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一、大数据在哪些方面有应用?
大数据在现代社会的各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：
1.商业和市场营销：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为和喜好，优化产品设计和市场营销策略，提高销售和营收。
2.医疗保健：大数据分析可以加强医疗信息管理，优化临床决策和诊断，改进疾病预测和预防，提高医疗服务的质量和效率。
3.金融服务：大数据可以用于风险评估、信用评分和欺诈检测，帮助金融机构提高风险管理能力和客户服务水平。
4.城市规划和智能交通：大数据分析可以优化城市规划和交通管理，提高交通流量和道路安全，改善城市居民的生活品质。
5.教育领域：大数据分析可以帮助学校和教育机构进行学生学习行为和表现的评估，提供个性化的教学和辅导服务。
6.社交媒体和网络服务：大数据分析可以帮助社交媒体平台了解用户兴趣和需求，推荐个性化的内容和广告。
7.农业和环境保护：大数据可以应用于农业生产和资源管理，提高农业产量和资源利用效率，也可以用于环境监测和保护。
8.政府决策：大数据可以为政府提供决策支持，帮助政府了解社会经济状况和民生需求，制定更科学的政策和措施。
二、大数据的应用领域有哪些
大数据的应用领域广泛，涵盖了许多不同的行业和领域。以下是一些主要的大数据应用领域，每个领域的一些实际应用实例以及国内常见的应用平台：
一、应用领域以及实例
1、商业和市场营销：
市场分析和趋势预测：通过分析大量的市场数据，如销售数据、消费者行为等，预测产需求和市场趋势，帮助企业调整营销策略。
个性化营销：利用大数据分析，根据消费者的购买历史和偏好，实现个性化的广告和推荐，提高销售转化率。
定价优化：通过分析竞争对手价格、消费者反应等数据，优化产品定价策略，最大化利润。
实例：亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览记录和点击为，利用大据技术为每位用户提供个性化的产品推荐，从而提高购买转化率和客户满意度。
2、金融和银行业：
风险管理：利用大数据分析，预测借款人违约风险，帮助银行降低贷款损失。
投资决策：通过分析市场数据、经济指标等，帮助投资者做出更明智的投资决策。
高频交易：利用大数据分析，进行高频交易，根据市场变化实时调整交易策略。
实例：信用卡欺诈检测：金融机构使用大数据分析客户的交易和行为模式，以检测异常交易模式，从而及时发现信用卡欺诈。
3、医疗保健：
个性化医疗：分析患者的基因组数据、病历等信息，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
疾病预测：通过分析疾病传播、患者就诊数据等，预测疾病的爆发和传播趋势。
药物研发：分析分子结构、药物相互作用等数据，加速药物研发过程。
实例：基因组学研究：研究人员利用大数据分析大规模的基因组数据，以了解基因与疾病之间的关联，为个性化医疗和药物研发提供支持。
4、制造业：
供应链优化：通过分析供应链数据，优化生产计划、库存管理和物流，提高生产效率。
设备维护预测：通过传感器数据，预测设备故障，减少生产中断时间和维修成本。
实例：质量控制：制造业利用传感器数据、生产过程数据等，分析生产线上的变化和异常，以实现实时质量监控和缺陷预测。
5、能源和公用事业：
能源消耗优化：分析能源使用数据，优化能源消耗，减少能源浪费。
智能电网管理：通过分析电网数据，监控电力供应，实现更可靠的供电。
实例：智能电表：智能电表通过记录电能使用模式，帮助能源公司更好地了解能源消耗情况，制定更合理的电力供应计划。
6、交通和物流：
