一炮双响 季梦杰成财富人气王

       7月1日，阿牛智投六月金股大赛暨618“为财富站台”颁奖典礼上，“成长小王子”季梦杰捧得两个奖杯：人气投顾第一名、金股大赛季军，成为颁奖典礼上最靓的仔。

 季梦杰获颁两个奖杯

       沉甸甸的奖杯，闪耀着投资顾问的智慧与汗水，更承载着用户的信任与肯定。

       为AI痴狂

       6月金股大赛中，季梦杰以短线成功率75%获得季军，这个成绩比上届金股大赛冠军还略高一筹。AI方向光通信板块，他成功捕捉到一只五日最大涨幅达到56%的大牛股。

 光通信板块的经典表现

来源：阿牛智投

       季梦杰表示，个人力量很渺小，要借助平台和时代的力量。财富的创造都是跟经济和科技周期紧密相关的，房地产周期、财富增长带来的消费周期、国产芯片周期、消费电子周期、新能源周期已经过去了；现在属于AI机器人大周期，顺势而为，成长为王。

       人气之王

       如果说，金股大赛考验的是投资顾问个人短线选股能力，那么用户手动投出的人气王可是需要给股民带来实实在在收获才能获得支持的。在618为财富站台活动中，不少粉丝发动了家族群、朋友圈来为自己喜欢的投顾老师投票，季梦杰则以高票当选人气王。

       股民对季梦杰赞不绝口：“季老师，机器人概念实在太牛了，虽然没有介入，真心佩服”、“今天看季老师人工智能就像是火车站接人的大屏，全是红的，从百分之十到百分之二十全排满！”、“跟着季老师，你会慢慢的离开盘面，甚至不看盘只复盘。渐渐爱上学习研究。”“跟着季老师，心态都变好了，重仓核心标的抓住不放，两三成短打，每天基本稳稳幸福”……

       季梦杰表示，感谢股民朋友的信任，感谢阿牛智投平台支持和王雨厚院长指导。做投资顾问最有成就感的事儿，就是跟用户一起收获成长。无论市场如何变幻，期待和用户共同努力，让彼此的财富朋友圈越来越大、越来越好。

       作为阿牛智投首席投顾，季梦杰在大型券商和专业投资机构长期从事投资顾问工作，有超过6年大资金实战指导经验。他善于通过产业链的逻辑，挖掘出中长期受益的波段股，结合量价关系和中枢方法确定买卖点。他的投资宣言是“无逻辑，不投资。顺势而为，成长为王。”

长期持有却退市了！价值投资是A股笑话？

       “价值投资把我害惨了！”

       “坚持价值投资多年，股价下跌千百遍，我待爱股如初恋，结果退市了……”

       在A股，只要提“价值投资”似乎就会引起骂声一片。

       2018年知名的“韭菜录音门事件”中，币圈大佬李某曾说过一段话：“如果你随波逐流地认为价值投资是对的，那你注定是个傻X平庸的人物。”

       近年来，“价值投资”似乎成了笑话，嘲讽段子层出不穷。不少股民怀着一颗价值投资的心来，结果却亏得伤痕累累。

       A股适合做价值投资吗？

       关于价值投资的争议有很多，有人认为在A股谈价值投资就是个笑话，也有人认为那是你不识货。

       做价值投资有多难

       价值投资代表人物巴菲特的投资秘诀就来自于他坚定不移地执行价值投资理念，只与伟大的公司共舞。

       然而，不少股民表示：“明明读了不少巴菲特，却依然做不好投资。”

       1、5000多只股票里找好公司如大海捞针

       “算一个公司价值没问题，算一个公司发展我会看研报，但一家公司研究起来要花好几天时间，5000多只股票，我真不知道怎么选了。”

       “说什么看市盈率、利润增长这些我也知道，但是如果你一个一个看，看完5000家公司一年都过去了，更别提投资了。”

