开展客户资产管理业务要做什么？
全部答案（共1个回答）
证券公司开展客户资产管理业务，应当在资产管理合同中明确规定，由客户自行承担投资风险。
证券公司应当向客户如实披露其客户资产管理业务资质、管理能力和业绩等情况，并应当充分揭示市场风险，证券公司因丧失客户资产管理业务资格给客户带来的法律风险，以及其他投资风险。
证券公司向客户介绍投资收益预期，必须恪守诚信原则，提供充分合理的依据，并以书面方式特别声明，所述预期仅供客户参考，不构成证券公司保证客户资产本金不受损失或者取得最低投资收益的承诺。
在签订资产管理合同之前，证券公司应当了解客户的资产与收入状况、风险承受能力以及投资偏好等基本情况，客户应当如实提供相关信息。
证券公司设立集合资产管理计划，应当对客户的条件和集合资产管理计划的推广范围进行明确界定，参与集合资产管理计划的客户应当具备相应的金融投资经验和风险承受能力。
客户应当对其资产来源及用途的合法性做出承诺。
客户未做承诺或者证券公司明知客户资产来源或者用途不合法的，不得签订资产管理合同。任何人不得非法汇集他人资金参与集合资产管理计划。
B.向客户保证其资产本金不受损失或者承诺取得最低收益
代理证券发行业务和证券交易业务（包括代理证券买卖和自营证券买卖）是证券公司的主营业务。我国证券公司的业务范围一般是：代理证券发行业务；自营、代理证券买卖业务；代...
表头需要你自己定义,比如:
编号、客户名称、所在城市、信用等级、联系方式、联系人、注册地址……
把这些信息填上就行了，如果你想分组，可以按某一关项排...
一、递延资产的含义与特征
递延资产是指证券公司发生的不能计入当期损益，而应当在以后年度进行摊销的各种预付费用。递延资产主要是指流动资产、长期投资、固定资产、无形...
1.挪用客户资产。
2.利用客户委托资产进行内幕交易、操纵证券价格。　
3.未经客户允许，将定向资产管理客户委托资产用于融资或者担保，将集合资产管理计划资产用于...
答: 我想在深圳开早点店，哪里有早点培训？学习早点多少钱？
答: 这个问题太泛，是问技能培训还是学历培训？
答: 一方面，光学、通信技术等进入了机电一体化，微细加工技术也在机电一体化中崭露头角，出现了光机电一体化和微机电一体化等新分支；另一方面，对机电一体化系统的建模设计、...
答: 当考学成为学校的最高目标时，学校的教育形式必将变得单一，课堂教学成为主流，各种活动成为掩人耳目的摆设，只在应付检查时临时上场便马上收兵
无锡至少有两所正规大学：
1、江南大学
2、南京农业大学无锡渔业学院。由于它不直接在无锡召本科生，所以许多人不知道这个学校：它位于山水东[西？]路九号，拥有约20位正教授/研究员，80位副教授/副研究员，和多位首席科学家。去年还有中国工程院的院士一名。
1、江南大学坐落于太湖之滨的江南名城——江苏省无锡市，是教育部直属的国家“211工程”重点建设高校。
　　享有“轻工高等教育明珠”美誉的江南大学，有着久远的历史渊源和深厚的文化底蕴。在1902年创建的三江师范学堂基础上发展起来的中央大学（现南京大学）是江南大学办学的前身。1952年全国高校院系调整时，南京大学食品工业系、浙江大学农化系、江南大学食品工业系以及复旦大学、武汉大学的有关系科合并组建成南京工学院（现东南大学）食品工业系。1958年该系整建制东迁无锡，成立无锡轻工业学院，1995年更名为无锡轻工大学，1998年由隶属中国轻工总会划转直属教育部。2001年1月，经教育部批准，无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学。
　　学校学科涉及经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、农学、医学、管理学等九大门类，设有生物工程学院、食品学院、纺织服装学院、化学与材料工程学院、设计学院、机械工程学院、通信与控制工程学院、信息工程学院、商学院、法政学院、文学院、师范学院、理学院、外国语学院、土木工程系、医学系、艺术系、体育系等18个院（系），共56个本科专业，全日制在校本科学生18500余人。成人学历教育在籍学生5000余人，网络学历教育在籍学生1万余人。还有经教育部批准的中外合作办学的莱姆顿学院及与社会力量合作办学的江南大学太湖学院。
　　学校设有轻工技术与工程、食品科学与工程等2个博士后流动站和10个博士点，覆盖发酵工程等16个二级博士学科专业和39个硕士学科专业，基本包涵了轻工、纺织、食品的全部领域。现有在校各类硕士研究生、博士研究生2500余人。学校拥有4个国家级和部省级重点学科，建有教育部、国家计委批准的“国家生命科学与技术人才培养基地”，培养本硕连读、本硕博连读的高层次人才。食品科学、发酵工程等2个国家重点学科在国内同类学科中具有独特优势，实力雄厚，处于领先地位，在国际上有较大影响。经近50年的建设与发展，江南大学已成为一所规模结构较为合理，教学质量优异，科研水平上乘，社会服务盛誉，各方面均得到社会公认，在国内外具有较高知名度的多科性大学。
