金融大数据期货（金融大数据市场研究）

目前国内做金融大数据的创业企业有哪些

金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算，融通有关的经济活动，甚至包括金银的买卖，狭义的金融专指信用货币的融通。

金融的内容可概括为货币的发行与回笼，存款的吸收与付出，贷款的发放与回收，金银、外汇的买卖，有价证券的发行与 *** ，保险、信托、国内、国际的货币结算等。从事金融活动的机构主要有银行、信托投资公司、保险公司、证券公司，还有信用合作社、财务公司、投资信托公司、金融租赁公司以及证券、金银、外汇交易所等。

数量金融和金融大数据应用方向有什么区别

：数量金融，顾名思义，数学、量化等工具在金融领域的应用，金融学更偏重金融理论、了解金融的入门知识，金融工程侧重于衍生工具的了解和定价等，数量金融难度介于两者之间，在金融学的基础上，成为更多学校的进阶课程。

金融专业3个主要专业方向的区别

金融类专业最主要的专业（或者叫专业方向）包括金融学、金融工程和金融数学。

金融学主要偏重经济金融理论，研究的是金融规律和金融问题，以金融行业的政策、法规和理论为主，经济方面的理论知识涉猎比较多，比如利率、汇率和货币供应等。

金融工程和金融数学则更偏重实践和应用，更多依赖金融衍生工具，比如证券、股票、期货和期权。

至于金融工程和金融数学的区别，金融工程主要是应用数学与统计、经济与金融和计算机技术等的理论和 *** ，解决各类金融问题。

当然，现代金融，除了大量数学知识的应用外，还对计算机应用和编程有极高的要求。

换句话说，金融工程和金融数学就是熟练使用计算机技术，将数学和统计学应用到金融的专业。在有些国家，金融工程和金融数学就被等同于一个专业。

当然，金融工程和金融数学的侧重点还是有所不同，金融数学更加注重数学理论知识，加入了更多的数学课程，相对来说，金融经济管理类课程更少一些。

总之，金融专业是经济金融帝国的“日不落”专业，金融在国民经济中的作用决定了金融业的社会地位。

金融科技如何赋能期货行业？

金融科技近年来发展迅速，目前已渗透到金融业各个领域。其中零售业务的融资额更高，大部分业务都被“颠覆”，而资本市场、支持类和技术类则以“赋能”为主。融金所创始人孙明达提出，中国金融科技市场正经历一场格局演进、价值迁移、生态重构、监管趋严的变化，金融机构在科技金融方面的应对应遵循三大原则：“定位积极”，保证对尖端科技创新的参与；“有所取舍”，保持优势业务领先；“灵活支撑”，用灵活的体制、容错的文化支撑数字化创新。

微软亚洲研究院副院长张益肇认为，AI在金融科技未来发展里占据重要角色，如金融、交通、教育、医疗、法律、就业等。他认为，AI在金融投资中拥有端到端的学习能力、强大的处理数据能力、基于客观目标优化、永远保持冷静、根据实时回馈快速响应等独特优势，是推动金融界实现数字化转型和精准金融实现的有力助手。孙明达对此表示十分赞同，他提到金融科技时代是大机遇时代，科技赋能金融带来的巨大机遇引起了金融业系统性变化，要以开放包容的态度去拥抱转变，融金所也正是这么做的。

信息技术的发展深刻地改变了金融。金融是建立在信息和信心基础上的特殊行业，信息科技的发展降低了交易成本，促进了商品交换的快捷，在跨时间分配的维度显著增强了跨时间调配金融资源的能力，也使得高风险项目越来越容易得到融资，这给金融业带来了很大的变化，融金所的金融科技也得到了突飞猛进的发展。

日前，央行正在考虑提出“负责任的金融”（Responsible Finance）理念，要让金融消费者获得合适的金融服务，并且承担适当的金融风险。把信息告诉消费者，要让他们知道会承担什么样的风险以及他们的金融行为和金融服务的后果。12月2日，CF40学术顾问、央行副行长潘功胜在谈及最新出台的现金贷监管新规时也强调，面向长尾人群的金融服务更应当是负责任的金融。对此，孙明达认为，普惠金融的本身就是一种“社会责任”，要将金融普惠天下，让更多的人享受到平等的金融服务，这也是融金所的目标。

所谓“负责任的金融”，就是金融机构、监管部门与第三方、消费者三者要共同承担相应责任的一种三角关系。在这一关系中，金融机构要做到自我约束、合规经营，监管部门和第三方要适当监管和积极帮扶，消费者则应做到理性选择和行为担当。融金所作为国内领先的汽车金融科技平台，一定要担负起这种社会责任，身体力行，运用自身的科技优势不断提升服务水平，打破地域阻隔，解决传统普惠金融服务面临的最后一公里能力问题。

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战

A 具有四大基本特征

金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球更大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。

随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临 *** ，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。

大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的 *** 。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。

具体来说，大数据具有四大基本特征：

一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。

二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。

三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。

而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。

B 重塑金融行业竞争新格局

“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：

大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。

金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。

大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。

大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。

数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。

美国大数据发展走在全球前列。美国 *** 宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在 *** 体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国 *** 推出Data.gov *** 数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马 *** 推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。

英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用 *** 资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。

C 打造高效金融监管体系

大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。

侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗

全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球更大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等 *** 部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国 *** 利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国更佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。

大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系

美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。

美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。

D 数据整合困难

应用经济指标预测系统分析市场走势

IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。

追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化

当今搜索引擎、社交 *** 和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。

2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。

美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。

提供广泛的投资选择和交易切换

日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，更低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。

利用云端数据库为客户提供记账服务

日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。

为客户定制差异化产品和营销方案

金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。

一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求更大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。

催生并支撑人工智能交易

“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。

推动金融产品和服务创新

E 面临三大挑战

目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。

据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。

数据安全暗藏隐患

大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。

人才梯队建设任重道远

人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。

下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。之一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。

FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融 *** 都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融 *** 都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。

下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的 *** ，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。

最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。

总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

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