大數據互聯網金融案例

『壹』 大數據時代，互聯網金融風控如何利用大數據建斜

• 如果此回答對樓主有幫助，給個採納好嗎？謝謝啦

• 在大數據時代最有效的一般還是強變數，比如每月工資單我就看那一個數然後就喜上眉梢。當缺乏強變數或者獲取不到強變數的時候大數據技術會是非常有效的替代手段。至於未來能否依靠大數據技術在風控領域做到千人千面這還需要時間來驗證。

• 大數據技術最大的價值是提升人類社會的效率，降低信息差，優化各類決策，提供更深層度量衡的技術手段。比如用在天體物理領域、用在災難預測領域、用在工業設計領域。糾結一票能夠解決這樣問題的同學們如果僅僅是為了多發放兩筆沒逾期的貸款而存在，當然也是可以的。

• 目前我們關心的技術主要有以下部分：

• 1.高性能計算：GPU+CPU異構計算、FPGA晶元、超大規模（萬億節點）圖計算問題。

• 2.AutoFature：海量數據中如何程序化特徵工程，並達到接近人類完成的水平。

• 3.小數據學習：如何利用少量數據訓練達到海里數據相同／接近的性能。

• 4.復雜網路：如何將真實世界更有效率的映射在圖狀數據結構，以及如何對其進行編碼。

• 5.數據擴展：如何挖掘更多的數據加入到模型中以及如何獲得更多高價值、高質量、高覆蓋率的數據。

• 我的邏輯是：

• 1.靠人力來解決模型開發的問題，在無限維度的數據增長時必然會存在上限。那麼尋找在高緯數據中程序化工作的手段是我們必然的選擇。

• 2.無限維度的數據增長以及新的演算法必然衍生出嚴重的計算性能問題，如何能夠快速的完成海里數據計算決定了整個團隊的實驗速度。而最終實驗速度決定了整個團隊的技術能力。

• 3.在面臨新業務或者之前從未出現的情況時，依靠深度學習等技術的完成的演算法缺乏冷啟動的手段，如何能在較小的高維數據集中訓練出一個可用的模型是比較有價值的一個課題。

• 4.個人認為圖狀數據結構是在保證metadata質量的前提下，最具靈活性的數據結構。在解決計算性能、圖的特徵編碼等問題後，也許這是通向通用人工智慧的方向。

『貳』 生活正與大數據發生哪些有趣的聯想

移動互聯網、社交網路、雲計算、大數據等新技術的不斷涌現，加劇回了互聯網與金融業在客答戶管理、風險控制、渠道建設、商業模式、戰略等層面廣泛的融合和創新，不難想像，在不久的將來，真正能帶來改變的互聯網金融一定是由深諳互聯網思維，立足小額信用貸款服務，涉及海量用戶，注重數據資產，耐心長遠的公司所推動的。只有這樣，才是符合大數據的趨勢，才能擁有長期的核心競爭力。但不可否認，無論選擇與社交網路進行品牌聯合，還是藉助豐富而強大的數據系統實現精準定向，亦或求同存異定製產品打通，社交關系與大數據的結合，不僅攪動了金融業，而且演變為整個商業社會乃至人情社會的制高點工具，即將催生真正的互聯網與金融領導者。

