하늘 구름 데이터 Feng Dazhi: 큰 데이터 및 금융 혁신

시내 "2013 중관촌 큰 데이터 날" 빅 데이터 인터넷 금융 포럼, 하늘 구름 큰 데이터 Feng Dazhi 제공 "큰 데이터 및 금융 혁신" 기조 연설.

Feng Dazhi: 안녕 하십니까! 나는 매우 기회를 당신과 함께 큰 데이터를 우리 금융 산업을 논의 하기 위해 기꺼이. 난 아주 많이 동의 감독 리 우 말했다만 업계의 큰 데이터, 아니 나를 새로운 산업을 만드는 큰 데이터를 전달 합니다. 따라서, 우리가 봐 하늘 구름에서 보기의이 각도 우리 모두가 이해, 기업 기업에 의해 발생 하는 문제를 해결 하기 위해 함께 성장할 수 있도록 노력 하겠습니다 우리의 제품 릴리스 전에.

시간에 우리의 큰 데이터를 어떻게 우리가 넣어 땅에 많은 문제를 직면 하 고 우리의 하나의 아이디어에서 큰 데이터 발견. 난 전에 하늘, 말 했 어 엔터 프 라이즈-클래스 창 고 건설, 문제와 전에 많은 발생의 6-7 년 나 오늘 생각 하는 또 다른 관점에서 우리는 큰 데이터 수 뿐만 아니라 재생의 플랫폼 장점, 몇 가지 문제를 해결 하는 데 도움이 자사의 알고리즘 수 비용 이점을 동시에 아래는 금융에 매니 페스트 하는 방법 내가 이야기 하는 주요 방법이입니다.

큰 데이터는 인터넷에서 현재 개발 중 일부를 포함, 우리에 게 가장 큰 변화 중 하나는 개인 설정, 그리고 지금 그것은 강 해지고. 금융은 전통적인 정보 산업, 어떻게이 정보에서 내가 고객 서비스를 위해 잘 수 있습니다 이것은 우리의 이전 년, 금융 정보, 인터넷, 전자 금융 등을 포함 하 여 온라인 결제 개발 후에 오랫동안 점차적으로 축적 하 고 이렇게 많은 효과 형성.

지금 인터넷, 특히 모바일 상호의 지속적인 개발 오늘, 우리는 어느 정도 금융 임계값 감소, 그 특정 임계값 때 기업의 많은, 그가 조각을 삭감 하는 매우 오랜 시간에 할 수 발견. 만약 우리가 매우 간단한 송금 거래를 지금, 그것은 포함 데이터의 많은 산업 체인, 중, 전과 후 전송을 포함 하 여 트랜잭션. 따라서, 우리 금융 내부에 또 다른 것, 그냥 지금은 류 감독도 언급 했 듯이, 어떻게 수 같은 큰 체인 안에 신속 하 게 정보, 그리고 각 프런트 엔드 트랜잭션 또는 심지어 작업 피드백의 융합을 실현, 우리의 전체 금융 빠른 피드백 및 건설 깨달을 수 있다. 세 번째 도전, 우리가 왜 왜 전통적인 인터넷, 사실, 사람 보다 훨씬 더 많은 모바일 인터넷의 인기는 감정, 모바일 인터넷, 초점을 연결 하는 그는 사회적인 동물 이다, 그는 언제 든 지는 모두에 어떤 과정 든 지에 연결 되어 있는지 그의 감정적인 필요를 충족 기대. 이 파이프라인 더 전통적인 금융 산업을 포함 하 여 보험 회사를 포함 하 여, 많은 금융 분야에서 그들의 자신의 통신 고객 파이프라인을 구축 끊임없이 그것, 이제 내장 휴대 전화 애플 리 케이 션의 형태로. 그래서,의 관점에서 큰 데이터 지금, 물론, 많은 기술, 큰 데이터 저는 개인적으로 생각 우리 금융 산업의 미래 발전 개인 및 피드백.

큰 데이터는 지금 막 방향 및 동향, 많은 알려줍니다 하지만 전통적인 금융 부문에 대 한 큰 데이터는 실제로 두 개의 매우 중요 한 방향으로 생각. 물론, 난, 목록 분석의 확장성 이라고, 당신이 전통적인 데이터 마이닝 있어야 깊은 이해, 전통적인 마이닝 수행 하는 방법? 우리는 매우, 매우 좋은 의사, 일부 알고리즘 엔지니어를 포함 하 여, 전체 알고리즘 주기 및 정확도 이러한 엔지니어의 능력에 크게 좌우 되므로 지속적인 최적화 알고리즘, 피드백 데이터 웨어하우스 유효성 검사 알고리즘을 전통적인 데이터 웨어하우스에서 데이터를 샘플링 하 고 당신의 샘플링에 의존 필요가 샘플 데이터 비즈니스 고객의 기여도 나타냅니다 얼마나 파악 하는 전통적인 방법 이다.

