从发展特点和趋势看，“金融云”的快速建设奠定了金融大学数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断加强，人工智能正在成为金融大学数据的应用。“大”数据在金融行业的典型应用场景数据涉及的行业非常广泛，包括政治、教育、传媒、医药、商业、工农业、互联网等等。目前各行业对“Da”数据的定义还没有统一。
4、大 数据是干什么的Da 数据的意义不仅在于庞大的数据信息的产生和掌握，更在于对有价值的数据的专业处理。人类从来不缺数据，缺的是对数据的深度价值挖掘和利用。可以说数据从人类社会有文字以来就存在了，现在也一样。唯一改变的是数据从产生到录制到使用的整个过程的形式。在金融行业，以借贷为例。贷款发放前，贷款人会先用-2/这个号码对借款人进行贷前审核，确保贷后还款率。
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。数据生产在人类社会早期，粮食是人们最重要的东西，而数据的生产多与商品、粮食和土地挂钩。旧石器时代的部落成员在树枝或骨头上雕刻凹痕来记录日常的贸易活动或供应。
5、大 数据风控用了什么 模型?有效性如何目前贷款的风险控制是因为每一个样本都需要通过放款来采集。考虑到每个人可以放一万块钱，一个亿只能放一万个人，所以样本量不会太大。所以所谓大数据风险控制主要在于特色数据。很多时候会用到很多传统上不用的功能。比如传统风控比较怕漏值，特性不稳定，这些都是大数据风控需要解决的。说到模型，由于特征多，样本少，所以需要一个非常抗过拟合的模型。
满足这两个条件的都可以。当然，上面说的只是预测贷款用户质量的二分类问题。至于风控领域的很多其他问题，也有不同的解决方法。说到有效性。据我所知，目前市场上有一些非常小的短期产品，按照a 模型，完全可以贷到款，也可以盈利。根本不需要任何人参与。这类产品通过少量解决了小样本的问题。短时间内解决了标签收集慢的问题。所以推广到大额长期产品并不容易。
6、大 数据风控如何提高金融机构的反 欺诈能力?big 数据风控通过对传统风控体系的升级和丰富，提高金融机构的抗-欺诈能力。传统金融的风险控制主要依靠信用属性强的信息进行信用评分，识别客户的还款能力和意愿，从而决定是否放贷，互联网金融的数据风控丰富了传统风控的数据维度，通过数据相关性分析判断借款人的信用情况，借助模型预测某些行为特征与信用风险的关系。就像华策数学的智能评分产品，是一种以分数形式衡量风险概率的技术手段，可以根据不同场景采用不同的评分卡类型。
