明明可以靠臉吃飯，卻非要選擇去搞數(shù)據(jù)……
錦囊專家
2015-12-02
作為知識豐富又顏值好的錦囊專家小秘書，小錦對于李文哲老師的這堂精彩的技術(shù)課程實在是聽的云里霧里的，但是作為一名盡職盡責(zé)的知識搬運工，我還是要把豐富的知識傳授給大家的呢？來，跟我一起喊：誰是最可愛的人？“小錦！小錦！小錦！”嗯，這就對了嗎！
但是由于老師技術(shù)方面的詞匯太多，太過專業(yè)，小錦實在無法完成全部的搬運工作，只能三搬兩搬的把語音搬過來了~如果你是錦囊專家的會員那么非常好，在App里，小錦昨天就放好了全部內(nèi)容。如果你還不是，那非常遺憾，趕緊點擊閱讀原文下載吧~不過呢，福利就是點擊下面這條語音，你也可以直接聽了！！！
一、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
這是非常專業(yè)的一部分，請結(jié)合語音自行理解！
二、知識圖圖譜的應(yīng)用
當老師把這些教材放出來的時候，我的內(nèi)心幾乎是崩潰的~老師您的邏輯實在是太強了！文藝小青年實在是看不懂呢？微信前的朋友們，你們現(xiàn)在是完全的數(shù)據(jù)控？還是跟小錦一樣完全蒙圈？
數(shù)據(jù)控的圖趕緊擼走不謝，非數(shù)據(jù)控的結(jié)合語音大家自己理解去吧！小錦淚流滿面的先看看大伙都提問了什么吧！
1@剛果金 互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)的金融理論有沒有影響？影響是什么？
我覺得對傳統(tǒng)的理論的影響不會那么大。因為互聯(lián)網(wǎng)金融本身其實就是一個金融。我們只是以互聯(lián)網(wǎng)的方式去經(jīng)營這場金融行業(yè)。
我覺得更是一個互補的方式去解釋更加合適。比如我們做信用評估，我們用到了很多傳統(tǒng)的風(fēng)控手段。只是在這個基礎(chǔ)上加入了很多大數(shù)據(jù)相關(guān)的變量和維度。我們可以從更多的維度去考慮一件事情了。我覺得核心還是在于傳統(tǒng)的金融。
2@趙立磊 企業(yè)用什么分析工具進行分析比較好（分析互聯(lián)網(wǎng)金融方面 的數(shù)據(jù)，比如預(yù)測某個農(nóng)產(chǎn)品的價格趨勢等）
對于企業(yè)來說，還是那些常用的工具，比如BI系統(tǒng)，商業(yè)智能的系統(tǒng)。可以做些可視化也好，還是做報表系統(tǒng)也好。但至于怎么去預(yù)測價格，說實話我們還沒有涉及到這些問題。但是從學(xué)術(shù)角度來講，這方面的模型還是很多的，我們可以去嘗試下。
3@楊小慧 大數(shù)據(jù)支撐下的后金融市場的風(fēng)控體系如何減低不良資產(chǎn)率 ？深度解析金融風(fēng)控體系的構(gòu)成？
其實我剛剛已經(jīng)講過了風(fēng)控是整個互聯(lián)網(wǎng)金融的核心。我們做的模型也好，分析也好其實都是圍繞著風(fēng)控的這一塊。風(fēng)控分為貸前、貸中、貸后。我們需要針對每一個環(huán)節(jié)做一個風(fēng)控。比如貸前，我們需要評估這個人的信用怎么樣，還需要做一些評分。當這個人滿足了一定的條件，我們才給他放款。
但是即使我們給他放款，我們也要持續(xù)的去做監(jiān)測，然后去看他的信用的變化是什么樣的。在還款的過程中有沒有出現(xiàn)一些異象。在還款的過程中也沒出現(xiàn)過一些異常的現(xiàn)象，做提前的預(yù)警。貸后，我們也會做一些風(fēng)控。比如我剛剛提到的催收。我們也會有一個貸后催收的評分，哪些人比較容易催收。評分高的，我們就會把他的優(yōu)先級提前。所以風(fēng)控是貫穿了整個貸前貸中貸后的非常重要的環(huán)節(jié)。
4@紀向軍pku數(shù)據(jù)分析 常用來做預(yù)測模型的機器學(xué)習(xí)的開源算法是怎 么結(jié)合具體數(shù)據(jù)的？
我覺得開源算法并不是重點，很多算法都是自己寫的。比如回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是非常容易實現(xiàn)的。怎么和數(shù)據(jù)結(jié)合？其實剛剛我也提到了信用評分，這是一個非常經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。就是給定一個人，然后對這個人做一些畫像，做一些指標。然后在這些指標之上，做些回歸模型或者其他的模型。
然后去給這個人打一個分數(shù)。根據(jù)分數(shù)我們可以做一個授信的過程。比如說分數(shù)分成三個等級，每個等級我們放款多少。這是一個經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的模型加上數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
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