26、金融、能源与运输行业的大数据技术发展

金融、能源与运输行业的大数据技术发展

金融与保险行业的大数据技术需求

金融和保险机构利用基于云的服务，满足消费者随时随地的服务需求，降低运营成本并提高效率。然而，这些机构需要确保企业和个人数据在存储、传输和使用过程中的安全性，尤其是在在线银行和敏感信息电子通信等业务应用中。随着行业的全球化和高度互联，全面应对国际数据安全和隐私法规变得至关重要，涵盖从前端到后端以及整个供应链，包括第三方。使用商业“云”服务进行数据存储可能会带来隐私和安全问题，因为这些服务的条款往往难以理解。

技术路线图

为满足该行业的各项需求，以下是适用的技术和待研究的问题：
1. 数据采集
- 采集管道技术 ：研究数据流管理，将当前存储数据域的数据分析转向数据流本身的管理。
- 专有API技术 ：研究数据收集时的隐私和匿名化问题，确保数据收集过程中实现内在的数据匿名化和/或分离个人数据与业务流程数据；探索金融服务数据集的社交API。
2. 数据质量
- 手动处理和验证技术 ：研究可扩展的数据整理和验证方法，以及提高精度和可靠性的新方法。
3. 数据提取
- 语言建模技术 ：研究如何使用统计语言模型获取关键词和关键短语。
- 机器学习技术 ：由于金融服务数据集规模庞大，需要新的机器学习技术来满足新的推理功能需求。
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