       全面注册制实施以来，新股越来越多，退市股也越来越多，找到好公司对普通股民来说确实太难了。

       2、A股的波澜起伏根本扛不住

       心里想的是“低买高卖”，手上做的却是“追涨杀跌”。原打算“长期持有”，一震荡就“慌忙下车”。

       价值投资专家、点掌财经创始人毛羽表示，价值投资在任何市场都属于少数派，特别是在市场波动的时候，能够坚持价值投资的人少之又少。不是A股不适合价值投资，实际上真正找到价值的人寥寥无几。

       在A股如何做好价值投资

       为什么不能在A股照搬巴菲特的价值投资？

       如何找到A股真正的价值所在？

       价值投资专家、点掌财经创始人毛羽将于7月5日（周三）12点在点掌财经的阿牛直播（点掌财经官网、阿牛智投APP同步呈现）跟朋友们一起聊聊。

创新高！阿牛智投六月金股大赛成绩单引围观

       六月是高考季，在A股，也有这么一群人晒出了他们的成绩单。

       7月1日，阿牛智投六月金股大赛暨618“为财富站台”颁奖典礼隆重举办，冠军成绩再创新高。六月大盘跌宕起伏，市场平均短线成功率在20%左右，阿牛智投投顾金股包平均短线成功率达到50%，三甲投顾平均短线成功率均超70%，冠军更是斩获90%短线成功率的惊人成绩。

       金股大赛三甲晒成绩单

       金股大赛侧重于投资顾问的短线选股能力评选，考验的是所推荐股票在5天内最大涨幅超过五个点的短线成功率，含金量极高。

季梦杰分享投资心法

       “成长小王子”季梦杰以短线成功率75%获得本届大赛季军，这个成绩在上届金股大赛中可以获得冠军了。AI方向光通信板块，他捕捉到一只五日最大涨幅达到56%的大牛股。季梦杰表示，个人力量很渺小，要借助平台和时代的力量。财富的创造都是跟经济和科技周期紧密相关的。现在属于AI机器人大周期，顺势而为，成长为王。

刘健分享投资心法

       “比主持人上台的频次都高”、“没感情的杀手”……“情绪炒手”刘健以80%的短线成功率获得本届金股大赛亚军，这已经是刘健第六次出现在领奖台。他表示，这证明了游资战法体系在很多环境下都适用，不受市场干扰；因为它的核心点是根据人性贪婪、恐惧演变而生，人性没变，这套方法就不会失效。他本次的策略理念是“去弱留强”，情绪为先，周期为主。

陈华分享投资心法

       强中更有强中手。本次金股大赛冠军桂冠由“大A三哥”陈华摘得。陈华还是第一届策略大赛、第二届金股大赛冠军。90%的短线成功率，不仅超越了其他投顾，也超越了他自己。“够强、够热、够稳”，陈华的“擒龙三步诀”已让股民耳熟能详。他表示，这次在“三步诀”的基础上加了“够好”，也就是通过增强选时五维评分宝藏图选择波段、主力评分够好的股票。结合波段思维，可以让短线成功率更高。

       人气奖引股民热议

       “挖掘牛股超级无敌，恭喜季老师”、“季老师必须最棒，但我的男神是人帅能力强的小朱哥，哈哈”、“季老师小朱哥都很棒，但我还是最喜欢柯大侠”、“小孩子才做选择，我都要“……

       金杯银杯不如用户的口碑 。在阿牛智投618“为财富站台”人气投顾评选中，“成长小王子”季梦杰、“实战节奏大师”朱振华、“擒妖大侠”柯昌武经过一个月的粉丝投票成为人气最高的三位投顾，获颁人气奖杯。他们表示，感谢粉丝朋友的分享支持，会不断努力让支持自己的人有收获，同时也希望一起努力让彼此的财富“朋友圈”越来越大。 

毛羽为人气投顾颁奖

    “阿牛领路人毛总非常了不起”、“感谢毛总提供平台，让我们遇见好老师”、“回看毛总直播才知道，阿牛智投软件还有这么多内容，真是宝藏APP”、“长情陪伴和收获成长的双重叠加很棒。能遇到志同道合说得上话的同学和圈子，遇到真诚的老师很难得”……