交通流量管理：通过分析交通数据，优化交通信号灯、道路规划，减少交通拥堵。
物流优化：分析物流数据，优化货物运输路径和时间，降低物流成本。
实例：Uber的动态定价：Uber利用大数据分析实时交通状况和乘客需求，调整车费以实现动态定价，提供更准确的乘车服务。
7、社交媒体和互联网：
用户行为分析：分析用户在社交媒体上的行为和互动，了解用户兴趣和偏好，改进用户体验。
情感分析：分析社交媒体内容，了解公众情感和态度，用于舆情分析和品牌管理。
实例：Twitter舆情分析：分析Twitter上的大量用户推文，可以了解公众对特定事件、产品或话题的情感和态度，用于舆情分析和品牌管理。
8、农业：
农作物管理：通过分析气象数据、土壤数据，优化农作物种植和管理策略。
精准农业：应用传感器数据，实现精准施肥、灌溉和农药使用，提高农作物产量。
实例：气象数据分析：农业领域使用气象数据进行预测，帮助农民合理安排农作物种植时间和灌溉计划，以提高农作物产量和质量。
二、国内大数据应用平台和工具：
大数据计算平台：一些大数据计算平台如京东云JDPresto、阿里云MaxCompute、腾讯云弹性MapReduce等在国内也很常见。
数据库：国内也有一些大数据数据库解决方案，如PingCAP的TiDB、华为的GaussDB、阿里云的AnalyticDB等。
阿里云：阿里云也提供了丰富的大数据平台，包括MaxCompute（大数据计算）、DataWorks（数据集成）、AnalyticDB（数据仓库）等。
百度智能云：百度智能云提供了BDS（百度分布式服务）、BIE（百度智能大数据计算引擎）等大数据计算和存储服务。
京东云：京东云提供了大数据分析平台JDPresto、数据仓库服务JDDataWarehouse等。
Kaggle:一个全球知名的数据科学竞赛平台，提供各种数据挖掘和机器学习竞赛任务，由数据科学家和机器学习从业者参与。
DataCastle：一个中国的数据科学竞赛平台，隶属于成都数聚城堡科技有限公司，是由电子科技大学周涛教授创建的数据极客圈，聚集了全球数据精英、领先的数据科学思维与智慧以及各行业领域优质数据资源。
DrivenData:一个致力于社会问题的数据科学竞赛平台，鼓励数据科学家解决世界上的重要问题。
CodaLab:提供各种机器学习和计算竞赛，支持多个领域的挑战。
CrowdANALYTIX:提供数据科学竞赛和项目，涵盖了多个行业和应用领域。
刘春航：大数据与金融分析框架的完善
中国金融四十人论坛2023-12-2019:27发布于上海中国金融四十人论坛官方账号+关注古典经济学关于市场经济趋向均衡的断言与现代金融体系的实际情况相去甚远。现实中的金融市场和金融体系一直处于动态演变之中，其运行特征并不符合均衡论的描述。金融管理部门所要面对的真正挑战是，如何有效应对那些难以预测和计量的不确定性事件，以确保金融体系持续稳健运行并且具备有效服务实体经济的能力。
大数据为我们摆脱传统经济学理论的缺陷、重新认识现代金融的运行规律提供了全新的方法和工具。无论是在金融风险的识别监测，还是系统性风险的研判和防范方面，大数据分析的潜力都是巨大的。而要将这些潜力变成现实，真正提高金融分析的前瞻性和有效性，我们在跨领域的数据采集和积累、新技术应用、大数据建模等方面还有很多工作要做。——刘春航中国金融四十人论坛（CF40）成员；研究员，国家金融监督管理总局科技监管司*本文是发表于《金融监管研究》（2023年第9期）同名文章的精简版。本文为作者的学术思考，不代表CF40立场及作者所在单位观点。大数据与金融分析框架的完善文|刘春航传统金融分析框架中的缺陷当前绝大多数宏观和微观层面的金融分析，都是在古典经济学理论框架之下进行的。古典经济学所发展出的一系列理论，包括劳动分工、市场效率、资本积累、比较优势等，对发展生产力、推动经济进步起到了巨大作用。