导读：很多朋友问到关于招商银行大数据实验室多少人的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
12家银行成立金融科技公司，5家银行设立金融科技部（附表格）
2019年8月，中国人民银行印发《金融 科技 (FinTech)发展规划(2019-2021年)》，并提出到2021年，建立健全我国金融 科技 发展的“四梁八柱”，进一步增强金融业 科技 应用能力，实现金融与 科技 深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度。
规划提出到，2021年推动我国金融 科技 发展居于国际领先水平，实现金融 科技 应用先进可控、金融服务能力稳步增强、金融风控水平明显提高、金融监管效能持续提升、金融 科技 支撑不断完善、金融 科技 产业繁荣发展。
2019年底，新型冠状病毒肺炎疫情自武汉向全国蔓延。为抗击疫情，湖北全省实施“封城”，其余地区虽受疫情影响较小，为未防止疫情扩散，全国基本还处于休假状态，部分企业则采取线上开工。
2月1日，人民银行发布通知显示，为更好发挥金融对疫情防控工作和实体经济的支持作用，人民银行、银保监会等五部委联合出台了《关于进一步强化金融支持防控新型冠状病毒感染肺炎疫情的通知》。通知要求，金融部门要采取一系列措施，进一步强化金融支持疫情防控工作，保障民生和支持实体经济稳定发展。
互金商业评论注意到，为响应央行号召，至少7家金融 科技 机构开展线上服务，对受疫情相关企业提供优惠贷款，对受疫情影响用户豁免部分息费，并合理延长还款期限。事实上，金融机构之所以能开通绿色通道，实行全线上审贷放贷，得益于金融机构积极拥抱金融 科技 ，并大力开展金融 科技 创新。
据互金商业评论不完全统计，6家国有股份制商业银行中，已有3家银行成立金融 科技 公司，分别为建设银行（建信金科）、工商银行（工银 科技 ）、中国银行（中银金科），注册资本分别为16亿元、6亿元、6亿元。
其中，无论从注册资本（16亿元）还是业务范围（4大领域），建设银行金融 科技 战略的决心似乎更大。
建信金科官网显示，解决方案涵盖金融机构、政府及公共事业、企业、通用4大领域，解决方案包括核心银行云、双录、普惠金融、房产大数据、智慧政务平台、智慧社区平台、安心养老平台、企业采购平台、财务结算审核管理、云客服、快捷支付等38个项目。
此外，交通银行在1月17日发布通知显示，拟出资6亿人民币设立交银金融 科技 有限公司。根据公告，交银金科拟注册由交银国际（上海）股权投资治理有限公司100%控股。交行称，借助金融 科技 手段改善金融处事供给质量和组织，提升集体数字化风控能力；增加前沿研究与应用，开展金融 科技 处事输出。
值得注意的是，邮储银行虽未设立金融 科技 公司，但一直高度重视发展金融 科技 。2018年11月份，邮储银行公开宣称，积极推进互联网金融平台建设，打造智慧银行作为转型的基本方向。
公开资料显示，邮储银行在2018年报中表示，强化金融 科技 与业务融合创新，通过金融 科技 不断推动信贷产品和服务的数字化、场景化、智能化发展。在2019年中期报中显示，邮储银行在总行新设立金融 科技 创新部和管理信息部，用以提升金融 科技 创新能力、全行数据治理和数据分析能力。
在2019年中期业绩发布会上，邮储银行副行长曲家文表示：“金融 科技 正在重塑行业生态，这是一场生死考验，我们要么拥抱时代，要么就被 历史 抛弃。”
12家全国股份制商业银行中，已有6家银行成立金融 科技 公司，分别为平安银行【平安 科技 、平安壹账通】、兴业银行（兴业数金）、光大银行（光大 科技 ）、民生银行（民生 科技 ）、招商银行（招银云创）、华夏银行（龙盈智达） ，注册资本分别为【29.25亿元、12亿元】、5亿元、2亿元、2亿元、0.5亿元、0.21亿元。
其中，2019年初， 中国平安品牌标识由“保险·银行·投资”变更为“金融· 科技 ”。而在2008年5月、2017年9月分别成立平安 科技 和平安一账通。2019年12月，平安壹账通在纽交所挂牌上市，发行价10美元，以发行价计算，市值36亿美元。
根据中国平安公告，公司持有其4亿普通股份，约占其发行股本总额的36.6%。虽然平安壹账通上市了，但截至目前，平安壹账通都严重依赖平安集团。不仅如此，平安壹账通还面临巨大的营收压力。招股书显示，金融壹账通近3年累计亏损34亿元。
平安壹账通成功上市，一方面鼓舞了银行设立金融 科技 公司的信心，一方面也暴露金融 科技 公司目前投入与营收不成正比的尴尬。虽然如此，银行坚持金融 科技 的战略并未动摇。
2019年11月份，近日，广发银行信息 科技 部相关负责人在“广发银行助力大湾区高质量建设”新闻座谈会上向外透露，广发银行明年将建立金融 科技 子公司，目前正在行内审批。
另外，至少3家银行成立了金融 科技 部，分别为浙商银行、渤海银行、恒丰银行。 互金商业评论注意到，3家银行设立的金融 科技 部均为总行直辖部门。其中，渤海银行总行直辖一级部门包括金融 科技 部、信息 科技 部、信用卡事业部、消费金融事业部、北京管理部、交易银行部、零售风险管理部。
互金商业评论还注意到，浦发银行与邮储银行一样，虽未成立金融 科技 公司，甚至未设立金融 科技 部，但浦发银行早在2018年就提出了“打造一流数字生态银行”战略目标。 目前，浦发银行已推出首个无界开放银行APIBank，成立了覆盖人工智能、开源技术、5G应用等多领域的五大创新实验室，与国内外16家知名 科技 公司成立 科技 合作共同体。
此外，浦发银行还在2017年11月推出了业内首个 科技 金融服务平台，通过不断深化亏金融服务模式，通过“万户工程、产品迭代、平台赋能”，为科创企业提供定制化、综合化的 科技 金融服务。
134家城市商业银行中，只有北京银行成立了金融 科技 公司，另外温州银行成立了金融 科技 部。
互金商业评论注意到，虽然北银金科成立于2013年8月8日，但工商变更记录显示，2018年8月24日，北京京辉管理有限责任公司变更为北银金融 科技 有限责任公司。温州银行组织架构图显示，金融 科技 部与发展与研究部、计划财务部、风险管理部、法律合规部纳入支撑系统，为温州银行总行直辖部门。
此外，还有城商行采取与金融 科技 公司合作，开展消费金融、金融 科技 业务。
2017年9月，南京银行与阿里云、蚂蚁金服共同合作推出“鑫云+”产品，该产品为国内首个商业银行分布式核心业务系统（账户管理、风险评估、支付清算、大型平台接入等能力），带动合作伙伴共同拥抱互联网。
2018年初，南京银行正式宣布入驻京东金融，双方将在支付、信贷、财富管理等领域展开合作。同年10月，南京银行与度小满金融签署战略合作协议，双方将在消费金融、小微金融等领域展开合作；11月，南京银行与乐信集团签署战略合作，双方将在分期购物、金融 科技 、电子账户等方面展开合作。
南京银行与京东金融合作的同时，杭州银行联合阿里云、杭州城市大数据运营公司成立了国内首家城商行金融 科技 创新实验室。据悉，该实验室基于金融云、区块链、大数据、人工智能、生物识别及其他新技术应用分享和实践，以深入研究金融 科技 创新能力， 探索 新技术在银行业的应用。
大数据室如何应用的？有什么大数据平台的推荐呢
一、医疗大数据 看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据 改良基因