　　学校师资力量雄厚，现有专任教师1519名，其中中国工程院院士3名（2名为双聘院士），教授160名，副教授456名。由300多名博士生导师、硕士生导师组成的学术带头群体，为高层次人才培养、科技创新和社会服务奠定了厚实的基础。学校始终坚持社会主义办学方向，坚持以育人为本，把为经济建设和社会发展培养高质量的人才作为学校的根本任务。经过多年努力，形成了具有自身特点的人才培养体系和教学质量保障体系，做到人才培养与市场需求紧密结合，培养高素质创新型的专门人才。学校注重学生综合素质、基础知识和实践能力的培养，如在本科教学中，将相对狭窄的专业对口教育转到本科通识加特色教育；推进多样化的人才培养方式，学生通过辅修、第二专业、第二学位等途径培养复合型人才；让学生早期介入科研活动，从科研实践中感受和理解知识产生和发展过程，培养学生科学素养、科学精神、创新能力。学校十分重视校园精神文明建设。一年一度的江南之春文化艺术节、科技节、金秋体育节等活动精彩纷呈，暑期社会实践、校园文化生活丰富多彩。在大学生数学建模竞赛、数学竞赛、电子制作竞赛、机器人竞赛、艺术设计竞赛等全国性比赛中，学生连年获得大奖。建校以来，学校已为国家输送了数万名毕业生，许多毕业生已成为各条战线的科技精英和领导骨干。
　　作为我国轻工、食品、生物技术高科技的摇篮与依托单位之一，“九五”期间，学校承担并完成了大批国家重大科技攻关项目及省部级应用基础研究课题，其中有70多项研究成果填补了国内空白，并达到了国际先进水平，30多项科研成果荣获国家和省级科技进步奖。“十五”以来，学校科研实力进一步增强，科技项目和科技成果逐年增多。2003年取得国家、部省级以上科技成果奖励20项，其中有国家科学技术发明二等奖（一等奖空缺）一项，中国石油和化学工业科学技术一等奖一项等。2004年，科技总经费9000多万元，获准立项的纵向科研项目97项，横向科研270多项；鉴定或验收科技成果86项，其中30%以上成果达到国际领先或国际先进水平。全校教职工共发表各类论文2700多篇，出版专著130多部，被国际三大检索收录论文143篇。学校承担的国家“十五”科技攻关“农产品深加工”、“发酵工程关键技术”课题全面通过结题验收并进入后期滚动；国家自然科学基金项目获资助13项；获部省级以上科技成果奖励8项，其中1项科研成果获得江苏省科技进步一等奖；全年申请专利356项，学校专利申请量位居全国高校第7名、江苏省第1名；人文社科领域承担的项目、层次、经费等方面都有较大增长。
　　学校重视面向经济建设主战场，加快科技创新，推进科技成果产业化，建有科技部、国家计委批准的“发酵技术国家工程研究中心”等10个国家级、省部级研究中心、实验室。建立了由海尔集团、茅台酒集团、青岛啤酒集团、北京燕京啤酒集团、绍兴黄酒集团、江苏小天鹅集团等100多家企事业单位加盟的董事会，注重学校与企业、社会之间的联系，促进了产学研的结合和为社会各方面的服务。各院（系）还建有二级董事会，共有400余家企事业单位参加。学校十分重视发挥在轻工、食品、艺术设计、纺织、环境、化工、生物医药等方面的科技优势，积极为全国轻工纺织行业的科技进步、产品开发、人才知识更新服务，积极参与国家西部大开发和为江苏省沿江发展战略、苏北发展战略及海上苏东发展战略服务，积极适应无锡市支柱产业的创新发展、科技和人才需求，在科研开发、技术服务、人才培养等方面与企业开展全面合作，推动企业的技术改造和产品更新换代。与地方政府合资建立的省级大学科技园，成为高科技研究项目的重要孵化基地，为国民经济和社会发展作出贡献。由于学校的优质服务，中国电信、丹尼斯克（中国）有限公司、嘉里粮油（深圳）商务拓展有限公司、东海粮油工业（张家港）有限公司、国民淀粉上海化学有限公司、三得利（中国）投资有限公司、青岛啤酒集团、重庆啤酒集团、杰能科生物工程有限公司、广州天赐高新材料科技有限公司、国际特品（ISP）（香港）有限公司、东洋之花化妆品有限公司等大型企业都在学校设立各类奖学、奖教金，每年发放的奖学金总额达600多万元。