然而，古典经济学对现实世界进行简化的一系列假设条件与现代金融体系的实际情况却格格不入，使其不能对现代金融体系的运行规律以及风险特征进行准确的描述和分析。从亚当·斯密提出“看不见的手”，到瓦尔拉斯开发出用于描绘经济整体运行的数学方程式，古典经济学对市场经济所进行的研究从一个抽象的、以物易物的经济体开始，通过一系列数学模型，证明存在一套商品价格和产品数量能够满足所有商品市场达到供需平衡的方程式；并且一旦某个商品市场的价格偏离均衡，市场中的供求关系会促使价格和产品数量回归均衡点。古典经济学的核心观点就是，一个充分竞争的市场是均衡而稳定的，并且在遭受外部冲击时具备自我修复、回归均衡的能力。由于充分竞争的经济体总是趋向均衡，其运行规律完全可以运用数学模型进行分析和预测。古典经济学关于市场经济趋向均衡的断言与现代金融体系的实际情况相去甚远。在经济学家眼中竞争最为充分、最具市场有效性的金融市场并未在价格机制的指引下呈现出趋向均衡的态势，而是长期在泡沫和危机之间来回摆荡。尤其在过去半个多世纪以来，全球资产价格发生了空前的大幅波动，金融危机的频率和严重程度亦是史无前例的。现实中的金融市场和金融体系一直处于动态演变之中，其运行特征并不符合均衡论的描述。即使古典经济学理论在“最长期”的时间跨度下是成立的，对于维护金融稳定而言，预测金融体系在未来终将回归均衡，就像告诉正在大海中航行的船长“暴风雨过后，大海将恢复平静”一样毫无意义。金融管理部门所要面对的真正挑战是，如何有效应对那些难以预测和计量的不确定性事件，以确保金融体系持续稳健运行并且具备有效服务实体经济的能力。面对屡见不鲜的金融危机，传统的金融分析似乎陷入了一种困境，分析人员被种种假设和既定模型捆住了手脚。这种情况阻碍了对金融风险的有效识别、监测和缓释。金融管理者真正需要的是对系统性风险的“态势感知”能力，即动态、整体地洞悉金融体系中重大风险并对其进行及时处置的能力。当前，我们迫切需要一种新的分析框架和方法论，以重新认识现代金融体系的运行规律，准确理解金融风险形成和传播的路径，以更好地维护金融稳定。运用大数据理念和方法重构金融分析框架要正确理解金融的运行规律，首先必须摒除传统分析框架中不切实际的假设条件，对金融体系在真实世界中的本来面目和固有特征进行观察分析。现代金融体系最重要的特征之一，就是金融网络中各个微观主体之间所呈现高度关联性，其具体表现形式就是资产负债表之间的相互嵌套和对应。微观主体之间的关联关系对微观主体的决策具有重大影响，同时也是金融风险生成和传染的重要渠道。由此，金融分析的对象不仅包括金融机构自身的情况，也应包括其关联方和关联关系的特征。也就是说，金融分析的视野应该覆盖整个金融网络。对一个具有数千家金融机构的复杂金融体系而言，这样的分析在传统的统计方式下是难以做到的。但今天，借助大数据技术，我们已经具备收集、存储和运算海量数据，进而对复杂关联关系进行快速识别和分析的技术和能力，准确把握金融机构的关联特征与整个金融网络的结构已经成为可能。更重要的是，大数据为我们重新认识金融体系运行的规律提供了新的理念、方法和视角。（一）重构金融分析的方法论对金融体系运行的规律进行重新认识，首先需要搬开的绊脚石，即传统的金融研究方法论。科学研究采用的方法论大体分为演绎和归纳两大类。演绎法是指从抽象的公理开始，在一定的假设前提下，推导出描述事物运行的规律。古典经济学即采用演绎法，将复杂的现实世界简化成可运算的模型（“为什么”），用于解释和预测经济的运行规律（“是什么”）。而归纳法是对真实世界不同事物的特征进行全面细致的观察和总结（“是什么”），从而得出事物运行的规律，并在此基础上形成某一方面的理论（“为什么”）。面对复杂多变、充满不确定性的现代金融体系，研究金融规律更为正确的方法似乎应是，在搞清楚“是什么”的基础上，再来研究“为什么”。这与大数据的分析方法不谋而合。大数据分析强调的正是，从海量数据中发掘事物的本来面貌，发现不同事物之间的关联关系，从而对真实世界的运行规律进行阐释。