互联网金融大数据中掘金当趁早

① 如何利用大数据做金融风控

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。

金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人 的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还 款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。

互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。

常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：

验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈

大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往 往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。

分析客户线上申请行为来识别欺诈

欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请 人，欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。

灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。

黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。

利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。

欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。

欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。

利用消费记录来进行评分

大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。

按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。

常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。

互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。

参考社会关系来评估信用情况

物以类聚，人与群分。一般情况下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，

参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。

参考借款人社会属性和行为来评估信用

参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违 约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。

经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信 息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款 违约率低10%左右。

利用司法信息评估风险

涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。

② 互联网创业者如何掘金大数据

近年来，在国家政策支持和各方面的共同努力下，我国大数据产业迅速发展，应用不断深化，形势喜人。国际数据公司(IDC)预计，未来全球数据总量增长率将维持50%左右，到2020年全球数据总量将达到40ZB，其中，我国将达到8.6ZB，占全球的21%。

据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年中国大数据产业市场规模达到4700亿元，同比增长30.6%。预计到2018年中国大数据产业市场规模将达到6200亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为25.13%，2022年中国大数据产业市场规模将达到15200亿元。

目前我国大数据产业也面临很多挑战，首先技术创新与支撑能力还有欠缺，在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在着较大的差距，对开元技术和相关生态系统的影响力还比较弱；其次，大数据支撑体系不完善，数据所有权、信息安全、开放共享等相关法律法规标准规范尚不健全，尚未建立起安全发展的数据开放管理的体系；最好，人才队伍建设急需加强，既熟悉业务需求又可以进行管理的大数据综合人在还很缺乏，远不能满足发展的需要。

③ 互联网金融模式的大数据金融

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式回对其数据进行专业答化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

④ 互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。

>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。


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⑤ 大数据掘金之中的数据分析方法不哪些

数据挖掘最常见的十种方法：
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

⑥ 当互联网金融遇上大数据，会碰撞出什么样的火花

哈哈，就是夸客理财啦～

⑦ 互联网金融是互联网金融还是大数据金融

像阿里的“余额宝”才是大数据金融，像现在很火的P2P只能算互联网金融，因为数据群无法达到大数据。

⑧ 如何在大数据分析中“掘金”