自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。
三、金融大数据 理财利器
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
四、零售大数据 最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。
想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。
五、电商大数据 精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。
电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。
六、农牧大数据 量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。
由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。
七、交通大数据 畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
八、教育大数据 因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。
大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。
毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
九、体育大数据 夺冠精灵
从《点球成金》这部电影开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。
尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”
十、环保大数据 对抗PM2.5
前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。
尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。
由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。
十一、食品大数据 舌尖上的安全
民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。
近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。
当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。
十三、舆情监控大数据 名探柯南
《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？
答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。
实验室每个模数容纳多少人员
实验室每个模数容纳两到三个人员。
一个以标准模数为基本单元的实验室，一个单元一般能容纳两到三人，适用于研究实验室或特殊用途的实验。
模数指建筑设计中选定的标准尺寸单位，作为尺度协调中的增值单位。
大数据怎样影响着金融业
大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。
一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。
二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患。
三是大数据的技术选择存在决策风险。当前，大数据还处于运行模式的探索和成长期，分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟，对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向结构化数据，缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下，金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势，但过早进行大量投入，选择了不适合自身实际的软硬件，或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。
应该怎样将大数据应用于金融企业呢？
尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但从发展趋势看，应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时，董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素，还要更加重视对大数据的占有和使用能力，以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力；要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法，推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化；要保证对大数据的资源投入，把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。
（一）推进金融服务与社交网络的融合
我国金融企业要发展大数据平台，就必须打破传统的数据源边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道，充分发挥社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展，利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将声誉风险降至最低。
（二）处理好与数据服务商的竞争、合作关系
当前各大电商平台上，每天都有大量交易发生，但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，传统金融企业处于支付链末端，从中获取的价值较小。为此，金融机构可考虑自行搭建数据平台，将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面，也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，进行数据和信息的交换共享，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲，金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择；如果自办电商，没有专业优势，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。
