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技术推动财务变革与金融创新

《智能财资》系列

我们将以思维导图形式，并结合具体应用场景为您描述技术在企业财务变革和金融创新中的逻辑和价值。

让我们一起打开跟随这些导图开启烧脑之旅吧~

本文为该系列的第三章，带您了解大数据如何在企业财务变革和金融创新中发挥作用。

大数据重新定义企业资产和基础设施

大数据和云计算等技术的融合推动了物联网的迅速发展，实现了人与人、人与物、物与物的互联互通，导致数据量呈现爆发式增长。大数据成为“未来的新石油”，成为数字经济中的“货币”。

数字经济2.0可以大致分为四层架构：支撑层，包括基础设施和基础技术；数据层，是整个经济体系的数据引擎；商业层，是基于支撑层和数据层的经济活动；治理层，是整个体系的治理规则和制度安排。

（一）数据的价值

数据作为数字经济2.0 的核心生产资料和生产要素，价值体现需要利用支撑层的技术群落实现。

（二）大数据技术

从大数据技术而言，包括了数据采集、数据挖掘、分析建模、数据仓库、数据集市、计算处理、可视化、数据工厂、数据平台等。

1. 数据平台

2. 传统数据整合平台与大数据平台的区别

若将大数据分析分为四个层次，大数据技术的主要应用于数据架构和信息整合（第1层＋第2层），可实现初步的分析和决策（第3层）。非结构化数据体系下，人工建模＋数据已经难以满足数据分析需求。由于传统数据分析模型对于多维度、多形态的数据存在不适用的情况，因此该类技术应用仅仅是大数据分析的初级阶段。

（来源：36氪研究院）

二、数据智能成为未来财务与金融的核心

数据智能，科技赋能，未来已来，借助大数据的关键技术，形成财资大数据，将赋能财资管理网络化、数据化和智能化。尤其体现在用户画像、商业洞察、智能交易、智能风控、数据资产、智能预测等场景。

应用场景一：交易数据＋数据融资＋数据资产

应用场景二：数据流＋现金流＋智能预测

应用场景三：数据画像＋分析建模＋智能风控

随着大数据的普及应用，大数据风控的概念随之而生，它是指通过运用大数据构建模型的方法对借款方进行风险控制和风险提示。

大数据风控模型到底是什么？它的基本流程主要分为四个部分：数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。

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