因此，行之有效的企业级信息优化战略变得空前重要。由于预计2015年产生的数字内容中有90%将是非结构化数据，如短信和微博生成的信息，以及视频和音频，情况将变得越来越复杂。无论身处哪个行业，围绕大数据及管理这些信息的挑战都无处不在。·金融服务行业必须满足客户对数字银行服务的期望，并处理风险和监管需求等问题;·在医疗和生命科学领域，患者隐私及药物开发问题使合规成为了关键的投资动因;·了解客户需求以提高服务和参与模式是旅游和交通行业必不可少的;·在政府和公共事业领域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保护公众;·实时的数据可视化、汇总和诠释对于能源行业至关重要。毫无准备的企业可能会在应对现有原始信息的数量、种类和速度时手足无措。如果企业缺乏管理并处理多来源海量信息的能力，将会导致涉及整个企业层面的各类问题：·具有更先进的信息系统的竞争对手将能很好地利用数据并争夺客户;·尽管有更大量和来源，实现数据价值将越来越困难;·浪费大量时间过滤海量不相关的数据，而这些数据不能支持决策或推动其执行;·缺乏灵活性、分离的信息基础设施成本将逐步增加。政府和企业迫切需要从无关的数据中获取洞察，并有能力对其有效利用。那些能从战略上迅速响应，并从海量信息中提取真正价值的企业将能获得关键的市场领先地位。发挥信息的力量根据ColemanParkesResearch的研究[3]表明，亚太和日本地区62%的私有企业认为有效的信息优化战略能帮助其获得竞争优势。但是仅有不到一半的企业采用了合适的解决方案并从大数据中获得洞察，而目前仅有15%的企业将非结构化数据纳入了其企业洞察、流程和战略。企业的终极目标应是充分利用100%的信息来推动更快、更明智的业务决策。企业应能衡量信息战略在新增收入、节约成本以及加速上市等方面所带来的价值。要想在以信息为驱动力的新时代获得成功，企业需要信息优化战略以及可理解抽象概念的解决方案。企业的目标是通过涵盖所有数据形式的信息管理和分析系统实现互联性智能。这意味着他们必须：·建立一个敏捷的智能环境，并有合适的基础设施来捕获和存储海量信息，进行实时分析并迅速适应不断变化的优先事项;·对企业生态系统中的信息和智能战略进行整合，以获得对业务数据的完整视图;·通过将洞察和理念转化为行动而实现信息资产的全部价值。提升客户体验实现更好的客户体验是所有信息优化战略的主要目标。改进企业搜索和分析信息的方式，以更好地了解客户行为和需求，从而支持快速、明智的业务决策。这将有助于实现更好的客户体验和更高的忠诚度。信息洞察应整合所有客户信息，无论客户如何与企业进行互动，包括通过社交媒体、微博、移动应用，以及通过电话等其它方式。信息必须在不同的业务范围内进行收集，同时还要解决潜在的隐私和安全问题。先进的信息技术能够帮助企业增强其识别客户喜好、问题和趋势的能力。而这些情报可被用来更好地与客户进行互动，同时提供超越竞争对手的洞察。这些新情报可在应用开发以及将应用迁移至云的过程中发挥作用，而云能让客户轻松、快速地获得新服务。优化业务绩效不仅是企业需要应对海量结构化和非结构化数据，数据也分布于多个可能互不相关的业务范围，也存在于许多不同的应用中。现代数据中心的另一个关键能力是能够处理大量的无关信息，从而获得能提高业务绩效的洞察。通过整合、迁移并汇总数据存储，企业可以改进信息访问，并降低IT运营成本。这能带来简单、灵活、迅速、低成本高收益的信息基础设施，而此类基础设施同时还具有可扩展性、模块化特性，及可靠性。用智能信息基础设施替换复杂的孤立数据库，企业能够在需要时捕捉、存储并提供信息，无论采用哪种应用、规模有多大。充分利用100%的相关职能和运营数据能够帮助客户提高运营业绩和经营利润，并对信息生命周期管理进行自动化处理。信息优化的目标为构建一个服务于整个企业，从数据安全及合规，到分析和敏捷性的统一基础设施。而由此带来的快速、轻松分析信息的能力能够帮助企业获得更可靠的视图，从而做出准确、有效的决策。管理安全和风险将能够端到端管理100%大数据作为新目标，企业应研究更好的监管和安全措施来应对与日俱增的风险和复杂性。这些问题包括：不能充分利用目前所有可用数据进行及时、正确的决策所带来的财务和法律风险，以及获取数据并保证其是最新、最正确的。智能信息生态系统可管理安全环境中的数据，从而管理日常业务并降低风险。它还能利用洞察来引导企业投资和定价，并充分利用新的业务机会。将数据转化为资产不能周密部署并迅速采取行动的企业有可能面临被剧增的大数据淹没的风险。另一方面，那些能够实施全面的企业级信息优化战略的企业所获得的回报将是非常巨大的。这一战略有助于缩小潜在的和最终实现的业务成果之间的差距。总之，它可以分为三大要素：·能捕获、存储、复制并扩展数据的信息基础设施;·管理、保护、治理并充分利用数据的信息管理;·搜索、分析、理解数据并对其采取行动的信息洞察工具。能够从自身数据资产中获得深入洞察和价值的企业将开始收获其实质性的信息回报。文章更新提醒功能已上线，帮助您及时了解本频道动态。

⑨ 掘金大数据 “贵漂”正当时

掘金大数据 “贵漂”正当时_数据分析师考试

昨日，《贵阳市大数据产业人才队伍建设调研报告》出炉。报告显示，截至2014年底，该市人才总量60.4万人、每万人人才资源数1331人，分别比2012年增长11.2万人和217人；企业经营管理人才、专业技术人才、技能人才与2012年相比分别增长4.24万人、1.53万人、6.2万人；非公有制企业人才总量从2012年的21.5万人增加到25.7万人。

与此同时，上半年新增大数据产业注册企业1270家，集聚人才超过2万人。目前，贵阳市大数据及关联企业已超过2000户，人才近13万人，约占人才总量的22%。

政策：领军人才创办大数据企业，可获500万元经费

贵阳市在全省率先制定实施《关于加快大数据产业人才队伍建设的实施意见》、《服务外包及呼叫中心产业人才培养规划》等专项政策文件，明确大数据产业人才发展的目标任务和创新举措，提出4个方面19条培养储备、引进集聚大数据人才的具体措施。

对创办大数据企业的领军人才、核心技术人才，免费提供人才公寓、工作场所，最高给予500万元创业启动资金和200万元项目开发经费；对获得省级以上科技进步奖、制定行业标准、获得发明专利的团队和个人，最高给予100万元奖励；对引进领军人才、核心技术人才、高技能人才和招聘基础人才的大数据企业，给予奖励和补贴；对做出突出贡献的领军人才、创新创业人才，给予物质奖励和精神激励。

