보로 매일 처리한 주문량이 8 만 명을 돌파했고, 성공적으로 내놓은 대출도 하루 평균 1 만여 개에 달할 수 있다는 점을 소개한다. 이런 효율성은 기존 금융기관에서는 상상도 할 수 없다. 게다가,’ 로봇 신용대출원’ 은 365 일 동안 하루 종일 일할 수 있는데, 이것도 인위적으로 대체할 수 없는 것이다.
더 깊은 장점은 기계의’ 끊임없는 반복’ 이다. 전통적인 금융기관에서는 빠르면 반년에 한 번 풍제어 모델을 조정해야 한다. 로봇 신용대출원’ 은 매일 똑똑해지고 있으며, 새로 접하는 모든 샘플은 이전보다 더 정확해진다. 기계가 하루에 10,000 개, 주기가 30 일이라고 가정하면, 이는 30 일 후에 기계가 10,000 개의 샘플 데이터를 돌려받을 수 있다는 것을 의미합니다. 기술자는 반환 결과에 따라 현재 모형에 둘러싸인 피쳐가 유효한지 여부를 알 수 있어 그에 따라 조정할 수 있습니다.
빅 데이터 바람 제어는 전통적인 바람 제어 정보 비대칭을 해결할 수 있고, 데이터 수집 차원이 좁고, 수동 수집 비용이 높고, 효율성이 낮다는 단점을 해결할 수 있지만, 이런 기술 중심의 바람 제어 방식도 만만치 않다. 대규모 신용 업무에서 사용자의 많은 데이터가 완전히 표준화되지 않은 경우, 대형 데이터를 바람 제어에 사용할 수 없습니다. 초점은 예를 들어 이렇게 말할 수 있다. "예를 들어, 집의 정가는 사람의 경험과 관련이 있기 때문에, 어쨌든 한 번 보아야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 오셀로, 가족명언) 구체적인 수직 분야에서는 이 분야의 데이터화 정도가 충분히 높으면 기계가 사람보다 훨씬 좋아질 수 있다는 것을 우리는 이해할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 컴퓨터명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 기계명언 개방적인 문제들에 직면했을 때, 인간의 경험은 대체될 수 없다. "
전통적인 금융 기관과 달리, 한 Fintech 회사에서는 컴퓨터 배경의 인재가 금융 배경의 인재보다 수요가 더 많다. 지융시대 과학기술회사 팀 규모는 70 명에 육박하며, 기술자가 70% 에 육박하며, 그중에는 바이두 T6 급 이상의 선임 기술 엔지니어들도 10 여 명 포함돼 있다. 공개 수치에 따르면 전보로 실제 등록자 수는 400 만 명에 달하며 실제 업무량은 9 월 40 만 건을 돌파해 6 억원에 달하는 대출금을 지급했다. 최근 돈보로 1 억 5600 만 원 B+ 라운드 융자를 발표했으며 광신자본, 소스원자본, 홍태자본, 혁신공장, 첸흥자본, 51 신용 카드 등 여러 투자기관이 공동 투자했다.
빅 데이터 바람에 의한 소비자 금융
최근 몇 년 동안, 중국 소비금융업계가 급속히 발전하여 소비대출 규모가 해마다 확대되고 있다. 에리컨설팅자료에 따르면 2014 년 말 현재 우리나라 인민폐 소비신용 잔액은 15 조 위안이다. 2015 년 말까지 중국의 소비자 신용 잔액은 19 조 위안에 달했다. 2019 년에는 41 조 1000 억 원에 이를 것으로 예상된다. 시장 잠재력이 크다.