데이터 분석에서 1 백만에 10 백만 확장 때 알고리즘의 복잡도 간단한 1 ~ 2 차이에서 일어날 것 이다 가능 하다. 이 방법에서는, 우리는 수백 고객의 크기를 측정 하는 지표의 개발을 통해 통계 분석의 숫자를 통해 VI를 켜십시오. 하지만 큰 데이터 나 듯이 전산 전력, 통해이 분산된 컴퓨팅 파워 분산된 컴퓨팅 파워의 특정 금액을 얻을 수 있습니다 여기, 우리는 회사를 측정 하는 때 우리는 고객의 주식 36 백만 우리의 시스템 실행 약 20 분에. 하지만 전통적인 건축, 아래 고객의 10 백만 이미 겪고 힘든 시간 분석, 그래서 고객에 게 가장 큰 장점은 무엇입니까? 난 어떤 분석 결과 그것은 사용할 수 있는 직접 응답 큰 데이터 확장성 분석 기능의 혜택을 안내 하는 사실 인지. 다른 전통적인 데이터 정리, 데이터 품질 변환, 데이터 거 버 넌 스, 많은 수준에 대 한 대형 데이터, 큰 데이터 것 들을 많이 할 수 있습니다. 전통적인 비즈니스의 장점은 무엇입니까? 우리의 시간 처리의 효율성을 향상 시킵니다.

우리는 전통적인 분석에 있는 매우 간단한 실험 알고리즘, 우리이 알고리즘 실험 필요가, 여기에서 우리는 간단한 분석 우리가 알고 있는 연간 매출 아마 기업에 대 한 최고의 기여 율은 볼 수 있는 우리는이 그림에서 볼 하지 높은 기업의 기여 연간 소득 큰 것, 이상의 20, 000의 연간 소득만 40000 이상 있을 수 있습니다 2 또는 일반 직원의 3 선 도시, 일반 구민 수 있습니다 내 보험 회사에 사는 것을 선호. 이 규정은 실제로 규칙의 일부를 하는 알고리즘을 통해 큰 데이터 그리고 우리가 하지 않아도 법률 의견의 사전 개입 가이드로 우리의 실제 데이터 웨어하우스. 이 일의 결과 사실, 아니 알고리즘을 통해 예측도 나, 시뮬레이션 수단을 많이 사용 했지만 그것은 실시간으로에 존재의 결과 임을 알고 있기 때문에 그래서 그것을 매우 빠른 피드백 빠른 분석이 하고있다.

지금 막 언급 한 또 다른 조각, 우리는 첫 번째는 금융 부문의 내부 데이터는 금융 부문에서 데이터의 두 가지 광범위 한 범주 있다. 함께 은행의 개선의 그것은 건설, 은행에서 모든 비즈니스도 아주 완벽 하 게, 하지만 아주 잘 완료 되었습니다 하지만 이것 또한 또 다른 문제, 즉, 다른 부서에는 엔터프라이즈의 다른 구석에 데이터 배포를 제공 그리고 심지어 일부 데이터 존재 하지만 많은 사람들이 알지 데이터는 거기. 그는 무엇을 합니까? 금융 기업 내 데이터의 통합을 실현 하는 방법을 재생 하려면이 데이터를 더 큰 범위, 많은 기업에서이 작품의 가치 여부 금융, 지금 감독 류도 언급 했 듯이, 우리는 라디오에 그리고 텔레비전 업계 또한 실현 하는 비즈니스 데이터의 통합, 구조화 및 구조화 되지 않은, 이것은 나의 내부 데이터 융합 문제 이야기.

데이터에 대 한 다른 큰 것은 무엇입니까? 데이터베이스의이 종류의 데이터 저장소 모드 요구 사항 분석에 대 한 데이터와 구조화 되지 않은 데이터를 함께 통합 하는 것 더 적당 하다. 우리가 거기 있을 때, 클라이언트는 구조화 되지 않은 데이터를 구성 하는 방법에 대 한 그의 특정 관심사 중 하나에 대해 나에 게 얘기. 그는 많은 기업에서 구조화 되지 않은 데이터 이며 그는 그것을 분석할 필요가 믿고 있다. 구조화 되지 않은 데이터 구성 되어있다, 우리는 알고리즘 기능을 제공할 수 있습니다 그에 게 말했다 및 도구, 정말 어떻게 구조화 되지 않은 데이터 구조, 그것은 왜곡 하지, 기업의 상황의 실제 반영 있도록 이것은 또한 함께 작동 하도록 필요, 이것이이 업계에 큰 우리와 함께 파트너 희망에 큰 데이터 및 일반적인 개발.

