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大数据风控按照通俗的概念解析:通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。这句话涵盖大数据风控必要的4个要素:原材料:大数据。实现方式:技术模型。目标人群:场景中的群体。由于本文主要指个人借贷场景,则目标人群是借款人。
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面,监管层对金融机构的风控能力提出很高要求, 另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。因此,大数据风控直接解决金融机构的核心需求,价值度最大。
总的来说,大数据在金融领域的应用正处于发展初期,尽管面临数据难题和政策挑战,但其潜力巨大。未来,随着技术的进步和监管环境的优化,我们有理由期待大数据在定价、授信和风控等金融环节发挥更大的作用,推动行业的创新与进步。
数据原料:个人基本信息、银行账户信息、银行流水数据、风控相关互联网大数据; 数据工厂:基于不同风控模型,数据挖掘于处理; 数据产品:信用等级、信用报告、身份验证、欺诈监测。 大数据风险控制应用: 接入鲜活大数据数据源和自动化决策评分卡,量化风控决策,对接大型电商平台、获得垂直信贷场景下的创新金融产品。
对象存储系统的出现主要是为了满足数据归档和云服务两大需求,我们对这两种场景可进行进一步的细化:● 存储资源池(空间租赁)使用对象存储构建类似存储空间租赁服务,向个人、企业或应用提供按需扩展的弹性存储服务。
阿里云OSS:解锁无限可能的场景与行业应用在数字时代,阿里云OSS(对象存储服务)凭借其卓越的灵活性和强大的可扩展性,已成为众多行业和场景的首选解决方案。
高IO型:高IO型存储专为高并发、高IOPS和低延迟的场景设计,如在线交易、金融分析、基因测序等。它提供高性能的存储服务,适用于需要快速访问和处理数据的场景。冷存储型:冷存储型专为低频次访问、长时间保留的数据设计,如归档数据、备份数据等。
关于文件存储 文件储存最具代表性的NAS,对于大多数用户来说,NAS就类似于一个共享文件夹,用户可以直接将数据放在NAS上,用于传输。同时,NAS是通过网络达成储存的目的,依附于TCP/IP网络协议栈,这也就是NAS存储于上文的DAS和SAN存储最大的不同点。
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