소비금융 시대가 도래함에 따라 인터넷도 사람들이 금융 서비스를 받는 중요한 플랫폼이 되었다. 실력 있는 거물급 중금은 자신의 금융 서비스 체계를 구축하고 생태계에서 점점 더 중요한 위치를 차지하며 전자상 데이터 실현, 생태 조성의 중요한 경로 중 하나가 되었다. 모든 전자상이나 장면이 자신의 금융체계를 만들 수 있는 것은 아니지만 소비 분할 업무를 내장해야 한다. 일부 기술력이 강한 팀들은 이 시장의 수요를 보고 B 측에 완벽한 스마트 신용 서비스 및 기술 솔루션을 제공하기 위해 노력한 제품을 제작했으며, 올해 6 월 탄생한 Powered Bidumiao 가 그 중 하나였다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 기술명언)
Powered Bidumiao 는 스마트 크레딧 서비스 공급업체 독서 초의 핵심 제품으로, PINTEC 스마트 금융 서비스 그룹의 강력한 역량 지원에 의존하고 있습니다. 초읽기의’ 조타자’ 주정은 최근 20 년 가까이 금융업 리스크 관리 경험을 갖고 있으며, 미국 상위 10 대 은행 중 하나인 CapitalOne 에서 8 년간 제품, 시장, 풍제어 등의 직위를 역임한 바 있다. 이후 스탠다드차타드 은행에 입성해 스탠다드차타드를 이끌고 소매위험관리팀을 창설했고, 스탠다드차타드 중국 소매은행 최고위험책임자 (Chief Reserve Officer) 로 임명돼 스탠다드차타드 중국 무담보 개인대출’ 현 대출파’ 풍조창조자였다.
POWERED BY DUMIAO 는 스마트 크레딧을 모듈화하여 대출 전, 대출 중, 대출 후 세 부분으로 나누어 사용자 필터링, 자금 제공, 빅 데이터 풍압 제어, 신용 결정, 계정 관리, 독촉, 대출 후 교차 마케팅 등 수십 개의 모듈로 세분화합니다.
대출을 받기 전에 많은 소비자들 중에서 초읽기는 사용자 초상화를 바탕으로’ 정밀 고객’ 을 진행하며, 큰 데이터로 가장 가치 있는 사용자를 잠궈 고객 전환율과 가치를 확보한다. 인터넷 시나리오 내에는 많은 정밀 사용자가 축적되어 있으며, 이러한 고객의 제로 비용을 금융 고객으로 확장하면 플랫폼에 대한 사용자 점도가 향상되고 플랫폼에 대한 새로운 영업 기회가 창출됩니다.
대출 중 소비자들이 할부를 해야 한다면 신용카드, 휴대폰, 신분증 등 기본 정보만 기입하면 된다. 초 읽기는 사용자가 작성한 정보를 받고 내부 데이터와 다중 데이터 소스를 결합하여 매우 짧은 시간 내에 대용량 데이터 바람 제어, 위험 가격 책정, 온라인 크레딧을 완료할 수 있습니다. 다른 사용자의 신용, 위험 수준에 따라, 초읽기는 사용자가 감당할 수 있는 가장 적합한 이자율을 제공하고, 사용자가 제때에 상환할 수 있도록 하여 플랫폼의 이익을 보장할 수 있도록’ 정확한 가격 책정’ 을 실시한다.
대출 후 독초는 상환 알림, 자동 공제, 복채 혜택, 스마트 독촉 등 다양한 대출 후 관리 서비스를 제공할 수 있다. 고객이 연체된 경우, 읽기 초는 예측된 비용을 기준으로 사용할 대출 후 관리 방식 및 빈도를 측정하여 자원 구성을 최적화합니다.
