전자 상거래 사이트 빅 데이터: 알리, JD.COM, 쑤닝 등. 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다
신용카드 사이트 빅 데이터: 저는 카드, 은속도 카드 등을 좋아합니다. 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다
소셜 네트워킹 사이트 빅 데이터: 시나웨이보, 텐센트 위챗 등.
작은 대출 사이트 큰 데이터: 인신대출, 징신보 등.
지불 사이트 빅 데이터: 이보, 금전 지불 등.
생활 서비스 웹 사이트 빅 데이터: 핑안 장 yingtong 등. ...
데이터 처리 전에 비즈니스 및 데이터에 대한 이해는 데이터 마이닝을 위해 선택할 데이터 소재를 결정하는 데 매우 중요합니다. 데이터 공장에 들어가기 전의 작업량은 일반적으로 전체 프로세스의 60% 이상을 차지합니다.
데이터 원자재에 점점 더 많은 인터넷 온라인 동적 대용량 데이터를 추가하다. 예를 들어, 사이버 행위의 흔적을 분석하여 허위 대출 신청자 정보를 식별할 수 있으며, 실제 인터넷 사용자는 항상 인터넷에 단서를 남깁니다. 유용한 데이터의 적시성도 중요합니다. 일반적으로 정보 업계에서 인정하는 효과적인 동적 데이터는 지금부터 24 개월로 거슬러 올라가는 데이터입니다.
혁신과 기술의 힘을 통해 다양한 정보를 통합하고, 신뢰할 수 있는 신용 데이터베이스를 구축함으로써 전통적인 신용 정보 시스템을 보완하고, 수학 컴퓨팅 및 통계 모델을 사용하여 분석을 수행함으로써 인터넷 금융 기관이 고객의 신용 등급과 위험 신호를 얻을 수 있도록 합니다. 중앙은행이 개인 징신 시장을 개방하는 것은 징신 시장의 발전을 규제하는 데 있어서 서비스 실체 경제에 긍정적인 의의가 있다. 큰 데이터 신용 모델의 어려움은 정보가 너무 많아 여러 방면의 데이터를 통합하기 어렵고, 데이터 관련성 분석을 검증하려면 오랜 시간과 실천이 필요하며, 단기간에는 신용 평가 데이터의 정확도가 낮다는 것입니다.
신주 융달 데이터 바람 제어 플랫폼은 먼저 여러 신용 정보 기관에 접속하여 국내 권위 제 3 자 신용 정보 기관, 전자 상거래 플랫폼 등 신용 응용 프로그램 시나리오의 3000+ 차원 생소한 데이터를 통합하고 대출 사용자에 대한 충분한 승인 및 규정 준수를 통해 세계 최고의 의사 결정 엔진 도구인 Experian SMG3 를 사용하여 소액 금융 기관이 전체 신용 수명 주기의 바람 제어 관리 및 최적화를 실현할 수 있도록 지원합니다.
기존 중앙은행 징신 시스템에 비해 빅데이터의 활용은 금융업계의 기술혁명으로 국내 금융업계의 미래 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 우리나라 민간 징신 시장이 개방됨에 따라 점점 더 많은 기관들이 이 분야에 진입하면서, 큰 데이터가 금융업계의 추세와 구도를 재구성하는 것이 점점 더 분명해질 것이다.