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个人金融借贷场景下的大数据风控行业分析及应用分析

1、大数据风控按照通俗的概念解析：通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。这句话涵盖大数据风控必要的4个要素：原材料：大数据。实现方式：技术模型。目标人群：场景中的群体。由于本文主要指个人借贷场景，则目标人群是借款人。

2、银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。

3、总的来说，大数据在金融领域的应用正处于发展初期，尽管面临数据难题和政策挑战，但其潜力巨大。未来，随着技术的进步和监管环境的优化，我们有理由期待大数据在定价、授信和风控等金融环节发挥更大的作用，推动行业的创新与进步。

4、华策数科智能信贷风控解决方案通过大数据分析、Smart Engine智能决策引擎、智能评分建模、风控策略、风险制度等多项技术，为企业制定精准高效的定制化风控管理方案。该方案从客户需求出发，结合数据分析与应用技术实现客群精准分类及管理，通过制定反欺诈规则防范金融消费信贷业务的风险。

5、大数据风险控制应用： 接入鲜活大数据数据源和自动化决策评分卡，量化风控决策，对接大型电商平台、获得垂直信贷场景下的创新金融产品。目前国内神州融大数据风控平台，整合了全面的征信数据，在大数据风险控制及场景对接做的比较好。

6、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。

大数据是什么?

大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指那些难以在常规软件工具一定时间内获取、处理、分析和挖掘的数据集。这些数据不仅在规模上庞大，而且在类型、处理速度和应用价值等方面也有着独特的特点。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量的、多样化的信息资产。大数据的基本概念：大数据的核心在于对海量信息的处理。这些信息不仅规模庞大，而且种类繁多，包括但不限于文本、图像、音频、视频等。

大数据指的是海量数据的集合，其中包含了结构化和非结构化数据，涉及数据规模、处理速度、种类多样性等多个方面。大数据的基本概念 大数据，顾名思义，涉及的是数据量的巨大。这种数据规模超出了传统数据处理和应用的能力范围。

三大技术推动大数据分析平台的发展

大数据分析平台未来有望整合数据抓取技术，从被动分析转向主动寻找，从而踏上大数据分析技术发展的新征程。 数据可视化技术 数据可视化技术是目前最热门的大数据应用技术之一，除了在末端展示方面的需求外，数据可视化也是数据分析过程中不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。

大数据的采集和数据抓取技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期。

存储技术：大数据的处理可以分为存储和分析两个阶段，两者相辅相成。大数据存储的目标是构建能够扩展到PB（ petabyte，拍字节）甚至EB（exabyte，艾字节）级别的存储平台。同时，大数据分析专注于在短时间内处理大量不同类型的数据集。存储技术的发展直接推动了大数据分析的进步。

存储技术：大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

该平台的发展不包括的技术是数据管理技术。大数据分析平台的发展需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析和呈现等多个方面。虽然数据管理技术对于大数据分析平台的稳定性和可靠性至关重要，但它只是其中的一部分，而不是全部。

健康码背后究竟有何意义?

1、健康码的作用和意义：通过健康码的颜色，可以快速识别一个人是否途经疫情比较严重的省市，是否直接或间接接触过感染患者。然后通过大数据分析，可直接锁定并找到可能被感染的人群。持绿码的，表示当前无症状，根据各地管理要求，可查验体温亮码通行。减少了“表格抗疫”，便利个人出行。

2、此外，健康码的全国一码通行对于保护个人信息具有重要意义。通过减少必须注册和携带多个健康应用程序的需求，这一政策有助于防止个人信息的过度泄露，特别是为那些不熟悉智能设备操作的老年人群体提供了便利。 最后，这一政策还体现了国家对数据安全和个人隐私的重视。

3、这在疫情防控的初期阶段，因此实际意义其实还是非常巨大的。健康码的作用不是为了证明你是健康的，否则也不会任由你自己申报身体状况然后上报，它其实就是类似一个电子身份证的二维码。

4、通过武汉健康码对我们活动轨迹、消费记录的判断，可以非常容易找到同乘人员，为疫情的防控提供追溯。在进去各大公共场所的时候，比如：超市，可以通过出示健康码来证明自己的健康状况，也为门卫的排查减少了工作量，提高了工作效率。

5、健康码的背后是我们国家对防控疫情的努力。有了健康码，可以清楚地知道每个人所在地方的风险程度，是否应该做核酸检测，是否需要隔离，所以健康码对防控疫情是十分重要的。

大数据开发和数据分析有什么区别?

1、大数据开发主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。大数据分析主要是运用相关技术对数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

2、就业方向不同 大数据开发工程师 分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

3、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。

4、大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。

5、从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。

大数据分析一般用什么工具呢?

常用的数据分析工具包括SAS、R、SPSS、Python和Excel。 Python是一种面向对象、解释型的编程语言，以其简洁的语法和丰富的类库而受欢迎。它常用于快速原型开发，然后针对特定需求用其他语言进行优化。

大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

- SPSS：适用于社会科学统计和预测分析，不断强化商业分析功能。 数据展现层工具关注报告和可视化。常用的有：- PowerPoint：广泛用于制作报告。- Visio、SmartDraw：用于创建流程图、营销图表和地图等。- Swiff Chart：用于生成Flash图表。通过这些工具，企业可以高效地进行大数据分析，支持决策制定。