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第1篇

福建 廈門361005；3.英國諾丁漢大學(xué)

>> 大數(shù)據(jù)時(shí)代的供應(yīng)鏈物流服務(wù) 雙渠道供應(yīng)鏈中的價(jià)格決策與服務(wù)決策研究 從績效驅(qū)動(dòng)因素看大數(shù)據(jù)時(shí)代的供應(yīng)鏈變革 非對(duì)稱信息下雙渠道供應(yīng)鏈的定價(jià)決策分析 大數(shù)據(jù)環(huán)境下供應(yīng)鏈金融模式研究 大數(shù)據(jù)視角下電子商務(wù)平臺(tái)供應(yīng)鏈金融的研究 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的我國供應(yīng)鏈金融發(fā)展形態(tài)研究 供應(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)運(yùn)用 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的圖書館服務(wù)創(chuàng)新 隨機(jī)需求下產(chǎn)能充足雙渠道供應(yīng)鏈決策問題探討 需求不確定環(huán)境下閉環(huán)供應(yīng)鏈回收渠道決策研究 電子商務(wù)環(huán)境下“雙渠道供應(yīng)鏈”決策問題研究 全供應(yīng)鏈下的庫存管控 碳交易風(fēng)險(xiǎn)下供應(yīng)鏈企業(yè)低碳技術(shù)采納決策框架研究 供應(yīng)鏈管理框架下的零售渠道合作 基于研發(fā)投入的雙渠道供應(yīng)鏈決策優(yōu)化研究 網(wǎng)上代銷雙渠道閉環(huán)供應(yīng)鏈的定價(jià)與協(xié)調(diào)決策 淺析在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下如何提升物流供應(yīng)鏈價(jià)值 SaaS服務(wù)供應(yīng)鏈的創(chuàng)新結(jié)構(gòu)研究 試論供應(yīng)鏈金融服務(wù)創(chuàng)新 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

[48]武漢市五交家電商業(yè)協(xié)會(huì).關(guān)于2013年全市家電行業(yè)發(fā)展情況和2014年行業(yè)發(fā)展建議[R/OL].[2014-04-15]..

[49]馮芷艷，郭迅華，曾大軍，陳煜波，陳國青.大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013（1）：1-9.

[50]Ernst & Young.Globalonlineretailing[EB/OL]..

[51]徐思雅.服務(wù)創(chuàng)新能力對(duì)企業(yè)績效的影響：商業(yè)模式新穎性設(shè)計(jì)的調(diào)節(jié)作用[D].杭州：浙江大學(xué)論文，2014.

第2篇

【關(guān)鍵詞】互聯(lián)網(wǎng)金融 大數(shù)據(jù) 商業(yè)銀行

一、緒論

（一）背景

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)是迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)模式迅速占據(jù)各行各業(yè)，而我國的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)也取得了飛速的發(fā)展。截止2015年我國的網(wǎng)民已經(jīng)達(dá)到了9億人，這個(gè)龐大的數(shù)字表明我國的互聯(lián)網(wǎng)市場的巨大潛力。此外，政府的大數(shù)據(jù)政策也開始向互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)傾斜，表明了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的美好機(jī)遇的到來。互聯(lián)網(wǎng)金融的融資理財(cái)?shù)饶K的發(fā)展也取得了很大的進(jìn)步，第三方支付交易規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了11.9萬億，第三方移動(dòng)支付交易規(guī)模達(dá)到了9.5萬億。

通過在大數(shù)據(jù)背景下研究互聯(lián)網(wǎng)金融的盈利模式，可以對(duì)于我國今后互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展提供良好的理論基礎(chǔ)，同時(shí)針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)金融相比存在的優(yōu)劣勢做出對(duì)比，可以為傳統(tǒng)金融的轉(zhuǎn)變提供良好的方案此外為互聯(lián)網(wǎng)金融的問題給出良好的解決措施，從而有利于我國互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展。

（二）相關(guān)理論和概念

互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)精神相結(jié)合的新興領(lǐng)域。互聯(lián)網(wǎng)“開放、平等、協(xié)作、分享”的精神向傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)滲透，對(duì)人類金融模式產(chǎn)生根本影響，具備互聯(lián)網(wǎng)精神的金融業(yè)態(tài)統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)金融。

“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實(shí)時(shí)性。在企業(yè)對(duì)企業(yè)銷售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能得自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、顧客來訪紀(jì)錄，還有許多其他來源。這些數(shù)據(jù)，并非公司顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫的常態(tài)數(shù)據(jù)組。

博弈論又被稱為對(duì)策論（Game Theory）既是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個(gè)新分支，也是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)重要學(xué)科。博弈論主要研究公式化了的激勵(lì)結(jié)構(gòu)間的相互作用。是研究具有斗爭或競爭性質(zhì)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)理論和方法。

二、傳統(tǒng)金融盈利模式分析

（一）傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)盈利模式分析

廣義上說我國傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)有銀行，基金，保險(xiǎn)，證券公司等，這些公司都屬于我國傳統(tǒng)進(jìn)行機(jī)構(gòu)，傳統(tǒng)金融的盈利模式分為不同的機(jī)構(gòu)進(jìn)行簡單介紹。

1.銀行。我國的銀行主要盈利模式是吸納存款給存款人發(fā)放利息，同時(shí)對(duì)外房貸，收取貸款利息，其中貸款利息和存款利息的差額就的利潤，中間業(yè)務(wù)收入，同行拆借，承兌匯票貼現(xiàn)利息收入，信用證，托管業(yè)務(wù)等。這些構(gòu)成了銀行的盈利來源。

2.證券。證券是多種經(jīng)濟(jì)權(quán)益憑證的統(tǒng)稱，因此，廣義上的證券市場指的是所有證券發(fā)行和交易的場所，狹義上，也是最活躍的證券市場指的是資本證券市場、貨幣證券市場和商品證券市場。

3.保險(xiǎn)。保險(xiǎn)公司（insurance company）是銷售保險(xiǎn)合約、提供風(fēng)險(xiǎn)保障的公司。保險(xiǎn)公司可以這樣分類：人壽保險(xiǎn)公司和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司。按照中華民國保險(xiǎn)法之規(guī)定，兩者必須分開經(jīng)營。所以有的保險(xiǎn)公司成立了集團(tuán)公司，下設(shè)獨(dú)立核算的人壽保險(xiǎn)公司和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司。再保險(xiǎn)公司是保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)公司，對(duì)保險(xiǎn)公司承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分散和轉(zhuǎn)嫁。

（二）傳統(tǒng)金融在互聯(lián)網(wǎng)背景下發(fā)展的局限性

第一，產(chǎn)品品種優(yōu)勢不明顯，投資門檻高，客戶體驗(yàn)度差。銀行的流程繁瑣和復(fù)雜，使得一些客戶避而遠(yuǎn)之，加上銀行近些年的理財(cái)產(chǎn)品不以客戶為中心，客戶理念差。

第二，渠道單一。對(duì)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)來說，更多的是來自物理渠道的客戶，商業(yè)銀行的客戶群體多來自網(wǎng)點(diǎn)的客戶，而線上客戶缺乏，也沒有線上客戶來源，線上市場推廣策略缺乏，缺乏市場前瞻性。

第三，傳統(tǒng)的管理戰(zhàn)略思想導(dǎo)致銀行發(fā)展緩慢。銀行帶有濃重的政治色彩，一直都是國家控股，對(duì)于銀行的戰(zhàn)略管理也是以國家戰(zhàn)略管理為核心而展開的，因此，銀行的變革一直在比較緩慢的。

第四，缺乏良好的人才選拔機(jī)制和內(nèi)部晉升渠道。現(xiàn)代管理中，具有競爭力的人才才能給公司帶來發(fā)展，銀行人才的競爭和選拔也缺乏合理性，傳統(tǒng)銀行很多都是關(guān)系戶，導(dǎo)致銀行內(nèi)部人才缺乏公平競爭機(jī)制。

三、互聯(lián)網(wǎng)金融盈利模式分析

（一）互聯(lián)網(wǎng)金融的運(yùn)作模式

第一，第三方支付企業(yè)指在收付款人之間作為中介機(jī)構(gòu)提供網(wǎng)絡(luò)支付、預(yù)付卡發(fā)行預(yù)受理、銀行卡收單以及其他支付服務(wù)的非金融機(jī)構(gòu)。代表企業(yè)：支付寶、易寶支付、拉卡拉、財(cái)付通為代表的互聯(lián)網(wǎng)支付企業(yè)，快錢、匯付天下為代表的金融型支付企業(yè)。