시스템의 높은 적응성은 POWERED BY DUMIAO 의 주요 기술적 이점으로, 전체 시스템은 상황에 따라 다양한 소비 시나리오에 빠르게 내장될 수 있습니다. 전기 상인의 수요는 각기 다르다: 어떤 것은 초를 읽고 전체 과정을 도맡아야 한다. 어떤 사람들은 스스로 제품 프레임워크를 만들고, 독초의 표준화된 풍제어 모듈을 내장하는 경향이 있다. 어떤 사람들은 초를 읽고 자신의 장면과 결합해 장면화 풍제어와 대출 후 모듈을 맞춤화하기를 원한다. 기업이 초읽기의 스마트 신용 기술 솔루션을 도입하려는 경우, 내장의 방식과 정도는 상대방의 요구에 따라 다르며, 보통 4 주 이내에 모든 시스템을 배포할 수 있다. 이러한 협력 모델은 모델 적응 능력에 큰 도전을 불러일으키며 각 프로세스에 대해 매우 복잡한 적응 개조가 필요합니다.
POWERED BY DUMIAO 는 주로 두 가지 주요 고객 기반에 직면해 있습니다. 소매업체의 경우, 초읽기는 전체 프로세스의 소매 신용 서비스 솔루션을 출력하여 기업이 고객층을 확대하고, 판매를 촉진하며, 사용자의 점도를 높일 수 있도록 지원합니다. 금융기관의 경우 초 읽기는 롱테일, 조각화된 소비신용 장면으로 들어가는 데 도움이 되며 자금의 흐름을 추적하고 프로세스의 투명성과 안전성을 확보할 수 있습니다. 현재 이 기술은 여행, 전기상, 의약, 소기업 대출 등 분야에 진입했으며, 미래에는 자동차 판매, 매장, 중소기업 서비스 플랫폼을 위한 신용솔루션을 개발할 예정이다.
이 제품에 대해 Zhou Jing 은 매우 확신합니다. 이러한 기술 수출은 팀의 기술 및 자금 지원에 대한 높은 요구 사항을 가지고 있으며, 이것이 Powered Bidu Miao 가 시장에서 상대를 만날 수 없는 주된 이유입니다.
이 시스템은 기술 제공자 서버에 대해 높은 요구를 했다. 쌍열한 날이나 휴일마다 마케팅 활동을 할 때마다 엄청난 동시성이 동시에 파워드 비 듀미오에 이를 수 있어 시스템에 큰 압력을 가할 수 있다. 이런 상황에서 사용자 경험을 보장하는 것은 쉬운 일이 아니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 계절명언)
빅 데이터 시대, 누가 사용자의 프라이버시를 보호할 것인가?
빅 데이터 기술의 사용은 의심할 여지 없이 금융산업에 많은 변화를 가져왔지만, 그에 따른 프라이버시 문제도 업계를 매우 괴롭게 했다.
Microsoft 연구원의 선임 연구원인 보이드 (Danah Boyd) 는 "오늘날 우리 소셜 네트워킹 사회는 공황을 일으킬 재능이 절대적으로 있다" 고 말했다. 빅 데이터 시대에 프라이버시 유출에 대한 우려가 강력한 긴장과 불안의 원천이었다. 가장 걱정스러운 것은 언제 자신의 사생활이 무의식적으로 유출되었는지를 전혀 모른다는 것이다. (존 F. 케네디, 사생활명언) (알버트 아인슈타인, 사생활명언). "
Zhou Jingtan 은이 시대의 데이터가 실제로 "상상할 수없는" 시점에 이르렀다고 고백했습니다. 또한 데이터 보호 조치가 지속적으로 개선됨에 따라 정규 기업들은 사용 중인 데이터를 격리하는 경우가 많다고 강조했습니다. "고객이 이미 알고 권한을 부여받은 상황에서도 고객에게 특히 민감한 데이터를 요구하는 것을 피하려고 노력합니다. 우리는 정말 좋은 고객이 소액 대출을 위해 가장 사적인 것을 알려 주지 않을 것이라고 생각합니다." 주정이 말했다.
키워드: 빅 데이터, 인터넷 금융, 신용 정보
첫째, 빅 데이터 및 인터넷 금융 정보
최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 등 정보기술의 운용과 함께 인터넷 금융이 우리나라에서 왕성하게 발전하였다. 그러나 기존 징신 체계는 인터넷 금융의 발전에 도움이 되지 않아 국내 징신업이 빅데이터 징신의 심도 있는 융합 방향으로 발전하기 시작했다.