毛羽发言

       作为阿牛智投创始人，毛羽在六月复播后收获了不少拥趸。他表示感谢股民朋友对自己和平台的厚爱，投资在古今中外都令人着迷，这也是阿牛智投不断创新、努力前行的动力。投资者近年来收获不佳，希望尽微薄之力，提供好的方法、工具、高效产品，以及长情陪伴，和用户一起收获成长。无论人气投顾，还是金股大赛三甲，排名先后可能有运气，但走上领奖台，都要靠实力说话。阿牛智投人工智能分析工具将给研究人员提供有效支持，希望投资顾问更好地服务中国的广大股民。

绿了！加仓！“教科书式韭菜”胡锡进引热议

       “我的整个仓绿了，从昨天盈利200多元变成上午倒亏300几十元。我之前买的几只股除了一只，今天都是绿的，其中有两只跌的挺厉害。”6月29日中午，“股民老胡”胡锡进在社交平台分享自己的炒股进展，再次引发股民热议，登上多个平台热搜榜。

       文中说：“我刚刚趁着低价追加了两只股票的购买数量……原来10万元的仓已经基本处于满仓状态。我刚刚又给仓内转入10万元，达到20万的仓位”。在股市亏损很正常，但老胡亏损后补仓的操作让不少股民感觉那样熟悉。股民评论：“教科书式韭菜”、“标准的散户式操作”、“老胡这动作很散户，很接地气”……

　　       对于胡锡进高调进入股市的一系列操作，投资专家怎么看？证券投资咨询持牌机构阿牛智投创始人毛羽表示，胡总编应该先看自己风险承受能力有多少，再把钱分成三个部分，合理配置低、中、高风险资产。从公开信息来看，胡主编一部分资金买了基金，一部分资金买了股票，这是对的；但他股票补仓方法基本是凭感觉，这也是不少散户被深套的重要原因。人工智能投资时代，投资要看大数据，不能主观猜。

       近日，中国国际经济交流中心副理事长、IMF(国际货币基金组织)前副总裁朱民表示，普通人炒股炒不过机器人是很正常的。现在AIGC(生成式人工智能)除了能根据市场现有的企业数据和财务数据做分析，还能理解市场波动的情绪。

　　 　　点掌全指的趋势提示

来源：阿牛智投　

       从点掌全指的角度判断，目前提示的是看空为主，没有出现翻多信号。毛羽表示，应顺应趋势，保存实力，等待下一次多头趋势出现。

朱民：普通人炒股炒不过机器人很正常 AI已经能理解市场情绪

       6月27日至29日，以“企业家精神：世界经济驱动力”为主题的2023年新领军者年会（天津夏季达沃斯论坛）在天津梅江会展中心隆重举行，凤凰网财经全程报道。

       在以“数字中国新蓝图”为主题的圆桌讨论的现场问答环节，中国国际经济交流中心副理事长、IMF（国际货币基金组织）前副总裁朱民回答了来自凤凰网财经的提问。

       谈到人工智能对金融行业的影响，朱民表示，普通人炒股炒不过机器人是很正常的。现在AIGC（生成式人工智能）除了能根据市场现有的企业数据和财务数据做分析，还能理解市场波动的情绪。

       此外，朱民表示，AIGC对客户营销的管理是非常细致和全面化的，它能把对客户的需求管理，对市场的预测等等全部包含在它的产品、制造和营销过程中，极高地提高了效率。AIGC对金融领域的影响已经超越了Fintech的变革。

       关于人工智能对未来就业的影响，朱民认为，未来是人和科技的竞争。科技的长处在知识、在决策、在数据。人的长处在人性、在智慧，在整个人类理念的发生。未来我们应该学习的是两端的知识，一端是数学、物理、工程，一端是哲学、社会学、心理学、历史学。两端当中的东西都是会被机器化的。