　　学校与国内外的教学科研交流合作频繁，是教育部批准的首批接受外国留学生和港澳台学生的高校。自六十年代开始，就接受和培养来自世界各国的留学生，现有本科、硕士、博士等各级各类留学生260余人。学校已与20多个国家和地区的44所大学建立了紧密的校际交流关系，并与美国、加拿大、日本等近20个国家的高校、机构开展办学、科研等方面的合作。目前正在执行的校际合作与交流项目有17个，其中与澳大利亚、英国一流大学之间的“2+2”学分互认合作项目受到学生的欢迎。学校聘请了50多位国外著名的学者和教授担任学校的名誉教授或客座教授，每年举办国际及双边学术交流会，已逐步成为轻纺、食品、艺术设计等领域的国际交流中心。
　　学校图书馆现有藏书152.76万余册、电子图书37.40万册，中外文期刊3100余种，建有教育部科技查新工作站。学校编辑出版自然科学、人文社会科学、食品与生物技术、教育科学等4种学报及《冷饮与速冻食品工业》和《电池工业》杂志，向国内外公开发行。
　　在教育部、省、市政府的大力支持下，地处无锡蠡湖新城、太湖之畔，占地3100多亩的学校新校区已建成面积36万平方米。新校区以“生态校园•曲水流觞”为设计理念，融青瓦白墙的江南建筑风格与小溪、树林、草坪的多层次园林空间为一体，展现绿色、水乡、文化韵味。设施先进、功能齐全、环境优美的现代化校园，为莘莘学子学习研究提供了良好的条件。
　　钟灵毓秀的江南山水，造就了江南校园开拓进取的学术氛围；蕴涵深厚的人文传统，赋予了江南学子锐意求新的创造精神。迈入新世纪，学校迎来了改革、发展的良好机遇，“211工程”将重点建设和发展工业生物技术、食品科学工程和安全、工业设计创新系统、纤维制品现代加工技术、中小企业管理与发展、轻工过程信息化科学与工程等6个优势和特色明显的学科群，进一步提升学校在轻纺、食品等学科领域的优势地位，使学校的整体办学水平和人才培养质量得到全方位的提高。
　　积百载跬步，创世纪辉煌。江南大学提出的发展总体目标是，经过五至十年时间的努力，把学校建成以工为主、理工结合、工理文交融，科技教育与人文教育协调发展，具有鲜明特色、先进水平，在国内有较大影响的教学研究型开放式多科性大学；通过不断创特色、上水平、求发展、增实力，力争在本世纪中叶，把学校建成国内一流、国际有影响、部分学科达到国际先进水平的综合性大学。
2、南京农业大学无锡渔业学院是南京农业大学与中国水产科学研究院淡水渔业研究中心，在多年联合办学的基础上于1993年7月成立的，她依托南京农业大学雄厚的基础教学条件，和淡水渔业研究中心优越的专业教学条件，为我国及国际水产事业的发展培养了一大批优秀的专业技术人员和管理人才。
学院的宗旨是以推进我国和发展中国家的渔业科学和渔业生产，使渔业产品在当今人类改革食物结构，提高营养水平，创造经济财富方面起重要作用。通过努力，使该院成为一个国际性的渔业科学教育和研究中心。
学院座落在风景秀丽的太湖之滨，中国著名的旅游城市－－无锡的西南角上，与中央电视台太湖影视基地相邻，离市区仅10公里之遥，依山傍水，环境十分幽美，交通便利，有1路和820路公交车直达。学院占地面积26公顷，建筑面积达35000多平方米。
南京农业大学从1984年开始和淡水渔业研究中心联合办学，设淡水渔业专业（专科）。学院于1994年新开设了“淡水渔业”本科专业。现设水产养殖本、专科专业，水产养殖博士点和硕士点，每年招收博士生、硕士、本科、专科各种层次。
该院长期招收外国留学生，为亚太地区名国培养淡水渔业的技术人才，今后还将进一步提高留学生的办学层次，招收硕士研究生，在招收留学生方面曾受到联合国FAO和UNDP、亚洲水产养殖中心网（NACA）的大力支持。
设有以中国工程院院士夏德全研究员为主的淡水鱼类遗传育种生物技术研究室、营养与饲料、特种水产养殖室、水产品病害研究室、渔业环境保护、渔业经济与信息中心、内陆水域增养殖等7个教研室。学院现有教职员工340名，其中具中高级职称的教师有80名。有突出贡献的农业部中青年专家和享受政府特殊津贴的18人。现有博士3人，硕士25人。
在科学研究方面，先后承担和圆满完成了国家自然科学基金、“八六三”、国家攻关和省、部级课题190多项，获得各类奖励成果85项，其中国家科技进步二等奖1项，国家科技进步三等奖4项。92年获农业部农业机构综合科研能力奖。
在多年的联合办学的实践中，南京农业大学无锡渔业学院的领导非常重视提高学院的教学质量，办学条件逐年得到改善，教学管理趋于完善，教风好、学风正，经过多年的努力，学院的各项办学条件已得到改善，教学手段已基本实现了现代化，配备了语音室、电脑房和先进的电教中心。
学院非常重视发展工作。依托淡水渔业研究中心，综合利用经贸部TCDC培训项目的人力、财力、物力。扎实提高教学质量，改善教学条件，学院领导在经费许可的情况下，投入大量的资金，进行教学设施的改造和教学仪器、设备的添置，积极改善学院的办学备件。建院六年来，学院不断改进教学设施，提高教学质量，目前已拥有教学楼、实验室、图书馆、学生宿舍楼、语音室、电脑房、活动健身房、学生食堂、足球场、蓝球场、大客车、教学实习基地等设施，为国家培养水产专业人才创造了较好的条件。
