 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		大数据、互联网金融两大风口的融合_数据分析师考试
	
本月初,支付宝9.0版本发布,增强了社交属性,但手势解锁功能却被强制关闭,这让许多用户大呼没有安全感。
对此,支付宝自信回应,因其拥有大数据风险防控体系“安全大脑”,若非主人,即使掌握密码,安全大脑也会阻止账户资金被挪用。那么,安全大脑为何让支付宝如此有底气?
安全大脑是支付宝借助大数据技术研制的一套风险防控体系,根据日常对支付宝使用者的各方面习惯的全面收集,经过高速计算判断操作风险,来保障用户的账户交易安全。
风控大脑会根据账户、设备、位置、行为、关系、偏好六大维度,一万条策略来判断是否是主人在操作账户。这其中涉及很多前沿科技,每个人触控手机屏幕的方式不同,安全大脑借助陀螺仪、重力感应将个人习惯记录收集。然后,通过指压、接触面积、连续间隔时间等,来判断是否是主人操作。
支付宝借助大数据平台的监测分析,对个人所在关系网络中的每个个体进行信用判定,一旦与危险账户发生资金关系,便立刻警示。
用户的行动轨迹也是安全大脑判断的范围,一旦在不经常购买的城市,安全大脑便认为此项操作可疑。0.15秒之内,安全大脑会通过一万条策略的综合评估,打出一个风险评分,评分高,会直接阻止交易或者进行二次校验,继续判断是否是本人。
从安全大脑,我们已经可以依稀看到,在互联网时代,对数据的占有绝对是首当其冲。
目前许多互联网公司都致力于花样收集用户信息。在提供服务之前,通过注册、授权等方式获取用户个人信息,了解用户搜索轨迹从而整合数据;在安装手机APP之前,通过读取联系人、使用摄像头、录制音频、使用GPS等捕捉用户个人信息;申请会员时,要详细填写个人信息,并限制必填项,否则不予注册,自然也享受不到相应服务。
这样看来,我们似乎是以个人信息数据为筹码,交换相应的服务体验。而现实是即使还未享受到服务,个人信息已然贡献,互联网的分享精神就是这么给力。
今年4月,支付宝曾发布了一套大数据系统“到位”,用户可以在该系统中发布各种个性化需求,系统经大数据运算和精准匹配,瞬间就可以为其找到最适合响应需求的人,之后,结合手机的LBS功能,“到位”会快速让供需双方找到彼此,促成交易。
诚然,大数据与互联网是各取所需的合作伙伴关系,而最终目的都只有一个——利益。合理化取得最大收益是商家永恒的追求,在互联网时代借助大数据则更有助于这一追求的实现。
除了可以全方位掌握用户的活动轨迹并分析预测其预期活动外,大数据对征信体系建设的贡献则有相当助益。
由于传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息,由分析人员对各项数据进行分析、评级,最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。
因此数据容易失真产生偏差,由于人工的介入使其具有一定的主观性,结果与客观事实往往会有些许偏差。另外,因其实时性差、后续难以更正,在数据更新方面不是很方便,人力资源成本较大。
而大数据的产生,因其数据覆盖面广,涉及的维度全面,通过互联网方便快捷的服务全体商家,则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。
大数据信用采用云计算技术,从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成,避免了主观判断的影响,确保评价结果的真实性;即使同时处理多个受评对象,仍然能够保证快速、准确的高效性。
大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入,相比大规模的人员需求,低成本优势显而易见。
此外,大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步,也就是说,当受评对象的信用信息发生变化时,能够对其信用进行快速及时的计算,保证了信用的动态实时性。
芝麻信用分则很好的依托了大数据的先天优势,为用户提供全方位的优质服务。
早在今年1月,蚂蚁金融服务集团旗下的芝麻信用被允许进行个人征信业务。形式上,其采用了国际上通行的信用分——芝麻分来直观表现信用水平高低,分数越高代表信用程度越好,违约可能性越低。
芝麻信用对海量信息数据进行综合处理和评估,其中以用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度为主。主要接入了阿里巴巴集团的电商数据和蚂蚁金融的互联网金融数据以及公共机构的数据,运用大数据及云计算技术,客观评估并呈现个人的信用状况。
通过对大量数据的分析和挖掘,芝麻信用可帮助用户验证个人身份信息、评估信用风险,结合芝麻信用的反欺诈技术和黑名单共享,金融机构可将违约风险降到最低,切实保证用户资金安全。
伴随着行业的不断发展和进步,未来的大数据还将被运用到更多更深层次的领域,帮助行业获得更快更好的发展。
“互联网时代是没有隐私的。”这样的论调经常出现,无论是对个人信息安全的担忧,还是对互联网时代信息爆炸的无奈,都透露出对大数据的既爱又恨。互联网时代注重分享精神,分享经济是其典型代表,数据的分享则是重中之重。
中国有大量的数据,生产数据、电商数据全球领先,这些数据背后的价值难以估量。现在,国家提出互联网+行动计划,大数据本身是个基础架构,也是一个催化剂。
随着互联网的健康发展,“得数据者得天下”将慢慢实现。
 
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22