关于互联网金融的数据模型

⑴ 区块链是什么

区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。

2019年1月10日，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集体学习时，习近平总书记强调，“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”“加快推动区块链技术和产业创新发展”。“区块链”已走进大众视野，成为社会的关注焦点。

2019年12月2日，该词入选《咬文嚼字》2019年十大流行语。

(1)关于互联网金融的数据模型扩展阅读：

区块链金融应用：

2016年起，各大金融巨头们也闻风而动，纷纷开展区块链创新项目，探讨在各种金融场景中应用区块链技术的可能性。特别是普银集团率先开创了“区块链+”本位制数字货币的先河。

本位制数字货币是资产经过第三方机构完成鉴定、评估、确权、保险等流程，经过缜密的数字算法写入区块链，形成资产与数字货币之间的本位对应关系，称之为本位制数字货币。

为了实现区块链金融大跨越大发展，为了推动中国经济新发展，加速全球资产流通，实现一代代人为之奋斗不已的复兴梦想，普银集团将于2016年12月9日在贵州举行普银区块链金融贵阳战略发布仪式；

会上将就区块链实现资产的数字化流通、区块链金融交易模式、并对区块链服务与社会公共产业的应用落地展开探讨。此次大会将标志着区块链金融落地应用的开始，标志着全新金融生态的变革与发展。

2020年6月1日，新华社受权播发了中共中央、国务院印发的《海南自由贸易港建设总体方案》，方案将“积极参与跨境数据流动国际规则制定，建立数据确权、数据交易、数据安全和区块链金融的标准和规则”，作为海南自贸港2035年前的重点任务之一。

⑵ 互联网金融风控模型，需要多大的数据

互联网金融各大资产端都是都是需要大数据支撑的，不同的资产端对应的风控可能会不太一样。特别是做个人消费贷，风控是最难的，更需要有专业的大数据来做金融风控。

⑶ 《互联网金融发展对我国银行的影响》论文中用什么数据建模

第一，进一步考查和验证毕业论文作者对所著论文的认识程度和当场论证论题的能力是高等学校组织毕业论文答辩的目的之一。一般说来，从学员所提交的论文中，已能大致反映出各个学员对自己所写论文的认识程度和论证论题的能力。但由于种种原因，有些问题没有充分展开细说，有的可能是限于全局结构不便展开，有的可能是受篇幅所限不能展开，有的可能是作者认为这个问题不重要或者以为没有必要展开详细说明的；有的很可能是作者深不下去或者说不清楚而故意回避了的薄弱环节，有的还可能是作者自己根本就没有认识到的不足之处等等。通过对这些问题的提问和答辩就可以进一步弄清作者是由于哪种情况而没有展开深入分析的，从而了解学员对自己所写的论文的认识程度、理解深度和当场论证论题的能力。
第二，进一步考察毕业论文作者对专业知识掌握的深度和广度是组织毕业论文答辩所要达到的目的之二。通过论文，虽然也可以看出学员已掌握知识面的深度和广度。但是，撰写毕业论文的主要目的不是考查学员掌握知识的深广度，而是考查学员综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，培养和锻炼进行科学研究的能力。学员在写作论文中所运用的知识有的已确实掌握，能融会贯通的运用；有的可能是一知半解，并没有转化为自己的知识；还有的可能是从别人的文章中生搬硬套过来，其基本涵义都没搞清楚。在答辩会上，答辩小组成员把论文中有阐述不清楚、不祥细、不完备、不确切、不完善之处提出来，让作者当场作出回答，从而就可以检查出作者对所论述的问题是否有深广的知识基础、创造性见解和充分扎实的理由。

⑷ 中国人寿和中国平安哪个好，有什么区别

这位朋友你好，这两家保险公司在国内是数一数二的，可以说是统治国内的保险行业。

那么这两大巨头要分个高低还真的有点困难，如果光是看规模，那么中国人寿排第一，毕竟他是一家国有企业，平安紧随其后。这里有个数据齐全的排名表大家可以了解一下：《2020保险公司全国排名新鲜出炉！》那么奶爸就分别介绍一下这两家公司吧：