第二，P2P小額貸款。P2P金融又叫P2P信貸，指個(gè)人與個(gè)人間的小額借貸交易，一般需要借助電子商務(wù)專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)幫助借貸雙方確立借貸關(guān)系并完成相關(guān)交易手續(xù)。

第三，眾籌融資模式。眾籌融資模式是基于“互聯(lián)網(wǎng)+金融”所創(chuàng)新的一種模式，意義不僅在金融創(chuàng)新本身，而在于對(duì)傳統(tǒng)金融領(lǐng)域和金融業(yè)態(tài)提出的挑戰(zhàn)，并且在一定意義上具有顛覆性。

第四，虛擬電子貨幣模式。虛擬貨幣是一種計(jì)算機(jī)運(yùn)算產(chǎn)生或者網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)行管理的網(wǎng)絡(luò)虛擬貨幣，可以用來購買一些虛擬的物品，也可以使用像比特幣這樣的虛擬貨幣購買現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中的物品。

（二）互聯(lián)網(wǎng)金融主要盈利收入來源

我國目前互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，很多的經(jīng)營模式以規(guī)模制勝，P2P模式中的主要利潤來源是賺取中間的差價(jià)，借款人和貸款人之間的利息差為主要利潤來源。虛擬貨幣的主要利潤來源就是賣虛擬貨幣的收入扣除相應(yīng)的成本之后所得利潤。對(duì)于眾籌融資模式來說，盈利模式大多數(shù)以收取傭金的形式來實(shí)現(xiàn)收益，其次，很多眾籌平臺(tái)也采取分成模式或廣告模式，也就是眾籌成功之后從其收取一定的廣告費(fèi)。

四、大數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)金融視角下國有商業(yè)銀行盈利模式研究

（一）博弈論角度分析商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融選擇

1.假設(shè)前提

第一，金融市場中只存在了商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融兩個(gè)參與者。

第二，經(jīng)濟(jì)人假設(shè)。商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)是兩個(gè)理性經(jīng)濟(jì)人，以個(gè)人最大利益為出發(fā)點(diǎn)，基于自身利益最大化做出決策。

第三，在應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融同時(shí)商業(yè)銀行可以采取措施有合作和不合作，即選擇集合為（合作，不合作）。互聯(lián)網(wǎng)金融在應(yīng)對(duì)商業(yè)銀行時(shí)采取的措施有合作和不合作兩種選擇，即選擇集合為（合作，不合作）。

第四，互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行的博弈過程是完全的信息動(dòng)態(tài)博弈，即在博弈過程中，商業(yè)銀行很清楚的了解到互聯(lián)網(wǎng)金融的交易模式及其有點(diǎn)，在互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)也了解商業(yè)銀行的優(yōu)勢所在。

2.博弈過程

商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融博弈模型

博弈過程的開始我們以商業(yè)銀行首先做出選擇，上圖所示。最上方商業(yè)首先進(jìn)行選擇信息集（合作，不合作），如果商業(yè)銀行選擇不合作，那么博弈結(jié)束，各自都以自己的利益最大化為目標(biāo)開始自己的發(fā)展。

如果商業(yè)銀行選擇合作，那么就開始由互聯(lián)金融機(jī)構(gòu)開始選擇，這個(gè)時(shí)候互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)可以選擇合作還是不合作，選擇不合作，那么互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)就可以借助商業(yè)銀行的優(yōu)勢綜合自己的優(yōu)勢來大力發(fā)展自身，而商業(yè)銀行則不能利用互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢去發(fā)展自身。如果互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)選擇合作，那么相互之間就可以進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)，從而達(dá)到雙贏的局面。

從上圖可以看出來，商業(yè)銀行在博弈中的處境和地位，選擇不合作那么就會(huì)處于劣勢，可能會(huì)被互聯(lián)網(wǎng)金融搶占原有的市場，如果選擇合作的時(shí)候，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)選擇合作那么雙方都可以得到一個(gè)很好的發(fā)展局面，如果互聯(lián)網(wǎng)金融不選擇合作，那么商業(yè)銀行就會(huì)成為犧牲品，優(yōu)勢被互聯(lián)網(wǎng)金融所利用，逐漸被互聯(lián)網(wǎng)金融邊緣化。

互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)選擇是否合作，都可以看得出來其的發(fā)展結(jié)構(gòu)。如果選擇不合作，那么必然受到道德風(fēng)險(xiǎn)的阻礙，根據(jù)自身利益最大化做出選擇，那么在短期內(nèi)必然受到信用方面的負(fù)面影響。所以從長遠(yuǎn)來看，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)根據(jù)自身利益最大化原則是比要和商業(yè)銀行進(jìn)行合作。如果為了避免不合作情況的發(fā)生，商業(yè)銀行會(huì)選擇與互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)簽訂一份相互合作的協(xié)議，以維持合作的狀態(tài)。

（二）大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)背景下商業(yè)銀行創(chuàng)新盈利模式

互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，商業(yè)銀行的客戶大數(shù)據(jù)必然是其發(fā)展的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)能力將成為銀行的核心競爭力。所謂的“核心競爭力”，關(guān)鍵的要素是“不可復(fù)制”、“不可替代”。

數(shù)據(jù)是大銀行的戰(zhàn)略資產(chǎn)。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，銀行可謂是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，其資產(chǎn)不僅是貸款等，還包括數(shù)據(jù)。要把數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)保護(hù)、經(jīng)營，這是大銀行區(qū)別于小銀行，也是現(xiàn)代銀行區(qū)別于傳統(tǒng)銀行的關(guān)鍵之處。而且數(shù)據(jù)財(cái)富是沒有天花板的，可以不斷挖掘、不斷創(chuàng)造，最近國際上很多機(jī)構(gòu)都在探討如何量化數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價(jià)值。

商業(yè)銀行通過對(duì)自己原有客戶群體的數(shù)據(jù)挖掘提煉客戶需求，提高客戶服務(wù)質(zhì)量，從而改變當(dāng)前銀行的困局。創(chuàng)新服務(wù)模式，提高服務(wù)效率和便捷性。每個(gè)用戶都會(huì)辦理銀行卡，利用這個(gè)基礎(chǔ)進(jìn)行相關(guān)客戶端軟件安裝，對(duì)于有余額的客戶提供理財(cái)服務(wù)，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)銀行多種理財(cái)方式和渠道。

未來商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)模式中將轉(zhuǎn)移到以大數(shù)據(jù)客戶資源為核心，以數(shù)據(jù)資源為主要競爭力量和利潤來源，來擴(kuò)大和發(fā)展銀行相關(guān)業(yè)務(wù)。

五、結(jié)論

在以網(wǎng)絡(luò)化和大數(shù)據(jù)化為特征的新經(jīng)濟(jì)時(shí)代，金融和大數(shù)據(jù)交叉融合，大數(shù)據(jù)由助于提升金融市場的透明度，通過從海量的數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值的信息以支持商業(yè)決策，進(jìn)一步推動(dòng)金融業(yè)發(fā)展，大數(shù)據(jù)促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，提高客戶體驗(yàn)度。

第3篇

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；風(fēng)險(xiǎn)；監(jiān)管層面

[中圖分類號(hào)]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461（2014）08-0035-04

互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管之棋局

􀳁李丹

（西南政法大學(xué)，重慶401120）

[摘要]大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突飛猛進(jìn)、金融壟斷的困境以及民間借貸政策的寬松為互聯(lián)網(wǎng)金融在中國興起提供了合適的“土壤”，作為有別于傳統(tǒng)金融的新模式，其在中國的出現(xiàn)形成了一場新的棋局。在此新局中，互聯(lián)網(wǎng)金融有不同于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)類型――數(shù)據(jù)獲取、技術(shù)缺陷、迷信速度、網(wǎng)絡(luò)安全和權(quán)力異化，風(fēng)險(xiǎn)特征也異于傳統(tǒng)金融――擴(kuò)散快、主體脆弱、易交叉?zhèn)魅荆o“當(dāng)局者迷”帶來了困惑，因此破解此迷局時(shí)，要結(jié)合其風(fēng)險(xiǎn)從交易技術(shù)、交易結(jié)構(gòu)、權(quán)力契約三個(gè)層面理清互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管體系，破解這一“迷局”促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融的進(jìn)一步健康發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；風(fēng)險(xiǎn)；監(jiān)管層面

[中圖分類號(hào)]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461（2014）08-0035-04

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[7] 李耀東，李鈞.互聯(lián)網(wǎng)金融框架與實(shí)踐[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014：458.