인터넷 대출가 연합영찬컨설팅이 발표한’ 중국 P2P 인터넷 대출업계 2016 년 3 월 월보’ 에 따르면 월보 자료에 따르면 2016 년 3 월 말 현재 인터넷 대출업계의 정상 운영 플랫폼 수는 2461 개, 누적 문제플랫폼은 1523 개에 이른다. 야만적인 성장의 배후에서 우리가 본 것은 인터넷 대출 회사의’ 도산 조류’ 로, 문제 플랫폼 수가 계속 증가하고 있다. 이들은 인터넷 금융신용체계 건설이 뒤처진 문제를 드러내고 있다. 그중에는 국자 배경이라고 불리는’ 안심금융’,’ 휘금소’ 가 연이어 폐업하고, 센세이션’ 임보 사건’ 등이 있다. 새로운 체계는 현재 중앙은행이 기존 금융기관과 오프라인 신용거래를 커버와 서비스의 대상으로 삼고 있는 신용정보 체계를 변화시켜 기존 신용정보 체계의 변화와 업그레이드를 촉진하고, 정보 공유와 연계를 실현할 수 있게 해 주며, 빅데이터 기반 인터넷 금융신용정보 체계 건설 수요도 생겨났다.
빅데이터의 운용은 징신 업계를 새로운 발전기로 이끌 것이다. 빅데이터는 과학적 알고리즘을 이용하여 사전 다방면, 다차원 수집 데이터를 바탕으로 목표 주체의 신분, 성격 취향, 성과 능력에 대한 정량 분석 모델을 구축하여 정량화된 신용 평가를 수행합니다. 전통적인 은행 신용 기록, 신용 카드 소비 데이터, 소액 대출 빅 데이터, 소셜 사이트 빅 데이터, 전자 상거래 빅 데이터, 생활 서비스 사이트 빅 데이터, 일상 활동 및 선호 데이터, 큰 데이터는 징신업 발전을 위해 광범위한 데이터 정보 출처를 제공한다.
둘째, 중국의 인터넷 금융 신용 정보 시스템의 문제점
(a) 기존의 신용 정보 시스템은 더 이상 인터넷 금융 등 새로운 금융 형태의 요구에 적응할 수 없다
현재 우리나라 신용 정보 시스템은 주로 중앙은행의 기업과 개인 신용 정보 기반 데이터베이스에 의존하고 있으며, 신용 데이터는 주로 은행업 등 전통적인 의미의 신용기관에서 비롯되며, 인터넷 금융 등 신금융 분야에 대한 신용 데이터 부족으로 인해 신용 데이터가 좁고, 정보 차원이 단일하며, 시간적으로 상대적으로 뒤쳐지고 있다.
(b) 산업 통일, 널리 인정 된 신용 정보 모델 및 채점 기준의 부족
현재 중국 징신체계는 주로 중국 인민은행 징신센터를 대표하는 공공징신체이며, 2015 년 1 월 처음으로 개인징신기관 면허를 획득한 8 개 징신회사를 대표하는 시장화 징신회사다. 이들 몇 개 회사의 신용제품을 비교해 보면 각 신용기관이 데이터 출처, 신용점수모형, 신용점수기준 등에서 큰 차이가 있어 통일된 기준을 형성하지 않았다는 것을 알 수 있다.
(c) 신용 정보 대형 데이터 플랫폼 간의 정보 공유가 어렵다.
중앙은행의 신용 정보 시스템은 인터넷 금융에 비해 폐쇄적이다. 시장화된 신용 회사 자체의 신용 데이터는 중앙은행의 신용 정보 시스템과 도킹할 수 없고, 정보 자원을 공유할 수 없어 인터넷 신용 정보의 역할이 기존 금융기관에 한계가 있다.
