1樓：獅子不要刪啊
網際網路金融（itfin）是指傳統金融機構與網際網路企業利用網際網路技術和資訊通訊技術實現資金融通、支付、投資和資訊中介服務的新型金融業務模式。
大資料（big data），指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。
任何投資都具備風險，不僅是在網際網路的金融領域裡存在。大資料的主要作用，是針對以往及現在的金融情況，進行資料分析，得出結果，**未來金融方向的走向。
但是，金融除了受到經濟發展的影響之外，也受到政治的影響。因此，只是靠大資料是無法對網際網路金融進行控制，只能是最大化的規避風險，最小化的降低損失，獲得高回報的收益。-
大資料時代，網際網路金融風控如何利用大資料建斜
2樓：新疆新華電腦
在大資料時代最有效的一般還是強變數，比如每月工資單我就看那乙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資料技術會是非常有效的替代手段。至於未來能否依靠大資料技術在風控領域做到千人千面這還需要時間來驗證。
大資料技術最大的價值是提公升人類社會的效率，降低資訊差，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**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. 高效能計算：gpu+cpu異構計算、fpga晶元、超大規模（萬億節點）圖計算問題。
2. autofature：海量資料中如何程式化特徵工程，並達到接近人類完成的水平。
3. 小資料學習：如何利用少量資料訓練達到海浬資料相同／接近的效能。
4. 複雜網路：如何將真實世界更有效率的對映在圖狀資料結構，以及如何對其進行編碼。
我的邏輯是：
1. 靠人力來解決模型開發的問題，在無限維度的資料增長時必然會存在上限。那麼尋找在高緯資料中程式化工作的手段是我們必然的選擇。
2. 無限維度的資料增長以及新的演算法必然衍生出嚴重的計算效能問題，如何能夠快速的完成海浬資料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資料集中訓練出乙個可用的模型是比較有價值的乙個課題。
4. 個人認為圖狀資料結構是在保證meta data質量的前提下，最具靈活性的資料結構。在解決計算效能、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。
常用的網際網路金融大資料風控方式有哪些
3樓：鑽誠投資擔保****
1：驗證借款人資訊。
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭位址。企業可以通過借助銀聯資料來驗證銀行卡號和姓名。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
2：大資料分析提交的資訊。
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在網際網路金融領域，消費貸一般都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度資訊例如戶籍位址，居住位址，工作單位，單位**，單位名稱等。如果是欺詐使用者，其填寫的資訊往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的**相同、不同單位的位址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。
3：分析客戶的消費資訊。
從客戶的電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費資料分析，只要客戶授權其登陸電商**，其可以借助於工具將客戶歷史消費資料全部抓取並進行彙總和評分。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估。
參考過去網際網路金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高。經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。
經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用乙個**號碼的人高很多。
5：調查客戶是否進入黑名單。
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的乙個參考就是黑名單，市場上領先的大資料風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
4樓：匿名使用者
我知道的一種是開放互補式資料聯盟戰略，屬於百融金服，風控技術研發一直處於領先地位。
5樓：匿名使用者
百融金服在採用大資料應用搭建基礎設施平台過程中，一直致力於追求新的手段，方式很多變多元。
6樓：匿名使用者
百融金服年初成立了國內首家人工智慧金融實驗室，可能在研發新的風控方式。
7樓：匿名使用者
大資料風控最近特別火，而且安全性高，這個行業的代表百融金服等做的都不錯。
大資料和人工智慧在網際網路金融領域有哪些應用？
8樓：彭咿呀
大資料從四個方面改變了金融機構傳統的資料運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個c」）包括：資料質量的相容性（compatibility）、資料運用的關聯性（connectedness）、資料分析的成本（cost）以及資料價值的轉化（capitalization）。
大資料在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大資料已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支援和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大資料的應用還基本處於起步階段。
資料整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將資料轉化為價值的主要瓶頸。
資料技術與資料經濟的發展是持續實現大資料價值的支撐。深度應用正在將傳統it從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模組的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，資料生態的發展演進有其顯著的社會特徵。
作為其中的一員，金融機構在促進資料經濟的發展上任重道遠。
無論是在金融企業還是非金融企業中，資料應用及業務創新的生命週期都包含五個階段：業務定義需求；it部門獲取並整合資料；資料科學家構建並完善演算法與模型；it發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。
在今天的大資料環境下，生命週期仍維持原樣，而唯一變化的是「資料科學家」在生命週期中所扮演的角色。大資料將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助it不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。
9樓：匿名使用者
看到互金。
行業就進來答了，之前在互金行業做過一段時間的電銷，後來也是因為看到ai技術逐漸深入而離開了。
像網際網路金融行業，會涉及到大量的電銷、還款催收等客戶維護行為，在沒有引入人工智慧技術之前，都是需要像我們這樣的純人工去進行客戶維護，而且在人力維護的過程中，人工客服常常會有回答模糊不清、甚至情緒不穩定從而激怒使用者的情況，畢竟是人與人的對話，難免會有情緒波動，這樣一來，就給企業造成了很大的人力成本與維護成本。
後來公司打算引進人工智慧客服產品，考慮了很多家，最終用的是一家叫中金智匯的人工智慧客服產品，他們之前在金融行業深耕很多年了，有非常深厚的行業基礎，所以在互金行業也有天然優勢。引入產品之後，這些以往需要大量人力去維護的事情，可以很大程度上放手交給機械人去做，讓機械人進行電銷、讓機械人去回答客戶的問題等等，而且音色、準確度、流暢度都絲毫不差。
類似的應用場景還有很多，互金行業的客服這塊只是一小部分，相信隨著人工智慧的進一步發展，還會有越來越多的互金行業工作場景可以用人工智慧來完成。
如何分析網際網路金融產品的大資料
10樓：鑽誠投資擔保****
軟體開發和網際網路金融都是相對飽和的了。 而隨著國家對大資料的重視，大資料分析方面的需求日益凸顯。 整體就業市場，大資料分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大資料的運用必然常規化。
網際網路金融模式的大資料金融
11樓：**
大資料金融是指依託於海量、非結構化的資料，通過網際網路、雲計算等資訊化方式對其資料進行專業化的挖掘和分析，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。 大資料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，擴大了客戶範圍，降低了企業成本。 大資料金融按照平台運營模式，可分為平台金融和**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。
中國網際網路金融協會可以清除大資料風控麼？
12樓：偶對分
眾所周知，網際網路金融的核心在於風控，權威的大資料徵信體系，可以更好地解決目前網際網路金融行業面臨的風控問題，降低網際網路金融平台壞賬的幾率，進而有效促進普惠金融行業健康蓬勃發展。在大資料風控系統漸成網際網路金融企業標配的當下，充分利用大資料力量，形成若干綱領性行業檔案或指導意見，有效促進風控產業走向規範化和組織化，包括紛爭不已的網貸評級等行業標準化，以及亟待優化行業自律等熱門議題，都可能會有不小的想象空間。
什麼是網際網路金融？網際網路金融和金融網際網路有什麼區別
通俗易懂點，主體不同，前者網際網路為主體，後者金融為主體，個人建議，金融網際網路行不通，因為網際網路主體概念比金融寬泛，兩者結合，典型的就是網際網路 範範而蛋 網際網路金融就是p2p，省去很多實體環節 不知道，現在網際網路 這麼盛行，不一定全都懂。什麼是網際網路金融？網際網路金融和金融網際網路有什麼...
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