大数据在金融方面的应用

大数据在金融方面的应用有客户画像应用、精准营销、风险管控、运营优化。

1、客户画像应用

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。

2、精准营销

在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销(某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务);或者将改变生活状态的事件(换工作、改变婚姻状况、置居等)视为营销机会。

3、风险管控

包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。

实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等，结合智能规则引擎(如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。

4、运营优化

市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。

大数据的利弊

从古到今，预测分析能力全是大家所憧憬的能力之一，而大数据预测则是数据最主要的运用。现如今的大数据预测，便是对已经记录的历史记录开展分析运用，融合数学分析模型，预知未来进而推测结果。

在大数据时代，大家无意间会出现察觉自己的个人隐私面临威胁的历经：大数据技术服务供应商监控着人们的个人隐私，买东西运用监控着人们的消费习惯性，百度搜索引擎监控着人们的浏览网页习惯性，交友软件监控着人们的人际关系，投资理财产品监控着人们的财富等等。

有关美国数学建模大赛MCM报名的问题：

农总行信用卡中心数据策略岗挺好。这类技术数据人在数据人中处于核心地位，他们最了解源系统的表结构，只有他们能写出源系统的数据提取脚本，他们也最为忙碌，尤其是业务系统的相关技术数据人，平时主要负责系统的开发和运维工作，只有在下班后，继续处理数据提取的需求，编写业务系统的数据提取脚本。另一类是数据中心的操作岗，这类数据人工作相对单纯，接收脚本、执行脚本、返回数据，他们平时的工作是监控系统的运行情况，在出现异常报警时按照运维手册排查问题，无法解决时上报问题并联系系统开发的同事协助解决。如今，很大一部分精力需要用来处理数据提取的需求。还有一类越来越热门的数据分析师，通常是数学或统计学背景，擅长数据分析与建模，在获取到提取的生产数据后进行分析与建模，得到结论，从而指导业务决策。

美国那边要求，报名是指导教师负责的。报名费由信用卡转账完成。去年是100美元。如果想要对论文的评语，加100美元，可以不要。

不太清楚，你们学校的具体情况。按你的描述，是要你们自己报名了，这不符合美国那边的要求。

美国组委会认为，事务性的工作都应该由导师完成，包括：报名，确定成员，网上提交答案，发电子证书等。报名的时候，有指导教师的详细资料。

除非你们要冒用本校教师的身份！！！那就按照美国方面要求填写的，都填写上，就行了。

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