大数据金融前景

1、智慧金融专业就业前景如下：金融行业数字化转型 金融行业正处于数字化转型的关键阶段，智慧金融专业人才在金融信息技术、大数据分析、云计算、人工智能等方面的专业知识和能力将得到广泛应用。银行、保险、证券、互联网金融等金融机构将成为智慧金融专业人才的主要就业对象。

2、大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用。应答时间：2021-12-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

3、持续高增长的电子交易数量和网络零售服务，使得依赖于商务需求的金融体系能够在线上寻求到数据支撑。狭义上的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。

4、也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。 产品的管理 通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。

5、结论就是：金融行业的大数据有很好的前景大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。

6、到2017-2022年，金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为521%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。不过，金融大数据还面临着不少阻碍，如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时，金融大数据的推进不会太大问题，未来前景广阔。

建设银行高风险会不会影响大数据分析

1、会的，一样的，许多资信现在已经共享。大数据时代，这种提示风险的，说明其他银行都一样。

2、如果银行风险控制系统自动捕捉到银行卡异常情况，账户将被冻结，银行账户将被风控，同家银行的银行卡和信用卡也将受到影响。信用卡被风控的解决方案：收到银行短信后，不要忽略，问清楚原因，如果是使用不当及时解决。

3、高风险跟建设银行的卡没有关系，只是你本人的征信报告和信用不良，才会列为高风险，对银行贷款肯定会影响。

4、不会受影响。把客户标为反洗钱高风险客户，只是银行针对反洗钱这块的尽职行为，只要客户本身没问题，可以忽略。

大数据技术在金融业中的应用现状有?

根据赛迪顾问数据，2019年，中国金融科技整体市场规模超过3753亿元，预计到2022年，中国金融科技整体市场规模将超过5432亿元。应用深度有待持续提升 目前来看，金融科技在各领域的应用尚存不足，不管是投入产出比较低、技术融合不足亦或是监管趋于规范化，均导致金融科技整体的应用深度不够。

金融科技巨头可能产生数据垄断 一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。

大数据技术正在金融行业的各个角落绽放光彩，它不仅提升了金融服务的效率，也推动了投资决策的智能化。然而，随着技术的不断进步和竞争的加剧，如何在保护隐私的同时，有效利用大数据的优势，将成为未来金融行业亟待解决的重要课题。欲了解更多大数据在金融领域的应用实例，敬请关注我的数据冰山专栏。

目前，金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，前瞻产业研究院预计，到2017-2022年，金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为521%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。