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與傳統銀行相比,阿裏巴巴的風險控制有何不同?

1 銀行沒有想象中的那麽多數據,即使有也很多不在倉庫裏,更多的是數據質量問題嚴重,比如我在銀行信用卡的家庭信息只有父母吧,妳用父母關系建立的社交網絡非常稀疏,只能做壹些分析的輔助作用、還有比如信用卡消費的商戶地址基本都是錯的或者過時的,用信用卡買什麽根本不知道,商戶信息也只有本行的 POS 機才有,四大行大數據做得不好,中小銀行得有很多 POS 機,數據也不多。銀行過去沒有重視這些大數據,所以相應的更新和維護都很差。這些問題都是我們在實際分析中沒有深入了解的,2大數據進入的時間比較晚,我所在的銀行已經在大數據領域比較靠前,現實情況是只有某壹個集團有小規模的hadoop,從來沒有用來分析,只是用來存數。

網絡日誌分析也只做過可行性分析,資金鏈分析才剛剛開始用,銀行除了投訴和部分在線專家答疑之外,還有非ddf格式的文本數據,以及,很多放在倉庫裏的數據根本沒有被用起來總行的分析小組大概是2年才建起來的、據我所知,很多銀行總行還沒有分析小組,對數據分析的認識也才剛剛開始,主要工作就是寫報告拿數據,主要工作就是寫報告拿數據,主要工作就是寫報告拿數據,主要工作就是寫報告拿數據。主要工作是寫報告拿數據驗證領導想法,幾乎沒有任何大數據真正落地產生價值的實例。3最重要的,銀行是壹個以業務為導向的企業,不是以技術為導向的企業,是壹個保守的企業,骨子裏沒有創新的基因,以大數據技術為導向的新潮事物,銀行還真不好做。當然,我不是風控組我不懂風控的問題,但上面說的銀行的數據全是,大數據做不好肯定是沒真正懂的問題。也沒在銀行做過大數據。

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