關於互聯網金融的數據模型

⑴ 區塊鏈是什麼

區塊鏈是一個信息技術領域的術語。從本質上講，它是一個共享資料庫，存儲於其中的數據或信息，具有「不可偽造」「全程留痕」「可以追溯」「公開透明」「集體維護」等特徵。基於這些特徵，區塊鏈技術奠定了堅實的「信任」基礎，創造了可靠的「合作」機制，具有廣闊的運用前景。

2019年1月10日，國家互聯網信息辦公室發布《區塊鏈信息服務管理規定》。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集體學習時，習近平總書記強調，「把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口」「加快推動區塊鏈技術和產業創新發展」。「區塊鏈」已走進大眾視野，成為社會的關注焦點。

2019年12月2日，該詞入選《咬文嚼字》2019年十大流行語。

(1)關於互聯網金融的數據模型擴展閱讀：

區塊鏈金融應用：

2016年起，各大金融巨頭們也聞風而動，紛紛開展區塊鏈創新項目，探討在各種金融場景中應用區塊鏈技術的可能性。特別是普銀集團率先開創了「區塊鏈+」本位制數字貨幣的先河。

本位制數字貨幣是資產經過第三方機構完成鑒定、評估、確權、保險等流程，經過縝密的數字演算法寫入區塊鏈，形成資產與數字貨幣之間的本位對應關系，稱之為本位制數字貨幣。

為了實現區塊鏈金融大跨越大發展，為了推動中國經濟新發展，加速全球資產流通，實現一代代人為之奮斗不已的復興夢想，普銀集團將於2016年12月9日在貴州舉行普銀區塊鏈金融貴陽戰略發布儀式；

會上將就區塊鏈實現資產的數字化流通、區塊鏈金融交易模式、並對區塊鏈服務與社會公共產業的應用落地展開探討。此次大會將標志著區塊鏈金融落地應用的開始，標志著全新金融生態的變革與發展。

2020年6月1日，新華社受權播發了中共中央、國務院印發的《海南自由貿易港建設總體方案》，方案將「積極參與跨境數據流動國際規則制定，建立數據確權、數據交易、數據安全和區塊鏈金融的標准和規則」，作為海南自貿港2035年前的重點任務之一。

⑵ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

互聯網金融各大資產端都是都是需要大數據支撐的，不同的資產端對應的風控可能會不太一樣。特別是做個人消費貸，風控是最難的，更需要有專業的大數據來做金融風控。

⑶ 《互聯網金融發展對我國銀行的影響》論文中用什麼數據建模

第一，進一步考查和驗證畢業論文作者對所著論文的認識程度和當場論證論題的能力是高等學校組織畢業論文答辯的目的之一。一般說來，從學員所提交的論文中，已能大致反映出各個學員對自己所寫論文的認識程度和論證論題的能力。但由於種種原因，有些問題沒有充分展開細說，有的可能是限於全局結構不便展開，有的可能是受篇幅所限不能展開，有的可能是作者認為這個問題不重要或者以為沒有必要展開詳細說明的；有的很可能是作者深不下去或者說不清楚而故意迴避了的薄弱環節，有的還可能是作者自己根本就沒有認識到的不足之處等等。通過對這些問題的提問和答辯就可以進一步弄清作者是由於哪種情況而沒有展開深入分析的，從而了解學員對自己所寫的論文的認識程度、理解深度和當場論證論題的能力。
第二，進一步考察畢業論文作者對專業知識掌握的深度和廣度是組織畢業論文答辯所要達到的目的之二。通過論文，雖然也可以看出學員已掌握知識面的深度和廣度。但是，撰寫畢業論文的主要目的不是考查學員掌握知識的深廣度，而是考查學員綜合運用所學知識獨立地分析問題和解決問題的能力，培養和鍛煉進行科學研究的能力。學員在寫作論文中所運用的知識有的已確實掌握，能融會貫通的運用；有的可能是一知半解，並沒有轉化為自己的知識；還有的可能是從別人的文章中生搬硬套過來，其基本涵義都沒搞清楚。在答辯會上，答辯小組成員把論文中有闡述不清楚、不祥細、不完備、不確切、不完善之處提出來，讓作者當場作出回答，從而就可以檢查出作者對所論述的問題是否有深廣的知識基礎、創造性見解和充分扎實的理由。

⑷ 中國人壽和中國平安哪個好，有什麼區別

這位朋友你好，這兩家保險公司在國內是數一數二的，可以說是統治國內的保險行業。

那麼這兩大巨頭要分個高低還真的有點困難，如果光是看規模，那麼中國人壽排第一，畢竟他是一家國有企業，平安緊隨其後。這里有個數據齊全的排名表大家可以了解一下：《2020保險公司全國排名新鮮出爐！》那麼奶爸就分別介紹一下這兩家公司吧：

