联想金融行业超融合解决方案

互联网技术的发展，为金融业进行产品创新、业务创新和渠道创新提供了新的技术条件和发展思路，使顾客获取更为便捷、精准的金融服务成为可能。但同时，客户数量和业务容量的突发性增长给传统IT 架构带来了系统性冲击，金融业的传统IT 架构越来越难以有效支撑互联网+背景下的业务发展：

应对业务成长冲击，IT 新架构成为必然

广泛的客户使用场景

预算评估难，采购规模无依据，服务器和存储过量采购，硬件折旧快。

I/O

在存储控制器上存在瓶颈，即

使将闪存放置在阵列中。

性能差

管理难

成本高

联想金融行业超融合

解决方案

助力金融行业

架构转型

“问题是什么”

企业应用私有云和混合云

大数据

分支机构

微软应用VDI

数据保护与灾难恢复部署周期长，设计复杂、范围大。难以快速实现弹性扩展。

管理窗口或界面复杂，需要大量的手

动操作。

缺乏端对端的可见性，出了问题往往定位不清楚。

联想超融合架构特性

IT 基础架构向超融合转型-简化数据中心

联想金融超融合方案优势突出

Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor

超融合架构（HCI ）

架构简单

线性扩展

单一管理界面

真正按需购买+运营成本降低

聚合存储资源池

服务器1服务器2服务器n

虚拟化UI

Lenovo HS Platform

Hypervisor Disk Drives SSD

Lenovo HS Platform

Hypervisor Disk Drives SSD

Lenovo HS Platform

Hypervisor Disk Drives SSD

全局统一命名空间

网络交换设备

支持多种Hypervisor

企业级数据服务

全局命名空间快照克隆容量优化

数据集成和高可用性

SSD-回写/读/元数据缓存动态自动分层数据本地存储

针对应用来匹配存储块大小

性能

联想金融超融合解决方案集计算、存储、网络和运维于一身。为金融行业提供一个轻运维、高稳定、易管理和低成本的基础构架。

助力金融企业轻松应对挑战

低成本

降低总拥有成本（TCO ）和突出的ROI 价值定位

联想金融超融合解决方案简化IT 基础架构。它集计算，存储，网络和运维于一身，一套设备相当于传统多套设备，空间与能耗降低50%以上；它由两种组件构成，超融合节点和网络，大大简化了系统架构，总体拥有成本减少65%。

高稳定性

简化的IT 基础架构实现更高的可靠性

联想金融超融合解决方案，一套高端设备的性能，相当于享受13套高端设备卓越性能；它的多重容灾机制，即使出现单点故障，也能保证业务持续性，可使管理人员简单面对故障，实现更高的可靠性。

高扩展性，易管理

强大灵活的可扩展性有效支持产品技术创新

联想金融超融合解决方案具备随时扩展的特性，只须根据业务需求，增加标准的基础原件，即可无限在线扩展，实施周期可缩短50%。通过软件定义来实现全面的资源监控和管理，按需分配，30分钟即可快速实现业务部署，简单易用，管理方便，维护工作量降低70%。

