金融業的資料浪潮

隨著大資料技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大資料應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大資料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資料，核心交易資料都超過了TB級。一直以來，金融企業對資料的重視程度非常高，通過提高資料洞察力做出經過良好評估的投資決策。

金融大資料的型別

金融大資料從資料型別上進行劃分，大致可以分為基本面資料、市場資料與分析資料和另類資料四大類。金融行業是各行業中最依賴資料的行業，並且最容易實現資料的變現。

基本面資料頻率低，監管嚴，易獲得，價值可被挖掘的差不多，通常是把基本面資料和其它類資料一起使用。與基本面資料相比，市場資料更規範，而且頻率更高，資料量更大，處理起來也更困難，但是價值更大。分析資料 (Analytics Data) 是原始資料的衍生品，即由原始資料加工得來的。相比原始資料使用起來更方便，但價格昂貴，處理方法不透明。另類資料 (Alternative Data) 包括傳統資料之外的新的資料，有很高的價值等待發掘，但獲取困難。

由上文可知，由於金融資訊資料多屬於非結構化資料且需求的覆蓋面拓寬、需求量增大，對資訊採集工作提出了更高的要求。

金融大資料如何採集

網路上的資料最為全面、完善，覆蓋面最廣。網際網路環境下，每個人都會在網上留下痕跡。因此，位於底層的網際網路行為資料覆蓋面最廣，維度最多樣。網際網路中的企業資料、股票資料、市場資料、財務資料、新聞資料、使用者資料等對於金融行業來說都是價值非常大的資料。

探碼網路資料採集優勢資料準確率高：24小時自動化爬蟲技術，實現資料的實時更新，保證資料的抓取準確率渠道全覆蓋：實現票務渠道全面覆蓋，電商資料處理能力達到每秒千條採集基礎保障：專業的採集雲伺服器,採集動態IP儲存豐富，應對各平臺的反爬蟲策略專業的清洗團隊：對資料品質要求高，通過“機器+人工”的方式清洗好高品質的資料豐富的技術經驗和業務沉澱：沉澱了行業領先採集技術和採集入口，保證同條件的需求儘可能採集更多的資料探碼採集的金融大資料

客戶資訊提取

個人公開資訊資料：個人姓名，性別，年齡，身份資訊，聯絡方式，職業、社會關係，個人愛好等等企業公開資訊資料：企業名稱，關聯企業，所屬行業，銷售金額，註冊資本，賬戶資訊，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，法人資訊等等

投融資資訊資料

增資擴股、股權轉讓、新聞資訊、成交動態、融資需求等資訊的搜尋新聞資訊、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、專案分析、行業分析、使用者分析、市場分析

輿情資料彙總

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，網路抓取用於從不同的新聞報道，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。

市場資料彙總

雖然網路上有很多市場資料，但它們分散在成千上萬個網站上。您可以搜尋和掃描搜尋結果，但它既費時又乏味。Web抓取用於抓取來自不同網站的資料，並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，並就是否投資於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抓取工具用於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，並基於該報表做出投資決策。

探碼自主研發的網路採集系統不僅在“金融大資料採集”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。