02 社交媒體虛假信息檢測基礎與模型(大數據在金融行業的應用與挑戰)

融產品套餐，受到了客戶的積極響應，相比傳統的短信群發模式大幅提高了成功率。

催生并支撐人工智能交易

“量化投資之王”西蒙斯被公認為是最能賺錢的基金經理人，自1988年創立文藝復興科技公司的旗艦產品——大獎章基金以來，其憑借不斷更新完善的大數據分析系統，20年中創造出35%的年均凈回報率，比索羅斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成為有史以來最成功的對沖基金，并于1993年基金規模達2.7億美元時停止接受新投資。在美國《Alpha》雜志每年公布的對沖基金經理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩居全球之冠，2007年以13億美元位列第五，2008年再以25億美元重返榜首。

推動金融產品和服務創新

E 面臨三大挑戰

據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高踞各行業之首。但在金融企業內部數據處于割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處于分散和“睡眠”狀態，雖然金融行業擁有的數據量“富可敵國”，但真正利用時卻“捉襟見肘”。

數據安全暗藏隱患

大數據本質是開放與共享，但如何界定、保護個人隱私權卻成為法律難題。大數據存儲、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風險，不僅需要技術手段保護，還需相關法律法規規范和金融機構自律。多項實際案例表明，即使無害的數據大量囤積也會滋生各種隱患。安全保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得出的知識和結論。在線市場平臺英國Handshake.uk.買粉絲就嘗試允許用戶協商個人數據被品牌分享所得的報酬。

人才梯隊建設任重道遠

人才是大數據之本。與信息技術其他細分領域人才相比，大數據發展對人才的復合型能力要求更高，需要掌握計算機軟件技術，并具備數學、統計學等方面知識以及應用領域的專業知識。

互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些？

港澳臺居民來內地（大陸）旅游輿情調查、微博旅游輿情指數、2015家居建材消費趨勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅游局、中國旅游報、中國旅游輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

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