我觉得这个要从多方面考虑，包括城市本身的经济和传播实力，银行的类型，以及运营商的类型。比如:1。如果一个城市通讯比较落后，选择金融会更好。2.在一些城市，地方商业银行的效益要比国有商业银行或者招商银行、浦发银行等一些股份制银行好很多。3.有些地方可能是移动垄断，但不排除有些地方会被联通垄断。不过一般来说，如果能迁入中国是最好的，但是某个城市待遇比中国移动好的银行很少。
4、 金融 数据风控体系(一Internet 金融的核心是风控系统。本文将在风控模块为大家讲述用户信用画像的构建和反欺诈服务。一、用户信用画像的构建说到用户信用画像在整个风控体系中的作用，毫无疑问，不同的金融平台都可以根据自己的业务场景和能力构建自己的用户画像。毕竟有些画像数据本身是没有的，也很难从其他三方平台获得，所以在搭建的时候要根据自己的业务场景和公司情况来做。
5、征信大 数据主要有哪方面的 数据?目前很多公司都开始了大数据征信服务。因为每个公司自己的数据来源不一样，所以数据征信产品也不一样。看看都有哪些公司用数据。阿里巴巴:代表产品芝麻信用信息，主要使用数据包括淘宝的电商交易数据、蚂蚁金服的金融、公共机构数据、合作。
6、如何利用大 数据做 金融风控Big 数据目前有两种商业模式可以实现数据清算。一种是精准营销，典型场景是产品推荐和精准广告。另一个是大数据风险控制，典型场景是互联网。金融的本质是风险管理，风险控制是所有金融业务的核心。典型的金融房贷、消费贷、P2P、供应链金融和票据融资等借贷业务都需要数据风控来识别欺诈用户，评估其信用等级。
信用相关性强的数据的纬度约为十，包括年龄、职业、收入、学历、工作单位、贷款情况、房产、车、单位、还贷记录等。金融企业参考用户提交的数据进行评分，最终得到。其他信用相关数据包括地区、产品、理财方式、行业、支付方式、支付记录、金额、时间、频率。普惠在线互联网金融 Big 数据风控并没有完全改变传统风控，实际上丰富了传统风控数据纬度。
7、电信 运营商的数字化转型电信业从移动通信开始，经历了30多年的高速发展，进入了成熟阶段。市场自然增长停滞，收入和利润面临下行压力。同时，电信行业也是一个特殊的行业。运营商的技术投入巨大(技术资产比较重)，行业监管多。很多权威国际组织和行业巨头都会推动行业标准和规划，整个行业相对封闭。然而，随着IT巨头的介入，情况也在发生变化。凯文·凯利说，传统的运营商改革和不改革将被新的运营商如谷歌和脸书所取代。
最终目的当然是赚更多的钱，或者至少在现有的行业里不被淘汰。比如-0的传统“圣地”已经被互联网巨头侵蚀，比如SpaceX的星链项目，谷歌的GoogleFiber，ProjectFi，以及脸书的TelecomInfraProject和DronesNetwork。
8、大 数据时代下 运营商市场战略分析Da 数据下时代运营商市场策略分析Da 数据近年来一直是热门关键词，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展，呈现爆发式增长，。与零售、金融证券、政府管理、制造、医疗服务等行业相比，电信行业作为数据金矿的拥有者，具有明显的数据优势和研发基础。