一、平安保险公司

中国平安人寿保险股份有限公司成立于2002年，是中国平安保险（集团）的子公司。摘于权威数据，平安人寿的注册资本在2017年底已经达到了338亿元。

全国设立有42家分公司及超过3,200多个正在营业的网点,人寿保险代理人高达130多万名。而且在财富2019中国五百强排行榜中，平安保险公司排名第四，只有行业巨头中国人寿位居了第11位。

偿付能力越强，越不用担心赔付不能的问题，一般情况下，银保监会对保险公司的偿付能力评定有两个比较重要的评价标准，其中核心偿付能力充足率应该要超过50%，与此同时，综合偿付能力充足率也是要高于100%的。

而平安保险的数据如下图所示：

我们可以看到中国人寿保险的核心偿付能力充足率为272.15%，综合偿付能力充足率都为281.57%，2019年3季度风险综合评级结果为A类。

总的来说，中国人寿保险还是比较靠谱的。

奶爸总结：

无论是中国人寿还是平安保险，我们购买保险产品最重要的还是看产品适不适合自己，不能因为两家公司规模庞大而作为首选对象。

来源：奶爸保

⑸ 数据分析师主要做什么

一是帮助企业看清现抄状（即通常见的搭建数据指标体系）；

二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2*标准差，均值+2*标准差]为参考范围，个别活动则另当别论）；

三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；

四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

⑹ 金融机构反欺诈模型怎么做

反欺诈来需要立足在高质量数据的源基础上，运用关联、分类、聚类、异常挖掘等方法构建多层、多维、多结构反欺诈和量化风控模型。而金融机构反欺诈数据源身份信息、信用信息、社交信息、消费信息、行为信息等等。通过数以千万计的人群标签为C端用户（不论是贷款、申请信用卡、其他金融行为）的画像特征，实现对反欺诈行为更为准确的识别。一般数据来源，除了自有的数据外，还有就是外部的数据合作，像MobTech袤博他们家是做移动设备端的数据，大家也知道，中国互联网网民主要是集中在移动互联网上。

⑺ 什么是大数据概念

在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。

如图：

衡量单位一览表
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

⑻ 还呗是正规合法的吗

还呗是正规合法的。

还呗是分众传媒旗下的互联网金融板块，是由数禾科内技与分众小容贷联合运营的，数禾科技和分众小贷均持有正规的金融牌照。从还呗的公司背景来看，该口子的背景实力还是比较强大的。

注意事项：

1、还呗是上征信的，如果你的还呗逾期了，那么你的逾期情况是会上报给中国人民银行征信中心的，到时候就会影响到你个人的信用，造成很不好的影响，所以大家在使用还呗时，一定要养成按时还款的好习惯。

2、如果你还呗逾期了，还呗会打电话催你还款，到时候电话轰炸肯定是会让生活不堪其扰的。

⑼ 互联网金融风控模型，需要多大的数据

1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控

由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。
例如：
针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控

身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控

互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务
IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等
舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控

人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据

包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。
虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。

⑽ 金融行业偏爱的数据挖掘工具有哪些

数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：
（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。
（2）规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用，其中以关联规则挖掘的研究开展得较为积极和深入。
（3）神经网络方法：从结构上模拟生物神经网络，以模型和学习规则为基础，建立3种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。这种方法通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类和特征挖掘等多种数据挖掘任务。
（4）遗传算法：模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题，从而发挥遗传算法的优化搜索能力。
（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。它特别适合于数据简化，数据相关性的发现，发现数据意义，发现数据的相似或差别，发现数据模式和数据的近似分类等，近年来已被成功地应用在数据挖掘和知识发现研究领域中。
（6）K2最邻近技术：这种技术通过K个最相近的历史记录的组合来辨别新的记录。这种技术可以作为聚类和偏差分析等挖掘任务。
（7）可视化技术：将信息模式、数据的关联或趋势等以直观的图形方式表示，决策者可以通过可视化技术交互地分析数据关系。可视化数据分析技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。