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　　大数据如何彻底改变金融–金融大数据的价值

　　金融机构并非数字化领域的原生机构，它们必须经历一个需要行为和技术变革的长期转换过程。过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。因此，大数据分析不仅成功地改变了单个业务流程，还改变了整个金融服务部门。

　　1.实时股市洞察

　　机器学习正在改变贸易和投资。大数据现在可以考虑可能影响股市的政治和社会趋势，而不是简单地分析股票价格。机器学习实时监控趋势，使分析师能够编译和评估适当的数据并做出明智的决策。

　　2.检测和预防

　　在大数据的推动下，机器学习在检测和预防方面发挥着重要作用。信用卡曾经带来的安全风险已通过解释购买模式的分析得到缓解。现在，当安全且有价值的信用卡信息被盗时，银行可以立即冻结卡片和交易，并通知客户安全威胁。

　　3.准确的风险分析

　　投资和贷款等重大财务决策现在依赖于无偏见的机器学习。基于预测分析的计算决策考虑了经济、客户细分和商业资本等方方面面，以识别潜在风险，如不良投资或付款人。

　　4.大数据在金融领域的应用

　　金融公司现在有能力在用例中利用大数据，例如通过数据驱动的报价产生新的收入流，向客户提供个性化建议，提率以推动竞争优势，以及为客户提供更强的安全性和更好的服务。许多金融公司已经在正确地使用大数据并取得立竿见影的效果。

　　5.增加收入和客户满意度

　　部分公司已经能够运用大数据解决方案的开发分析平台，预测客户的行为支付。通过深入了解客户的行为，公司可以缩短付款延迟并产生更多现金，同时提高客户满意度。

　　6.加快手动流程

　　数据集成解决方案能够随着业务需求的变化而扩展。每天访问所有交易的完整画面，使Qudos银行等信用卡公司能够自动化手动流程，节省IT员工的工作时间，并深入了解客户的日常交易。

　　7.简化的工作流程和可靠的系统处理

　　银行业不断增长的数据量正在通过统一的集成平台实现核心银行数据和应用系统的现代化。与简化的工作流程和可靠的处理系统相匹配。

　　8.分析财务业绩并控制增长

　　每年有数千个任务和数十个业务部门，分析财务绩效和控制公司员工之间的增长可能很复杂。数据集成流程能够自动执行日常报告，帮助IT部门提高工作效率，并允许业务用户轻松访问和分析关键信息。

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