개념 대형 금융 데이터 모델의 모든 데이터는 신용 데이터

& http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html "> nbsp; 지금까지 큰 데이터 영역에 대 한 투자 더 워 되 고 더 많은 기업이 만들어지고 있다. 얼마나 많은 회사는 정말 큰 데이터 사용? 나는 거의 많은 것을 믿습니다.

큰 데이터 미국 금융에 대 한 가장 직접적인 시나리오 소위 신용 등급 시스템입니다. 미국 신용 시스템은 평가 간단: 부채 역사, 부채, 신용 기록 및 기타 관련 요인. 이러한 모든 기존 미국에서 시스템 점수를 합계 한다.

일반적으로, 변수를 너무 많이 넣으면는, 모델 처리 더 성가신 될 것입니다. 주요 요점은 그 깊이 폭 보다 더 중요 하다입니다. 그래서 지난 20 년 동안, 그리고 마지막의 레코드는 동일 되지 않습니다.

또한, 현재 보다 훨씬 더 많은 사용자의 역사에, 아마도이 사람에 처음 초점은 최근 갑자기 재산을 만든 거 시기 실크, 아마도 그의 능력 것 이다 거 대 한 변화, 하지만 이러한 요소가이에 반영 되지 않습니다? 많은 사람들이 모른다. 이 상대적으로 중요 한 표시 됩니다 수직 및 수평 폭에 물건을 넣어 하는 방법.

금융에 큰 데이터를 사용 하 여 무엇입니까? 같은 사람이 다른 응용 프로그램 및 필드에 동일 하지 않습니다. 예를 들어 오늘 회사에서 20 년 동안, 그는 좋은 직원, 가장 가능성이 그가 작업을 변경 하는 기능 없 반드시 의미 하지 않는다. 당신이 판단 하는 경우 다른 각도, 기준 및 응용 프로그램 변수에서이 사람을 완전히 바뀌어야 한다. 하지만 아무도이 관점에서 사람이 무게 유감입니다.

왜 바람 컨트롤 넣어 같은 중요 한 각도에서 마지막에? 중국의 피어-투-피어 회사에서 6 개월 또는 1 년 후, 남아 있을 수 있습니다 1-4은 기적, 많은 피어-투-피어 회사 죽을 것 이다, 또는 구입 및 손실. 모든 붐 페이드, 바람 컨트롤 가장 눈에 띄는 위치 될 것입니다.

그것은 또한 사용자를 직접 상담 하는 것이 중요입니다. 당신이 한 장소에서 거짓말을 할 수, 두 곳에 속일 수 있다 하지만 상황 사이 모순에 수천 수만의 포인트를 넣어 어렵습니다 만약 내가 포인트의 수천의 많은 수, 위장, 경우에 따라서 위장 될 수 있습니다, 그것은 속임수의 과정 그래서 큰 데이터를 통해 잡힐 하지 않는 거짓말을 만들기 위해 사람을 얻을 하는 것이 어렵다.

큰 데이터 모델 개념, 모든 데이터는 신용 데이터. 모든 그 핵심 변수, 혼자 하는 경우 제안된 하나, 어떻게 경우 이러한 모든 요소의 작은 모두 함께, 마지막은 매우 강한 있습니다 요점은, 하지만이 사람 수 있는 사람이 뭐 하는 확인 하려면 매우 정확한 판단을 훨씬 유용 하지 않은 알고. 그것은 관계를 보면 원인과 결과 볼을 매우 중요 한 포인트입니다.

이름이 같은 소리 좋은, 기계 학습, 우리는 깊이 경험 것 이다, 사실, 우리는 매우 슬픈 학습 기계를 촉구 하는, 우리 학습에 기계 아니다. 우리가 그에 게 방법, 또는 그에 게는 사실, 그 추출에서 빠를 수 있습니다, 더 많은 상호 작용의 종류, 컴퓨터와 함께 더 나은 의사 소통 하는 방법.

데이터의 소스는 우리가 생각 하는 큰 데이터의 두 번째 모델. 경우에 오류 메시지는 정보, 또한의 품질을 구현 합니다.

3는 소위 모델링, 한마디로, 변화, 특징 추출 및 이전 전통적인 통계 이론의 통합의 최종 모델의 설립의 마지막 소위 독립 모델 세부의 소위 특성에 큰 데이터에 큰 차이.

마지막으로이 더 재미 있는 것은,이 일이 중국에서 기본적으로 존재 하지 않는, 하지만 미국 상대적으로 번잡, 큰 데이터 및 관련 법규의 관계. 나는 중국의 입법 미래에 더욱 더 완벽 한 것 같은 문제가 발생, 일부 제한 된 영역의 평가 신용,이 금지 된 지역을 만지지 수 있습니다 믿습니다. 첫 번째 섹스 절대적으로 사용할 수 없습니다, 끝 신용 가치에이 사람을 어떻게 결정, 이것은 절대 아닙니다. 두 번째 나이, 나이 심각한 섹스, 하지만 나이 필수 요소 추가, 하지만 하지 감소의 요인으로 나이 많은 사람들의 사용 되지 않는 때에 수 있습니다. 3 인종, 절대적으로 빨간 줄을 건드릴 수 없어, 아시아인, 흑인, 백인 이나 라틴에 기반 하지 수, 당신의 신용은 좋은 또는 나쁜 판단. 예를 들어, 당신은 거리에서 또는 미국에서 운전 하는 중국 벽은 당신에 게 장소, 설정 하지 수 작성은이 이곳에서 너무 많은 사람들이 아닙니다, 때문에이 이곳은 좁은 경우 브랜드를 나무 것 이다 그것 그래서, 당신은 할 필요가 없습니다 쓰기, 그리고 돌아서 아무도. 이러한 것 들의 금지 사용 사실, 가장 진정으로 사람의 본질을 구현 한다. 사실, 그것은 볼 수 있습니다 우리의 모델에서 이러한 금지 된 것 들을 사용 하는 경우는 함께 추가 메시지의 수천 보다는 더 유용한.

큰 데이터 다른 이상한 응용 프로그램, 이다 법적 레드 라인의 일부을 우회 하는 데 도움이 있습니다, 이것이 법적 공, 사물의 본질은 이러한 요인, 수에 의해 결정 됩니다 때문에 c, b와 수 C, 강조는 고 B는 상관 관계를가지고 있어야 합니다.

저자, 서울 특별시 Lingyun, 터보 금융 그룹 수석 위험.