基于信息融合的社群金融信息數據分析系統的研究與實現

田明 吳國民

【摘要】隨著時代的不斷發展，我國各方面的發展都在不斷進步，進入到二十一世紀以后，我國的機械化技術突飛猛進，制造出很多技術領先的產品。科學一詞在不同的時代會賦予它不同的含義，隨著時代的不斷進步，創新的科學技術也不斷提高，科技作為國家的第一生產力當然很重要。同樣隨著我國信息化不斷深入和普及， 金融機構為了提高效率，提高自身競爭能力，紛紛從金融信息提取上下功夫。特別是金融數據集中有效的管理監控，及時、準確的經營情況和趨勢預測就變得更加重要。金融商們在多年的經營過程中積累了大量的企業經營、客戶資料、賬戶交易等數據，如何利用這筆數據財富成為他們是否成功的關鍵。基于信息融合的社群金融信息數據分析系統的應用與其在實際中存在的問題，做了簡單的分析，使信息融合的社群金融信息數據系統更好的實現其價值。

【關鍵詞】信息融合 社群金融信息 數據分析系統 研究方法

進入到二十一世紀以后我國的經濟水平逐漸提高，經濟發展的基礎是依靠我國第一產業、第二產業、第三產業的發展，第一產業是農業，第二產業是工業，而第三產業是服務業，其中在第三產業中信息化技術的應用最為全面，所占比例也最大，因為科技的注入，所以在很大程度上節省了人力物力，降低了生產成本，從而就會帶動經濟水平的不斷進步。在信息化大潮下，利用“互聯網+”技術創造出很多新的數據分析系統，方便各企業或我國經濟的數據統計和分析，并為未來的發展趨勢做出預測。目前，各金融機構的實際情況往往是各個下屬營業部存在著許多各個時期針對各個應用所編制的專用系統，這些系統可能運行在不同的平臺上并具有不同的數據結構，企業如果需要生成一個匯總的跨多個系統的綜合統計報表往往需要很長時間，甚至為此需要編寫相應的軟件才能實現。而且隨著企業歷史數據的不斷積累，這種現象也越發嚴重，很多金融商發現面對企業多年積累的數據無從下手，對自身的經營狀況越來越不了解，對于加強管理和提高服務質量更是無從談起，這顯然會使他們在激烈的競爭中處于劣勢。但通過利用信息融合的數據分析系統，可以有效的處理這些問題，同時還能提高企業的經濟效益。

一、信息融合技術在社群金融信息數據分析系統的應用現狀

隨著“一帶一路”戰略的不斷開展，我國與其他國家不斷進行貿易往來，文化政治往來不斷密切。新時代的“一帶一路”發展戰略帶動了沿線省市的發展，同時也帶動了相關行業的發展，經濟水平不斷提高，在與其他國家進行貿易往來時也有一定的經濟實力基礎。新時代新技術就會得到不斷的應用，在信息化時代下，對于企業的發展也提出了新的要求，企業金融信息管理與數據分析水平各方面都有所提升。目前數據科學研究不斷壯大在大數據應用的技術需求牽引下，數據科學研究和人才培養引起各國重視。美國哥倫比亞大學和紐約大學、韓國釜山國立大學等紛紛成立數據科學研究機構；美國加州大學伯克利分校、中國香港中文大學等一大批高校開設了數據科學課程。Facebook等著名企業開始設立數據科學家崗位。目前信息融合技術在社群金融信息數據分析系統中的應用仍存在一些問題，雖然其為企業提供了很好的收益，但也要重視其問題，這樣才能更好的改進不足，不斷提升我國金融行業的發展。

二、基于社交媒體的數據挖掘技術在個人征信體系中的應用

任何一套新技術的出臺都需要嚴格規范的管理制度做支持、維護，社交媒體的數據挖掘技術的管理模式主要有：出版單位收益管理，傳統的出版流程中，讀者在線付費的收益較少，收益管理制度也不完善，社交媒體數據挖掘技術在個人征信體系中的應用，其單位的收益管理方式主要是采用非常科學的數據分配體系。近年來，在住房、汽車消費以及個人投資拉動下，針對個人的零售貸款發展很快，甚至有些銀行把個人類貸款作為主打產品，把自己打造成零售銀行。通過對個人征信體系的應用，提高了信息數據的統計效率。據統計，某市個人類貸款已經占各項貸款的45%以上，兩住房按揭貸款占個人消費貸款的70%以上。但實際上，基于社交媒體的數據挖掘技術在個人征信體系中的應用基礎還是較為薄弱的，因此個人的飲用風險程度就會提高，對于此方面還是要進行密切關注的。同時隨著業務量大幅度上升，信貸人員相對不足，這種授信措施會造成審批時間長、人為失誤上升，服務水平和風險管控能力下降，導致資產質量下降。失去潛在客戶，不利于銀行競爭力的提高。因此建立個人信用評估模型勢在必行，可以有效幫助銀行提高個人授信效率和準確性，提高個人信貸產品質量和風險防范能力。

三、基于社交媒體的數據挖掘技術在融資微籌領域中的應用

在二十一世紀飛速發展的今天，各類高科技智能機器逐漸出現在人們的視野。隨著各類高科技智能機器的出現，各類信息數據系統的需求也需要大力發展生產，因為數據反演與分析已經在我們企業金融中起了不可代替的作用，但凡是關于融資微等領域，都離不開數據分析系統。而信息數據分析系統的制作在融資微領域也涉及很廣泛，因此對融資微領域中應用的社交媒體數據挖掘技術也應受到密切關注。但事實上，相對于企業融資微領域的風險評估，對企業的信用評估十分薄弱，大部分銀行基本是靠信貸員的經驗和定性分析決定。這就要求必須不斷地提升社交媒體的數據挖掘技術，積極創新，同時還要學習國外先進經驗，使其更好的應用在企業金融信息數據分析與管理中，從而不斷提升企業的經濟水平。

四、小結

近年來，隨著我國經濟水平的不斷提高，各行業的發展都取得一定的成績。當然，在進入到二十一世紀以后，我國逐漸步入到了信息化時代，互聯網技術在一些行業進行了全面覆蓋，智能化、技術化應用較為突出。同時隨著互聯網大數據時代的來臨以及社群金融信息數據分析系統的構建，各企業針對經濟收益數據或其他數據進行了更好的統計，但在很多方面，仍存在一些問題，例如數據結構較復雜、統計報表時間較長。因此，許多金融商都積極努力向數據集中式處理的方向靠攏，所謂數據集中處理是指金融商將下屬各個營業部門的交易數據、客戶數據、經營數據等重要數據匯同處理。數據的集中不僅能帶來業務處理效率的提高，更有利于金融商對自身經營狀況的管理和監控。這種應用正好是數據倉庫（Data Ware-House，數據倉庫）技術的工作模式，采用數據倉庫技術不僅能做到數據的集中處理，還可以進一步提供多種靈活的數據分析方法，因此，利用數據倉庫管理金融信息的好壞程度已成為金融機構在激烈的競爭中是否成功的關鍵因素之一。

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基金項目：本文受江蘇省政策引導類計劃前瞻性聯合研究項目“語義Web技術在社群微籌金融信息服務中的應用研究”項目贊助，項目編號：BY2016065-05。