       以下为现场问答全文：

       凤凰网财经：谢谢王总，我是来自凤凰网财经的鲁婧涵，我这个问题提问朱行长，因为您刚刚谈到了AIGC对制造业的影响，我想请您谈谈AIGC（生成式人工智能）对金融行业的影响，以及替普通人问一个问题，就是以后炒股是不是炒不过机器人了？未来金融行业有哪些岗位仍然会是热门岗位？谢谢您。

       朱民：炒股炒不过机器人是很正常的。AIGC最厉害的一点是它把它已有业务的企业数据、财务数据（我们传统说的市场数据）做分析之外，它更大地是把市场波动连起来了，把整个产业连起来了。市场是有情绪的，AIGC把情绪连起来了。它是在现有的财务数据的基础上，把市场波动连起来了。这三个维度结合起来的话，包括了它对市场的理解，这是一个很大的事情。

       第二，AIGC改变了Fintech。它能实现交叉销售。交叉销售是金融最核心的领域。

       第三，AIGC对客户营销的管理是非常细致和全面化的，它能把对客户的需求管理，对市场的预测等等全部包含在它的产品、制造和营销过程中，极高地提高了效率。所以AIGC对金融领域的影响已经超越了Fintech的变革。

       王波明：她刚刚很重要的还是最后一个问题，今后择业应该如何才能跟上潮流？

       朱民：比择业要跟上潮流更重要的一点是什么？未来是人和科技的竞争，它不是一个行业的竞争，是人和科技的竞争。科技的长处在什么？在知识，在决策，在数据。人的长处在什么？在人性，在智慧，在整个人类理念的发生。所以我们要想的是人怎么回到人这个概念。

       王波明：人家问的是一个很实际的问题，公司未来怎么发展？未来学什么？

       朱民：我们应该学的是两端，一个是数学、物理、工程，一个是哲学、社会学、心理学、历史学。两端当中的东西都是会被机器化的。

来源：凤凰网财经

六月A股倒V下挫 谁能成为金股大赛的短线王者？

       不少股民表示“亏到不敢看账户”，没有最难，只有更难。如果说五月电风扇行情已经冷飕飕，六月A股在煎熬的横盘震荡后，只有一个力度不大的反弹，便一头栽了下去，险些跌破今年一月以来的最低点。在如此艰难的形势下，阿牛智投优秀投顾传来喜讯，短线成功率达到80%！

 上证指数近期走势

来源：点掌财经

       如此高的成绩到底是怎么取得的？7月1日下午15点，2023阿牛智投第三届金股大赛即将举行，优胜三甲将分享各自的短线投资秘籍，“夏日财富节”的人气投顾也将重磅亮相。

       金股大赛作为阿牛智投研究院三大赛事之一，侧重于投资顾问的短线选股能力评选，也就是所推荐股票在5天内最大涨幅超过五个点的短线成功率。首届大赛冠军刘健，短线成功率达到75%。第二届金股大赛冠军陈华，短线成功率超73%。临近月底，第三届金股大赛冠军会花落谁家？80%的成功率能保持住吗？拭目以待。

 人气投顾评选

       金奖、银奖不如用户的褒奖。在阿牛智投618夏日财富节期间举行的“为财富站台”人气投顾评选中，“成长小王子”季梦杰、“实战节奏大师”朱振华、“擒妖大侠”柯昌武成为人气最高的三位投顾，为他们投票的粉丝享受了抽免单大奖的福利。在本次金股大赛颁奖典礼中，三位人气投顾将获颁人气奖杯。同时，还能听到在财富节中获得财富金条等大礼的多位用户吐露心声。

       本届金股大赛可通过点掌财经的阿牛直播（官网、APP、微信公众号同步呈现）观看。直播中，为新老朋友准备了惊喜大礼，新用户注册即享新人礼包；老用户邀请新用户参与直播互动，可获得300元无门槛券。

点击以下海报，预约观看直播

热点能手胡锡进，真能玩转中国股市吗？

       6月27日，“胡锡进在多家公司任职高管”的消息登上热搜，网民称其“掌握流量密码、多才多亿”、“谁说学新闻的不行，这不发财了吗？”……老胡之所以这个时候又被起底，源于此前一天他宣布进军中国股市的消息。