（二）重新审视微观主体大数据可以摆脱对现有理论框架的依赖，不再将金融体系中的微观主体硬生生地套入关于“理性人”的假设之中，而是让分析人员直接从不同的角度观察分析不同微观主体千差万别的行为特征和千丝万缕的关联关系，研究这些个体行为与金融风险之间的联系。这意味着，要对金融风险进行有效的分析研判，所收集的数据不能局限于金融领域，不能“就金融，论金融”。新的数据领域包括工商信息、法院诉讼、市场评价、媒体评论甚至社交媒体数据等。就大数据分析而言，数据的体量和维度越多越好。更多的数据比更智能的模型算法更加重要；多一个观察事物的视角比在同一个视角观察更多的数据更加重要。就更好地理解我们赖以生存的丰富、复杂的世界而言，基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效。这是因为，现代经济金融体系中可能引发金融风险的因素是多种多样的，要对金融风险进行全面、准确的分析和预测，就必须从多个角度对微观主体的行为进行观察和分析。（三）寻找金融风险的关联事物一直以来，对金融风险进行前瞻性分析的难点在于，金融风险在暴露为损失之前很难被直接、精确地观测到。但如果等到损失发生才采取行动，就太迟了。大数据给我们在金融风险分析和监测预警方面提供了一个全新的思路。大数据分析擅长寻找一个现象的关联物，通过相关关系来捕捉现在和预测未来：如果甲、乙两个事件经常一起发生，那么只需要注意到乙发生了，就可以预测甲大概率也发生了。这对于判断金融风险的变化极具价值。如果能够找到一些与金融风险强相关的事件、行为特征和事物属性，就可以通过对这些关联事物的观察和监测，在违约行为发生之前判断金融风险的变化，为前瞻性的风险管理创造条件。（四）描绘金融体系的全貌大数据不仅可以使我们从多个角度对微观主体的行为特征进行观测，而且可以刻画不同微观主体之间的关联关系，从而展示金融体系的结构性特征。图数据作为一种大数据分析技术，相比传统金融分析使用的关系型数据库，可以更好地适应对网络关联以及金融网络整体结构的分析。在图数据库中，图就是一些节点和关联这些节点的联系的集合，每一个实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。应用于金融分析，图数据技术可以对金融网络进行直观生动的刻画：每一个微观主体都是图中的节点，而连接它们的金融业务形成了节点之间的关联。分析人员可以根据金融业务开展的情况来连接图中的数据，使微观主体的网络关联和金融体系的网络结构能够自动浮现出来。图天生就是可拓展的，分析人员可以根据金融业务的变化，添加不同种类的新联系、新节点、新标签和新子图，这对于捕捉和理解金融网络中不断变化的关联关系相当有效。对于系统性风险分析而言，大数据分析可以将我们的视野从微观层面对单家机构的分析拉至更为宏观的层面，从而理解金融体系中整体结构的变化和大趋势的演进。通过图建模对金融网络的历史数据进行分析，可以增加我们对金融机构和企业关联关系变化的洞察力，增进对金融体系的网络结构与系统性金融风险之间关系的理解，从而提高对金融风险形成和传播规律的认识。这类分析将有助于制定更为有效的金融和监管政策，更好地识别和化解系统性金融风险。探索金融风险识别的新方法传统的金融风险计量大多是基于历史数据的总量分析，在风险管理中主要用于风险敞口计量、风险限额设定以及拨备和资本的计提，而并不能对尚未发生的具体风险事件进行预测。相比之下，大数据分析是具体的，其旨在通过对关联事物的分析提升对特定类别事件发生的预测能力。通过寻找金融风险的关联事物，分析人员可以锁定疑似金融风险的源头，识别风险传播的渠道，为早期干预争取时间、提供手段。目前，就金融风险的关联事物分析而言，值得尝试探索的领域包括微观主体的特定行为特征、资金异动和特殊关联结构等。