未来中国金融行业创新发展趋势

未来中国金融行业创新发展趋势 2016年以来，以P2P为代表的互联网金融受到了比较严格的监管，在资本市场的表现也不如前一段时间火热，越来越多的互联网平台开始换上科技金融（Fintech）的外衣，希望借此绕开严苛的监管条件。然而，无论如何装扮，都无疑希望套上金融业务的光环，尤其是要注意的是，在一轮又一轮的热词概念炒作的背后，监管套利的风险不可忽视。但什么是Fintech，什么是Fintech企业，在概念上还存在一些分歧，而导致分歧的主要原因是对金融与科技的本质认识有所偏差。可喜的是日前央行强调要划清互联网金融和Fintech的界限，指出Fintech企业要与持牌机构合作才能从事金融业务，明确了“技术是技术，金融是金融”，为进一步规范和监管奠定了基础。同时，从中我们也可以看出金融行业未来创新发展的趋势，是寻求金融与科技的结合，在新科技与专业性中寻求平衡与发展。从技术提供者到金融行业的创新者在新技术运用与金融专业的结合过程中，“互联网金融”概念在国内风光无限，而“金融科技”则是国外较为普遍的提法。显然，金融科技的范畴远远超过了互联网技术，还包括智能机器人、VR、生物验证技术等新科技的方方面面。同时“金融科技”概念强调在金融体系中更积极地更多地融入现代科技元素，提倡利用大数据、区块链等互联网创新技术进行风险控制和平台管理。单纯从字面上看，金融科技（Fintech）可以理解为金融服务和科技的结合，而所谓的金融科技企业的本质，则更应该体现为面向金融机构提供金融服务的系统开发和技术提供者。金融科技（Fintech）并不是一个从天而降，从金融行业外部突然冒出来的特殊领域，追根溯源，可以说是过去数十年金融机构不断进行大规模IT投资而催生领域。从美国专业杂志American Banker近年来公布的Fintech企业情况可以看到一个明显的变化趋势就是，该类企业逐渐从金融行业的技术提供者变身为金融服务的提供者。早期的Fintech企业主要是指向金融机构提供具有更强金融专业功能的，更高安全度和信赖程度的IT系统供应商。然而，最近越来越多的Fintech企业更加倾向于向用户直接提供金融服务。服务的领域覆盖了家庭账单管理、会计软件、贷款、结算等诸多方面。以前站在金融科技前沿的这些IT企业，悄然变身为金融领域的创新者（或称为搅局者），以至于到目前来看，在人们的视野中形成一种错觉，就是认为“Fintech企业”就等于从事金融服务的企业。追求新技术与金融专业性的平衡发展从曾经集中于系统的研发，为金融行业提供金融技术支持，到现在开始面向用户直接提供金融服务，反映出现代金融的发展趋势的特征是在IT技术与金融专业性之间寻求平衡。以银行业为例，全国性结算系统的开发和运营，自动取款机（A TM）的普及，以及近年来的网络银行，智能手机应用软件等等的发展，无论是从消费者的角度，还是从金融服务提供方的角度，都要求金融行业不断导入新技术新知识，更新金融行业服务的形态和内容。比如，一方面，随着互联网的发展，消费者对信息的“检索”能力大大增强，而智能手机的

公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用第1 题强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题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。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否答题情况：正确选项：A 你答对了!

中国金融行业投资分析及前景预测

中国金融行业投资分析及前景预测报告目录请查看：《中国金融行业投资分析及前景预测报告》金融是指货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称。金融在国民经济中具有举足轻重的地位和作用，是社会资金运动的中枢神经系统。现代市场经济条件下，以货币流通和社会信用总和为内容的金融在社会资金的筹措和分配中所占的比重越来越大。因此，金融作为一国社会资金流通系统的基本组成部分，对经济的增长和发展起着十分重要的调节控制作用。中国金融业发展壮大的历史，就是一部打破大一统金融体制，转型为多层次、多主体、多元化的金融业的历史。正是得益于三十余年金融业的改革发展，在2008 年的全球金融危机中，中国金融业不但全身而退，更反超了西方的金融巨头。与GDP 规模位居世界第二相一致，中国金融业成长为国际金融体系中不容忽视的重要力量。中国金融市场平稳较快发展。2012 年末，上证综合指数和深证成分指数分别收于2269 点和9116 点，比2011 年末分别上升70 点和198 点；我国沪市筹资额居亚洲第一。2012 年累计发行各类债券（不含中央银行票据）7.97 万亿元，增长24.3%。截至2012 年末，债券市场债券托管量达26.0 万亿元。2012 年，外汇市场交易平稳，掉期交易保持快速增长。2013 年，债券市场共发行人民币债券9.0 万亿元，同比增加12.5%。截至2013 年末，债券市场债券托管总额达29.6 万亿元，同比增加13.0%。截至2013 年12 月底，商业银行柜台开户数量达到1357 万户，较2012 年增加197 万户，增长17.0%。《金融业发展和改革十二五规划》确定了十二五时期金融改革发展总体目标。根据规划目标，十二五时期，中国金融服务业增加值占国内生产总值比

