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银行金融风控 大数据分析

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银行或金融 Unit 数据分析岗位需要什么能力？大数据在金融 industry中的应用与挑战大数据在金融 industry A中的应用与挑战有四个基本特征金融 industry基本上是世界上所有行业中对数据依赖程度最高的，也是最容易实现数据变现的 。BAT抢的是大数据风控，所以所谓的大数据风控，主要在于特征数据，大数据风控用什么模型 。

1、大数据 风控用了什么模型?有效性如何?Current loan风控由于每个样本都需要通过借钱的方式收集，考虑到每个人一个亿只能放一万个人，样本量不会太大 。所以所谓的大数据风控主要在于特征的数据 。很多时候会用到很多传统上不用的功能 。比如传统的风控更害怕错过值和不稳定的特性 ， 这些都是大数据风控需要解决的 。说到模型，既然特征多 ， 样本少，就需要一个非常抗过拟合的模型 。

满足这两个条件的都可以 。当然，上面说的只是预测贷款用户质量的二元问题 。至于风控领域的很多其他问题，都有不同的解决方法 。说到有效性 。据我所知，现在市面上有一些非常小的短期产品，可以按照一个模式完全贷款并盈利 。根本不需要任何人参与 。这类产品通过少量解决了小样本的问题 。短时间内解决了标签收集慢的问题 。所以推广到大额长期产品并不容易 。

2、大数据技术在 金融行业有哪些应用前景一般来说，风控现在广泛用于信用评级和项目 。它对金融 industry最大的推动力就是将行业内的抵押或质押融资转化为纯信用贷款 。目前国内主流金融机构，如银行，都需要抵押物 ， 包括新兴的P2P行业 。现在很多征信机构或者一些大企业都会利用大数据技术来做金融project风控和供应链-2 。1.客户管理金融机构还有很多有价值的数据，比如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为数据等 。这些数据可以通过开通用户账号来建立用户标签系统 。
【银行金融风控 大数据分析】
3、BAT抢滩大数据 风控,为何瞄向了 银行业?BAT等互联网巨头在完成C端市场的划分后，依然瞄准B端市场 。2016年及之前，BAT、网易、JD.COM等互联网巨头已经在云计算、人工智能等领域推出了很多面向企业市场的服务 。从目前的趋势来看，谈了很久的大数据，对于BAT来说，可能又是一次价值洼地 。日前 ， 百度云报道称，Minsheng 银行是一款为信贷企业提供风险管理和预警的云服务 。

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