【編者按】隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量增長的速度是非常驚人的，企業(yè)不僅要管理好自身的數(shù)據(jù)，更應(yīng)利用科學(xué)的手段宛办，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值化威。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展班跟，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量增長的速度是非常驚人的属荤，企業(yè)不僅要管理好自身的數(shù)據(jù)，更應(yīng)利用科學(xué)的手段板径，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值就初。

大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)呈現(xiàn)兩大趨勢創(chuàng)新發(fā)展為王道

當(dāng)今時代大數(shù)據(jù)與分析已經(jīng)發(fā)展到一個新的高度，那就是認(rèn)知時代疾捍，認(rèn)知時代不再是簡單的數(shù)據(jù)分析與展示奈辰，它更多的是上升到一個利用數(shù)據(jù)來支撐人機(jī)交互的一種模式，3月份阿爾法狗與李世石的圍棋大戰(zhàn)乱豆，就是一個很好的應(yīng)用奖恰，現(xiàn)已經(jīng)逐步推廣到機(jī)器人的應(yīng)用上面，也就是下一個經(jīng)濟(jì)爆發(fā)點(diǎn)——人工智能宛裕∩校互聯(lián)網(wǎng)人都比較熟悉國內(nèi)的BAT，以及國外的apple揩尸、google蛹屿、facebook、IBM岩榆、微軟错负、亞馬遜等等。細(xì)看他們的商業(yè)布局勇边，未來全是往人工智能方向發(fā)展犹撒，而目前在認(rèn)知商業(yè)這一塊IBM當(dāng)屬領(lǐng)頭羊。

伴隨著企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)技術(shù)不斷融合渠余，大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)主要呈現(xiàn)出兩大發(fā)展脈絡(luò)：其一斟策，沿著從依托編程、專注物理底層邏輯采散，到深度依賴數(shù)據(jù)胡傅、數(shù)據(jù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)邏輯的脈絡(luò)不斷進(jìn)化。其二猩琳，新型的人機(jī)交互方式母烘，將大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)能力服務(wù)化，而平臺支撐的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的革新侈兄，則為這種服務(wù)持續(xù)賦予智能惨侵。可以預(yù)見版痪，在不遠(yuǎn)的將來蓉肤，智能化大數(shù)據(jù)平臺將成為公司數(shù)字化經(jīng)營決策的中樞神經(jīng)，每一個公司都會有自己的數(shù)字大腦。

金融行業(yè)服從嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全與監(jiān)管棋捷，對數(shù)據(jù)一致性近乎苛求脸狸。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)上面構(gòu)筑的數(shù)據(jù)資產(chǎn)壁壘藐俺，開發(fā)利用后獲取的競爭優(yōu)勢炊甲，讓傳統(tǒng)的金融企業(yè)，特別是那些坐擁億萬客戶資源的金融企業(yè)欲芹，開始意識到大數(shù)據(jù)帶來的價值以及潛在的驅(qū)動與變革力量卿啡，逐步重視積累與發(fā)掘利用大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，籍此提升企業(yè)的科技能力菱父，獲取行業(yè)的競爭優(yōu)勢颈娜。

這些企業(yè)主要從大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個角度去切入，首先就是要有一個對于用戶的整個交易能力的模型的研發(fā)浙宜，通過這個模型揭鳞，可以定義出這個用戶本身的交易風(fēng)險以及交易能力到底是什么樣子的。

至于說大數(shù)據(jù)給金融帶來了哪些創(chuàng)新與推動梆奈，最顯著有以下兩點(diǎn)：一是整個業(yè)務(wù)運(yùn)營效率提升顯著提升野崇；二是為用戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。以投資顧問為例亩钟，數(shù)據(jù)對投資顧問的專業(yè)能力乓梨，對于投資顧問的性格特點(diǎn)，一樣會有一個判斷林慷。這個模型最大的作用是給客戶尋找最適合他的服務(wù)投資顧問浓蜈，給他提供更好的服務(wù)。除了這些模型以外否胸，還有用戶的價值預(yù)測模型芳迅，結(jié)合這個客戶交易的情況、盈虧的情況等等馆梦，去幫用戶提升或者衡量他的抵御風(fēng)險能力蕾胶，提高交易的能力。

對于大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展桐继，在以下四個方面或?qū)虚L足的進(jìn)步：首先刘耀，在替代數(shù)據(jù)庫方面，主要是用新的引擎來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)蚤弃，數(shù)據(jù)仍然是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);其次召藻，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這塊主要用到深度學(xué)習(xí)來處理圖像偿尘、語音忆某、人機(jī)交互等;再者点待，在實(shí)時計(jì)算中主要是流計(jì)算，如何將批處理和事件處理兩個模型融合起來;最后弃舒，在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的工具亦鳞，其目的是將機(jī)器學(xué)習(xí)變得普及化。

縱觀中國互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)史棒坏，這一代的創(chuàng)業(yè)者最為幸運(yùn)，因?yàn)榭衫玫馁Y源非常之多;但也最為焦慮遭笋，技術(shù)迭代速度越來越快坝冕，風(fēng)口到來的頻率也越來越高，從互聯(lián)網(wǎng)瓦呼，到移動互聯(lián)網(wǎng)喂窟，到大數(shù)據(jù)，人工智能央串，一旦跟不上節(jié)奏磨澡，可能面臨生死存亡的問題。而若想穩(wěn)居寶座质和，唯一的出路就是擁抱變化队乔，創(chuàng)新創(chuàng)新再創(chuàng)新。

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