金融行业CRM解决方案(优.选)

Maixin金融行业CRM解决方案一、方案简介 IT技术和信息化改变了金融竞争的规则，也使客户在寻求金融服务时有了巨大的选择空间。为了抢占更大的市场份额，获得更多的高端客户，越来越多的金融服务企业开始选用上海脉信CRM客户关系管理解决方案。由于结合了企业的自身需求和特点，Maixin金融行业CRM可以帮助企业最大限度地利用客户资源，包括对现有客户的管理和潜在客户的挖掘。无论是零售银行业务、理财还是保险业务，上海脉信Maixin金融CRM系统都能利用Microsoft平台帮助您全方位掌握客户的情况，从而：能在所有渠道上交付高质量的一致性服务识别高价值客户，帮助建立客户忠诚度充分利用新的创收机会与核心系统和现有应用进行整合，从而进一步延伸IT 投资的价值采用XRM 框架迅速交付各类客户端管理和金融行业应用二、方案功能针对金融行业企业对CRM系统的不同需求，Maixin金融行业CRM管理系统可提供定制化的CRM解决方案，通过业务系统平台化提高工作效率及客户满意度。 Maixin金融行业CRM系统解决方案包括： 1、理财咨询平台使用上海脉信Maixin CRM 系统可进一步增加销售机会，降低管理成本。加深对客户的全面了解，从而根据客户的需求和偏好量身定制个性化服务，以在提高客户满意度的同时与其建立更持久的关系。在统一系统中捕获并跟踪所有潜在顾客的详细情况，以确定更多符合资质条件的潜在客户充分发挥界面熟悉、以及与Maixin CRM自身的无缝集成的优势，员工能够迅速使用CRM 深入了解情况，以帮助您实现升级销售和交叉销售的最大化实现流程自动化，以简化管理工作，从而将更多时间用于客户拓展根据与客户进行互动的实时信息制定新的战略 2、机构客户平台高效管理客户群，按时交付以留住更多客户，进而提高收入。作为微软全球金牌合作伙伴，欧唯特信息系统通过全面整合研发、订单管理、CRM 以及通信系统等不同系统来帮助您实现上述目标。为销售人员和渠道商提供统一平台推动内外部统一协作提供所有客户活动的全面视图监控研发成本和贸易流程，有助于确定能吸引客户的产品类别

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客观性问题的重要作用凸显出来。有价值大数据汇聚具备的特点有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键：一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