（一）从行为特征看风险通过大数据分析，监管人员可以直接从不同角度观察分析微观主体的行为特征，研究这些行为特征与金融风险之间的关联关系。对一家企业或金融机构来说，这些行为特征通常体现在产品与服务、销售策略、公司治理、股东行为、投融资策略、公共关系等领域。微观主体在这些领域的行为变化通常会产生直接的财务后果，从而对金融风险产生不同程度的影响，有的甚至可以直接作为金融风险上升的关联识别信号。从监管实践看，这些风险关联事件可能包括：企业进入不熟悉的高风险业务领域（如金融衍生品投机）；客户投诉量大幅增加；股东与企业的关联交易大幅增加；股东或法人面临法律诉讼或被追究刑事责任等。这些都可能是金融风险爆发的前兆。（二）从资金异动看风险在出现重大财务风险之前，贷款企业在金融网络中的资金流向通常会发生突变。如果一家企业集团内部的资金往来结构突然发生异常变化（如资金在关联企业不同账户之间来回腾挪），则企业有可能正在试图向银行或监管部门掩盖资金的真实流向。而如果一家企业的外部融资网络结构突然改变（如由原先主要依赖银行贷款大举转向非银渠道，或者转向民间借贷甚至非法集资），通常表明企业的经营状况已经出现了问题，难以通过正常融资渠道获得资金了。（三）从特殊关联结构看风险特殊关联结构形成的利益关联可能对金融机构经营行为产生影响，使其偏离正常经营管理的轨道，或使正常风险管理方法和流程失效，甚至使其行为发生异化，从而产生风险。比如，银行股东与银行借款人之间存在异常关联，虽是不同的企业实体，却通过股权或担保等方式形成密切的关联关系。这些关联关系使得银行股东与借款人成为利益共同体。银行股东便可能利用其对银行经营管理的影响力通过违规贷款等方式对借款人进行利益输送。再如，一些银行信贷客户与其他企业实体之间存在同一法人代表等特殊关联关系，而这些关联实体又没有实质的经营性业务，形成所谓“空壳企业”。银行信贷客户与关联“空壳企业”发生频繁资金往来，或是相互担保，就可能是在进行违规资金交易、掩藏风险甚至骗贷。通过对多维度、多层次、高频度数据的建模分析，大数据为识别风险关联事件提供了高效的工具和手段。在使用大数据模型时，分析人员也必须认识到目前大数据技术存在的局限性：在展现“是什么”的同时，解释“为什么”的能力还比较弱，甚至还可能出现“技术黑箱”现象。因此，在风险分析过程中，应该注重大数据对疑似风险苗头的捕捉作用，有必要在大数据模型筛查之后用现场调查或检查手段对疑点进行核实。金融机构可以在大数据建模分析的基础上，通过现场调查等方式对疑似风险源进行进一步确认和分析，必要时通过采取风险缓释措施、调整信贷政策等方式及时止损。金融管理部门则可通过大数据分析，更加有效地发现金融机构在公司治理和风险管理中可能存在的缺陷和漏洞，识别危及银行生存和金融稳定的重大风险隐患，在监管验证与核查后，及时采取早期监管干预措施。分析系统性风险的宏观视角一直以来，各国金融管理部门对系统性风险的防范均是基于对单体金融机构的风险监测和审慎监管，而对于金融体系结构与系统性风险之间的关系并不重视。一方面，这是因为各国当局都坚信，只要保证大多数的金融机构稳健运行，就能确保金融体系的整体安全。这种整体稳健等于单体机构稳健加总的思想，源自古典经济学框架对微观主体之间不存在持续性关联关系的基本假设。在古典经济学的静态分析框架中，宏观结果等同于每个微观主体的行为结果的简单加总。另一方面，对金融体系结构的分析长期受制于数据和技术的缺失。在大数据时代，数据信息采集和分析技术方面的大幅提升，使得对金融体系的结构性特征进行更为细致准确的描绘成为可能，这为系统性金融风险的分析提供了重要的宏观视角。（一）关注金融网络中的重要节点在大数据技术的支持下，我们可以通过对金融机构间关联关系的分析，绘制关联图谱，识别因高风险金融机构“爆雷”而可能受到波及的机构范围。这样监管人员就可以提前采取监管措施，有效阻断风险在金融体系内的传递。