       胡锡进进军中国股市你怎么看？

       6月26日，三大股指集体飘绿，股民哀嚎一片；“A股”跌上热搜，随后“胡锡进宣布进军中国股市”的词条在A股网红李大霄的加入以及一众财经媒体加持下，热度高过“A股”，一时风光无两。

       向来懂得拿捏热点的知名媒体人胡锡进，选择这个时间点在社交平台发文称“正式进入中国股市”耐人寻味。

       李大霄在社交媒体上回应称，“给胡主编提个建议：要循序渐进，货币基金、债券基金、混合基金、指数基金、股票基金、毕业之后才能买股票，而且要买好股票。要余钱投资、理性投资、价值投资，做好人、买好股、得好报”。中国人民大学国际关系学院教授金灿荣也来凑热闹，表示“祝老胡能在股市发财”。

       胡锡进文中两次表达了不想成为“韭菜”，“力争让自己的炒股收益超过银行的存款利率”，引起股民们热议。有人认为重振信心、捡到黄金底；更多人则表达了不看好：“99%的人开户时候也是这么想的，也不多你一个”、“成为韭菜的概率百分之99”、“你明天胡锡进，后天必须胡锡退”、“老胡要晚节不保！大A专治不各种不服！”……

       胡锡进已经具备“韭菜”的典型特征？

       不少网友发现胡锡进作为大V的最大本事就是“蹭热点”：“哪里有热度、有流量，哪里就有胡锡进”、“作为大V，本身没有什么专业特长，那么抓热点、蹭热点、制造热点或许就是他的专业吧。”

       胡锡进本人在微博中称：“老胡没有额外信息渠道，我的所有信息都来自互联网”、“我对自己或许能赶个好运气抱有一定乐观”、“要是能通过炒股‘挣来大钱’，那就太好了”。

       阿牛智投创始人毛羽表示，作为新手，胡锡进已经具备了“韭菜”的典型特征：喜欢热点、喜欢看网络新闻、期待挣大钱。看热点炒股最危险，往往在最热闹的时候进去，“高处不胜寒”。凭运气赚来的钱，往往也会凭实力输进去。比赚钱更重要的是学会正确的投资方法，这远不是买几只股票试水就能学会的。

       胡锡进们该如何管理自己的资产？

       胡锡进说，他会在6月27日上午开始买股票。不少人都替他捏把汗。股票比债券、货币基金等投资品种风险更大，尤其是波动较大的A股，老胡这样的新手真能扛得住吗？

       毛羽表示，不要把鸡蛋放在同一个篮子里，建议胡锡进采用“三个钱包”投资。开三个账户：第一个账户，自己想怎么做就怎么做，摸摸A股的脾气；第二个账户，选择债券型基金、偏债型基金等低风险投资品种作为中长期配置；第三个账户，选择一个靠谱的团队，跟随投资。一年以后，看哪个账户收益最好，再调整自己的投资策略。

       很多人都想从市场上赚钱，但往往忽视了自己的风险承受能力和资产配置的合理性。希望“股民老胡”能够拿捏好自己的钱袋子。

大数据金融的风险与挑战

现代化经济体系有着明显的网络化和数字化特征，随着大数据时代的到来，大数据金融模式随之诞生，金融行业在大数据的基础之上也具有更深的挖掘潜力。同时，新的金融模式使得数据采集与信息处理变得更加全面、高效，数据资源价值挖掘也更加充分，为金融行业提供了极大便利，但也存在着风险与挑战。本文从大数据入手，简要概述了大数据的发展前景，分析了大数据金融面临的风险和挑战，并针对此提出了一些应对策略，希望能对大数据金融的发展提供帮助。

一、大数据的发展现状

（一）大数据的概念

大数据（BigData）的概念，业界没有统一的定义，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是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。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着大数据含义的逐步扩大，后来的概念中涵盖了数据处理的速度。