中国金融行业当前遇到的问题及未来发展的形式

中国金融行业当前遇到的问题及未来发展的形式一、当前我国金融机构存在的主要问题 1、国际竞争力普遍不足经过近几年对国有商业银行、国有保险公司等金融机构的股份制改造，金融机构特别是上市公司的盈利能力有了明显的改善，单从数字上看，我国银行业前10家银行的效益指标与世界前十大银行已经相差无几，但是应当看到，这种效益是在市场仍然相对封闭、市场远未达到充分竞争、存贷利差很大的条件下取得的。同时对于几大国有控股银行来说，如果不是在股改过程中得到政府的大力支持（包括注资、剥离巨额不良资产），也很难在短期内进入国际大银行行列。与国际一流金融机构相比，我国金融业还处于初级发展阶段，总体水平不高，国际竞争力仍然较弱。影响我国金融机构国际竞争力的因素主要有四点：第一，金融机构的公司治理仍存在较大缺陷。第二，缺乏有竞争力的经营模式。第三，风险控制能力普遍偏低。第四，创新能力不足。 2、金融组织体系的结构性缺陷仍比较突出这种结构性缺陷突出表现在两个方面：第一，证券业、保险业整体规模偏小。长期以来，中国金融体系一直以间接融资为主导，直接融资发展缓慢，导致证券业规模明显偏小。2007 年12月底，中国共有证券公司106家，总股本8522亿元，总资产1.72万亿元，证券公司管理资产总值821亿元，与国际大型投资银行相比，除总股本外总资产及管理资产总规模仍然过小。与此同时，证券行业的集中度不足，市场份额极为分散。2007年，在106家证券公司中，最大一家的市场份额只有不到4％，前三家合计不到11％，市场份额在1％以下的小型证券公司多达86家。这种小型化、分散化的格局，很难与国际大型化、全能化投行相竞争。第二，中小企业和农村金融服务体系很不健全。在股份制改造过程中，四大国有商业银行大量收缩农村分支机构和网点，使得农村金融服务被大大削弱。由于市场准入被严格控制，民营资本难以进入正规金融体系，农村信用社被迫成为农村金融的主力军，而农信社自身在运作机制、公司治理等方面的问题尚未彻底解决。由于缺少以中小企业为服务对象的金融机构，中小企业融资难的问题迟迟不能缓解，特别在实施紧缩货币、信贷时期，中小企业往往首当其冲，成为商业银行的弃儿。二、金融机构改革未来趋势展望 2002年以后，中国金融业进入了改革的新时期。未来几年，我国金融业改革发展的可能会在以下几个方面得到推进：逐步推进国内金融的自由化，降低金融管制程度，这种自由化至少将包括以下几个内容：其一，进一步放松市场准入管制，增加市场主体。目前中国金融市场准入尽管在法律上已经没有障碍，但是要新设立一个金融机构仍然难度极大。这种

大数据在金融行业中的作用

大数据在金融行业中的作用进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。一、实现精准快的营销应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。三、带来金融服务和产品的创新金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。四、带来新的用户体验大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。

国内金融行业真实的生存状态大揭密

国内金融行业真实的生存状态大揭密-行业研究员有这样一群人，他们经常加班，总在出差或在出差的路上。还有一群人，他们轻松度日，拿着高薪随遇而安。他们都是券商研究员，生存状态却完全不同。不过总体上，这是一个高薪、忙碌、适合年轻人拼搏的行业。然而繁重的任务量使很多研究员只为完成任务，没有动力出差，薪酬不与预测准确度挂钩，使他们没有动力追求结果的正确性。在高工作强度、高流动性下，许多优秀的研究员转作投资，人才流失严重。然而，研究与投资高度相关。哪怕是具有专业知识的投资人士，如果看多了研究员的报告，也会受其影响。错判的研报篇幅众多，偏差极大，让投资者不满。虽然不能就此磨灭研究报告的价值，但基金公司作为买方，一定意义上就是由基民来买单，基民由此质疑和抱怨实属正常。券商研究员是一个令人羡慕嫉妒恨的职业，妒其高薪，恨其错判。因此，在评判分析师上，人们都带有一致的感情因素，而忘记了关心问题的根源，是从业人员素质良莠不齐、水平差异大，还是工作环境差、压力大，或是考核机制造成分析师们的无奈。记者走访了北京、上海两地的多位券商分析师，从他们的生存状态中或许能窥斑见豹。 CONDITION 1 年薪10万-300万不等被记者采访的研究员们年薪10万到300万不等，差距悬殊。一般新财富排行前5名的研究员，年薪高达二三百万。一线的大券商中，资深的研究员年薪百万左右，一般的也有三五十万。中等规模的券商，资深研究员年薪50万左右，一般的二三十万左右，小规模的券商，只有研究所的所长能达到年薪50万，其他资深研究员年薪二三十万，刚去的研究员年薪不到十万，月薪税前5000元左右。上海一小券商研究员告诉记者：“现在多数券商的考核机制是年度评定，根据报告数量、从业年限、领导评判的报告质量等因素综合评定、调职及加薪。有的还要研究员互相打分。而对于所推荐股票的涨跌幅，很少计入打分，听说有的小券商把股票涨跌幅也加权平均在内。预测的正确与否不与薪酬挂钩，所以在追