铝属于两性金属，遇到酸性或碱性都会产生不同程度的腐蚀，尤其是铝合金铸件的孔隙较多，成分中还含有硅和几种重金属，其防腐蚀性能比其他铝合金更差，没有进行防护处理的铝铸件只要遇到稍带碱性或稍带酸性的水，甚至淋雨、水气、露水等就会受到腐蚀，产生白锈。
解决的办法。
铝铸件完成铸造后，在机械加工前，先要进行表面预处理，如预先对铸件进行喷砂，涂上一道底漆（如锌铬黄底漆），在此基础上再进行机械加工，以避免铸铝件在没有保护的情况下放久了被腐蚀。
如何洗衣服？也许有人会说，衣服谁不会洗啊？放到水里，加点洗衣粉洗就成了呗。是啊，说是这样说，可是洗衣服还有不少学问呢。我就说说我的“洗衣经”吧。
说起洗衣服，想想真有不少要说的呢。
首先要分开洗。内衣外衣、深色浅色要分开。个人和个人的衣物也尽量分开洗涤，这样可以防止不同人体间细菌和病菌的相互交叉感染，尤其是宿舍或者朋友的衣服尽量不要放置在一起洗。即使是自己的衣服，内衣和外衣也要分开洗。因为外衣接触外界的污染和尘土较多，而内衣将直接接触皮肤，为避免外界尘螨等对皮肤的不良入侵，内外分开洗涤是有科学道理的。不同颜色的衣物要分开洗涤，可将颜色相近的一同洗涤，浅色的一起洗涤，容易掉色的单独洗涤，避免衣物因脱色而损坏。另外，袜子和其他衣物不要一起洗涤。
其次，使用洗衣粉宜提浸泡一会。洗衣粉功效的发挥不同于肥皂，只有衣物适时浸泡才能发挥最大的洗涤效果。浸泡时间也不宜太长，一般20分钟左右。时间太长，洗涤效果也不好，而且衣物易褶皱。有人洗衣服时把洗衣粉直接撒在衣物上便开始搓揉洗涤，那样不能发挥最好的洗涤效果，对洗衣粉是一种浪费，当然，免浸泡洗衣粉出外。另外，冬季一般宜使用温水浸泡衣物。水温过低，不能有效发挥洗衣粉的洗涤效果，水温太高，会破坏洗衣粉中的活性成分，也不利于洗涤。
再次，衣物及时更换，及时洗涤。衣服要及时更换，相信道理大家应该都很清楚。可是，衣物换下后应该及时清洗，有人却做的不好。好多家庭喜欢将换的衣服积攒起来，每周洗一次，这样很不科学，容易使衣物上积聚的细菌大量繁殖，容易诱发皮疹或皮肤瘙痒症状。为了个人和家人的身体健康，还是勤快一点，把及时换下的衣物及时洗涤，这样，其实也费不了多少时间，也不至于最后要花费半天甚至更长 的时间专门来洗涤大量的衣物要节约的多。另外衣服穿的太久就比较脏，要花很大的力气洗涤才能洗干净，也容易将衣物搓揉变形，而影响美观和穿着效果。
洗衣服是个简单的小家务，也是生活中不可缺少的一件事，学问却很多，也许您的“洗衣心得”比这还要科学，还要多样，欢迎您 的指正~~
工行的网银没有软键盘，主要通过安全控件来保证安全，只有安装了工行的安全控件，才能在工行网页上输入密码。
修改密码的操作，你可以在登陆工行网银以后，在“客户服务”的“修改客户密码”里找到相关链接。
考虑是由于天气比较干燥和身体上火导致的，建议不要吃香辣和煎炸的食物，多喝水，多吃点水果，不能吃牛肉和海鱼。可以服用（穿心莲片，维生素b2和b6）。也可以服用一些中药，如清热解毒的。
确实没有偿还能力的，应当与贷款机构进行协商，宽展还款期间或者分期归还； 如果贷款机构起诉到法院胜诉之后，在履行期未履行法院判决，会申请法院强制执行； 法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款；贷款人名下没有可供执行的财产而又拒绝履行法院的生效判决，则有逾期还款等负面信息记录在个人的信用报告中并被限制高消费及出入境，甚至有可能会被司法拘留。
第一步：教育引导
不同年龄阶段的孩子“吮指癖”的原因不尽相同，但于力认为，如果没有什么异常的症状，应该以教育引导为首要方式，并注意经常帮孩子洗手，以防细菌入侵引起胃肠道感染。
第二步：转移注意力
比起严厉指责、打骂，转移注意力是一种明智的做法。比如，多让孩子进行动手游戏，让他双手都不得闲，或者用其他的玩具吸引他，还可以多带孩子出去游玩，让他在五彩缤纷的世界里获得知识，增长见识，逐渐忘记原来的坏习惯。对于小婴儿，还可以做个小布手套，或者用纱布缠住手指，直接防止他吃手。但是，不主张给孩子手指上“涂味”，比如黄连水、辣椒水等，以免影响孩子的胃口，黄连有清热解毒的功效，吃多了还可导致腹泻、呕吐。
合肥政务区网络广告推广网络推广哪家公司比较好 一套能在互联网上跑业务的系统，被网络营销专家赞为目前最 有效的网络推广方式！
1、搜索引擎营销：分两种SEO和PPC，即搜索引擎优化，是通过对网站结构、高质量的网站主题内容、丰富而有价值的相关性外部链接进行优化而使网站为用户及搜索引擎更加友好，以获得在搜索引擎上的优势排名为网站引入流量。