（二）大数据的发展前景

金融企业经过多年的信息积累沉淀了大量高价值的数据，发展金融大数据成为必然方向。为了应对金融行业日益激烈的竞争，基于数据的精细化运营成了金融大数据发展的迫切需求。经过近几年的发展，大数据产品越来越成熟，技术供给越来越丰富，运营成本直线下降，为金融大数据发展提供了良好的条件。

二、大数据金融面临的风险

（一）传统金融机构面临改革

实现“数字化转型”“大数据应用落地”对传统金融机构而言意味着改变。首先，国家对该行业的监管方式以及开放程度都做出了一定的调整，同时，非金融机构也开始进入到了金融行业之中，直接对传统金融机构的市场占比造成了冲击，致使金融市场竞争更加激烈；其次，金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久，如何将数字工具灵活应用，并与其他跨领域数据融合应用，仍需不断强化；最后，金融机构要保持开放心态，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争能力。

（二）大数据技术水平亟待提高

安全与隐私问题是大数据发展过程中的一个关键问题，多项实际案例表明，即使无害的数据被大量收集后，通过存储、处理、分析等也会暴露个人隐私，大量的数据收集整理同时也意味着更大的数据泄露的风险。针对这一点，各金融机构制定了不同的安全措施，保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得到的知识，因为其中任何一个环节出现问题，都会对金融财产安全造成威胁，所以各金融机构对金融数据技术的安全性管理水平亟待提高。

（三）技术应用与业务探索仍需突破

与其他行业相比，金融具有逻辑关系紧密、处理实时性要求高、可展示性需求强等特征，因此，对数据分析、数据管理、数据处理、数据展现等关键技术要求都比较高，由于大数据金融模式起步相对较晚，数据库建设以及数据统计、分析等技术模块还处于不断发展之中，导致金融机构只能通过探索的方式，来对大数据技术进行选择，这就加剧了技术决策的风险系数，可能会使金融机构产生不必要的损失。

（四）行业标准与安全规范仍待完善

目前，各行业的发展长期各施其政，行业间存在较高的壁垒，即使金融行业内部，也采用了不同的标准，遵守不同的行业规范。为了加快元数据、数据交换、数据交易、数据质量、安全保密等重点共性标准的制定，实现数据的互联互通，需要围绕产业链建立跨行业的技术体系标准和数据标准。

三、大数据金融面临的挑战

（一）数据基础设施承载力不足

大数据基础设施是支撑大数据应用和大数据产业的基础设施，大数据金融作为一个完整的链条，包含很多中间环节，每一个环节基本上都有独立的机构进行经营管理，同时每一个环节也都会产生大量的数据往来，而这些大量的数据往来必然需要各个环节上的基础数据设施作为支撑，大量的数据往来对基础设施形成了很大冲击，大数据金融基础设施建设的重要性迫在眉睫。

（二）数据共享平台缺乏

目前，各个金融机构的数据信息大多比较保密，各金融机构之间有效联系缺乏，金融数据很难得到共享，存在不愿共享，不敢共享，不能共享的情况，由于金融数据得不到共享，金融需求得不到满足，对于金融机构而言，为了更好地了解客户，与客户建立良好的客户关系管理，就会增加金融活动成本，严重的还会增加金融风险。由于共享数据平台的缺乏，纵使该金融机构再强大，也很难实时、准确地满足海量用户的个性化需求。

（三）专业性人才欠缺

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，需要兼备计算机技术、数学、统计学等方面的知识以及应用领域的专业知识。然而，金融业在大数据方面的专业人才还比较匮乏，现有的人才难以满足大数据处理的需要。由于金融机构工作人员业务能力不足，在处理数据的过程中，就会出现数据失真的情况，进而不利于金融业的发展。另外，很多金融机构，没有针对人才较高的薪酬待遇，在这种情况下，就会造成人才的流失，从而不利于金融业的发展。目前金融行业在可承担分析和挖掘的复合型人才、高端数据科学家以及管理人才都存在很大缺口。