第4篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 環(huán)境 數(shù)字圖書館 安全威脅 對(duì)策 分析

中圖分類號(hào)：G250 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2017）02（c）-0219-02

大數(shù)據(jù)是當(dāng)前社會(huì)發(fā)展中非常重要的組成部分，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，我國的圖書館管理也實(shí)現(xiàn)了高新技術(shù)的層面，圖書館數(shù)據(jù)流量也呈現(xiàn)出了級(jí)數(shù)非線性增長，大數(shù)據(jù)環(huán)境的主要特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大，高速且高價(jià)值。這也使得圖書館數(shù)據(jù)系統(tǒng)的復(fù)雜程度以及數(shù)據(jù)的管理難度有了極大的增加，大數(shù)據(jù)平臺(tái)也逐漸成為廣大黑客攻擊的主要目標(biāo)，基于此，如何保證在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，圖書館數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全問題也就成為了當(dāng)前主要的研究課題，怎樣有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來構(gòu)建智能圖書館，這對(duì)于提升圖書館的市場競爭能力都是非常有幫助的。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)字圖書館說面臨的安全威脅

1.1 數(shù)據(jù)中心IT系統(tǒng)安全需求

隨著我國圖書館現(xiàn)代化的不斷深入，圖書館系統(tǒng)也在不斷的更新?lián)Q代當(dāng)中，在圖書館體系的運(yùn)用上，系統(tǒng)要求安全檢測具備更加廣泛的深度和需求，這樣一來就會(huì)導(dǎo)致圖書館數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的能耗急劇增加，檔子運(yùn)行的整體速度大幅度的下降，所以，我們?cè)谘芯看髷?shù)據(jù)的時(shí)候，一定要保證圖書館數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)部署可以真正的滿足用戶服務(wù)的需求，進(jìn)而創(chuàng)建一個(gè)科學(xué)高效的圖書館系統(tǒng)架構(gòu)，這也是當(dāng)前圖書館系統(tǒng)深入部署的有效前提，一般來說，傳統(tǒng)的圖書館系統(tǒng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)中心會(huì)設(shè)置相關(guān)的防范產(chǎn)品來控制數(shù)據(jù)流量的安全檢測，而由于這些傳統(tǒng)的安全策略對(duì)圖書館系統(tǒng)資源的耗能是非常大的，在加上圖書館數(shù)據(jù)流量總是出現(xiàn)延遲和數(shù)據(jù)丟失等問題也是非常的明顯，很明顯現(xiàn)在已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代下圖書館高校、快速的服務(wù)需求，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館在用戶服務(wù)的時(shí)候還有可能會(huì)面臨著木馬、病毒等安全方面的威脅，除此之外，黑客還可以利用云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段對(duì)新模式進(jìn)行攻擊，所以，圖書館在復(fù)雜的大數(shù)據(jù)安全環(huán)境中，著呢用用加速、負(fù)載為單一的操作，對(duì)數(shù)據(jù)流在應(yīng)用過程中只是做單一的處理，這也是為了能夠進(jìn)一步消除數(shù)據(jù)流在安全檢測中出現(xiàn)延遲故障。

1.2 大數(shù)據(jù)給圖書館帶來了新安全問題

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館應(yīng)用的不斷加深，圖書館數(shù)據(jù)環(huán)境具有海量存儲(chǔ)、計(jì)數(shù)遞增等特點(diǎn)，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式以及數(shù)據(jù)類型的多樣性特點(diǎn)也是非常明顯的，這也導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的格式其可變性和處理速率也更加的不確定。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書館對(duì)云計(jì)算計(jì)數(shù)的依賴性也在不斷的增強(qiáng)，因此要求圖書館與云服務(wù)商要簽署符合大數(shù)據(jù)環(huán)境的云服務(wù)租賃協(xié)議。明確雙方的權(quán)利和義務(wù)。除此之外，云服務(wù)的安全保障有效性和安全管理效率也要有本質(zhì)上的提升。這也與圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全息息相關(guān)。

除此之外，虛擬化技術(shù)也是當(dāng)前我國圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用中非常重要的技術(shù)手段之一，數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)是一種允許用戶訪問和管理的方法，圖書館在利用虛擬化技術(shù)來改善圖書館系統(tǒng)的同時(shí)，也極大的降低了運(yùn)營的實(shí)際成本，面臨著數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設(shè)備異構(gòu)化等安全問題。

1.3 黑客會(huì)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)圖書館發(fā)起攻擊

在圖書館利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高服務(wù)質(zhì)量以及獲取讀者需求的時(shí)候，黑客會(huì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)向圖書館發(fā)起攻擊，首先，圖書館大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)著大量的系統(tǒng)管理以及用戶服務(wù)等數(shù)據(jù)信息，這些信息大部分都是客戶的私密信息，而黑客通過對(duì)獲取的大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析，能夠明確圖書館的系統(tǒng)運(yùn)營特點(diǎn)以及安全防范的相關(guān)措施，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)決策對(duì)圖書館發(fā)起非常精準(zhǔn)的攻擊。

其次，由于大數(shù)據(jù)時(shí)代下的圖書館網(wǎng)絡(luò)具備非常強(qiáng)的社會(huì)化屬性，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)還附帶復(fù)雜、敏感等特點(diǎn)，因此網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)完成了不同圖書館大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)整合與資源共享。

1.4 讀者自身面臨的威脅

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，圖書館主要是通過對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的健康和采集來獲取讀者的個(gè)體特征，這些數(shù)據(jù)在確保圖書館用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，也面臨著泄露用戶信息的威脅，而為了進(jìn)一步的提高系統(tǒng)管理與用戶服務(wù)決策的有效性，圖書館會(huì)通過擴(kuò)展用戶數(shù)據(jù)采集的對(duì)象來不斷提升大數(shù)據(jù)幾何的數(shù)據(jù)價(jià)值。

首先，數(shù)據(jù)擁有者能夠通過對(duì)大部分無關(guān)的數(shù)據(jù)分析來獲取用戶的隱私信息，由于體術(shù)管對(duì)一些相對(duì)比較敏感的數(shù)據(jù)沒有一個(gè)明確的界定，這一狀況也使得很多機(jī)遇大數(shù)據(jù)的圖書館所有權(quán)和使用權(quán)也沒有明確的界定。

其次，隨著讀者個(gè)性化閱讀的不斷提升，讀者運(yùn)用移動(dòng)閱讀的頻率越來越高，現(xiàn)如今已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代下消除時(shí)間、地域、閱讀環(huán)境以及閱讀能力的主要模式。但是由于移動(dòng)月底在帶給讀者閱讀便利性的同時(shí)也間接的泄露了用戶的個(gè)人信息。

2 基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字圖書館安全防范策略

2.1 增強(qiáng)安全防御能力

2.1.1 現(xiàn)安全威脅

首先，我們的圖書館在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)保護(hù)系統(tǒng)與服務(wù)安全的時(shí)候，我們的研究人員要對(duì)提供監(jiān)控設(shè)備采集的大數(shù)據(jù)安全資源進(jìn)行綜合的分析，明確惡意攻擊的來源，與此同時(shí)，還要通過對(duì)相關(guān)的安全指標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)系來挖掘數(shù)據(jù)信息的價(jià)值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)非法攻擊者的精準(zhǔn)預(yù)測。

其次，在構(gòu)建安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，要盡量使用一些技術(shù)相對(duì)成熟且兼容性強(qiáng)的數(shù)據(jù)來分析圖書館數(shù)據(jù)流，針對(duì)圖書館大數(shù)據(jù)服務(wù)于安全管理的相關(guān)需求來制定專業(yè)的大數(shù)據(jù)資源，增強(qiáng)圖書館基于大數(shù)據(jù)安全威脅發(fā)現(xiàn)的主動(dòng)性。

2.1.2 構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)安全威脅與防御能力的評(píng)估評(píng)價(jià)體系

大數(shù)據(jù)安全威脅與預(yù)防能力的評(píng)價(jià)主要是針對(duì)當(dāng)前我國圖書館精準(zhǔn)評(píng)估安全威脅等級(jí)和安全防范能力的關(guān)鍵體系，圖書館基于大數(shù)據(jù)的安全威脅評(píng)估評(píng)價(jià)體系是圖書館服務(wù)信息與系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹匾d體，由于網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)系著圖書館管理與服務(wù)安全的可靠性，所以，圖書館在數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)評(píng)估中，要平均的在網(wǎng)絡(luò)上部署大量的安全檢測數(shù)據(jù)采集設(shè)備，進(jìn)一步保證安全評(píng)估平臺(tái)的全面性和準(zhǔn)確性。