良工拥有十多位资深制冷维修工程师，十二年生产与制造经验，技术力量雄厚，配有先进的测试仪器，建有系列低温测试设备，备有充足的零部件，包括大量品牌的压缩机，冷凝器，蒸发器，水泵，膨胀阀等备品库，能为客户提供迅捷，优质的工业冷水机及模温机维修和保养。
楼主，龙德教育就挺好的，你可以去试试，我们家孩子一直在龙德教育补习的，我觉得还不错。
成人可以学爵士舞。不过对柔软度的拒绝比较大。　　不论跳什么舞，如果要跳得美，身体的柔软度必须要好，否则无法充分发挥出理应的线条美感，爵士舞也不值得注意。在展开暖身的弯曲动作必须注意，不适合在身体肌肉未几乎和暖前用弹振形式来做弯曲，否则更容易弄巧反拙，骨折肌肉。用静态方式弯曲较安全，不过也较必须耐性。柔软度的锻炼动作之幅度更不该超过疼痛的地步，肌肉有向上的感觉即可，动作(角度)保持的时间可由10馀秒至30-40秒平均，时间愈长对肌肉及关节附近的联结的组织之负荷也愈高。
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大数据时代银行资产管理业务探索
　　随着社交网络、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长。以数据、资金和平台为基础的互联网金融在2013年的飞跃式发展，更是充分证实了数据的价值，使得数据真正成为一种商业资本、一项重要的经济投入，并且可以创造新的经济效益。 中国论文网 /3/view-4440901.htm　　通过大数据分析客户行为，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率，这将是今后金融机构核心竞争力所在。对于以投研和销售为核心的商业银行资产管理业务，当面临来自互联网金融企业的挑战时，如何利用大数据思维、挖掘大数据技术带来的市场潜力是当前亟需关注、思考的问题。 　　“大数据”起源及其内涵 　　互联网与传统行业的碰撞产生了今天全民关注的“大数据”，而大数据概念真正盛行是因为奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的重要的问题，该计划由横跨6个政府部门的84个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流经济。 　　虽然大数据的概念被广泛使用，但业界仍未形成统一的定义。隶属IBM公司的TDWI（The Data Warehousing Institute）在其研究报告中首次提出了大数据的3V特性，主要是指：一是容量大（Volume），二是数据来源的多样化（Variety），三是数据源速度（Velocity）。大数据的核心内涵包括：一是跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应。例如，对于消费者行为的分析不仅分析对于某一产品的消费，结合其他产品消费分析得到的预测性效果会更好。二是数据的流动。数据必须流动，才可能产生价值。事实上，在十多年前建立企业级数据仓库开始，企业级数据仓库的目标就是让不同部门的数据流动起来；而如果各个部门数据割裂，数据价值便得不到发挥，对大数据的有效分析才是真正的挑战。 　　首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是分析少量的随机样本。利用所有数据的分析必然要求较高的处理信息的速度和更为先进的技术。大数据分析是基于可以获得全体数据，总体即为样本。过去由于信息处理技术的受限，数据分析的准确性依赖于样本抽样的随机性，但实现抽样的绝对随机非常困难，一旦抽样存在偏见，分析结果会相去甚远。而有些分析只有使用所有数据分析方可得到结果。例如，信用卡诈骗是通过观察异常情况来识别的，只有分析所有数据才能做到，这种情况异常值才是最有用的信息，是一个大数据问题；再如，从事跨境汇款业务的公司也开始得到了大数据分析技术的支持，因为交易是即时的，所以数据分析也应该是即时的。 　　其次，大数据时代的数据分析允许我们接受数据的混杂性，而不再过多关注其分析数据的精确性。只有接受数据的混杂性，才可以利用95%的非结构化数据。数据的混杂性，一是指数据量之大，可能会包容了错误的数据，造成分析结果的不准确；二是格式不一致。“小数据”分析最基本的要求是在分析之前进行数据清洗达到格式一致的要求。因而大数据分析也是精确性与数据量的权衡。计算人员发现，大数据的简单算法要比小数据的复杂算法更为有效。但是对于数据混杂性的处理，要求新型数据库的诞生来弥补传统数据库设计要求数据严格一致性的缺陷。