제 3 조각, 가장 중요 한 기능은 기업에서 큰 데이터는 브랜드를 구축 같아요. 우리는 지금 더 많은 일을 여론 모니터링의 브랜드 이미지를 포함 하 여,이 브랜드 이미지 Everbright 등 포함, 그것은 금융 고객을 유치 하기 위해 특별 한 전문의는 은행에 기반 하기 때문에 우리는 대부분 돈에 대해 얘기. 그러나, 동일은 다른 지방에서 국가의 기업 이미지, 성능이 다르다, 당신은 남서부 국경에는 충칭 시 Everbright 인상을 수 있습니다 및 기업 주의 이미지는 완전히 다른, 어떻게 내가 순 본부 결정 Shidi, 풀뿌리에 삽입 하는 직접 모두 모두가 당신의 노출이이 지역에는, 당신은 귀하의 경쟁 업체의 생각 하자. 그래서,이 경우에, 우리는 다른 기술을 통해 대용량 데이터를 사용 하 여 우리가 여론 모니터링, 원래 우리 단지는 다른 방식의 금융 응용 프로그램에서 큰 데이터, 그것을 계량 하는 사람들의 느낌을 느낌의이 종류를 얻을 수 있습니다.

세 번째 블록은 사업 개발, 하나는 완벽 한, 다른 소개 된다. 완성 하는 방법을 개선 기존 시스템, 레이 항상 언급 했 듯이, 지금 우리의 신용 평가 시스템은 아무도 파괴적인 혁신 시스템을 파괴 수 있습니다 하지만 우리가이 기초에, 둘레, 시스템을 향상 시킬 수를 소개 하는 고객의 접근을 통해 수, 매우 모양. 또 다른 아이디어는 데이터, 데이터의 도입 무엇입니까? 지금은 많은 은행 인터넷 금융 공급 체인 금융, 그는 이것을 왜 합니까 하 고? 그는 새로운 산업을 소개 하는 때 그것이 산업 업스트림 및 다운스트림 데이터 발견, 때문에 할 수 있는 더 많은 데이터, 더 정확 하 게 문제를 설명 하는 사람을 묘사 하거나 추세를 보면 더 정확 하 게 수 있습니다, 이것은 금융 산업은 지금 여기, 많은 문제, 얼굴 그들은 많은 인터넷 금융, 공급 체인 금융에 대 한 이야기 모두 지금 또한 이야기는 은행에 대 한 사실, 본질은 합리적인 데이터 소스 소개, 더 나은 우리의 미래를 해결 하는 방법 시스템 개발 은행.

어떻게 은행 하 고 더 나은 금융 업계에서 우리의 고객은 우리에 대해 무슨 말을 하는지,이 경우에, 많은 방법이 있다, 우리는 새로운 데이터 소스, 우리가 알 수 있는 은행, 온라인 뱅킹, 더 나은 고객 원하는 해결 하기 위해 각 작업을 분석할 수 있습니다 어떤 목적으로 그가 얻을 수 있는 그는 또한 Liu 추를 포함 하 여 제품의 어떤 종류 어떻게 더 나은 고객 서비스, 금융 경쟁이 점점 더 치열 한 해결 하는 협력, 사실, 많은 기업에 대 한 얘기 사고 싶다, 은행의 이미지는 더 이상 모든 은행, 하지만 특정 산업 은행에 초점.

우리에 대해 얘기 하는 다음 일은 우리가 일부 조각난된 비트의 정보는 인터넷을 통해 흩어져을 계량 분석 기업 가치를 달성 하기 수 려. 이 경우에, 사실, 은행, 그는 많습니다 제어 운영 부정적인 컨트롤의 예를 들어 금융 위기 기업 종료 하지만 은행에서 회사의 신용 상태는 그대로. 금융 위기 여파로 유럽에서 은행에는 낮은 수준의 실수는 그의 고객은 가까운 파산, 하지만 그가 고객 돈을 상환. 우리는 내년에 우리 프로젝트의 일부는 금융 산업의 방문을 달성 하기 위해 일부 기업은 도움이 되기를 바랍니다.

위는 내가 이야기에 대 한 금융 혁신의 이해 우리의 알고리즘 각도에서 하늘 구름 각도에서 감사 합니다 아주 많이, 감사 합니다!

(책임 편집기: 유산의 좋은)