2.2 保證云計(jì)算計(jì)數(shù)和虛擬化數(shù)據(jù)的安全

在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館一般都會(huì)采用租賃等方式來采集圖書信息，除此之外，我們的研究人員在對(duì)云服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理的傳輸?shù)臅r(shí)候，圖書館最好是根據(jù)高校的計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化管理，不斷加強(qiáng)對(duì)讀者閱讀行為的安全管理，通過建立全面、高校的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)流的全程較差監(jiān)管，這樣也能夠有效的避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)非法監(jiān)聽和竊取。

2.3 制定實(shí)施科學(xué)的大數(shù)據(jù)安全管理策略

首先，大數(shù)據(jù)安全管理平臺(tái)想要真正的實(shí)現(xiàn)安全管理和相關(guān)流程的整合，讓我們的圖書館能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)安全信息來完成相關(guān)安全事件的管理和分析工作，因此需要我們的研究人員在對(duì)圖書館監(jiān)控設(shè)備采集數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先的處理，只有保證了數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化之后，才能夠真正的用于圖書館管理和運(yùn)用。

其次，圖書館安全管理平臺(tái)還要通過實(shí)時(shí)的監(jiān)督管理系統(tǒng)來對(duì)圖書館安全威脅問題進(jìn)行檢測和評(píng)估，并根據(jù)安全管理平臺(tái)數(shù)據(jù)反饋來實(shí)現(xiàn)對(duì)圖書館大數(shù)據(jù)運(yùn)用平臺(tái)的參數(shù)設(shè)置，提升圖書館安全管理的強(qiáng)度。增強(qiáng)圖書館管理系統(tǒng)的整體效率。

3 結(jié)語

大數(shù)據(jù)自身的復(fù)雜性和多樣性特點(diǎn)使得在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的圖書館出現(xiàn)了很多的不可預(yù)測攻擊行為，導(dǎo)致圖書館大數(shù)據(jù)資源在采集的過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)很多的問題，我們此次主要針Φ鼻拔夜大數(shù)據(jù)時(shí)代下現(xiàn)代化圖書館的安全威脅問題進(jìn)行了詳細(xì)的分析和研究，并針對(duì)出現(xiàn)的問題提出了幾點(diǎn)可行性的解決建議，希望可以為我國的圖書館安全問題提供有效的幫助。

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第5篇

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)管理挑戰(zhàn)變革

21世紀(jì)是信息化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代。數(shù)字信息逐漸滲入我國企業(yè)的血液，企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)信息提高財(cái)務(wù)管理的水平，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)提供科學(xué)可靠的決策依據(jù)，是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。企業(yè)面對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)代的變化應(yīng)該順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展,勇于面臨新的挑戰(zhàn)，接受新的事物，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理進(jìn)行深層次的變革，使其在當(dāng)今信息數(shù)字化的市場游刃有余。

一、大數(shù)據(jù)背景的概述

(一)大數(shù)據(jù)背景的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)的時(shí)代為企業(yè)帶來更多的機(jī)遇，促使企業(yè)更深層次的重視數(shù)據(jù)信息所反映的本質(zhì)，深層次的挖掘數(shù)字信息的能量。經(jīng)濟(jì)全球化意味著我國企業(yè)不僅僅面臨國內(nèi)企業(yè)的競爭，更面臨國外企業(yè)搶占市場的危機(jī)。面對(duì)國內(nèi)市場一時(shí)涌入大量的數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)的企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平已經(jīng)不能應(yīng)對(duì)現(xiàn)今的市場。企業(yè)財(cái)務(wù)部門需要更為高效、精確的處理大量數(shù)據(jù)信息的能力，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)數(shù)據(jù)信息所反映的現(xiàn)狀，從而估測未來市場的發(fā)展趨勢，結(jié)合企業(yè)自身的發(fā)展現(xiàn)狀，選擇最佳經(jīng)營方案和正確決策，為企業(yè)更好、更快的發(fā)展創(chuàng)建良好的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

(二)大數(shù)據(jù)背景的劣勢

大數(shù)據(jù)時(shí)代在為企業(yè)帶來更多新機(jī)遇的同時(shí)，也為企業(yè)帶來更多的新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代在為人們帶來便捷的同時(shí)，也對(duì)人們的隱私權(quán)提出挑戰(zhàn)，企業(yè)財(cái)務(wù)管理收集信息時(shí)也經(jīng)常會(huì)觸及人們隱私權(quán)的問題。在這個(gè)時(shí)代中人們的隱私經(jīng)常侵害，很多數(shù)據(jù)信息的采集都是為被人們?cè)S可，甚至有些組織直接出售人們的信息，直接侵害人們的隱私；除此之外企業(yè)在面臨大量數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，要意識(shí)到收集的數(shù)據(jù)信息也存在虛假信息或表面信息，其所得出的結(jié)果很有可能具有片面性，甚至是虛假性，很容易誤導(dǎo)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)做出錯(cuò)誤的決策。

(三)大數(shù)據(jù)背景對(duì)企業(yè)的要求

企業(yè)財(cái)務(wù)管理面臨大量的數(shù)據(jù)信息，其應(yīng)該意識(shí)到對(duì)于數(shù)據(jù)信息處理的工作不是一個(gè)部門或者傳統(tǒng)的工作方式就可以勝任或解決。企業(yè)財(cái)務(wù)部門應(yīng)該注重部門之間的協(xié)作，并對(duì)其數(shù)據(jù)信息的分析結(jié)果進(jìn)行共享，促使企業(yè)各個(gè)部門對(duì)企業(yè)經(jīng)營的現(xiàn)狀有一個(gè)深刻認(rèn)知，確保各個(gè)部門做出對(duì)企業(yè)最佳的決策，確保各個(gè)部門協(xié)作企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)引導(dǎo)企；面對(duì)數(shù)據(jù)信息大爆發(fā)的現(xiàn)狀，傳統(tǒng)的企業(yè)財(cái)務(wù)管理已經(jīng)不能應(yīng)付龐大的數(shù)據(jù)信息。目前我國數(shù)據(jù)信息處理的方案仍處于探索的階段，會(huì)計(jì)與估值方案應(yīng)與科學(xué)技術(shù)巧妙結(jié)合，成功掌握市場的變動(dòng)和發(fā)展趨勢，財(cái)務(wù)人員應(yīng)熟練掌握相關(guān)先進(jìn)的會(huì)計(jì)軟件和具備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的工作能力，為企業(yè)創(chuàng)建完善的數(shù)據(jù)信息庫。

二、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理面臨的挑戰(zhàn)與變革

(一)企業(yè)財(cái)務(wù)管理理論的挑戰(zhàn)

企業(yè)財(cái)務(wù)管理理論主要是以非金融企業(yè)為主體，著重講述財(cái)務(wù)理論與金融工具相結(jié)合對(duì)財(cái)務(wù)資源的統(tǒng)籌、組織與配置，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)資源的科學(xué)、合理、利率最大化的目標(biāo)。現(xiàn)今大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境為企業(yè)財(cái)務(wù)管理理論提出新的挑戰(zhàn)，其包括現(xiàn)今財(cái)務(wù)管理理論是否符合當(dāng)下的企業(yè)財(cái)務(wù)管理實(shí)踐活動(dòng)，股東價(jià)值的提升路徑和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精確性和預(yù)測性，企業(yè)財(cái)務(wù)管理論框架完善性等。從企業(yè)財(cái)務(wù)管理理論與財(cái)務(wù)管理實(shí)踐不相符的角度出發(fā)，使其財(cái)務(wù)學(xué)理論出現(xiàn)失誤，這些挑戰(zhàn)從側(cè)面反映出企業(yè)財(cái)務(wù)管理需要?jiǎng)?chuàng)新與突破，消除其局限性和落后性的負(fù)面影響。

