互聯網金融大數據圖

1. 互聯網金融大數據風控到底怎麼玩

互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路已及搜索引擎等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。做好互聯網金融，要立足於三個基本點:平台、數據、金融。而在這其中，大數據，作為連接平台、用戶、金融等方面的工具，有著舉足輕重的意義。
由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能一概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做一個大致的分類和解析。

首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單一的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的「交叉驗證」的原則一樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同一風險事件採用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平台有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。

互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下一些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控 互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。

>>>>IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控 人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。


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2. 如何建設互聯網金融的大數據技術

這個問題就比較大了。不是一個技術人員能回答出來的，需要站在戰略管理的角回度去分析答了。管理在前，技術在後。互聯網金融方面，掌握的數據並不是一個小數目。那麼龐大的數據是存在很大的價值的。通過大數據技術，把那麼多的數據導入資料庫，進行分析和挖掘，得出最優價值的數據。檸檬學院大數據。

3. 目前為止哪些學校開設有互聯網金融，大數據

目前抄國內高校開設互聯網金融專業襲的並不算多，因為該專業屬於新興的「互聯網+」前沿專業，是伴隨著金融行業互聯網化應運而生的。據我所知，對外經濟貿易大學、武漢大學國際軟體學院率先聯合慧科集團開設了這個專業，隨後河北軟體職業技術學院、山東女子學院等重視學生就業質量的高校也相繼開設了該專業。由於互聯網金融行業的快速發展，市場上對專業的互聯網金融人才的需求急劇增加。因此，可以預見未來會有越來越多的學校開設這個專業。

4. 互聯網金融模式的大數據金融

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式回對其數據進行專業答化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

5. 誰能提供互聯網金融平台大數據

作為互聯網金融的行業先鋒貸兔網從資金和安全的角度講，大數據的支持可以為理回財者全面分析答理財項目的數據分析，得出理財項目的可靠性和安全性，貸兔網對於互聯網金融一切以數據導向，從企業層面數據，社會經濟大數據，立體的為互聯網金融平台提供有力的支持和保障！

6. 互聯網金融大數據風控哪家好

北京永洪商智科技有限公司，國內領先的數據可視化分析解決方案提供商，為百億內級數據量的大型企業容和各個垂直行業的中小企業提供靈活的數據分析解決方案。專注於讓企業用戶實現敏捷的數據化運營，實時洞察業務狀況，支持戰略決策。擁有分布式計算、分布式存儲、分布式通信、雲計算、數據處理、數據展現等多項技術專利。

7. 互聯網金融基於大數據使用有哪些內容

談自己熟悉的一個方面吧。

互聯網金融會涉及到公司上市時期的資料搜集，競爭對手的情報獲回取，答網路對公司的評價以及負面的信息。因此，大數據的挖掘技術的應用就顯得非常必要了。

目前來說，效果比較好的技術是網路信息的採集技術。

這種採集技術的功能如下：

這類採集系統的應用領域較為廣泛：

：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。都會運用到的。

8. 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。

9. 大數據，時代的互聯網金融！

不能，只是理論上的概念而已。
互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。

10. 如何分析互聯網金融產品的大數據

軟體開發和互聯網金融都是相對飽和的了。 而隨著國家對大數據的重視，大數據分析方面的需求日益凸顯。 整體就業市場，大數據分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大數據的運用必然常規化。