金融数据分析系统主要作用于哪4个方面

随着大数据时代的到来，各行各业在开展业务活动时都纷纷开始与大数据相结合。金融行业也不例外。“金融+大数据”的结合给金融业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力，极大地推动了我国金融业的转型升级，有效地促进了金融行业的整体发展。

如今，“金融+大数据”的组合已经成为业界的热门词汇，“金融+大数据”组合的影响已经成为人们谈论的话题。众所周知，“金融+大数据”的全新组合影响很大，但是很多人对它是如何实现的，具体作用在哪些方面不太了解。以下小编就和大家一起来了解一下这两个问题。

一、效果如何实现——构建金融数据分析系统 

首先，我们来看看数据分析系统的概念。数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中收集相关业务数据，并将其存储在系统的数据库中。系统中所有原始数据经过一系列处理和转换后存储在数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要将一系列数据转换到相应的数据市场，供其他上层数据应用组件进行专题分析或展示。

数据分析系统一般包括数据采集、数据存储、数据计算、数据分析、数据可视化等环节，金融业数据分析系统的基本结构也是如此。对于企业来说，除了建立自己的数据分析系统，还可以直接使用第三方工具，如国内知名品牌思迈特软件Smartbi，可以满足企业对数据分析的需求。Smartbi支持各种数据库访问；在数据计算方面，Smartbi支持可视化拖放；在数据可视化方面，Smartbi有丰富的图表和交互可供选择。

二、金融数据分析系统主要用于哪些方面 

1、用户授信：这是数据挖掘最早应用的领域之一，国内数据挖掘最早是基于授信所需的分类挖掘算法而开发的。基于大数据判断用户信用风险是一个重要方向。

2、交易风险控制：这不同于用户信用。原始数据挖掘是实现对用户的静态信用评估。现在，基于大数据流处理能力，可以实现对用户的动态评估，即判断交易是否有风险。

3、提现预测：打破原有流动性和收益率不能兼得的特点，是目前互联网金融的一大特点。这一突破点除了与创新有关外，在技术层面对产品的支持、预测模型的构建也不容忽视。预测模型的构建实现了资金需求的有效预算和管理。

4、损失预警：获取数据，洞察用户在整个相关产品中的使用行为，可以洞察用户潜在的损失风险和去向。

现在你知道“金融+大数据”组合的效果是如何实现的吗？金融数据分析系统主要作用于哪些方面？金融业选择与大数据等新技术融合，释放了金融业的创新活力和应用潜力。可见，“金融+大数据”是金融业未来的发展趋势之一。

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