此外，因为大数据储存在不同的电脑和硬盘中，同步更新记录不甚现实，所以对于精确性要求不高的领域，允许适当错误的大数据分析不妨是一种选择。 　　最后，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。在小数据时代，分析员需要收集和选择关联物，并且在某些假设基础之上进行数据相关性的分析。而在大数据时代，较高的计算能力和互联网平台不需要人工选择关联物或建立假设基础。大数据的相关关系分析法更准确、更快且不易受偏见的影响。例如，德勤公司为中英人寿保险公司设计建立的个人风险预测模型，就利用了大数据分析技术。德勤把信用报告和顾客市场分析数据作为部分申请人的血液尿液分析的关联物，分析找出易患高血压、糖尿病和抑郁症的人；其中用来分析的数据包括好几百种生活方式的数据，比如个人爱好、常浏览的网站等。 　　大数据在金融领域的应用 　　银行作为金融中介的本质是解决了资金融通过程的信息不对称问题，而大数据、互联网对于金融的贡献也在于解决信息不对称和降低交易成本，也因此对传统金融机构的功能形成挑战。大数据集合海量非结构化数据，通过实时分析客户交易和消费信息进而掌握客户的消费偏好，可以准确预测客户行为，在营销和风控方面做到有的放矢。以下主要以案例形式介绍大数据在投资决策、信用评分、金融服务平台三个金融领域的应用，以及国内银行业的战略举措。 　　投资决策——利用微博信息预判市场走势 　　微博信息一般是以文本、图片、音频和视频形式存在的外部数据，具有典型的大数据特征。近年来，微博数据量迅猛增加，微博在国内出现之后，其信息扩散速度之快使其迅速成为信息交流的重要方式。 　　事实上，华尔街的金融分析师们已经开始使用微博信息进行大数据分析挖掘，不断找出互联网中金融微博的“数据财富”，如金融微博股民的情感信息，并进一步利用广大股民在互联网上的信息预判市场走势，取得了很大收益。这些外部的互联网数据有：一是金融机构可以根据微博中民众的情绪抛售股票；二是对冲基金根据购物网站的评论分析企业产品的销售状况；三是银行根据收集、挖掘求职网站上的岗位数量，推断就业率；四是投资机构搜集并经过文本挖掘，分析上市企业声明，从中寻找破产企业的蛛丝马迹。通过这些大数据挖掘手段，金融机构把这些大数据成功地转化成“财富”。 　　IBM估计，这些微博“大数据”的价值主要是时间性。快速掌握互联网信息对金融机构来说至关重要。目前，华尔街有一半金融机构已经使用了这种技术。虽然新的大数据技术应用与研究在金融领域还处于初级探索阶段，但未来的金融大数据将会包括金融数据提供方、金融数据监管者等因素，并最终成为金融业重要的基础设施之一。
　　信用评估应用—ZestFinance的探索 　　ZestFinance从本质上来看是一家数学企业，它精通于数据计算、分析和逻辑。其创始人之一梅里尔曾是谷歌前CIO，在麾下65人团队中，大部分是数据科学家。他们开发了数十个基于学习机器的分析模型，对每位贷款申请人拥有的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过几千个可对其行为做出预测的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。与传统信用评分模型使用的10～15条数据相比，该公司能够更精准地评估借款人的信用风险。 　　ZestFinance目前是为次级贷款者提供担保服务的第三方机构，其退出直接借贷业务是为了避免和新的合伙人竞争。ZestFinance创始人由于在信用评分和数据挖掘方面的丰富经验和最近得到的投资资金，ZestFinance在利用和继续研发大数据技术解决信用担保问题上具有巨大的优势。但同时也面临着监管风险，如危机后监管部门对次级贷款的严格监管以及利用大数据进行信用评估触及了消费者保护法的红线等。可以预见，将机器算法与人工预测相结合的信用评分法会进一步应用到金融领域其他相关业务的信用风险评估中。 　　基于大数据的金融服务平台——以Bankrate（银率网）为例 　　1976年成立的“Bank Rate Monitor”原是一家金融出版公司，1996年开始在线运行。如今Bankrate是一家全球领先的个人金融产品信息服务公司，凭借其资深的金融编辑、优秀的分析师团队，Bankrate对全美、加拿大及中国境内约5600多家金融机构的金融产品进行实时跟踪调研，通过其网站“Bankrate”在线向消费者提供及时、客观、全面的金融产品查询及190多种个人理财计算器，金融产品数据高达32.6万多款，内容涉及房贷及各类个人贷款、银行卡、理财产品、储蓄与国债、黄金、基金、保险、外汇等多个专栏。除了提供实时更新的金融产品数据信息，Bankrate还通过原创的个人理财故事帮助消费者增强理财观念，把握投资方向。