随着时代的变迁，全球性经济市场愈加复杂与多元化。如何获取信息，如何预测市场走向，如何进行准确有效的决策，成为了企业界面临的头等大事。伴随着金融行业千变万化的风云，大数据技术的广泛应用使得企业管理与决策达到了前所未有的高度，成为了各行业的一项必备技术。

一、背景

随着信息技术的高速发展，计算机技术，云计算技术，物联网技术等逐渐成熟，海量数据应运而生。金融大数据作为金融行业的重要组成部分，早已为金融行业带来了显著的变革与机遇。金融大数据分析可以为金融企业提供各类风险提示、商业分析以及财务规划等价值，是目前金融企业追逐的热点技术。

二、金融大数据方案

1.大数据的采集与存储

金融机构的数据涉及面广，而如果想要运用企业所拥有的各种数据来有效帮助企业提升业务流程、降低风险等，就需要先搭建统一的数据平台。数据平台的搭建需要具备以下几点考虑：

（1）数据来源：需要明确每个数据来源通道的稳定性，充分考虑如何优化数据采集效率。

（2）数据格式：数据格式需要进行统一规划，以达到后期分析作业时节省人工成本的目的。

（3）数据存储：数据存储需求不同，需要根据数据分类和数据来源优化存储方案，以达到最优化的存储利用效果。

2.大数据的挖掘与分析

数据挖掘与分析是金融大数据方案的核心，采用大数据技术，基于大数据平台可以对数据进行各种挖掘。再通过数据分析进行预测、建模、风险评估、交易监控等多方面的数据分析，从而为企业提供全方位的数据支持。

3.大数据的应用场景

（1）金融风险承受能力评估：通过对银行的贷款质量、市场风险和流动性风险等各方面数据的评估，可以帮助银行提高风险管理策略。

（2）个人信用评估：基于大数据技术的金融服务，可以帮助银行估计客户的偿付能力，从而提高服务和维护客户关系的能力。

（3）投资决策分析：通过深度挖掘已有的数据并加以利用，帮助投资者评估企业的发展潜力。

三、总结

可以看出，金融大数据应用解决了很多传统应用所需的痛点，同时也为金融行业带来了非常多的新机遇。但是，也不可以掩盖金融大数据应用面临的质量控制和安全监管等问题，因此，还需要进一步提高大数据相关技术和安全防范措施。

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