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大数据应用深入经济生活

更新时间：2021年05月07日　　8667浏览

大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。中国科学院计算技术研究所研究员倪光南指出，“我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级”。

以人工智能为核心技术，知识图谱成热门场景

未来，我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等热点领域。

首先，机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。在学术上，深度分析扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。今后，深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用上取得重大突破，并有望得到成功商业应用。

其次，数据科学将带动多学科融合。随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。 “数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。

其中，开源成为主流技术。如今，大数据的处理模式更加多样化，开源项目不断被大规模应用，正成为大数据领域最大的开源社区。由此，开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择，并将引领大数据生态系统的发展。各类大数据应用公测将促进大数据技术取得突破性进展。

同时，基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景。近年来，人们越来越需要可视化的大数据，背后就是基于知识图谱的大数据应用。可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现、洞察其内在规律。这让对信息技术不熟悉的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解大数据及其分析的效果和价值，进而从国计、民生两方面都能充分发挥大数据的价值。

此外，我国愈发重视数据安全，正加紧推动数据立法。目前，大数据带来的安全与隐私问题主要包括：有价值的大数据成为被攻击的目标，大数据的过度滥用带来隐私、秘密和机密泄露等。而在大数据产业快速发展背景下，中国仍缺乏较为统一的标准和规则，缺少完善的法律支撑，因而，从数据的流动、交易、安全应用等问题上进行立法规范和保障，将助力大数据产业持续健康发展。　

推动互联网金融与大数据应用深度发展

我国互联网金融行业规模已超过17.8万亿元。应用好大数据技术，可以极大促进互联网金融企业发展的广度以及深度

产生海量的数据和大数据处理需求，是互联网金融的一大特点。大数据技术不仅提高了互联网金融效率，还推动了互联网金融发展模式的创新。

据统计，当下我国互联网金融行业规模已经超过17.8万亿元。随着互联网金融企业不断发展，以及监管科技持续提升，应用好大数据技术，可以极大促进互联网金融企业发展的广度以及深度，并帮助监管科技实施有效的举措和提升。展望未来，互联网金融与大数据应用深度融合发展将是大势所趋。

在风险管理领域，互联网金融正与大数据技术不断融合发展。金融的本质是风险管理，而海量的数据会加大潜在的风险等级，需要相应大数据分析技术及时发现和作出反应，将各类金融风险消灭在萌芽状态。我国市场规模发展快，发展潜力巨大。对此，中诚信国际研究院分析员李想表示，“目前，互联网龙头企业、创新类公司、产业类公司和IT类公司4类公司开始入场，互联网金融企业要抓住机遇，更好地运用大数据技术拓展业务”。

此外，互联网金融的大数据应用正在与人工智能技术不断结合，成为未来重要发展趋势。如今的人工智能技术基本是在大数据背景下不断开展应用升级，很可能在未来成为互联网金融服务的基本应用。很多企业都在不断融入以大数据为核心的人工智能技术的广泛应用之中，带来了巨大商业价值——互联网金融大数据深度运用人工智能技术将开启万亿级市场规模，会拓展更多的用户群体，帮助企业树立全方位的业务发展。

与此同时，大数据应用正成为互联网金融企业保持核心竞争力的重要利器。未来，互联网金融将更加开放，当打破数据之间的隔断之后，会形成多元化的产品、技术、服务综合性平台，用大平台思维合作将成为一个重要发展趋势。而此时，互联网用户的个性化需求以及风险规避需求同样会呈指数级增长。

行业监管趋严也是未来发展趋势之一。为更好应对互联网金融的新业态监管，监管机构需要适当与各方加强数据信息方面的合作，具体包括统一和规范整个金融系统内的数据信息标准；打通监管机构及其他部门之间的数据壁垒，实现有效而快速的监管数据共享。同时，可以加强数据披露以及与国内外研究机构的合作，吸引更多第三方组织参与监管科技工作，及时调整具体准则，并吸收和采纳相应新技术应用。

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