以下是知乎数据大师wanghold的回答：***，你说的大数据软件大家不是很清楚。至少在业界，大数据软件这个词很少被提及。可以说大数据技术架构，或者数据挖掘软件。但是我理解你说的大数据软件应该是围绕大数据分析和应用的一系列任务和系统吧？第二，你提到的财务数据涉及面很广。从我有限的接触来看，有很多，比如基金公司销售数据，客户持股和交易数据，客户联系方式数据，客户网站浏览数据等。ETC。;例如，银行涉及进出账户数据，客户基本信息数据；例如保险公司有客户购买保险的数据等，概括起来可以分为以下几类：客户基本属性数据、客户产品购买数据、客户交易行为数据、客户偏好数据。能做什么样的分析取决于能得到什么样的数据。当数据整合后，还有更多的挖掘工作要做。比如你作为基金公司，如果能够获取到用户在互联网上的浏览行为数据，就可以判断用户最近是否关注过相关产品或竞争对手的产品。第三，谈谈大数据在金融行业的应用。根据我有限的经验，以下几个方面需要大数据发挥更大的作用。1、用户信用：这其实是数据挖掘最早的应用之一。国内最早的数据挖掘基本上是基于信用需要的分类挖掘算法发展起来的。基于大数据判断用户信用风险是一个重要的方向。尤其是目前很多信用评价体系依赖国外的评价机构。如果能建立一个基于大数据的信用评价机制（看你能得到什么样的数据），这个就会有市场。2、交易风险控制：这与用户信用不同。原始的数据挖掘可以实现对用户的静态信用评价，基于大数据的流式处理能力可以实现对用户的动态评价，即交易风险的判断。例如，当您发现同一账户几乎同时在不同地区进行信用卡交易时，就会产生交易风险。客户的信用卡可能已被盗或可能存在欺诈交易。3、提款预测：目前互联网金融的一大特点就是打破了原有的流动性和收益不能结合的特点。而现在很多“宝宝”可以两者兼得。除了跟创新有关，如果能在技术层面实现大数据对产品的支持，会做的更有效率。具体来说，“宝贝”需要满足用户日常的提现需求，这就需要高流动性的资金储备。如果储备少，就会出现挤兑；如果储备太大，资金就不能充分利用，也不能产生更多的资金。收入。因此，有必要建立一个预测模型来实现对资金需求的有效预算和管理。4、营销监控与评估：这是一个容易被忽视的领域，因为它涉及具体的策略。以后大部分人会关注营销效果的最终效果，比如推出一个客户营销产品，看最后转化了多少，但实际上影响用户转化的环节有很多。比如接触条件，比如吸引力，比如消费滞后等等。这些需求都依赖于大数据为客户提供更准确的答案。5、流失预警：如果你获取的数据能够洞察用户在整个相关产品中的使用行为，你就可以洞察用户潜在的流失风险和去向。比如，你可能会发现一个优质客户最近一段时间突然不活跃了，这可能有风险，但是否因为他们很忙，最近没有交易？还是他爱上了别人？这需要依靠大数据进行洞察。用户在此期间可能正在关注或购买过竞争对手的产品，可以提供更大的营销管理价值。……其实还有很多，就不多说了。没有哪个领域比分析更有价值，这取决于你关心的核心问题。第四，关于发展方向：我觉得已经出现了一个趋势，就是金融行业和第三方行业的资源整合，比如金融和互联网公司的整合，金融和大数据所有者的整合等等。不论整合哪个行业资源，一个无法回避的事实就是传统金融工具的创新，所以想一想当前金融产品存在的问题，或许就能找到创新的方向。比如宝宝的收入和损失，其实是在挑战传统金融的短板。至少对于普通投资者而言。此外，创新还会体现在具体的营销层面，比如依托各种有效触点的营销，依托社交媒体的营销创新等。不知道大家最近有没有关注，有些创新已经在实践中了。例如，泰康人寿基于微信的求爱传播营销方式，即用户发起求爱活动，发送至朋友圈。朋友可以送1元爱心。这1块钱其实是为始作俑者购买的保险产品。你可以在微信上查看。
