图说：大数据如何赋能企业财务转型和金融创新？

（一）数据的价值

数据作为数字经济2.0 的核心生产资料和生产要素，价值体现需要利用支撑层的技术群落实现。

（二）大数据技术

从大数据技术而言，包括了数据采集、数据挖掘、分析建模、数据仓库、数据集市、计算处理、可视化、数据工厂、数据平台等。

1. 数据平台

2. 传统数据整合平台与大数据平台的区别

若将大数据分析分为四个层次，大数据技术的主要应用于数据架构和信息整合（第1层＋第2层），可实现初步的分析和决策（第3层）。非结构化数据体系下，人工建模＋数据已经难以满足数据分析需求。由于传统数据分析模型对于多维度、多形态的数据存在不适用的情况，因此该类技术应用仅仅是大数据分析的初级阶段。

（来源：36氪研究院）

二、数据智能成为未来财务与金融的核心

应用场景一：交易数据＋数据融资＋数据资产

应用场景二：数据流＋现金流＋智能预测

应用场景三：数据画像＋分析建模＋智能风控

随着大数据的普及应用，大数据风控的概念随之而生，它是指通过运用大数据构建模型的方法对借款方进行风险控制和风险提示。

大数据风控模型到底是什么？它的基本流程主要分为四个部分：数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。