联想金融行业超融合解决方案

互联网技术的发展，为金融业进行产品创新、业务创新和渠道创新提供了新的技术条件和发展思路，使顾客获取更为便捷、精准的金融服务成为可能。但同时，客户数量和业务容量的突发性增长给传统IT 架构带来了系统性冲击，金融业的传统IT 架构越来越难以有效支撑互联网+背景下的业务发展：应对业务成长冲击，IT 新架构成为必然广泛的客户使用场景预算评估难，采购规模无依据，服务器和存储过量采购，硬件折旧快。 I/O 在存储控制器上存在瓶颈，即使将闪存放置在阵列中。性能差管理难成本高联想金融行业超融合解决方案助力金融行业 IT 架构转型 “问题是什么” 企业应用私有云和混合云大数据分支机构微软应用VDI 数据保护与灾难恢复部署周期长，设计复杂、范围大。难以快速实现弹性扩展。管理窗口或界面复杂，需要大量的手动操作。缺乏端对端的可见性，出了问题往往定位不清楚。

联想超融合架构特性 IT 基础架构向超融合转型-简化数据中心联想金融超融合方案优势突出 Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor Hypervisor 超融合架构（HCI ）架构简单线性扩展单一管理界面真正按需购买+运营成本降低聚合存储资源池服务器1服务器2服务器n 虚拟化UI Lenovo HS Platform Hypervisor Disk Drives SSD Lenovo HS Platform Hypervisor Disk Drives SSD Lenovo HS Platform Hypervisor Disk Drives SSD 全局统一命名空间网络交换设备支持多种Hypervisor 企业级数据服务全局命名空间快照克隆容量优化数据集成和高可用性 SSD-回写/读/元数据缓存动态自动分层数据本地存储针对应用来匹配存储块大小性能联想金融超融合解决方案集计算、存储、网络和运维于一身。为金融行业提供一个轻运维、高稳定、易管理和低成本的基础构架。助力金融企业轻松应对挑战低成本降低总拥有成本（TCO ）和突出的ROI 价值定位联想金融超融合解决方案简化IT 基础架构。它集计算，存储，网络和运维于一身，一套设备相当于传统多套设备，空间与能耗降低50%以上；它由两种组件构成，超融合节点和网络，大大简化了系统架构，总体拥有成本减少65%。高稳定性简化的IT 基础架构实现更高的可靠性联想金融超融合解决方案，一套高端设备的性能，相当于享受13套高端设备卓越性能；它的多重容灾机制，即使出现单点故障，也能保证业务持续性，可使管理人员简单面对故障，实现更高的可靠性。高扩展性，易管理强大灵活的可扩展性有效支持产品技术创新联想金融超融合解决方案具备随时扩展的特性，只须根据业务需求，增加标准的基础原件，即可无限在线扩展，实施周期可缩短50%。通过软件定义来实现全面的资源监控和管理，按需分配，30分钟即可快速实现业务部署，简单易用，管理方便，维护工作量降低70%。