（三）增强大数据的核心处理能力
首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前，来自各行业、各渠道的数据标准存在差异，要尽快统一标准与格式，以便进行规范化的数据融合，形成完整的客户视图。同时，针对大数据所带来的海量数据要求，还要对传统的数据仓库技术，特别是数据传输方式ETL（提取、转换和加载）进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力，要利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是要打造一支复合型的大数据专业团队，他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的业务理解力，并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。
（四）加大金融创新力度，设立大数据实验室
可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室，统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源，建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前，实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验；待测试通过后，对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”，不断优化模型算法。在“方法论上。
（五）加强风险管控，确保大数据安全。
大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题，为金融企业风险管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征，它不仅需要新的管理方法，还必须纳入到全面风险管理体系，进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全，金融机构必须抓住三个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享；二是加强与监管机构合作交流，借助监管服务的力量，提升自身的大数据安全水准；三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升客户的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。
2021银行科技投入图谱：六大行投入总额超千亿 科研人员“逆势”增长
随着银行数字化进程加快，越来越多银行纷纷加大 科技 投入。
这在各家上市银行去年财报展现得淋漓尽致。
通联数据Datayes统计显示，去年国有大型银行（包括邮储银行）的 科技 投入总额超过千亿元。其中，工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、邮储银行、交通银行的 科技 投入资金分别达到259.87亿、235.76亿元、205.32亿元、186.18亿元、100.30亿元与87.50亿元。
与此同时，股份制银行的 科技 投入也相当巨大，招商银行、中信银行、平安银行、兴业银行、光大银行的 科技 投入分别达到131.91亿元、75.37亿元、73.83亿元、63.64亿元、57.86亿元，同比增长分别达到11.58%、8.82%、2.4%、30.89%与12.35%。
此外，城商行也纷纷加大 科技 投入，比如去年青岛银行 科技 投入额达到4047万元。
比如建设银行发布金融 科技 战略规划(2021-2025年)，加快推进全面云化转型，推动“建设银行云”成为用户首选的金融业云服务品牌。
中国银行则成立金融数字化委员会，统筹推进集团数字化发展、金融 科技 、数据治理、信息 科技 风险管理体系建设等工作。
浙商银行实施《浙商银行数字化转型方案》，将 探索 区块链、物联网及大数据等前沿技术与银行业务的深度融合，将金融 科技 嵌入务实高效的企业金融服务，聚焦解决企业核心需求以塑造市场竞争优势。
与此对应的是，去年各家银行纷纷扩大 科技 团队人数，将更多 科技 研发人员安排到业务第一线。
近年银行业的一大独特风景，是线下网点日益减少，但科研团队人数却在持续增加。
通联数据Datayes统计显示，截至2021年底，招商银行研发人员达到10043人，同比增长13.07%；平安银行 科技 人员（含外包）超过9000人，同比增长5.88%；交通银行金融 科技 人员达4539人，同比增长14.16%；中信银行 科技 人员（不含子公司）达4286人，同比增长2.29%......
去年平安银行深入供应链场景及生态，不断凭借 科技 赋能创新业务模式，促进供应链金融平台“平安好链”全年融资发生额519.76亿元，同比增长62.8%。
交通银行则深化 科技 赋能，推出“薪税管家”数字化薪酬场景解决方案，助力中小企业数字化转型。
工商银行以 科技 赋能“数字工行”建设，推进非接触服务创新，通过对业务云办理、急事屏对屏、沟通全天候、服务一体化、开放式智慧生态等多元服务场景整合优化，让客户“随时随地”办理业务。
在多位银行人士看来，要让 科技 全面赋能银行各项业务提升业务效率，除了在一线业务部门引入更多研发人员“协同作战”，还需通过大量专业培训，让所有业务一线员工了解金融 科技 最新发展成果，熟悉如何使用 科技 提升业务效率。
目前，多家银行已悄然开启针对性的员工培训规划。比如去年平安银行组织“全员FinTech认证学习”，内容覆盖大数据、区块链、5G、物联网等金融 科技 前沿技术和应用场景，有效提升了全员 科技 意识与 科技 使用能力；兴业银行则通过“5+N”培训体系构建，更新员工数字化思维、理念、技能，推动人人学 科技 、懂 科技 、会 科技 ，壮大“BA（业务分析师）+SA（系统分析师）”复合人才队伍。
中信银行表示，技术中台建设实现重大突破，推出首批公共业务能力服务，打破了传统“竖井”系统建设模式。
建设银行则持续推进技术中台建设，打造集团共享、敏捷、协同的一站式基础技术能力。
中行制定《中国银行“十四五”金融 科技 规划》，其中包括树立企业级中台发展理念，提升全集团共享复用能力。目前，中国银行已搭建业务、数据、技术、运营中台。
“更重要的是，技术中台在赋能各业务部门提升协同作战同时，还要确保各项业务操作符合监管规定。”他指出。尤其在数据处理方面，银行务必花费大量资金投入技术研发，通过隐私计算等前沿 科技 ， 探索 建立银行内部数据与外部公共数据、行业数据在交换融合过程的信息安全保护机制。
在多位城商行人士看来，即便中小银行未必会搭建技术中台，他们也需要为打造“轻型银行”或“数智银行”构建新的 科技 支持路径。因为银行在数字化时代的竞争，比拼的是客户需求反应速度与快速解决能力，但这种能力的建设与提升，离不开 科技 赋能与相应组织架构变革的支持。
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