在此基础上，监管人员可以绘制金融体系的“风险热图”，通过对相关机构的脆弱性以及机构之间的关联状况进行分析，锁定需要重点关注的、具有系统性风险的脆弱性机构，采取合理措施确保系统性风险能够在金融网络中被及时阻断。就系统重要性机构的识别而言，大数据的分析对象不仅包括金融机构，还包括对金融稳定有重要影响的大型企业和企业集团。传统金融分析的视野往往局限于金融机构本身。但事实上，企业也是金融网络的组成部分——它们不仅是金融机构服务的对象，也是金融风险的重要来源。尤其是，有的大型企业集团拥有数千家成员企业，银行授信和贷款总额巨大。这些企业集团往往在产业链中居于核心地位，连接着上下游成千上万家各类企业。这些企业集团的经营行为不仅关系到为其提供融资的金融机构的稳健运行，而且会对金融网络的整体结构和稳定产生重要影响。（二）关注金融网络中的“涌现”现象虽然金融体系由许多相互关联的金融机构组成，但其本身并不能被简单视为一个超大型金融机构——尽管人们似乎容易从行业合并报表中得出这种幻觉。金融网络有其自身的运行规律，也即其自身呈现“涌现”的特征。“涌现”现象是指，由于各组成部分的相互连接和互动而在总体层面上呈现出新的特征。“羊群效应”即是金融网络中最常见的涌现现象之一。如果众多金融机构对同类资产在相同的市场条件下相互跟随、采取相同的买卖策略，便会导致投资预期和价格变化的相互印证和自我实现，从而形成非理性的资产泡沫或市场崩溃。在这一过程中，每家金融机构的行为都是理性的，但带来的整体结果，或者说金融网络涌现出的现象，却是非理性和不稳定的。这就是金融史上重复上演的“合成谬误”。金融网络的涌现特征与金融体系自身的结构性特征紧密相关。比如，“羊群效应”更容易在高度同质化的金融市场中出现，在经济繁荣时期助推资产泡沫，在经济萧条时期加剧流动性紧缩。因此，金融体系的结构性特征应该成为系统性风险研究的重要课题。（三）关注金融体系的系统演进古典经济学模型所描绘的市场经济是一个封闭的、自动趋向均衡的物理体系，就像一个放在碗底的玻璃球，在碗被外力摇动时，玻璃球也会在碗中来回晃动，但最终会在地心引力的作用下回到碗底并恢复静止。现代金融体系中的微观主体并不是一成不变的价格接受者，由于他们所掌握的信息与知识结构并不全面，必须通过学习寻找到合适的竞争策略，力图在激烈的市场竞争中胜出，以获得更多的生存资源。在此过程中，微观主体的经济决策还将受到社会和经济网络中各种关联关系的影响。而来自社会、经济、自然环境等领域的外部冲击又在不断改变市场竞争环境，使市场主体必须不断对其竞争策略进行更新，以适应新的市场竞争环境。因此，现代金融体系更像是一个在不断变化环境中持续演进的、开放的生态系统。来自市场环境、技术革新、消费者需求、监管政策以及金融机构自身战略等方面的变化不断地改变着金融网络的结构性特征。而网络的演化注定是不稳定的，因为它必然与新的节点产生新的关联关系，成为金融风险生成和传播的新路径。金融体系结构性特征的变化，不仅可能改变金融机构的风险特征，同时也影响着金融体系的整体稳健。由此，金融稳定是一个动态、相对的概念。由于金融体系的结构在不断变化演进，金融体系在一段时期内保持稳定并不代表会永久保持稳定。为了维护金融稳定，金融管理者必须能够动态把握金融体系的结构性变化，对能够产生系统性风险的重大风险源进行及时识别和监测，必要时采取有力的早期干预措施。总之，大数据为我们摆脱传统经济学理论的缺陷、重新认识现代金融的运行规律提供了全新的方法和工具。无论是在金融风险的识别监测，还是系统性风险的研判和防范方面，大数据分析的潜力都是巨大的。而要将这些潜力变成现实，真正提高金融分析的前瞻性和有效性，我们在跨领域的数据采集和积累、新技术应用、大数据建模等方面还有很多工作要做。版面编辑：瑟瑟｜责任编辑：瑟瑟视觉：李盼东子监制：李俊虎潘潘来源：《金融监管研究》【GSFAI 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