(二)大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理體系的創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)感受來自國際上新技術(shù)、新理念、新突破等多方面的壓力，為了促使我國企業(yè)財(cái)務(wù)管理趕上國際水平的大步伐，我國應(yīng)該鼓勵(lì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理不斷創(chuàng)新。目前我國一些大型企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新的重要性以及其研發(fā)的方向性。財(cái)務(wù)管理理論中“大司庫”的新概念被人們提出，大司庫是指利用管理統(tǒng)一、集中結(jié)算、多渠道融資、風(fēng)險(xiǎn)管理等方式對(duì)現(xiàn)金進(jìn)行管理，降低企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)和提高企業(yè)價(jià)值。以中國石油為例，其大司庫項(xiàng)目的實(shí)施，從觀念創(chuàng)新的角度分析是從資金集中管理到司庫管理再到大司庫管理。2000年中國石油實(shí)施資金的集中管理，實(shí)現(xiàn)規(guī)范資金收支、提高資金使用效率、降低資金成本、擴(kuò)寬融資渠道等目標(biāo)。隨著我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，資產(chǎn)的擴(kuò)展和經(jīng)濟(jì)全球化的程度不斷加深，顯出資金集中管理的落后性和局限性、2009年提出建立司庫項(xiàng)目，從之前的被動(dòng)管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)管理、戰(zhàn)略管理和超前管理。在大數(shù)據(jù)的背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理建立“大司庫”體系，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌管理金融資源和金融業(yè)務(wù)，并有效控制金融風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)企業(yè)更加適應(yīng)大數(shù)據(jù)的時(shí)展。

三、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)管理的要點(diǎn)

大數(shù)據(jù)背景下龐大的數(shù)據(jù)信息、高效的處理能力、不穩(wěn)定等特征對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理提出更為嚴(yán)峻的要求，企業(yè)迎接新的挑戰(zhàn)和發(fā)生巨大的變革，創(chuàng)建這個(gè)時(shí)代特有的“大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)管理”。

(一)企業(yè)價(jià)值內(nèi)涵和驅(qū)動(dòng)因素的變化

企業(yè)財(cái)務(wù)管理的最終目標(biāo)是企業(yè)經(jīng)濟(jì)利益最大化。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理經(jīng)常將企業(yè)價(jià)值與市場價(jià)值混淆，造成企業(yè)財(cái)務(wù)管理以企業(yè)市場價(jià)值為參考依據(jù)。現(xiàn)代化的財(cái)務(wù)管理糾正企業(yè)價(jià)值的內(nèi)涵，企業(yè)價(jià)值是企業(yè)實(shí)際利潤、現(xiàn)金和凈資產(chǎn)等因素共同決定。但是大數(shù)據(jù)背景下，國際股價(jià)與國內(nèi)市場存在很大的差異，不能僅憑企業(yè)利潤、現(xiàn)金和凈資產(chǎn)來估算企業(yè)價(jià)值，還要對(duì)企業(yè)綜合競爭能力、商業(yè)模式發(fā)展?jié)摿Α?chuàng)新能力等多方面進(jìn)行評(píng)估。這些評(píng)估需要根據(jù)企業(yè)籌資來源、資金投入，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息等方面的數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等深度挖掘數(shù)據(jù)信息的能量，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值，由此可知企業(yè)收集、處理和預(yù)測數(shù)據(jù)信息的能力是企業(yè)市場競爭的主要內(nèi)容。

(二)大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)管理邊界化的消除

大數(shù)據(jù)時(shí)代為企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化提供優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)共享特征為企業(yè)總公司和子公司之間的信息共享與交流提供便利。企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)信息能夠互通有無、整合歸納，使企業(yè)財(cái)務(wù)管理與企業(yè)項(xiàng)目聯(lián)合統(tǒng)籌管理，模糊企業(yè)財(cái)務(wù)管理與項(xiàng)目管理的便捷，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理，是企業(yè)大數(shù)據(jù)管理的必要條件，也是企業(yè)現(xiàn)代化改革的主要內(nèi)容之一。

(三)投資決策標(biāo)準(zhǔn)的變革

企業(yè)投資決策直接影響企業(yè)近期或長期企業(yè)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，因此企業(yè)必然要確保企業(yè)決策的正確性和前沿性。大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的投資項(xiàng)目評(píng)估法已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的市場變動(dòng)，貨幣的之間價(jià)值隨之波動(dòng)，很有可能造成企業(yè)決策的失誤，尤其是現(xiàn)金流小和未來現(xiàn)金流不定的投資項(xiàng)目更不能選擇這一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金流的全程監(jiān)控，能高效獲取精確的數(shù)據(jù)信息；其次是在大數(shù)據(jù)的背景下“現(xiàn)金流”少或未來現(xiàn)金流不定，企業(yè)根據(jù)企業(yè)資源來源與投資和發(fā)展前進(jìn)的估算可以較為精確的確定現(xiàn)金流。

(四)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的重新構(gòu)建

企業(yè)財(cái)務(wù)管理中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效控制是其管理的主要內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)防控。顯然傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理并不適應(yīng)大數(shù)據(jù)下的企業(yè)發(fā)展。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中企業(yè)上下級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的交流由于權(quán)利的限制，溝通較為順利，但是部門之間的交流存在一定的障礙，企業(yè)應(yīng)利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算加強(qiáng)部門之間的溝通，并建立部門之間溝通的意識(shí)，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)信息功共享的功能，為企業(yè)財(cái)務(wù)管理提供科學(xué)可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，有效預(yù)測以及評(píng)估企業(yè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。

四、結(jié)束語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代具有大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的標(biāo)志性特征，在大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理利用借助大數(shù)據(jù)的特征推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理理論的完善，財(cái)務(wù)管理體系的創(chuàng)新，企業(yè)價(jià)值的重新定義，邊界化的消除，投資標(biāo)準(zhǔn)的確定等方面的改進(jìn)與完善。

參考文獻(xiàn)：

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[2]湯谷良,張守文.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的挑戰(zhàn)與變革[J].財(cái)務(wù)研究,2015（1）

[3]張高勝.企業(yè)財(cái)務(wù)管理變革的新方向——“大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)”[J].現(xiàn)代商業(yè).2015(26)

第6篇

美國大數(shù)據(jù)研究學(xué)者表示，如今是大數(shù)據(jù)大行其道的世界，大數(shù)據(jù)可以帶來巨大的成就，在軍事、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而做出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。正如《孫子兵法》所說：“知彼知己，百戰(zhàn)不殆”。所謂知者，乃數(shù)據(jù)也，數(shù)據(jù)要“未卜先知”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“知彼知己”、“未卜先知”能夠更加容易地實(shí)現(xiàn)。

白宮里的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

如今，美國已進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。“大數(shù)據(jù)”對(duì)信息爆炸時(shí)代的嶄新描述，它的基本單位是“太”（TB），而1000個(gè)“太”則等于一“拍”（PB）。這個(gè)單位有多大？舉個(gè)例子，美國國會(huì)圖書館是世界上最大的圖書館之一，它所有印刷品的信息量加起來只有15太，而全美國僅在2010年一年的新增數(shù)據(jù)量就足足有3500拍，這比13億中國人人手一本1500頁的書加起來的信息量還要大。

奧巴馬政府意識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，將其視為“未來的新石油”。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》。2012年5月，美國數(shù)字政府戰(zhàn)略，更是提出要通過協(xié)調(diào)化的方式，以信息和客戶為中心，改變聯(lián)邦政府工作方式，為美國民眾提供更優(yōu)的公共服務(wù)。其中關(guān)鍵，就是政府必須保證美國民眾可以隨時(shí)隨地通過任何平臺(tái)或設(shè)備獲取政府信息和公共服務(wù)。美國國家科學(xué)基金會(huì)、國家衛(wèi)生研究院、國防部、能源部、國防部高級(jí)研究局、地質(zhì)勘探局等六個(gè)聯(lián)邦部門和機(jī)構(gòu)承諾，將投入超過2億美元資金用于研發(fā)“從海量數(shù)據(jù)信息中獲取知識(shí)所必需的工具和技能”。

美國最重要的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)就是奧巴馬政府在2009年推出的Data.gov，Data.gov也是美國“開放政府”承諾的關(guān)鍵部分。依照原始、地理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工具三個(gè)門類，涵蓋了農(nóng)業(yè)、 氣象、金融、就業(yè)、人口統(tǒng)計(jì)、教育、醫(yī)療、交通、能源等大約50個(gè)門類，匯集了“從家庭和企業(yè)能耗趨勢分析到全球?qū)崟r(shí)地震通知等，甚至還可以查詢從好奇號(hào)火星漫步者發(fā)回來的數(shù)據(jù)中得知火星的天氣情況”。

為了確保美國民眾能方便快捷地找到政府服務(wù)欄目，美國在各聯(lián)邦政府層面實(shí)施了“數(shù)字分析項(xiàng)目”，“這是政府IT部門第一次摸清公眾都在網(wǎng)站上尋找什么信息、在哪里尋找這些信息，以及他們是否能夠順利找到信息等情況。”政府IT部門還對(duì)聯(lián)邦政府網(wǎng)站在移動(dòng)設(shè)備上的使用進(jìn)行了優(yōu)化，并開發(fā)了移動(dòng)應(yīng)用程序，確保美國公民隨時(shí)、隨地，通過任何設(shè)備都能獲取政府信息。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略在企業(yè)