一、平安保險公司

中國平安人壽保險股份有限公司成立於2002年，是中國平安保險（集團）的子公司。摘於權威數據，平安人壽的注冊資本在2017年底已經達到了338億元。

全國設立有42家分公司及超過3,200多個正在營業的網點,人壽保險代理人高達130多萬名。而且在財富2019中國五百強排行榜中，平安保險公司排名第四，只有行業巨頭中國人壽位居了第11位。

償付能力越強，越不用擔心賠付不能的問題，一般情況下，銀保監會對保險公司的償付能力評定有兩個比較重要的評價標准，其中核心償付能力充足率應該要超過50%，與此同時，綜合償付能力充足率也是要高於100%的。

而平安保險的數據如下圖所示：

我們可以看到中國人壽保險的核心償付能力充足率為272.15%，綜合償付能力充足率都為281.57%，2019年3季度風險綜合評級結果為A類。

總的來說，中國人壽保險還是比較靠譜的。

奶爸總結：

無論是中國人壽還是平安保險，我們購買保險產品最重要的還是看產品適不適合自己，不能因為兩家公司規模龐大而作為首選對象。

來源：奶爸保

⑸ 數據分析師主要做什麼

一是幫助企業看清現抄狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性分析指標變化原因，這個很常見，但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？

⑹ 金融機構反欺詐模型怎麼做

反欺詐來需要立足在高質量數據的源基礎上，運用關聯、分類、聚類、異常挖掘等方法構建多層、多維、多結構反欺詐和量化風控模型。而金融機構反欺詐數據源身份信息、信用信息、社交信息、消費信息、行為信息等等。通過數以千萬計的人群標簽為C端用戶（不論是貸款、申請信用卡、其他金融行為）的畫像特徵，實現對反欺詐行為更為准確的識別。一般數據來源，除了自有的數據外，還有就是外部的數據合作，像MobTech袤博他們家是做移動設備端的數據，大家也知道，中國互聯網網民主要是集中在移動互聯網上。

⑺ 什麼是大數據概念

在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖：

衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

⑻ 還唄是正規合法的嗎

還唄是正規合法的。

還唄是分眾傳媒旗下的互聯網金融板塊，是由數禾科內技與分眾小容貸聯合運營的，數禾科技和分眾小貸均持有正規的金融牌照。從還唄的公司背景來看，該口子的背景實力還是比較強大的。

注意事項：

1、還唄是上徵信的，如果你的還唄逾期了，那麼你的逾期情況是會上報給中國人民銀行徵信中心的，到時候就會影響到你個人的信用，造成很不好的影響，所以大家在使用還唄時，一定要養成按時還款的好習慣。

2、如果你還唄逾期了，還唄會打電話催你還款，到時候電話轟炸肯定是會讓生活不堪其擾的。

⑼ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控

由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如：
針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控

身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控

互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控

人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據

包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。

⑽ 金融行業偏愛的數據挖掘工具有哪些

數據挖掘技術是資料庫技術、統計技術和人工智慧技術發展的產物。從使用的技術角度，主要的數據挖掘方法包括：
（1）決策樹方法：利用樹形結構來表示決策集合，這些決策集合通過對數據集的分類產生規則。國際上最有影響和最早的決策樹方法是ID3方法，後來又發展了其它的決策樹方法。
（2）規則歸納方法：通過統計方法歸納，提取有價值的if-then規則。規則歸納技術在數據挖掘中被廣泛使用，其中以關聯規則挖掘的研究開展得較為積極和深入。
（3）神經網路方法：從結構上模擬生物神經網路，以模型和學習規則為基礎，建立3種神經網路模型：前饋式網路、反饋式網路和自組織網路。這種方法通過訓練來學習的非線性預測模型，可以完成分類、聚類和特徵挖掘等多種數據挖掘任務。
（4）遺傳演算法：模擬生物進化過程的演算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三個基本運算元組成。為了應用遺傳演算法，需要將數據挖掘任務表達為一種搜索問題，從而發揮遺傳演算法的優化搜索能力。
（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理論是由波蘭數學家Pawlak在八十年代初提出的一種處理模糊和不精確性問題的新型數學工具。它特別適合於數據簡化，數據相關性的發現，發現數據意義，發現數據的相似或差別，發現數據模式和數據的近似分類等，近年來已被成功地應用在數據挖掘和知識發現研究領域中。
（6）K2最鄰近技術：這種技術通過K個最相近的歷史記錄的組合來辨別新的記錄。這種技術可以作為聚類和偏差分析等挖掘任務。
（7）可視化技術：將信息模式、數據的關聯或趨勢等以直觀的圖形方式表示，決策者可以通過可視化技術交互地分析數據關系。可視化數據分析技術拓寬了傳統的圖表功能，使用戶對數據的剖析更清楚。