『叄』 大數據反欺詐或成P2P風控新提升點

大數據反欺詐或成P2P風控新提升點

大數據反欺詐的實質是通過對大數據的採集和分析，找出欺詐者留下的蛛絲馬跡，從而預防欺詐行為的發生。其現實意義在於提升壞人的欺詐成本，在欺詐行為發生之前就將其制止，進而凈化誠信體系。 邦幫堂副總裁王秀萍稱，互聯網金融蓬勃興起的同時，通過向P2P平台提供虛假信息，騙取錢財的金融詐騙犯罪也日益猖獗，給平台和投資人造成巨大經濟損失。隨著互聯網金融市場規模的增長，互聯網金融詐騙必將有增無減。所以通過內外兼修，加強平台風控系統建設，提高自身風控實力，是每一個負責任的P2P平台都必須用心去做的「功課」。需要注意的是，任何單一技術都是輔助工具，P2P平台的風控建設還是需要形成嚴密的體系，盡力朝著「無縫隙」方向努力。 近日，P2P平台邦幫堂與首家互聯網金融領域風險控制和反欺詐服務提供商同盾科技在北京正式簽署戰略合作協議。邦幫堂首席風控官蕭志強表示，同盾科技提供豐富的反欺詐客戶資源，幫助邦幫堂在信用評估初期有效地判斷申請是否屬於詐騙，過濾掉不安全信息，在提高效率的同時最大程度保障投資人出借資金的安全，並且大幅降低平台前期的硬體和實施成本。 同盾科技聯合創始人、COO馬駿驅解釋，欺詐就是行騙，反欺詐並不是將行騙者繩之以法，而是在欺詐行為發生之前就將其制止。同盾科技通過大數據的方式，給欺詐者畫出負面畫像，從而預防欺詐行為的發生。 馬駿驅進一步解釋，在對P2P平台的反欺詐協助上，同盾完善的欺詐規則模板庫、詳細的失信名單，可以去除驗證碼，抵禦機器人攻擊，大幅提升用戶體驗的生物探針;能夠准確識別當前用戶是否使用了代理訪問網站，並獲取真實IP的代理檢測功能。這些都將幫助邦幫堂平台有效過濾欺詐信息，讓平台風控更優化。

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『肆』 1、什麼是互聯網金融支付什麼是第三方 支付舉例說明。 2、大數據金融的特徵有哪些

互聯網金融是傳統金融行業與互聯網精神相結合的新興領域。理論上任何涉回及到了廣義金答融的互聯網應用，都應該是互聯網金融，包括但是不限於為第三方支付、在線理財產品的銷售、信用評價審核、金融中介、金融互聯網金融的發展已經歷了網上銀行、第三方支付、個人貸款、企業融資等多階段，並且越來越在融通資金、資金供需雙方的匹配等方面深入傳統金融業務的核心。互聯網金融的特徵是：通過互聯網、移動互聯網等工具，使得傳統金融業務具備透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等一系列特徵。」愛定投「在這方面做的很不錯。

『伍』 互聯網公司為什麼愛搞金融

一、互聯網公司發展金融行業就不用再承擔傳統金融公司的風險。
互聯網公司發展金融服務的資金都是在國有銀行辦理的貸款服務。而互聯網公司也通過自身的金融服務將這些貸款分散給各個用戶。互聯網公司則會在這一過程中賺取額外的差價，所以互聯網公司的金融服務其實就是把金融公司變成了一個銀行貸款的中介者。

二、互聯網公司通過金融產業賺取了暴利

這些年國內的各大互聯網公司都開通了金融服務，而且金融服務在這些互聯網公司的發展份額也占據了相當大的比重，甚至有很多金融服務已經成為了這些互聯網公司的主要支柱產業。之所以這些互聯網公司的金融服務能夠成為暴力產業，完全是由於互聯網公司鑽了相關規定的漏洞。

三、互聯網公司可以利用大數據來規避風險。
互聯網公司這些年通過獲取用戶的信息以及數據已經總結歸納出了一套用戶的信用體系，因此互聯網公司認為只要通過這一套信用體系就可以規避風險的出現。然而真正的風險往往並不是這些互聯網公司所承擔的，而是借給這些互聯網公司貸款的國有銀行。

這段時間有關部門也在加緊對於互聯網金融服務的嚴格監管，這樣的話也會有效的規避互聯網公司出現爆雷的可能。因為一旦互聯網公司的財政出現一定的壓力的話，那麼必然會導致出現一系列的連鎖反應。

『陸』 大數據專業主要學什麼課程

大數據專業的職業發展主要分為3個方向：
1、大數據開發方向; 所涉及版的職業崗回位為：大數權據工程師、答大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師；
以最基礎的大數據開發為例，入門最低薪資可達8K-1W，且該行業的薪資增長率極高。據某求職網站薪資顯示，資深大數據工程師的平均在50K/月，可謂非常有「錢景」了。