除了政府，美國企業(yè)也同樣擁有對(duì)于數(shù)據(jù)重視和應(yīng)用的歷史傳統(tǒng)。

早在大數(shù)據(jù)概念火熱起來之前，美國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)有了很多技術(shù)積累，這使得美國的大型信息技術(shù)企業(yè)可以迅速轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)企業(yè)。有的企業(yè)自身是大數(shù)據(jù)技術(shù)的推出者，谷歌就是典型代表。大數(shù)據(jù)核心技術(shù)Hadoop是雅虎員工Doug Cutting根據(jù)谷歌2003年的學(xué)術(shù)論文研究而來。有的企業(yè)則通過收購業(yè)內(nèi)已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)企業(yè)來建立大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，典型代表是IBM。自2005年以來，IBM出資160億美元收購了超過30家大數(shù)據(jù)企業(yè)。大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是充斥了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，美國在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域有數(shù)據(jù)庫行業(yè)的領(lǐng)頭羊甲骨文公司，但甲骨文公司也推出了大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。甲骨文公司成為了業(yè)界首個(gè)以全面、軟硬件集成的產(chǎn)品滿足企業(yè)關(guān)鍵大數(shù)據(jù)需求的公司。它可幫助客戶進(jìn)一步提高效率、簡化管理并洞察數(shù)據(jù)的內(nèi)在本質(zhì)，從而最大限度地挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。

不僅如此，全球最大的芯片企業(yè)英特爾也進(jìn)入大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，而全球最大的PC廠商惠普也在精簡PC業(yè)務(wù)，2011年斥資110億美元收購英國大數(shù)據(jù)企業(yè)Autonomy公司，進(jìn)入大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。美國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的大企業(yè)，從軟件企業(yè)到硬件企業(yè)，從門戶網(wǎng)站企業(yè)到社交網(wǎng)絡(luò)企業(yè)，紛紛介入大數(shù)據(jù)。因此，大型信息技術(shù)企業(yè)順應(yīng)時(shí)代潮流，轉(zhuǎn)型升級(jí)為大數(shù)據(jù)企業(yè)，是美國發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的重要推動(dòng)力。美國一些大型公司已經(jīng)開始贊助大數(shù)據(jù)相關(guān)的競賽，并且在為高等院校的大數(shù)據(jù)研究提供資金。

第7篇

作者簡介

段云峰

承擔(dān)了國內(nèi)最大電信運(yùn)營商的數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和建設(shè)、運(yùn)營工作(截止到2015年該系統(tǒng)達(dá)到18000TB存儲(chǔ)容量，累計(jì)投資120億元)，積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。積累了國內(nèi)唯一的大數(shù)據(jù)在大企業(yè)建設(shè)、運(yùn)營方面的經(jīng)驗(yàn)。其前后主持設(shè)計(jì)的文檔，有150余冊(cè)、1200多萬字，涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構(gòu)、質(zhì)量管控、業(yè)務(wù)應(yīng)用、系統(tǒng)安全等各個(gè)領(lǐng)域。

秦曉飛

具有理學(xué)學(xué)士、工學(xué)學(xué)士和管理學(xué)碩士學(xué)位。最近十幾年先后從事BI系統(tǒng)的運(yùn)維、開發(fā)、項(xiàng)目管理以及應(yīng)用推廣等工作，參與并見證了中國移動(dòng)BI系統(tǒng)從TB級(jí)別數(shù)據(jù)倉庫向PB級(jí)別大數(shù)據(jù)平臺(tái)跨越的整個(gè)過程。先后獲得高級(jí)工程師、信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師、高級(jí)電信業(yè)務(wù)師、國際信息系統(tǒng)審計(jì)師等專業(yè)資格認(rèn)證，并且被評(píng)為2012年山西省青年崗位能手。在《移動(dòng)通信》《中國新通信》《電子世界》《信息與電腦》等雜志發(fā)表多篇專業(yè)論文，并且申報(bào)了多項(xiàng)國家發(fā)明專利。

目錄

01大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀／1

1.1大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)／2

1.2互聯(lián)網(wǎng)思維的故事／4

羊毛出在豬身上／4

圈客戶／圈眼球／4

1.3“天變了”／5

用戶變了／6

平臺(tái)變了／8

金融變了／9

營銷變了／9

思維變了／10

1.4大數(shù)據(jù)為什么需要互聯(lián)網(wǎng)思維／12

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目不同于傳統(tǒng)IT項(xiàng)目／12

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是咨詢服務(wù)產(chǎn)業(yè)／13

互聯(lián)網(wǎng)思維是咨詢服務(wù)產(chǎn)業(yè)的法寶／14

大數(shù)據(jù)“變現(xiàn)”需要互聯(lián)網(wǎng)思維／15

大數(shù)據(jù)中“群眾的智慧是無窮的”／15

1.5小結(jié)／16

02堪比“文藝復(fù)興”的互聯(lián)網(wǎng)思維／17

2.1文藝復(fù)興的意義類比／18

藝術(shù)解放思想，思想解放生產(chǎn)力／19

引導(dǎo)了第一次工業(yè)革命／19

互聯(lián)網(wǎng)引導(dǎo)新的工業(yè)4.0／20

改寫金融業(yè)，改寫社會(huì)／21

2.2互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展／21

BAT的造夢(mèng)／22

IT技術(shù)成為企業(yè)的核心競爭力／22

2.3互聯(lián)網(wǎng)思維的概念／24

2.4互聯(lián)網(wǎng)思維的特點(diǎn)／24

2.5互聯(lián)網(wǎng)思維改寫了手機(jī)產(chǎn)業(yè)／26

2.6互聯(lián)網(wǎng)思維改變大數(shù)據(jù)／29

大數(shù)據(jù)的客戶體驗(yàn)／29

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品化思維／30

大數(shù)據(jù)的平臺(tái)思維／37

大數(shù)據(jù)的迭代思維／42

2.7大數(shù)據(jù)的新生／44

從配角到主角／44

產(chǎn)業(yè)化成為可能／45

大數(shù)據(jù)的春天／45

2.8小結(jié)／46

03大數(shù)據(jù)的發(fā)展／47

3.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展／48

互聯(lián)網(wǎng)改寫了歷史，大數(shù)據(jù)改寫了互聯(lián)網(wǎng)／48

第三次浪潮中的新興產(chǎn)業(yè)／49

數(shù)據(jù)成為最大的資產(chǎn)／50

促進(jìn)“理性社會(huì)”／51

3.2從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營到大數(shù)據(jù)運(yùn)營／52

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)如何使用用戶數(shù)據(jù)／53

建立數(shù)據(jù)分析保障管理體制／55

從基礎(chǔ)設(shè)施到產(chǎn)品提供／57

從網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品到數(shù)據(jù)產(chǎn)品／59

3.3如何運(yùn)營大數(shù)據(jù)／60

互聯(lián)網(wǎng)基因／60

對(duì)內(nèi)服務(wù)／63

對(duì)外服務(wù)／66

大數(shù)據(jù)營銷／68

3.4大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸／69

與傳統(tǒng)IT不同／70

機(jī)構(gòu)和機(jī)制不同／71

新理論和新思維／71

轉(zhuǎn)型更難／72

3.5小結(jié)／72

04大數(shù)據(jù)的客戶體驗(yàn)／74

4.1客戶是誰／75

內(nèi)部客戶／外部客戶／77

個(gè)人客戶／集團(tuán)客戶／78

校園客戶／80

4.2客戶的大數(shù)據(jù)需求是什么／80

取數(shù)——“取柴火”／82

取知識(shí)——“將柴火燒成炭”／83

取專業(yè)建議——“集體供暖”／84

4.3客戶體驗(yàn)是什么／85

什么是體驗(yàn)／85

數(shù)據(jù)如何可讀／90

“啤酒和尿布”的另一個(gè)角度解讀／95

4.4客戶體驗(yàn)如何提升／96

服務(wù)不同角色／96

娛樂思維／98

管家式服務(wù)／98

4.5小結(jié)／99

05大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)／100

5.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)品背景／101

產(chǎn)品長什么樣／101

谷歌是搜索門戶還是數(shù)據(jù)門戶／102

提品還是平臺(tái)／103

賣咨詢服務(wù)／104

智慧產(chǎn)品／104

5.2大數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)容／105

工具類／106

中間類／107

像棋譜一樣的知識(shí)庫／108

數(shù)據(jù)分析手機(jī)／109

互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了人，數(shù)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了大腦／110

