꿀벌의 데이터, 독창성, 집약적인 빅데이터 풍제어.

인터넷 금융이 불타고, 빅 데이터 바람 통제도 불타고 있다. 그 결과, 인터넷 금융회사에 큰 데이터 풍조를 제공하기 위해 큰 데이터를 제공하겠다는 회사가 끊임없이 튀어나오고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 인터넷명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 인터넷명언) 큰 데이터 바람 통제를 원하는 사람은 잘 할 수 있습니까?

바람 제어 빅 데이터 마이닝은 전문성과 장인 정신이 필요합니다.

빅 데이터 바람 제어의 가장 중요한 문제는 빅 데이터 소스, 즉 빅 데이터의 수집, 저장, 관리 및 분석의 문제입니다. 우리나라에서는 현재 공공징신국이 아직 건설되지 않아 신용데이터는 완전히 공공서비스의 형태로 얻을 수 없다. 그리고 국내 민중과 기업의 신용등급은 역사적 전통이 없고 신용사회 건설이 초기 단계에 있다. 따라서 신용 바람 제어 데이터 소스에 대한 다중 채널, 다양성, 동적, 실시간 대용량 데이터 마이닝은 빅 데이터 바람 제어의 유일한 방법입니다. 빅 데이터 바람 제어는 정말로 데이터 캡처 기술만이 할 수 있습니까?

"바람 제어 빅 데이터 마이닝은 전문성과 장인 정신이 필요합니다. 많은 전문 기술자들에게는 기술적 수단을 통해 온라인으로 데이터를 수집하는 것이 어렵지 않지만, 정말 어려운 것은 정말 풍력에 가치 있는 정보를 식별, 필터링, 분석하는 방법, 금융풍제어 분야에 대한 깊은 경험, 업계 최고의 데이터 마이닝의 기술에 집중하지 않고 결합하는 것은 불가능하다. 결국, 큰 데이터에서 얻을 수 있는 것은 더 많은 잘못된 신호와 소음일 뿐이다. " 심천 꿀벌 데이터 운영 이사 크리스가 말했다. 벌데이터팀은 금융풍통제업계에서 여러 해 동안 금융 분야의 데이터 분석, 기업 CRM, 풍통제체계 건설에 주력해 왔으며, 고객은 오스트레일리아, 동남아, 홍콩, 마카오, 중국 대륙 등지의 주요 은행, 보험기관, 정부기관에 걸쳐 있는 것으로 알려졌다. 예를 들어 환풍은행, 무디스아시아 태평양 본부, 중국은행, 초상은행, 중신은행, 광둥 발전은행, 중국 핑안, 중국 세관, 차이나 모바일, 중국연합, 붕원정편지, 스탠다드차타드 은행, 대신은행, 영형은행, 싱가포르 발전은행, 태국 대성은행 등이 있다. 몇 년 전 화웨이와 마찬가지로 꿀벌팀은 여러 해 동안 묵묵히' 장인' 의 본분을 고수해 왔으며, 막후에서 세밀하게 경작하며 업계의 발전을 추진하고 있다.

"꿀벌팀의 많은 프로젝트 관리자와 R&D 책임자는 수년 동안 환풍은행, 대통은행, IBM, SAP, SAS, 화웨이, 붕원정신 등 유명 기관에서 일한 경험이 있다. 빅 데이터 바람 제어에 대한 깊은 기술 이해와 업계 인식이 있다. 인터넷 금융풍제에게 가장 효율적이고 편리한 방법은 빅 데이터 풍제여야 하는데, 이는 회사 전체가 현재 집중하고 있는 핵심 업무다. " Chris 는 큰 데이터 소스 발굴 문제에 대해 침착하고 자신감이 있다. 그는 "빅 데이터 바람 제어는 여전히 산업 탐사 단계에 있지만, 수년 동안 빅 꿀벌 팀은 대규모 데이터 수집 및 처리 분석 기술뿐만 아니라 금융 산업의 다차원 핵심 빅 데이터 자원도 자랑스러워했습니다. 기타 관련 데이터는 기술을 통해 빠르고 정확하게 얻을 수 있습니다. 물론 빅 데이터와 데이터 마이닝은 끝이 없습니다. 현재 우리가 빅 데이터 마이닝에서 해야 할 일은 빅 데이터 소스를 지속적으로 풍부하게 하고 업계와 함께 빅 데이터 애플리케이션의 개방성과 효율성을 탐구하는 것입니다. " 크리스는' 빅데이터 풍제어에 관한 자료 출처' 라는 기사를 제작해 업계의 주목을 받고 있다. "빅 데이터 신용 바람 통제 분야에서 꿀벌은' 장인 정신' 을 가지고 있다. Dell 은 전문성이 충분하고, 더욱 집중하고, 업계 간 경험과 자원을 지속적으로 확대하고 있습니다. 큰벌 데이터는 큰 데이터 기술과 바람 제어 어플리케이션의 완벽한 조화를 이룰 가능성이 가장 높다. "