中国金融行业发展现状

金融业在国民经济中处于牵一发而动全身的地位，关系到经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。我国经过十几年改革，金融业以空前未有的速度和规模在成长。一，我国金融业现状随着世界经济的不断发展，各国产业结构的调整，农业所占比重下降，金融业逐渐提升份额，形成金融行业在国民经济占主要份额的局面。我国自从加入WTO后，不断完善多层次多功能金融市场体系，银行交易与信息系统服务日臻完善。目前我国已基本建立证券期货市场，货币市场和银行间外汇市场，实现主体多元化的发展，包括商业银行，社会保障基金，信托公司，证券公司，保险公司等机构。 1999年之前，国际金融业主要有两种经营模式：（1）商业银行与投资银行混业经营的欧洲模式；（2）商业银行与投资银行分业经营的美国模式。 1999年11月12日，美国签署《金融服务现代化法案》，取代了将商业银行和投资银行严格分开的《格拉斯————斯蒂格尔法》。混业经营是金融企业为了实施多元化经营，加强综合竞争力所采取的重大变革。从分业经营到混业经营，这一国际金融业的发展趋势，也预示了我国金融业的发展趋势。 80年代，我国银行都开办了证券、信托、租赁、房地产、投资等业务，实质上进入了“混业经营时代。

1995年5月《商业银行法》正式从法律上确立了国有银行分业经营的制度。随着我国金融业的迅速发展，国内金融市场与国际市场逐步接轨，随着我国金融体制改革步伐的加快，中央银行金融调控手段的市场化改革有了实质性突破。如借鉴国际经验，以资产负债比例管理和风险管理取代贷款规模指令性管理；大幅度下调法定存款准备金率，适时多次降低存款贷款利率，扩大中小金融机构贷款利率浮动范围，稳步推进贷款利率市场化进程；努力拓宽融资渠道，积极发展股票、债券、投资基金等直接融资方式，等等。 2017年以来，我国经济在加速增长中收到通货膨胀等压力的阻碍，我国政府修改了《中华人民共和国银行法》，将中国人民银行的职责扩大为制定和执行货币政策，维持金融行业稳定和提高金融服务等。中国人民银行高度重视我国货币政策的有效性，科学性和预见性，根据国内外的金融形势变化适时调整货币政策，运用宏观调控的方式来调整我国金融行业的发展方向。而中国人民银行在1984年独立行使中央银行职能的同时,建立了法定存款准备金制度。我国历年来存款准备金率的调控情况自从我国实行存款准备金制度近三十年来,存款准备金率经历了四十五次调整,存款准备金制度经历了从初创到逐步成熟的发展过程,成为了重要的货币政策工具

联想超融合方案与 vxRail的对比

联想超融合方案与vxRail的对比2016年9月

3 VMware Virtual SAN ：分布式存储专为VMWare 虚拟机设计的虚拟化分布式存储 vSphere + Virtual SAN … ?利用资源的虚拟化分布式存储解决方案 ?标准x86 服务器上的企业级可用性、可扩展性和性能 ?与VMware 产品体系深度集成，无法支持除vSphere 之外的虚拟化（如KVM ，Hyper-v ） ?全闪存和混合配置(SSD 只作为Cache 使用)?从2 个节点扩展到64 个?基于策略的SLA 自动化概述硬盘 SSD 硬盘 SSD 硬盘 SSD Virtual SAN 数据存储 vSAN 是vSphere 核心组件，紧密融合在vSphere Kernel 中，合并的计算和存储故障域，使得整个平台在IO 负载较大的情况下可能发生连锁崩溃，从而影响平台稳定性当SSD 故障，SSD 所在的磁盘组均不可用，重建需要花费更长时间。集群内只能扩展同型号节点，配置型号是固定的

