是科技服务金融产品，主要是利用前沿科技服务用户。现在比较先进的金融APP就是中新经纬、网易有钱、余额宝等等。随着现代群体收入逐渐增加，人们开始将目光放在了投资理财上。但是缺乏金融知识，如何在一定程度上降低投资理财风险？不仅可以跟随专业的投资理财人士，还可以选择金融APP。因为投资理财的种类非常多，有基金、股票以及银行、记账理财等等，所以要根据不同需求选择不同的金融APP。
余额宝此种金融APP其实是短期的货币基金，通俗来讲就是，如果到银行存钱，银行会给予用户活期利率。储存的钱越多，利率就越高。因此，货币基金其实就是一种，汇聚大部分用户的钱以此购买国债等等的方式。而余额宝虽然在货币基金中收益率不比较低，但是存储方便、安全性强所以吸引了很多用户。用此种金融APP虽然和同期货币基金相比不占优势，但是其最大优点就是风险真的很低。如今其规模超过了一点五亿，所以是竞争力非常强大的金融APP之一，也是很多不熟悉理财的群体的首选。
网易有钱此款金融APP的主要功能就是记账，其实很多人记账不输入金融理财，其实不然。现阶段，很多人都利用记账APP来整合生活资源、查看投资回报。此种APP最大的问题就是需要手动输入账目，所以经常会出现账目错误等问题。但是网易有钱却不是如此，它联合了生活中多种APP，如支付宝等等，能够自动录入账目。但是其缺点也比较鲜明，就是部分途径的账单无法导入。用户可以通过此APP查看每个月的现金流入、流出情况。
中新经纬此APP能为用户提供比较优质的财经新闻和信息，并且还能开展线下活动、掌握比较正式的财经资源，其影响力非常强。其实如今，社会群体逐渐提高了对理财投资的重视程度，无论是专业的金融人士还是非专业的金融人士都大量涌现。所以选择更加优秀的金融APP，能为大家解决很多金融难题。除了上述所说的几种APP，海域陆金所、人人贷、壹钱包、随手记等等。所以在激烈的市场竞争中，用户一定要根据自身需求选择，并且还要认真挑选金融产品。
看看用亿信ABI做的相关案例
银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
1、客户画像
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
2、精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
3、风险管理与风险控制
在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪**客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
4、运营优化
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
1、影响大，由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件。
2、数量多，互联网金融大数据是获取的个人的金融行为数据，而这是属于个人数据中非常高频使用的部分。国内互联网金融服务企业获取的互金大数据已经达到数百PB，而且还在不断高速增长中。
3、速度快，互联网金融业务主要信息由系统处理，操作流程完全标准化，业务处理速度更快。在用户画像和信用数据库等金融大数据的支持下，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，一笔业务从申请到完成只需要几秒钟。
4、覆盖广，根据最新的相关统计报告，中国互联网用户的人口渗透率已经高达50%，互联网金融已经覆盖我们身边的很多人。互联网金融大数据使得用户能够突破时空的限制，在互联网上寻找符合自己需要的金融资源，而金融服务提供者可以更直接、更精确地提供金融服务。
5、价值高，金融数据是用户个人数据的核心数据和高频数据，用户无时不刻在进行着购物、交通、餐饮、住宿、租赁等金融活动，通过大数据平台对用户的收入水平、消费偏好、行动位置、消费特征、品牌倾向等维度实时勾勒出用户的真实画像，从而深入介入和了解用户的生活。因此，互联网金融大数据具备极高的价值。只要拥有更大规模、更全维度、更多用户的互联网金融大数据，就能在互联网金融大潮中取得优势地位。
6、安全弱，近年来，依赖于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长，但总体来说仍然存在巨大的安全风险。从全国范围来看，至今还没有统一的互联网金融大数据方面的标准，也缺乏统一的互联网金融监管系统，更不存在全国范围的互联网金融信息共享机制，这使得互联网金融大数据信息不能得到充分发挥和利用。而互联网金融大数据的速度快的特性导致整个系统行走在不稳定和不安全的钢索上。
这两个都不好。
大数据金融主要从三方面去体现：首先，数据客观，精准匹配；第二是交易成本低，客户群体大；最后是数据及时有效，有助控制风险。
大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
主要包括以下方面：
1 客户的管理
金融机构内部也拥有大量具有价值的数据，如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号的打通，建立用户标签体系。在此基础之上，结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。进而针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
2 产品的管理
通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。通过大数据，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。如果处理得好，可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上，这是客户关系管理中一个重要的环节。
3 营销的管理
借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。
：
特征
1网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。
2基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代，风险管理理念和工具也将调整。
3信息不对称性大大降低。在大数据金融时代，金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。
4高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成，有些动作是自动实现。
5金融企业服务边界扩大。首先，就单个金融企业而言，其最合适经营规模扩大了。由于效率提升，其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。
6产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，是可控、可受的。
所谓大数据，网上有各种各样的说法，有从技术上分析的，有从营销角度解答的。技术方面的东西我就不多说了，简单说一下营销方面的应用，总的来说就是一个如何获得精准数据进行精准营销并促成销售转化的问题。在一个庞大的数据库内，通过各种各样不同的标签的交叉，去定义出一个群体，这个群体具有什么特点，又会产生何种需求。
简单打个比方，大家在某宝购物的时候，只要你搜索了某样产品，接下来给你推送的广告，就是某样产品的店铺，这还是最简单的大数据应用。用于企业营销的话，大家也都希望如果我能找到近期想要买我企业这类产品的客户，我直接找到他，那该多好，也省得支出高额的广告费用，也不用担心买黑数据的法律风险。
当然，有人想就会有人提供数据服务，具体内容不展开去讲，打个比方，大海里有许许多多的鱼，不同类型的鱼就代表着各类的客户，就拿金融企业为例，我们可以把金融企业的客户比喻为三文鱼，那么我想获得三文鱼，我有几种方法，第一，我拿一张超大的网，然后漫无目的地捕，当然可能捞到很多七七八八的鱼，但是都不是我想要的鱼，这种就是早期的盲打客户的那种营销方式，第二种，我放某种专门吸引三文鱼的声呐去吸引三文鱼，放在大海里的各个地方，然后三文鱼游过去了，它有可能被吸引过来，也有可能游走，这种是目前比较多的，投放一些线上的推广广告，走流量取胜。第三种，就是大数据的玩法，通过大数据分析这个海域，看看三文鱼会在哪个地方聚集，然后用渔网网下去，可能会捞到其他的，但是大部分还是三文鱼。
大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用。
应答时间：2021-12-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
以上就是关于金融科技和金融大数据是什么app呢有什么好的金融app推荐全部的内容，包括:金融科技和金融大数据是什么app呢有什么好的金融app推荐、金融需要 hadoop，spark 等这些大数据分析工具吗使用场景是怎样的、大数据金融法律法规的特征等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