5.3產(chǎn)品的“客戶流量”／110

吸引客戶／110

運(yùn)營客戶／111

5.4大數(shù)據(jù)產(chǎn)品類比／113

大數(shù)據(jù)的搜索門戶／113

大數(shù)據(jù)的社交平臺(tái)／113

大數(shù)據(jù)的電商平臺(tái)／115

大數(shù)據(jù)的云化——在云里找數(shù)據(jù)／115

5.5大數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)／115

目的決定產(chǎn)品特點(diǎn)／116

通過對(duì)比顯示價(jià)值／116

更多的群眾參與／116

5.6產(chǎn)品的界面優(yōu)化／117

從蘋果App中學(xué)習(xí)什么／117

結(jié)果的可視化／117

5.7產(chǎn)品的用戶定位／117

如何讓孩子看懂／118

數(shù)據(jù)的消費(fèi)者／118

DIY發(fā)燒友／118

產(chǎn)品的商業(yè)模式／118

5.8小結(jié)／119

06大數(shù)據(jù)的極致思維／120

6.1產(chǎn)品的極致／121

傻瓜化的App／121

新的觸摸屏在哪里／123

服務(wù)的極致／124

專家的極致／125

棋手的極致／126

智能改造之后的極致產(chǎn)品／127

智慧產(chǎn)品的極致／132

6.2思維的極致／134

兵書的知識(shí)提煉／134

參謀的極致／134

知識(shí)庫和運(yùn)維／135

思維的“眾籌”／135

6.3營銷的極致／136

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的精準(zhǔn)營銷／136

成本控制的極致／137

6.4“講故事”的極致／137

吸引人的標(biāo)題／138

吸引人的敘事方法／139

吸引人的數(shù)據(jù)證據(jù)選擇／140

6.5小結(jié)／140

07大數(shù)據(jù)的快速迭代／142

7.1怎么“快”／143

標(biāo)準(zhǔn)零件的拼接／143

分析過程簡單／143

不要追求完美，但求不斷完善／144

7.2數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)／144

大數(shù)據(jù)是否還有邏輯模型／144

口徑的管理／145

業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)／145

7.3平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)／146

云計(jì)算平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化／146

PaaS還是SaaS／147

7.4環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)／148

編程規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)／148

軟件結(jié)算的標(biāo)準(zhǔn)等／149

7.5迭代的知識(shí)積累／149

農(nóng)業(yè)知識(shí)積累出的農(nóng)歷／149

何時(shí)更新、如何更新／150

7.6小結(jié)／150

08大數(shù)據(jù)的平臺(tái)思維／151

8.1大數(shù)據(jù)的平臺(tái)定義／152

數(shù)據(jù)得到豐富，取得規(guī)模效益／153

運(yùn)營能夠細(xì)分，拓展發(fā)展前景／153

8.2大數(shù)據(jù)平臺(tái)思維的特點(diǎn)／153

平臺(tái)越來越通用，應(yīng)用越來越專業(yè)／153

孤立的數(shù)據(jù)是金，共享的數(shù)據(jù)是鉆／154

數(shù)據(jù)的多維決定著平臺(tái)價(jià)值的多樣／154

8.3大數(shù)據(jù)的平臺(tái)實(shí)體——“數(shù)聯(lián)網(wǎng)”／154

數(shù)據(jù)交換的高效網(wǎng)絡(luò)／155

數(shù)聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容／155

訪問工具／160

數(shù)據(jù)管控／161

8.4大數(shù)據(jù)平臺(tái)的生態(tài)環(huán)境／180

誰會(huì)購買大數(shù)據(jù)產(chǎn)品／181

各方獲利的互聯(lián)網(wǎng)模式／182

速度彌補(bǔ)精度／184

8.5平臺(tái)SDK的開放性／185

平臺(tái)的可編程API接口／186

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)／186

數(shù)據(jù)的可讀性／187

加工的簡化性／188

容易參與／190

人人參與／192

8.6互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)／192

阿里巴巴的御膳房／192

騰訊的微信開放平臺(tái)／199

百度的阿拉丁／202

8.7人人的“數(shù)據(jù)”到數(shù)據(jù)的“人人”／204

8.8互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)升級(jí)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)／205

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是新時(shí)代的農(nóng)業(yè)文明／205

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的價(jià)值最大化／205

電信運(yùn)營商，新的電力公司or大數(shù)據(jù)公司／206

8.9小結(jié)／207

09大數(shù)據(jù)的跨界思維／208

9.1大數(shù)據(jù)跨界的背景／209

Hadoop的興起，去了IOE／209

大數(shù)據(jù)的滲透——大數(shù)據(jù)×／210

9.2大數(shù)據(jù)跨界的定義／211

大數(shù)據(jù)跨界的特點(diǎn)／211

大數(shù)據(jù)跨界的展望／213

大數(shù)據(jù)跨界的案例／215

9.3大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)多維／216

橫看成嶺側(cè)成峰／216

數(shù)據(jù)的行業(yè)解讀／216

9.4大數(shù)據(jù)的行業(yè)交叉／216

電信數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)的交叉／217

電商數(shù)據(jù)與醫(yī)藥數(shù)據(jù)的交叉／219

9.5小結(jié)／220

10大數(shù)據(jù)實(shí)踐案例探索／222

10.1大數(shù)據(jù)提升客戶體驗(yàn)／223

基于角色的應(yīng)用／223

解決問題的應(yīng)用／226

用戶的GUI界面／234

10.2大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化／238

BI Store案例／238

自助分析工具／242

用戶的知識(shí)庫／251

10.3大數(shù)據(jù)的極致思維／254

思維導(dǎo)圖案例／255

大數(shù)據(jù)分析報(bào)告劇本／256

10.4大數(shù)據(jù)的跨界思維／258

大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用／258

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用／259

大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的應(yīng)用／261

10.5大數(shù)據(jù)的平臺(tái)思維／261

淘寶的API開放平臺(tái)／261

某電信運(yùn)營商的對(duì)外開放平臺(tái)／265

10.6大數(shù)據(jù)的快速迭代／267

多波次灰度營銷／267

數(shù)據(jù)字典的迭代／268

10.7小結(jié)／269

第8篇

【關(guān)鍵詞】 互聯(lián)網(wǎng)金融 風(fēng)險(xiǎn)控制手段

金融的本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)管理，風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。典型的金融借貸業(yè)務(wù)例如抵押貸款、消費(fèi)貸款、P2P、供應(yīng)鏈金融、以及票據(jù)融資都需要數(shù)據(jù)風(fēng)控識(shí)別欺詐用戶及評(píng)估用戶信用等級(jí)。傳統(tǒng)金融的風(fēng)控主要利用了信用屬性強(qiáng)大的金融數(shù)據(jù)，一般采用20個(gè)緯度左右的數(shù)據(jù)，利用評(píng)分來識(shí)別客戶的還款能力和還款意愿。

互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控時(shí)，都是利用多維度數(shù)據(jù)來識(shí)別借款人風(fēng)險(xiǎn)。同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)就被揭示的更充分，信用評(píng)分就會(huì)更加客觀，接近借款人實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。常用的互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控方式有以下幾種：

1 驗(yàn)證借款人身份

驗(yàn)證借款人身份的五因素認(rèn)證是姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、銀行卡號(hào)、家庭地址。企業(yè)可以借助國政通的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證姓名、身份證號(hào)，借助銀聯(lián)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證銀行卡號(hào)和姓名，利用運(yùn)營商數(shù)據(jù)來驗(yàn)證手機(jī)號(hào)、姓名、身份證號(hào)、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個(gè)信息都可以買到。這個(gè)時(shí)候就需要進(jìn)行人臉識(shí)別了，人臉識(shí)別等原理是調(diào)用國政通/公安局API接口，將申請(qǐng)人實(shí)時(shí)拍攝的照片/視頻同客戶預(yù)留在公安的身份證進(jìn)行識(shí)別，通過人臉識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證申請(qǐng)人是否是借款人本人。

2 分析提交的信息來識(shí)別欺詐

線上申請(qǐng)時(shí)，申請(qǐng)人會(huì)按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會(huì)出現(xiàn)一些規(guī)律，企業(yè)可根據(jù)異常填寫記錄來識(shí)別欺詐。例如填寫不同城市居住小區(qū)名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號(hào)碼都相同。還有一些填寫假的小區(qū)、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業(yè)發(fā)現(xiàn)一些重復(fù)的信息和電話號(hào)碼，申請(qǐng)人欺詐的可能性就會(huì)很高。