金融行业解决方案

金融行业解决方案概述中国加入WTO后，国外银行业巨头最终将以国民待遇与中资商业银行在国内展开竞争，同时国内金融企业需要面对未来的业务模式: 混业、跨国、多渠道、增值及联合经营的全新挑战。新的业务模式和市场环境呼唤新的管理模式：集中管理、风险控制、客户至上、接轨国际和面向未来，新巴塞尔协议的要求和银行日趋国际化的环境，要求商业银行更加注重精确化、科学化的管理。由于金融业信息密集而不对称，信息化和风险防范是新的业务模式及管理模式成败的关键。目前中国金融企业已有较完整的前台业务处理系统，并正在进行数据整合，但尚缺乏强大的后台支持管理系统；而这正是中国金融企业全面管理集中、全面成本控制、全面风险控制、全面客户服务和全面面向未来所必需的。从另一个角度看，中国金融企业基本上完成了或需要继续完成告别手工的电子化，下一步需要进行信息化（利用数据仓库和管理系统把数据转化为有用的信息以支持管理决策），并最终实现知识化（利用数据挖掘和管理学及金融学模型从信息中发现具有普遍意义的知识以优化管理决策）。将现代经营管理技术、财务管理技术、概率与数理统计技术、人工智能技术与计算机软件技术相结合是提高金融企业管理水平和核心竞争力的至关重要途径金算盘软件公司凭借在企业信息化领域多年来卓有成效的研发工作经验，以及对金融行业的深入调查分析，基于先进的纯Interent技术架构，结合未来技术发展趋势和方向，推出了金算盘金融行业的解决方案（该方案着重于银行后台的全面管理），该方案具有全面性、可扩展性、可移植性、安全性、友好性和高效性等优势。

应用架构特点 ?基于3C管理理念因为银行等金融企业普遍采用一级法人制的垂直管理体系，所以金融行业的管理信息化必然是以大集中为其基本要求，这种要求正与金算盘提出的3C管理理念不谋而合，3C不但深度诠释了大集中的实质内涵，而且全面渗透到了金算盘金融行业解决方案中，在软件的每个细节都得到了体现。管理大集权（Centralization）通过金算盘的集团财务管理、全面预算管理、集团资产管理等系统，建立高效、顺畅的应用平台，实现对分子机构的集权管理与控制。数据大集中（Concentration）通过金算盘纯Internet架构的金融行业解决方案，可以实现总行和分子机构的全部数据集中部署，从而达到对整个集团的物流、资金流和信息流进行实时操作和控制，同时，减少由于数据分散管理带来的硬件投资和高维护成本。金算盘商业智能（BI）系统可以对集中后的海量数据进行实时分析。

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 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：

联想HX超融合产品自传

Hello 大家好，我的全名是联想路坦力超融合HX解决方案，我诞生在2016年，代表当前最前沿的超融合IT架构。而在我出生之前，IT基础架构已经随着信息技术的不断发展经历了三个阶段的演变： 1、传统架构阶段：since 1995 仍然是当前最主流的IT基础架构。在这个阶段，服务器只向网络内的计算机提供单一的服务，不负责网络内计算机的管理职能。目前市场上最主流的是以X86架构为主，以其极高的灵活性、易管理、可横向扩展的特性，迅速风靡了整个IT市场。但是随着互联网时代的发展，信息、数据大幅度增长，服务器的数量也相对增加，导致部分单位需要大面积、高成本、多人力去维护，同时，服务器单台运行业务，会导致资源分配不均，资源利用率不高，并且存在单点故障，所以，此架构的弊端也愈发明显。 2、融合阶段（虚拟化阶段）：since 2011 融合阶段又泛称虚拟化阶段，是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。虚拟化使用软件的方法重新定义划分IT资源，可以实现IT资源的动态分配、灵活调度、跨域共享，提高IT资源利用率，使IT资源能够真正成为社会基础设施，服务于各行各业中灵

