基于信息融合的社群金融信息数据分析系统的研究与实现

田明 吴国民

【摘要】随着时代的不断发展，我国各方面的发展都在不断进步，进入到二十一世纪以后，我国的机械化技术突飞猛进，制造出很多技术领先的产品。科学一词在不同的时代会赋予它不同的含义，随着时代的不断进步，创新的科学技术也不断提高，科技作为国家的第一生产力当然很重要。同样随着我国信息化不断深入和普及， 金融机构为了提高效率，提高自身竞争能力，纷纷从金融信息提取上下功夫。特别是金融数据集中有效的管理监控，及时、准确的经营情况和趋势预测就变得更加重要。金融商们在多年的经营过程中积累了大量的企业经营、客户资料、账户交易等数据，如何利用这笔数据财富成为他们是否成功的关键。基于信息融合的社群金融信息数据分析系统的应用与其在实际中存在的问题，做了简单的分析，使信息融合的社群金融信息数据系统更好的实现其价值。

【关键词】信息融合 社群金融信息 数据分析系统 研究方法

进入到二十一世纪以后我国的经济水平逐渐提高，经济发展的基础是依靠我国第一产业、第二产业、第三产业的发展，第一产业是农业，第二产业是工业，而第三产业是服务业，其中在第三产业中信息化技术的应用最为全面，所占比例也最大，因为科技的注入，所以在很大程度上节省了人力物力，降低了生产成本，从而就会带动经济水平的不断进步。在信息化大潮下，利用“互联网+”技术创造出很多新的数据分析系统，方便各企业或我国经济的数据统计和分析，并为未来的发展趋势做出预测。目前，各金融机构的实际情况往往是各个下属营业部存在着许多各个时期针对各个应用所编制的专用系统，这些系统可能运行在不同的平台上并具有不同的数据结构，企业如果需要生成一个汇总的跨多个系统的综合统计报表往往需要很长时间，甚至为此需要编写相应的软件才能实现。而且随着企业历史数据的不断积累，这种现象也越发严重，很多金融商发现面对企业多年积累的数据无从下手，对自身的经营状况越来越不了解，对于加强管理和提高服务质量更是无从谈起，这显然会使他们在激烈的竞争中处于劣势。但通过利用信息融合的数据分析系统，可以有效的处理这些问题，同时还能提高企业的经济效益。

一、信息融合技术在社群金融信息数据分析系统的应用现状

随着“一带一路”战略的不断开展，我国与其他国家不断进行贸易往来，文化政治往来不断密切。新时代的“一带一路”发展战略带动了沿线省市的发展，同时也带动了相关行业的发展，经济水平不断提高，在与其他国家进行贸易往来时也有一定的经济实力基础。新时代新技术就会得到不断的应用，在信息化时代下，对于企业的发展也提出了新的要求，企业金融信息管理与数据分析水平各方面都有所提升。目前数据科学研究不断壮大在大数据应用的技术需求牵引下，数据科学研究和人才培养引起各国重视。美国哥伦比亚大学和纽约大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校、中国香港中文大学等一大批高校开设了数据科学课程。Facebook等著名企业开始设立数据科学家岗位。目前信息融合技术在社群金融信息数据分析系统中的应用仍存在一些问题，虽然其为企业提供了很好的收益，但也要重视其问题，这样才能更好的改进不足，不断提升我国金融行业的发展。

二、基于社交媒体的数据挖掘技术在个人征信体系中的应用

任何一套新技术的出台都需要严格规范的管理制度做支持、维护，社交媒体的数据挖掘技术的管理模式主要有：出版单位收益管理，传统的出版流程中，读者在线付费的收益较少，收益管理制度也不完善，社交媒体数据挖掘技术在个人征信体系中的应用，其单位的收益管理方式主要是采用非常科學的数据分配体系。近年来，在住房、汽车消费以及个人投资拉动下，针对个人的零售贷款发展很快，甚至有些银行把个人类贷款作为主打产品，把自己打造成零售银行。通过对个人征信体系的应用，提高了信息数据的统计效率。据统计，某市个人类贷款已经占各项贷款的45%以上，两住房按揭贷款占个人消费贷款的70%以上。但实际上，基于社交媒体的数据挖掘技术在个人征信体系中的应用基础还是较为薄弱的，因此个人的饮用风险程度就会提高，对于此方面还是要进行密切关注的。同时随着业务量大幅度上升，信贷人员相对不足，这种授信措施会造成审批时间长、人为失误上升，服务水平和风险管控能力下降，导致资产质量下降。失去潜在客户，不利于银行竞争力的提高。因此建立个人信用评估模型势在必行，可以有效帮助银行提高个人授信效率和准确性，提高个人信贷产品质量和风险防范能力。

三、基于社交媒体的数据挖掘技术在融资微筹领域中的应用

在二十一世纪飞速发展的今天，各类高科技智能机器逐渐出现在人们的视野。随着各类高科技智能机器的出现，各类信息数据系统的需求也需要大力发展生产，因为数据反演与分析已经在我们企业金融中起了不可代替的作用，但凡是关于融资微等领域，都离不开数据分析系统。而信息数据分析系统的制作在融资微领域也涉及很广泛，因此对融资微领域中应用的社交媒体数据挖掘技术也应受到密切关注。但事实上，相对于企业融资微领域的风险评估，对企业的信用评估十分薄弱，大部分银行基本是靠信贷员的经验和定性分析决定。这就要求必须不断地提升社交媒体的数据挖掘技术，积极创新，同时还要学习国外先进经验，使其更好的应用在企业金融信息数据分析与管理中，从而不断提升企业的经济水平。

四、小结

近年来，随着我国经济水平的不断提高，各行业的发展都取得一定的成绩。当然，在进入到二十一世纪以后，我国逐渐步入到了信息化时代，互联网技术在一些行业进行了全面覆盖，智能化、技术化应用较为突出。同时随着互联网大数据时代的来临以及社群金融信息数据分析系统的构建，各企业针对经济收益数据或其他数据进行了更好的统计，但在很多方面，仍存在一些问题，例如数据结构较复杂、统计报表时间较长。因此，许多金融商都积极努力向数据集中式处理的方向靠拢，所谓数据集中处理是指金融商将下属各个营业部门的交易数据、客户数据、经营数据等重要数据汇同处理。数据的集中不仅能带来业务处理效率的提高，更有利于金融商对自身经营状况的管理和监控。这种应用正好是数据仓库（Data Ware-House，数据仓库）技术的工作模式，采用数据仓库技术不仅能做到数据的集中处理，还可以进一步提供多种灵活的数据分析方法，因此，利用数据仓库管理金融信息的好坏程度已成为金融机构在激烈的竞争中是否成功的关键因素之一。

参考文献

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[4]许江峰.数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究[J].北京交通大学，2016.

基金项目：本文受江苏省政策引导类计划前瞻性联合研究项目“语义Web技术在社群微筹金融信息服务中的应用研究”项目赞助，项目编号：BY2016065-05。