建设：多个“国”字号落户贵阳

贵阳市深化京筑创新驱动区域合作，强力推进中关村贵阳科技园建设，依托高新技术开发区、经济技术开发区及重点产业园区，搭建大数据科技创新、项目研发、人才创业承载平台，成功组建中科院软件所贵阳分部、北京贵阳大数据研究院、首都科技条件平台贵阳合作站、“千人计划”大数据研究院等。

建成全国首家大数据交易所、首个全域公共免费WiFi城市、首个块上集聚大数据公共平台、首个政府数据开放示范城市和首个大数据战略实验室。同时，开展贵阳大数据7系列基础平台项目建设，从北京引进项目260个。

目前，贵阳市国家级研发机构16家，省级以上企业技术中心、人才基地87家，国家级、省级科技企业孵化器8家，创客空间17家，创业孵化器和投资机构近20家。7月，该市获国家科技部批准创建“大数据产业创新试验区”。

培养：政、校、企联动，订单式培养大数据人才

贵阳市实施大数据人才培养计划，鼓励在筑高校(职业院校)开设大数据相关专业，支持校企合作建立教育培训基地，资助大数据企业在职人员提升学历学位和专业技能，打造“一基地、两中心、三示范、多点辐射”的呼叫中心人才培养体系，政、校、企联动，订单式培养大数据人才。

贵阳市级财政安排2000多万元专项经费，在贵阳幼儿师范高等专科学校、贵阳市经济贸易中等专业学校挂牌建立呼叫中心服务外包学院及示范教学基地，建设坐席1300多个。依托互联网+现代农业，与电商巨头、职业院校、网络公司合作，采取“理论+实践”方式培养电商能人。今年以来，全市培养呼叫中心专业人才4000多名、电商能人400多名。

引智：大数据产业成为贵阳引才聚才重要载体

以大数据人才为重点，贵阳市建立招商引资与招才引智融合互动机制，大力实施“筑巢引凤计划”、“黔归人才计划”等，大力集聚产业发展急需人才。

近两年来，贵阳市开展的大型招才引智活动中，大数据人才、项目引进比例占40%以上，2014年引进大数据相关专业人才535名，今年以来大数据龙头企业贵阳朗玛信息公司引进人才174名，大数据产业已经成为贵阳市引才聚才的重要载体。

据统计，2013年至2015年上半年，该市直接引进各类高层次人才1882名，相当于前八年引才的总和，其中博士241名、硕士1380名、高级职称261名。高层次人才引进流出比从2012年的36∶1提高到2014年的49∶1，引才数量及层次呈逐年提升态势。

创业：已集聚创客团队230多支

利用创建国家级大数据产业发展集聚示范区的机遇优势，贵阳市深入推进人才改革管理试验区建设，全力打造“政策+基地+资金+服务+平台”模式的创新创业全生态链。

如今，越来越多的黔籍人才和“创客”选择贵阳创业兴业。3月14日，“‘北漂’已过时、‘贵漂’是时尚”节目在腾讯网播出，关注人数1000多万，评论逾7800条。据近日阿里巴巴集团旗下蚂蚁金服发布的《大学生就业流向报告》和经济学人智库发布的《2015年中国新兴城市报告》显示，贵州进入了大学毕业生净流入排行榜前列，贵阳在全国新兴城市的综合排名、经济增长及外商直接投资三个方面均列第一。

2013年以来，高校毕业生到贵阳创业就业人数年均增长30%以上，全市新增创业实体11.6万户，带动就业41万人。目前全市集聚创客团队230多支、创客1800多人。2014年，全市新增高新技术企业40家、增长23.1%，大数据产业总量650亿元，同比增长68%，科技进步贡献率、人才贡献率分别达到56.4%和28.13%，高于全国、全省平均水平。

目标：创新创业人才“筑梦”首选地

如何才能打造创新创业人才“筑梦”首选地？

贵阳市将深化与发达地区人才交流合作机制，通过调动、聘用、挂职、兼职和项目合作、技术入股等形式合理配置大数据人才资源。采取支持高校、科研院所、企业培养和“人才+项目”的模式，依托国家、省、市重大科研项目、产业项目和工程项目，在实践中培养聚集大数据产业骨干人才。

研究提出具有创新性和引领性的大数据人才评价认定和职称评聘办法，开辟大数据人才职称评审“绿色通道”，建立以能力为导向，以业绩为依托，以品德、知识、能力等为主要内容的大数据人才评价指标新体系，力争将大数据人才认定评定标准纳入国家大数据标准委员会标准立项范畴，成为大数据人才标准起草城市和试验城市。

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⑩ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。