(d) 강력한 정보 보안 및 개인 정보 보호 시스템 부족
빅 데이터 시대에는 개인 데이터 프라이버시 문제가 줄곧 주목을 받았고, 특히 징신 절차가 더욱 그러하다. 예를 들어, 정보를 수집할 수 있는 사람, 데이터를 소유할 수 있는 사람, 데이터 정보를 공유할 수 있는 범위, 개인 정보를 양도, 판매, 개인 정보 구분 방법 등 명확한 법적 규정이 없습니다. 또한 인터넷 시대에는 정보 보안 보호가 더욱 어려워졌고, 데이터 수집, 저장, 통합, 분석 등에 모두 보안 위험이 있어 우리 나라의 신용 정보 보안, 응용, 권익 보호에 관한 법률 규범을 보완할 필요가 있다.
셋째, 빅 데이터에 기반한 인터넷 금융 신용 정보 시스템 구축의 장점
(a) 광범위한 데이터 출처, 신용 정보 범위의 급격한 향상을 촉진한다.
우리나라에서 중앙은행 징신센터는 전국 개인 징신의 주요 데이터베이스이며, 주요 데이터는 목표 주체의 임금 수입, 사회보장예탁기록, 신용카드 소비기록, 대출기록 등의 차원에서 어느 정도 신용위험 문제를 예방할 수 있다. 인터넷 금융의 왕성한 발전과 함께, 기존 신용 정보 시스템의 신용 기록 수와 적용 대상 인구가 제한되어 은행과 신용 관계를 맺은 사람들만 포괄하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용, 신용) 큰 데이터 정보 시스템을 사용하면 큰 데이터의 장점을 잘 발휘하고, 인파 범위를 높이고, 대상 주체의 활동 데이터를 통해 심도 있는 발굴과 분석을 수행함으로써 신용 정보 시스템을 효과적으로 보완할 수 있습니다.
(b) 풍부한 데이터 자원, 신용 정보를보다 진실하고 포괄적으로 촉진
미래에는 빅데이터 기술이 끊임없이 징신 분야에 침투할 것이다세계 랭킹 1 위오피스타공식적으로 어떻게 찾습니까?. 빅 데이터 시대에는 다양한 수준의 데이터와 다차원 데이터를 발굴하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 기업의 현금 흐름, 대상 주체의 주소, 행동 데이터, 대상 주체의 인터넷 비즈니스 활동, 사교 관계 등 반정형, 구조화되지 않은 데이터도 정보 시스템의 새로운 데이터 소스가 될 것입니다. 더 많은 신용 기록 이외의 정보를 신용 정보 체계에 포함시키면 더 많은 광보 정보를 얻을 수 있어 신용을 부각시킬 수 있다.
(c) 데이터 실시간성이 더 강하고, 징신 정보 시효를 촉진한다.
빅데이터 징신은 기존의 신용평가 모델보다 데이터가 더 많고 시효성이 강해, 단지 조사 대상의 역사 정보를 주목하고 분석하는 것이 아니다. 오프라인 사후 분석 데이터가 아니라 온라인 실시간 대화형 데이터입니다. 국제 경험과 결합해서, 징신 데이터의 실시간 처리는 미래의 추세가 될 것이다. 큰 데이터 징신의 틀 아래 목표 대상의 역사 정보와 현재 정보는 모두 큰 데이터에 의해 통합되고 분석될 것이며, 깊이 파고드는 것 외에 가로로 확장될 수 있고, 정보의 시효성이 더욱 강하며, 신속하게 업무 결정을 내리고 금융 효율을 높일 수 있다.
(d) 데이터는보다 현실적이며 양적 신용 평가 결과를 촉진합니다.
큰 데이터는 예측의 정확성과 빠른 반복의 장점을 가지고 있다. 큰 데이터 배경에서 정보 기술의 발전으로 다양한 도구 소프트웨어가 등장하여 데이터 수집, 정리, 분석 및 사용에 대한 가능성을 제공하며, 신용 평가 모델은 더 많은 변수를 포함시켜 보다 포괄적이고 정확한 정량화 신용 평가 결과를 얻을 수 있습니다.
