一、系统模型：

通过检索引擎及爬虫技术采集产业和产品互联网海量数据；

通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式，存储一批完备的产业相关的金融大数据；

通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告，然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型，以价值链为基础的决策模型并提供适合产业的基于大数据支持下的产业综合指数及参考指标。

二、系统实现：

1、产业和产品的价值评估：

充分利用计算机技术和网络技术，实现对产业、产品的综合评估及计算机自动化处理，管理上实现现代化、科学化、自动化。

2、产业的风险预警及预测：

通过此系统实现产业以及产品的价格的预测及风险的预警；

3、产业的风向标的参考指数及指标：

系统整合产业及金融大数据云平台等众多资源，由来自各个方向的数据，结合多种评估模型，分几段实现产业指数体系及评估系统。

产业指数包含综合指数、分类指数(产品指数、评估指数等 )。该产业指数将成为产业市场的“晴雨表”和引导投资的“风向标”。

示例：

以大数据林权为例：通过检索引擎及爬虫技术采集互联网海量数据；通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式，存储了一批完备的林业及林业相关的金融大数据；通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告，然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型；以林业价值链为基础的决策模型并提供适合林业的基于大数据支持下的行业综合指数及参考指标，打造“林权交易评估参考系统”为核心的产业金融投资生态圈，构建林业金融大数据平台；并融合支付、交易和其他衍生业务，构成领先的产业互联网金融综合解决方案，真正使企业与金融部门通过一定的关系相互连接、贯通，实现产业资本和金融资本的相互转化。

大数据于产业金融领域的运用究竟如何很好的实现