Bankrate这种将原创的个人金融资讯、金融产品查询及个人理财计算器集合于同一平台服务的形式，不仅时刻影响消费者理财决策的每个环节，赢得广大消费者的信赖，同时也为金融机构搭建了直接有效的精准营销平台，使得金融机构能够在潜在用户群中有效推广自身的产品与服务，并降低营销成本。 　　Bankrate的成功，一是依托了专业化的金融研究团队和独特的网络平台；二是依托平台细分客户和推送信息的精准营销模式，获得了各金融机构和监管部门的认可，也成为了消费者信赖的金融产品超市和金融产品数据的信息源。 　　目前国内金融平台模式主要是两类，一类是只提供搜索和销售的金融产品销售平台，另一类是以阿里金融为代表的互联网企业，依托购物网集投融资、消费、支付系统为一体的互联网金融平台。该类平台服务人员多数是互联网行业出身，多数产品只停留在客户体验方面；相比金融机构建立的互联网金融平台，其后台风控和投研能力有所不足。随着客户群体更加专业化的需求以及利率市场化的深入推进，以银行为主导的电商平台或是信用卡服务平台将逐渐凸显其投研和风控优势。 　　大数据时代国内银行业举措 　　大数据时代，信息价值体现方式及获取方式都发生了根本变化，过去以提供信用服务为主的银行业正在面临信息脱媒的挑战，也不再是经济关系的信息中心。银行必须提高对于非结构化数据收集、存储、分析和运用的能力和效率，方可适应瞬息万变的金融市场。面对外部的冲击和挑战，目前国内同业积极发挥自身优势，逐步开始实施适应各行优势业务的互联网金融与大数据金融战略举措，并取得了初步的成效。具体市场探索归纳如表1。 　　随着大数据在金融领域的广泛应用和发展，未来银行业有可能发展成为智能型银行。例如，在光大银行的未来规划中将提供具有身份识别功能的定制化信息推送、视频客服和自动发卡服务。而信息化银行作为工商银行的重要战略方向，打造大而全的电商平台成为目前重要的举措之一。工商银行的电商平台将具有融资、消费信贷等功能，并将充分发挥其拥有大量资质较高的大企业和强大信息系统的优势，成为集供应链金融与互联网金融于一体的电商平台。 　　目前商业银行信息库中主要的数据为结构化数据，非结构化数据通过Hadoop系统应用到信息发布层，而非结构化数据的应用与整合尚处于规划阶段。Hadoop是Apache软件基金会开发的开放源代码并运行运算编程工具和分布式文件系统，能够以可靠、高效、可扩展和高容错的方式对大量数据进行分部处理的软件框架。它可以维护多个工作数据的副本，确保能够对失败的节点重新分部并处理。 　　由于大数据挖掘在银行业尚处于起步阶段，技术也并不成熟，因此商业银行对于大数据的应用普遍采用外购系统。就工商银行而言，其信息化银行的建设将着力于加快建立集团信息库，同时将社交媒体信息等行内外各类非结构化数据入库，并在非结构数据挖掘平台实现对客户行为、信息等数据的分析，届时非结构化数据有望应用到全行的营销、客户管理和风控系统之中。 　　大数据时代的资产管理业务 　　尽管大数据的应用在技术方面仍存在许多挑战，例如如何探索大数据复杂性和不确定性特征描述方法及大数据的系统建模、如何对数据进行“二次挖掘”等，应用也尚处于摸索阶段。但我们仍可借鉴大数据思维方式和新的数据挖掘技术提高商业银行资产管理业务的产品开发、销售和管理能力。 　　充分利用集团信息库进行资产管理业务信息挖掘 　　商业银行信息化平台的最终目标是要建成非结构化信息的统一检索、集中共享与综合应用的平台，面向全行提供信息检索和挖掘服务，并与数据仓库中结构化信息相互配合、互为补充，形成面向客户和应用的信息资源整合。因此，资产管理业务应充分利用集团信息库进行信息挖掘。 　　首先，信息化平台打通了银行内部已有的各个数据仓库，实现了原有的结构化数据的流动，进而资产管理业务可将原有结构化数据仓库及其他部门的研究成果应用到投资管理实践中；其次，在实现了非结构化数据集中共享之后，可将与资产管理业务相关的各类外部数据，如客户外部信息、微博信息、销售信息、价格信息等整合到信息平台，利用Hadoop模块对于各类非结构数据进行“数据清洗”和“打标签”，为资产管理业务的客户营销、投资管理、风险管理等提供有效支持。