3 分析客戶線上申請(qǐng)行為來識(shí)別欺詐

欺詐用戶往往事先準(zhǔn)備好用戶基本信息，在申請(qǐng)過程中，快速進(jìn)行填寫，批量作業(yè)，在多家網(wǎng)站進(jìn)行申請(qǐng)，通過提高申請(qǐng)量來獲得更多的貸款。

企業(yè)可以借助于SDK或JS來采集申請(qǐng)人在各個(gè)環(huán)節(jié)的行為，計(jì)算客戶閱讀條款的時(shí)間，填寫信息的時(shí)間，申請(qǐng)貸款的時(shí)間等，如果這些申請(qǐng)時(shí)間大大小于正常客戶申請(qǐng)時(shí)間，例如填寫地址信息小于2秒，閱讀條款少于3秒鐘，申請(qǐng)貸款低于20秒等。用戶申請(qǐng)的時(shí)間也很關(guān)鍵，一般晚上11點(diǎn)以后申請(qǐng)貸款的申請(qǐng)人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請(qǐng)行為可能揭示申請(qǐng)人具有欺詐傾向，企業(yè)可以結(jié)合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。

4 利用黑名單和灰名單識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)

互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源于申請(qǐng)人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進(jìn)行催收，M2逾期的回收率在20%左右。

市場上有近百家的公司從事個(gè)人征信相關(guān)工作，其主要的商業(yè)模式是反欺詐識(shí)別，灰名單識(shí)別，以及客戶征信評(píng)分。反欺詐識(shí)別中，重要的一個(gè)參考就是黑名單，市場上領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)風(fēng)控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單。

5 利用移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)識(shí)別欺詐

行為數(shù)據(jù)中一個(gè)比較特殊的就是移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)反欺詐，公司可以利用移動(dòng)設(shè)備的位置信息來驗(yàn)證客戶提交的工作地和生活地是否真實(shí)，另外來可以根據(jù)設(shè)備安裝的應(yīng)用活躍來識(shí)別多頭借貸風(fēng)險(xiǎn)。

欺詐用戶一般會(huì)使用模擬器進(jìn)行貸款申請(qǐng)，移動(dòng)大數(shù)據(jù)可以識(shí)別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特征，例如很多設(shè)備聚集在一個(gè)區(qū)域，一起申請(qǐng)貸款。欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機(jī)，利用SIM卡和手機(jī)綁定時(shí)間和頻次可以識(shí)別出部分欺詐用戶。

6 利用司法信息評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風(fēng)險(xiǎn)人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會(huì)得到償還。尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當(dāng)?shù)氐墓矓?shù)據(jù)，但是難度較大。也可以采用移動(dòng)設(shè)備的位置信息來進(jìn)行一定程度的識(shí)別。如果設(shè)備經(jīng)常在半夜出現(xiàn)在賭博場所或賭博區(qū)域例如澳門，其申請(qǐng)人涉賭的風(fēng)險(xiǎn)就較高。

總結(jié)：總之，互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)控采用了用戶社會(huì)行為和社會(huì)屬性數(shù)據(jù)，在一定程度上補(bǔ)充了傳統(tǒng)風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)維度不足的缺點(diǎn)，能夠更加全面識(shí)別出欺詐客戶，評(píng)價(jià)客戶的風(fēng)險(xiǎn)水平。互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)通過分析申請(qǐng)人的社會(huì)行為數(shù)據(jù)來控制信用風(fēng)險(xiǎn)，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

【參考文獻(xiàn)】

第9篇

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 生物信息 知識(shí)提取 數(shù)據(jù)挖掘

1 數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關(guān)系性的信息過程。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD中的一個(gè)步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD過程由以下3個(gè)階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表示和解釋。數(shù)據(jù)挖掘跟許多學(xué)科都交叉關(guān)聯(lián)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、云計(jì)算和可視化等。

數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用功能可分為三大類和六分項(xiàng)：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時(shí)間序列屬于推算預(yù)測類；關(guān)聯(lián)和序列則屬于序列規(guī)則類。分類常被用來根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)分好的數(shù)據(jù)來研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對(duì)其他未經(jīng)分類或是新的數(shù)據(jù)做預(yù)測。聚類是將數(shù)據(jù)分群，其目的是找出群間的差異來，同時(shí)找出群內(nèi)成員間相似性。回歸是利用一系列的現(xiàn)有數(shù)值來預(yù)測一個(gè)數(shù)值的可能值。基于時(shí)間序列的預(yù)測與回歸功能類似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來預(yù)測未來的數(shù)值。關(guān)聯(lián)是要找出在某一事件與數(shù)據(jù)中會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的東西。

2 降維

從降維的角度講，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過程就是一個(gè)降維的過程。在這個(gè)過程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)刪除線性關(guān)系比較強(qiáng)的特征數(shù)據(jù)，再用一些算法，如信號(hào)分析算法、傅里葉轉(zhuǎn)換、離散小波轉(zhuǎn)換等算法，從數(shù)據(jù)中提取特征，再對(duì)數(shù)據(jù)做主成分析處理，得到最后的特征，再用數(shù)據(jù)挖掘算法來將這些特征轉(zhuǎn)化為人類可讀取的數(shù)據(jù)或信息。

3 分布式數(shù)據(jù)挖掘解決方案

隨著分布式計(jì)算技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、hadoop生態(tài)圈和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫等技術(shù)的發(fā)展，以及對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的需求，出現(xiàn)了一批分布式數(shù)據(jù)挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實(shí)現(xiàn)3種類型的數(shù)據(jù)挖掘算法：分類、聚類（集群）和協(xié)同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計(jì)算，它把數(shù)據(jù)拆分成若干份，對(duì)每一份使用不同的算法和參數(shù)運(yùn)算出結(jié)果，看哪一種搭配方式得到的結(jié)果最優(yōu)。

4 大數(shù)據(jù)下的具體應(yīng)用實(shí)例――生物信息學(xué)的應(yīng)用

生物信息學(xué)（Bioinformatics）是生命科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)和數(shù)學(xué)等學(xué)科交匯融合形成的一門交叉學(xué)科。近年來隨著先進(jìn)儀器裝備與信息技術(shù)等越來越廣泛和深入的整合到生物技術(shù)中來，生物醫(yī)學(xué)研究中越來越頻繁的涉及到大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析等信息技術(shù)。在使用計(jì)算機(jī)協(xié)助生物信息時(shí)，處理僅有計(jì)算機(jī)輔助的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)很顯然是不夠的，生物信息學(xué)研究的目的是運(yùn)用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力來加速生物數(shù)據(jù)的分析，理解數(shù)據(jù)中所包含的生物學(xué)意義。當(dāng)前生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)有：

（1）由以序列分析為代表的組成分析轉(zhuǎn)向功能分析。

（2）由對(duì)單個(gè)生物分子的研究轉(zhuǎn)向基因調(diào)控忘了等動(dòng)態(tài)信息的研究。

（3）完整基因組數(shù)據(jù)分析。

（4）綜合分析。

生物信息數(shù)據(jù)具有如下特點(diǎn)：高通量與大數(shù)據(jù)量；種類繁多，形式多樣；異構(gòu)性；網(wǎng)絡(luò)性與動(dòng)態(tài)性；高維；序列數(shù)據(jù)等特點(diǎn)[5]。針對(duì)這樣的生物數(shù)據(jù)信息，要結(jié)合當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行分析和理解。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物信息分析的支持主要有：生物數(shù)據(jù)的語義綜合，數(shù)據(jù)集成；開發(fā)生物信息數(shù)據(jù)挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關(guān)聯(lián)分析，生物文獻(xiàn)挖掘等方面。

參考文獻(xiàn)

[1]許凡.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討[J].電子技術(shù)與軟件工程，2015（08）.

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[3]李榮.生物信息數(shù)據(jù)挖掘若干關(guān)鍵問題研究與應(yīng)用[D].復(fù)旦大學(xué)（博士論文），2004（11）.

[4]宋杰.生物信息數(shù)據(jù)挖掘中的若干方法及其應(yīng)用研究[D].大連理工大學(xué)（博士論文），2005（04）.

[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數(shù)據(jù)挖掘[J].科技通報(bào)，2015（10）.

作者簡介

孫勤紅（1979-），女，山東省人。現(xiàn)為三江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院講師。研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋?shù)據(jù)挖掘。

沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現(xiàn)供職于三江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘。