大数据风控用了什么模型？Big 数据风险控制如何提高金融机构的抗-欺诈能力？所以所谓大数据风险控制主要在于特色数据。大数据是干什么用的？大数据的意义不仅在于对庞大的数据信息的制作和掌握，还在于对有价值的数据的专业处理，海量数据被放入anti-0 模型、还款能力模型、身份验证模型等进行训练，最后得出贷款申请是否通过的结论。
国内很少有将人工智能的深度学习技术与反银行相结合的应用欺诈。一些信贷公司开始通过提供丰富的外部数据资源，为银行提供反-欺诈技术支持。如前海征信部基于EncoderDecoder深度学习技术框架设计的智能风控专家机器人，可应用于银行风控领域欺诈，讲解贷款产品特征、借款人风险识别、贷款产品政策等各种问题。、高效智能地服务于信贷审批、贷后风控管理和组合经理，提高信贷产品审批速度，降低客户违约率，防止贷款。
Da 数据要做的事情太多了。举个简单的例子，某个商品被某宝购买后，当你访问其他有某宝广告的页面时，他会把你购买(或访问)的相关商品推荐给你。这是Da 数据的一个应用。或者图像分析等等，方方面面。数据is数据online的概念。只有数据在线才能做更多的事情，才有经济价值。数据提炼出来的东西才是有价值的。
Da 数据技术在金融行业的典型应用近年来，Da 数据技术与云计算、区块链、人工智能等新技术相结合，向金融领域渗透融合，释放出裂变式的创新活力和应用潜力，给包括金融公司在内的金融行业带来巨大机遇。近年来，中国金融科技发展迅速，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融服务的深度融合，极大地推动了我国金融业的转型升级，帮助金融更好地服务实体经济，有效地促进了金融业的整体发展。