신용 위험 통제 시스템은 기술 자체보다 더 매력적이다.

대벌 데이터의 창시자인 Dick Cheung 은 유명한 데이터 분석 및 재무 위험 관리 전문가인 것으로 알려졌다. 영국 왕실 통계학회 프랜차이즈 통계사로서 유럽 호주 등 유명 기관에서 데이터 분석 및 재무 위험 통제 연구에 초기에 종사했다. 귀국 후 화책회사를 설립하여 유명 은행 보험 정부 기관을 위한 풍통제체계 건설을 전문으로 하고, 외국 금융풍통제체계 건설을 잘 알고, 국내 신용풍통제시장에 익숙하다. 그는 개인적으로 금융 위험 통제가 반드시 시스템 공사라고 생각한다. 거시적 환경 외에도 신용 기관 내의 위험 통제는 BAT 의 특정 차원에 대한 대형 데이터 소스, 신용 데이터 및 정보 지원만으로는 절대 할 수 없습니다. 신용 바람 통제, 특히 상호 금풍 통제를 제대로 하려면 바람 통제 프로세스, 바람 통제 인력 관리, 바람 통제 효율성, 바람 통제 품질, 바람 통제 비용 등의 차원을 고려해야 합니다. 효과적이고 효율적인 신용풍통제체계 구축, 빅데이터의 기술장벽을 돌파하는 것이 기초이며, 더욱 중요한 것은 금융풍통제분야와 상호금업계에 대한 심층적인 이해와 연구가 필요하다는 것이다.

이러한 신념을 바탕으로, 20 13 대 데이터 바람 제어 사업 개발 초기부터 꿀벌팀은 신용 수명 주기 전반에 걸쳐 대규모 데이터 바람 제어 솔루션을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 양질의 고객 확보에서 대출 전 감사, 대출 중 의사 결정, 대출 후 모니터링에 이르기까지 신용 기관에 전체 주기 바람 제어 컨설팅 및 의사 결정 지원 서비스를 제공합니다. 꿀벌팀은 상호 금풍제어에 대한 심층적인 업무 빗질, 데이터 통계, 분석 모델링을 통해 복잡한 대형 데이터 바람 제어 솔루션을 비즈니스 신청 정보 조사 시스템, 비즈니스 감사 사기 인식 시스템, 빅 데이터 채점 시스템, 대출 후 모니터링 시스템 등 여러 가지 지능적이고 간결한 운영 체제에 통합했습니다. 현재 많은 사용자가 사용하고 있으며 곧 응용할 예정입니다. 이후 꿀벌은 이 시스템들을 하나의 통합 플랫폼인' 벌제어 온라인' 으로 통합할 계획이다. 이 플랫폼을 통해 모든 소액 대출 회사, P2P 플랫폼, 은행 대출 부서, 개인 신용 카드 센터, 대출 중개 등 기관의 일반 업무 인원은 이전에 여러 프로세스 부서, 여러 전문가가 필요했던 풍제어 업무를 쉽게 처리할 수 있습니다.

Chris 는 팀이 무엇을 하고 있는지, 시스템이 업계에 가져온 풍조 변화를 볼 때마다 항상 흥분했다. 그는 "이것은 항상 나의 꿈이었고, 회사의 꿈이자 이 팀의 다년간의 꿈이었다" 고 말했다. 신용 위험 통제 체계의 구축은 기술 자체보다 더 매혹적이다. "