넷째, 빅 데이터에 기반한 인터넷 금융 정보 시스템 구축을위한 구체적인 조치
인터넷 금융이 지속적으로 건강하고 빠르게 발전할 수 있을지는 큰 데이터를 기반으로 한 인터넷 금융 징표의 발전과 불가분의 관계에 있다. 구체적인 조치는 다음과 같습니다.
(a) 빅 데이터 신용 정보 서비스의 특성에 기반한 신용 정보 서비스의 새로운 시스템 구축
대데이터 배경 아래 우리나라 징신 업무의 새로운 메커니즘을 건전하게 하고, 정부 차원에서 적극적으로 추진해야 하며, 좋은 정책 지향을 형성하고, 통일정보기준, 기술기준 및 관리기준 건설을 가속화하고, 신용코드제도, 인터넷경영자 신분표시제도 및 전자상거래 사이트 신빙인증 서비스제도 등을 가속화하여 시장 주체에 대한 서비스 수준을 높여야 한다.
(b) 인터넷 금융 신용 정보 서브 시스템을 구축하고 빅 데이터의 통합 능력을 향상시킨다.
통일된 인터넷 금융 징신 하위 시스템 구축을 가속화하여 신용 정보 공유 교환을 촉진하다. 제 3 자 지불 플랫폼 신용 정보 시스템 구축, 네트워크 신용 플랫폼 신용 정보 시스템 구축, 전자 상거래 플랫폼 신용 정보 시스템 구축, 소셜 네트워크 신용 정보 시스템 구축, 충분히 합리적인 논증을 바탕으로 인터넷 신용 정보 하위 시스템과 인민은행 신용 정보 시스템 비교, 신용 플랫폼 신용 데이터 개선, 신용 자원의 합리적인 공유 실현, 차용자가 한 플랫폼이 위반된 후 다른 플랫폼에서 새로운 신용 기록을 생성하는 것을 방지해야 합니다.
(c) 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보안을 보장하기 위해 빅 데이터 징문에 일치하는 법률 시스템을 개선합니다.
정보화 시대 데이터는 양날의 검처럼 편리함과 동시에 많은 안전위험을 가져왔다. 개인 사생활은 은둔할 곳이 없다. 첫 번째는 개인 정보 보안 보호의 법률 체계를 개선하는 것이다. 둘째, 엄격한 빅 데이터 수집 시스템을 구축하여 개인 정보 보호, 개인 정보 보호 및 기타 법률 및 규정의 개발을 가속화하고, 신용 데이터의 수립 및 효과적인 합법적 사용을 촉진하며, 시민의 합법적 인 권리와 이익을 보장하고, 사회 신용 시스템 구축을 촉진합니다.
(d) 부정직 한 공동 징계 메커니즘 개선
"신용은 기업의 생명이다." 현재 기업 신용 기준 체계를 한층 더 구축하고, 사회 전체를 포괄하는 징신 시스템을 형성하고, 성실한 문화 건설을 추진하고, 신용을 지키는 인센티브 매커니즘을 세우고, 신뢰를 잃는 연합 징계 메커니즘을 세워야 한다. 대용량 데이터를 사용하여 정확하고 효율적이며 실시간 바람 제어 서비스를 제공하고 대형 데이터 기반 인터넷 금융 정보 시스템, 신용 기관, 동적 위험 모니터링 서비스 및 자동 경보 기능을 구현합니다.
참고 문헌
[1] 사평, 추전위. 인터넷 금융모델 연구 [J]. 금융연구, 2012 (12) :11-22.
[2] 조해레, 덩명무, 왕계하. 인터넷 금융의 빅 데이터 징신 시스템 구축 [[J]. 경제적 시각, 2015 (04) :18-21+65.233