四、大数据金融发展应对策略

大数据时代里，数据的价值被逐渐挖掘，然而，大数据技术作为一般双刃剑，在方便金融业发展的同时，也对金融业提出了更高的要求，而金融业要想健康、稳定的发展，就必须结合大数据时代背景，不断创新，积极响应大数据时展的需求。

（一）传统与创新并举

首先，要坚定信念，发挥传统金融机构的优势，同时，寻求新型金融机构的创新之路，做到多角度全方位的发展；其次，从顶层设计入手，面向全局考虑，以客户需求为导向，在保障信息安全的同时，努力构造金融机构自身的大数据规模。

（二）加大基础设施建设

一是软基础设施，即从事金融产业和大数据处理的人力资源，要保证有足够的人才储备，以此保证大数据金融有足够的智力和技术支持，同时，加强内部控制，保证用户数据不被泄露；二是硬基础设施，主要指基础IT设备和信息安全防范系统，应用此设备来完成金融机构内外的金融数据的收集、汇总、处理及分析，使机构、用户双方都可以最快的、最便利的方式调用自己本身需要的信息，并通过信息安全等级保护制度，切实保护数据安全。

（三）强化金融数据安全与技术

大数据技术是解决大数据框架下金融风险的关键，运用好大数据技术，既能获得优先发展先机，也能保障大数据安全。大数据时代，金融机构之间的关联性越来越紧密，在大数据处理过程中，一旦金融数据遭受安全威胁，就会产生“连锁反应”，金融业的稳定发展就会受到影响，为了保证数据安全，金融业务顺利开展，可以通过数据加密技术、身份认证技术、防火墙技术等，提高数据信息系统的安全性，还可以借助大数据技术，建立统一的大数据安全仓库，实现金融共享，将客户的信息纳入到数据库中，更好地为客户的金融需求服务。

（四）培养大数据金融人才

金融企业想通过大数据实现价值一个重要的制约因素就是人才短缺，目前，金融行业在发展过程中已经遇到了人才瓶颈，急需拥有统计学和计算机专长的人，以及运营金融企业的管理者和分析师。金融企业，一方面需要强化现有人才能力的培养，结合大数据的要求，对金融工作人员进行针对性、专业性的培训，另一方面需要对外引进专业的金融人才，打造专业、高效、灵活的大数据人才团队，从而更好地为金融发展服务。

（五）做好大数据金融风险管控

大数据时代，竞争越来越激烈，对于金融业而言，金融风险是一直存在的，对于金融机构而言，风险管理是一项重要的工作，只有做好风险管理工作，才能更好地应用大数据，推动金融业的发展。首先，在开展金融业务的时候，要立足市场，做好市场分析，全面掌握相关数据，为业务的开展提供保障；其次，建立风险管理机制，对大数据业务进行综合分析，找出大数据业务中存在的风险因素，从而有针对性地进行防范，并针对这些隐患制定有效的防范策略，减少风险损失。

结语

大数据时代已经到来，大数据金融的发展具有明显的时代特征，金融业是海量数据行业，数据是其发展核心，大数据为金融创新提供了新的机会，并正在成为金融创新的发力点和突破点；金融行业想要更好地发展，就需要对大数据金融模式进行全面研究，并结合时代特点以及金融行业发展特点，通过优化机构发展规划、加大基础设施建设、加大技术研究力度、培养专业的金融人才、做好大数据金融风险管控以及完善金融相关法律法规和行业标准等手段，积极应对大数据金融发展过程中遇到的各种风险与挑战，从而为大数据金融的科学发展提供保障。

来源：南开大学

大数据如何推动金融业的商业变革?

商业无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年的发展与积累，目前很多国内金融机构的数据量级已然大增。而且，非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业，这一发展激起了巨大的想象空间。然而，要抓住这一机遇并非易事。

大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?

成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言，更重要的是第四个V，即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。

大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括：数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。

大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上

数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括：团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。

大数据是什么?在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。

虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一小部分而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。

海量的数据为银行的发展提升了价值

另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?

成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

大数据运作如何推动金融业变革?

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?

无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

大数据延长了金融机构的生命周期

大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

来源：36大数据