비용 절감 및 효율성 향상, "0" 에서 "1" 으로의 전환

우리는 인터넷 금융 분야에서 주전장이 소액 대출과 P2P 플랫폼이라는 것을 알고 있다. 일반적으로 소액 대출과 P2P 플랫폼의 신용업무는 고객이 많고, 수량이 적고, 대출이 빠른 특징을 가지고 있어 뮤추얼 펀드 업계가 은행처럼 전통적인 자산 담보나 오프라인 조사를 통해 위험 통제를 할 수 없다는 것을 결정한다. 그 결과, 많은 소규모 뮤추얼 펀드 기관에는 바람 통제 부서나 바람 통제 작업이 거의 없습니다. 전문 풍력 통제 부서가 설치되었더라도 대부분 시스템 R&D 팀을 설립할 가능성은 거의 없으며, 대부분 인파 전술과 수동 감사를 채택하고 있으며, 그 바람 통제 효율은 항상 제한적이며, 바람 통제 비용은 반드시 높아야 하며, 바람 통제 프로세스와 인력 관리에도 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)

기술 및 응용 동향 측면에서 볼 때, 대규모 데이터 바람 제어의 네트워킹, 플랫폼, 인텔리전스, 전체 차원 등의 기능은 상호 대출 바람 제어의 대규모, 효율성, 저비용, 고품질 바람 제어 요구 사항을 충족시킬 수 있으며 조사 차원, 신용 등급, 프로세스 관리, 바람 제어 비용 등에서 이러한 문제를 포괄적으로 해결할 수 있습니다.

물론, 새로운 기술과 응용은 항상 반복적인 과정이며, 시스템 환경의 추진과 업계 전체의 지속적인 착오, 위조, 진화가 필요하다. 많은 상호금기구 풍통제의' 공백' 또는' 혼란' 에 대해, 빅데이터 신용풍통제는 전체 업종을' 0' 에서' 1' 으로 변화시켜' 1' 의 결정적인 가치를 실현할 수 있다.

꿀벌 데이터가 현재 시장에 출시되고 있는 몇 가지 대형 데이터 바람 제어 제품 (시스템) 의 응용 효과를 보면 빅 데이터 바람 제어의 가치를 알 수 있다. 승신, 증대급대출, 안성, 김성 등 꿀벌의 일부 협력고객으로부터 신용감사 업무인 빅데이터 풍제어 플랫폼인' 업무응용정보조사시스템' 의 응용에 대해 전면적으로 협력한 것으로 알려졌다. 시간 절약 및 효율성 측면에서 기존의 수동 신용 검토보다 최소 300% 이상 증가했습니다. 신용 감사의 품질 측면에서 보다 광범위한 데이터 차원을 유연하고 신속하게 얻을 수 있으며, 인터넷 대출 신청자에 대한 자동화된 대규모 데이터 조사 검증을 보다 정확하게 수행하고, 조사 보고서를 신속하게 생성하고, 대출 전 접근 결정을 보조할 수 있습니다. 동시에, 그들은 대벌 데이터에 액세스하는' 업무 감사 사기 식별 시스템' 에 대해 논의하고 있다. 이것은 대출자가 개인 신청 정보를 위조하고, 다른 사람의 신분 정보를 이용하고,' 신용 블랙리스트' 를 추적할 수 없고, 불법 중개인이 다른 사람을 속여 간접적으로 신용 사기를 실시하는 등 사기 방지 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 지능적인 대형 데이터 동적 문제 은행 및 대화형 시험 채점 시스템입니다. 전통적인 신청 양식을' 이동' 하여, 준비적이고 계획적인 사기 행위에 대해 좋은 인식과 예방 역할을 한다. 영향력 있는 신용기관이 대벌 데이터와 더 깊은 풍통제협력, 대출 중 의사결정을 위한 대데이터 채점 시스템, 대출 후 대데이터 모니터링 시스템 등을 협의하고 있는 것으로 알려졌다.

신용 위험 통제, 영원한 영역. 고대의 전당 저당, 현대의 은행 신용 담보 대출, 근현대 은행 신용 대출, 매 시기의 대출 행위에는 상응하는 위험 통제 모델이 수반된다. 신용의 역사는 얼마나 길고, 신용 위험 통제의 역사는 얼마나 멀고, 신용 모델은 위험 통제 모델을 동반한다. 우리는 인터넷 금융이 전 세계적으로 발전함에 따라 인터넷 금융과 신용대출이 반드시 그녀의 새로운 풍제어 모델인 빅데이터 신용 풍제어 모델을 맞이할 것이라고 믿는다. 대벌 데이터의 역사적 사명은 우선' 장인' 과' 수호자' 가 되는 것이다.