　　创建多元化理财产品销售渠道和营销模式 　　精准营销是大数据时代的主要特点之一，对于资产管理业务而言，真正达到精准营销需要利用大数据技术打通内外部数据，分析客户需求和客户流失的原因，有的放矢地进行销售和市场预测，并及时调整产品及销售战略。营销的过程始终不会离开“人”的因素，包括营销的受众、推动和评估，而互联网营销很好将其结合并凸显了移动化、智能化、感知化和精准化等特点。 　　因此，大数据背景下资产管理业务发展应多元化理财产品销售模式：一是拓宽渠道，包括利用电商直销平台、微信银行、微信推送信息、第三方销售平台等方式扩大投资群体，同时加入客户评价和推荐功能。二是针对机构投资主体或是大客户，建立客户信息库，及时跟踪大客户和机构客户在投资和消费方面的偏好变化，同时培养资产管理部门自己的销售队伍。通过针对性的产品设计和营销、实时地推送和推荐，减少客户流失和增加潜在客户。三是做好市场预测。利用大数据进行预测是大数据挖掘的核心，营销部门应利用信息平台优势、结合同业市场产品动向，及时向后台反馈销售变化预警信息，辅助中后台实现迅速有效的流动性管理和风险管理。 　　探索基于大数据挖掘的量化投资策略 　　资产管理业务涉及的投资市场和领域广泛，涵盖了国内外市场可以投资的所有金融产品，因此投资策略中对套期保值和风险管理的要求也日渐增加，量化投资策略的作用也逐渐受到关注。商业银行可以探索将微博的作用加入到量化投资决策中，同时利用非结构化信息平台开发新型的简单易行的投资策略模型。 　　一般来说，数据库形式的金融数据挖掘分为两类，一是银行历史数据挖掘，另一类是证券数据挖掘。资产管理业务的数据挖掘既涉及对融资人的信用评估，又包括证券市场的数据挖掘。以股票投资为例，基于大数据挖掘的量化投资方法主要有两类应用，一类是上述案例中利用网络信息预测金融市场价格，印第安纳大学的著名学者约翰·博伦和毛慧娜的实证研究表明，分析师将Twitter中的情感表现加入神经网络模型进行分析预测，发现预测准确率上升了18.3%，绝对平均误差下降了6.5%。二是基于粗糙集（Rough set）的股票价格预测方法。该理论的核心思想是在稳定分类能力不变的情况下，通过约简得到分类规则或问题的决策分类，从不完整、不充分的信息中挖掘数据中隐含的有价值的规律。此外，债券投资也可以对全体债券样本进行神经网络分析进而得到债券评级，为投资决策服务。 　　开发基于大数据挖掘的信用风险评分法 　　传统的信用风险评分法是利用历史违约样本通过本地化的数据挖掘，结合定性分析得到信用评分的代表性指标的过程。而宏观经济不确定性、客户需求的多元化正在考验着商业银行及资产管理业务的风险管理能力，并对传统信用评分法的准确性提出了更高的要求。在资产管理业务中，占有多数份额的项目融资非标资产需要资产管理人员对融资人进行信用评价。由于资产管理业务是完全不同于商业银行信贷业务的契约模式，除了可以参照银行信贷审批系统和信贷标准之外，项目审批人应该建立一套有别于传统信用评分模式、适合资产管理业务特征的项目融资信用评价体系。因此，借鉴Zestfinance评分模式，基于银行信息平台对融资人进行信用风险评估的大数据挖掘方法，如神经网络信用评分法与支持向量机（SVM）信用评分法，可能将成为未来金融领域信用评分的新趋势。其中，支持向量机的信用评分在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有一定优势。目前，结合支持向量机和模糊系统的机器学习方法正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并逐渐应用在系统识别、生物信息和行为科学以及金融等领域。Zestfinance便是将机器学习法首先开发应用于贷款违约主体信用评分体系中的金融机构。 　　利用数据挖掘进行流动性管理 　　随着利率市场化的深入，资产管理业务将面临愈加严峻的流动性风险，也要求更高的流动性风险管理技术。区别于传统银行业的流动性风险管理技术，资产管理业务流动性管理要求更加准确的市场预测，包括对政策风险、客户偏好、销售业绩和同业竞争等信息的全面把握和分析预测，同时及时调整投融资策略。大数据挖掘采用非结构化数据的分析技术，符合了资产管理业务流动性管理的多样需求。因此，在资产管理业务中，流动性管理可以说是大数据理念最为简单易行的实践。阿里金融使用大数据分析进行流动性管理的实践为业内提供很好的借鉴，理财业务也应充分利用现有的资源和平台，发挥数据优势，开发建立在全行信息平台基础上的流动性管理系统，提高监测和预警准确性，进一步提升流动性管理水平。 　　随着信息化银行的推进和大数据技术的蓬勃发展，资产管理业务的发展既有机遇也面临着一定挑战。正如工商银行资产业务总监陈晓燕所强调：“资产管理业务没有创新，便无法生存。”在大数据时代，资产管理业务的创新应是全面的创新，包括产品创新、销售管理创新、投融资方式创新、金融数据挖掘方法的创新以及后台理财业务流动性风险管理、投融资信用风险管理等涵盖资产管理业务前中后台各个方面的创新。这与其说是信息技术带来的革命，不如说是一次理念和思维的转变。
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