金融業的數據浪潮

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。以銀行業為例，中國銀聯涉及43億張銀行卡，超過9億的持卡人，超過一千萬商戶，每天近七千萬條交易數據，核心交易數據都超過了TB級。一直以來，金融企業對數據的重視程度非常高，通過提高數據洞察力做出經過良好評估的投資決策。

金融大數據的類型

金融大數據從數據類型上進行劃分，大致可以分為基本面數據、市場數據與分析數據和另類數據四大類。金融行業是各行業中最依賴數據的行業，并且最容易實現數據的變現。

• 基本面數據頻率低，監管嚴，易獲得，價值可被挖掘的差不多，通常是把基本面數據和其它類數據一起使用。
• 與基本面數據相比，市場數據更規范，而且頻率更高，數據量更大，處理起來也更困難，但是價值更大。
• 分析數據 (Analytics Data) 是原始數據的衍生品，即由原始數據加工得來的。相比原始數據使用起來更方便，但價格昂貴，處理方法不透明。
• 另類數據 (Alternative Data) 包括傳統數據之外的新的數據，有很高的價值等待發掘，但獲取困難。

由上文可知，由于金融信息數據多屬于非結構化數據且需求的覆蓋面拓寬、需求量增大，對信息采集工作提出了更高的要求。

金融大數據如何采集

網絡上的數據最為全面、完善，覆蓋面最廣。互聯網環境下，每個人都會在網上留下痕跡。因此，位于底層的互聯網行為數據覆蓋面最廣，維度最多樣。互聯網中的企業數據、股票數據、市場數據、財務數據、新聞數據、用戶數據等對于金融行業來說都是價值非常大的數據。
探碼科技作為成都本土專業的DaaS服務商（數據即服務），基于云計算研發的探碼Web大數據采集系統——利用眾多的云計算服務器協同工作，能快速采集大量數據。通過網絡爬蟲為客戶提供網絡數據采集、處理分析與應用等服務。

探碼網絡數據采集優勢

• 數據準確率高：24小時自動化爬蟲技術，實現數據的實時更新，保證數據的抓取準確率
• 渠道全覆蓋：實現票務渠道全面覆蓋，電商數據處理能力達到每秒千條
• 采集基礎保障：專業的采集云服務器,采集動態IP儲存豐富，應對各平臺的反爬蟲策略
• 專業的清洗團隊：對數據質量要求高，通過“機器+人工”的方式清洗好高質量的數據
• 豐富的技術經驗和業務沉淀：沉淀了行業領先采集技術和采集入口，保證同條件的需求盡可能采集更多的數據

探碼采集的金融大數據

客戶信息提取

• 個人公開信息數據：個人姓名，性別，年齡，身份信息，聯系方式，職業、社會關系，個人愛好等等
• 企業公開信息數據：企業名稱，關聯企業，所屬行業，銷售金額，注冊資本，賬戶信息，企業規模，企業地點，分公司情況，客戶和供應商，信用評價，主營業務，法人信息等等

投融資信息數據

• 增資擴股、股權轉讓、新聞資訊、成交動態、融資需求等信息的搜索
• 新聞資訊、成交公告、增資擴股、股權轉讓、上市公司、新三板、新四板
• 企業分析、項目分析、行業分析、用戶分析、市場分析

輿情數據匯總

• 在金融和保險領域，新聞是洞察力的重要來源。但是，不可能手動閱讀每份報紙和每篇文章。
• 因此，網絡抓取用于從不同的新聞報道，標題等中提取有價值的輸入，以將其轉換為可操作的投資見解。

市場數據匯總

• 雖然網絡上有很多市場數據，但它們分散在成千上萬個網站上。
• 您可以搜索和掃描搜索結果，但它既費時又乏味。
• Web抓取用于抓取來自不同網站的數據，并從股票研究中收集來自這些網站的可操作情報。

提取財務報表

• 分析師需要財務報表才能確定公司的健康狀況，并就是否投資于公司向客戶提供建議。
• 但是，以手動方式無法從數家公司獲得多年的財務報表。
• Web抓取工具用于從不同的站點和不同的時間段提取財務報表，以進行進一步的分析，并基于該報表做出投資決策。

探碼自主研發的網絡采集系統不僅在“金融大數據采集”中應用效果好，且在輿情、文化、教育、政府方面已發揮出色的作用。

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