活多变的应用需求。虚拟化以其降低能耗、提高基础架构利用率、高可用、提高灵活性的优点，被众多硬件厂商青睐，同时，虚拟化三大软件厂商：VMware、Ctrix以及微软对于虚拟化的软件技术也在随着时代升级，更多的企业接受了此架构。但是，虚拟化仍然不能解决存储问题，扩展需要集中存储，导致存储的管理相对复杂。 3、超融合阶段：since 2014 超融合的本质是以软件定义基础架构，将服务器内的计算与存储资源进行融合，存储采用分布式的自治系统。相比传统架构，超融合架构的优势体现在： ①即时体现的系统开销节省传统的三层架构（服务器+网络+存储）一般来说，能够利用整体资源的40%已经算是非常高效了，而在三层架构的成本投入与运维管理中，电力投入、人力投入、空间投入等相对于超融合来讲，都是不占优势的，举个例子，10台服务器传统三层架构要完全支持整个业务系统，每天耗电大概500W*10*24=120度，而超融合架构利用四台超融合一体机大概只需要500W*4*24=48度左右，工业用电按照1元/度算的话，一天在电力方面能节省72元，一年是26280元，这还仅仅是在服务器上面。 ②更好的性能以及稳定性超融合将多台服务器的计算与存储资源进行虚拟，可自定义虚拟机，充分发挥服务器的硬件资源。当业务系统负载增加的时候，可调配资源从新分配虚拟机，保证维持业务的稳定与效率，而如果当某台服务器出现宕机事件，由于超融合的虚拟计算与存储资源技术，不必担心数据的丢失及业务中断，系统会自动进行迁移，保证业务的连续性以及数据的安全。 ③易扩展性

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价

值（Value）。阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。

第六章近代中国金融业发展概况

第六章中国金融业发展概况金融是经济发展的心脏，银行则是其血液。经济越发达，金融在经济发展中的作用更加重要。中国金融业的发展可以追溯到远古时期，到当前已经获得了很大发展，在经济中的比重越来越高，成为当前社会各界人士的关注一个焦点。股市的变幻、国有银行的改革、人民币的升值压力……这些问题，都成为人们日常谈论最多的话题之一。下面我们就从历史演变中寻找规律，为当前金融业的发展改革提供经验借鉴。金融，是现代经济运行的中心。它涵括了与物价有紧密联系的货币供给，银行与非银行的金融机构体系，短期资金拆借市场，证券市场，保险系统，及国际金融诸多方面存在，等等。具体发展过程，基本集中在货币与信用上，下面就围绕上述方面展开论述。 1、货币的发展一般而言，按照标准化的思路，我们可以把货币发展分为五个阶段1：原始社会的多样化2，即物物交易、集中到一般等价物，如各种铸币、秦统一货币，形成影响很大的半两钱；明朝统一到白银，从而构成铜钱与白银并存的双本位制、到1935年统一到法币、建国后形成人民币，到现在甚至还出现了电子货币。每一个阶段，货币发展形式都跟当时经济、社会等背景密切联系在一起，体现当时社会经济发展需要。具体到近代以来，中国货币制度的演化大致经过了如下几个时期： 1）晚清的货币制度晚清的货币制度，简单而言，是一种“银钱双本位制”，即“凡一切行使，大抵数少则用钱，数多则用银”。具体而说，名称上全国都是使用如下几种货币：银两、银元、铜钱、纸币，但在实际操作中则相当复杂，全国各地没有一个统一的货币标准。各地制造的货币单位自能在规定的范围内流通，越出制造地区则需要按照一定比例进行兑换，否则无法使用。同时，能够制造货币的机构也没有统一，具体到中央、地方官府、外国在华金融机构、本国 1具体而言，货币的发展是围绕“多样化-一般等价物-金银-纸币-电子货币”的顺序演化的。从中国货币的演化看，大致上是按照“物物交易和贝币时期——刀币时期——半两五铢时期[这之前大多以重量为单位演进的]——年号通宝时期[之后大多以年号和把重量为名称改组为宝为名称]——纸币时期——电子货币”进行的。

大数据在金融行业四大创新性应用..

大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。一、大数据有助于精确金融行业市场定位成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场

特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数

联想金融行业超融合解决方案

未来中国金融行业创新发展趋势

公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用

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大数据在金融行业的应用与发展展望...

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第六章 近代中国金融业发展概况

大数据在金融行业四大创新性应用..

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