fico算法

❶ 中国征信行业存在的问题

第一，法律环境有待完善；

完善的法律体系可以为征信行业的蓬勃发展保驾护航。我国现行征信行业法律体系主要包括2013年国务院下发的《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》，以及为进一步明确征信机构的运行规范，由央行于2015年下发的《征信机构监管指引》。相比欧美成熟市场，我国征信行业立法还不够健全，处于初期探索阶段，仅为行政法规或部门规章，两者的法律效力较低。并且，当前我国还没有在数据采集以及个人隐私方面建立健全法律体系，导致征信行业在个性化数据采集方面，面临隐私保护困扰。

第二，覆盖人群有待增加；

社会对征信信息需求巨大，而征信系统收录不全，政府主导的征信体系难以完全满足金融市场运行的需要。美国对企业和个人的信用信息的覆盖率高达80%，即便如此，美国的征信机构仍然在持续投资开发独家的数据源，通过对新数据的分析，提升数据库的深度、广度和质量，为征信提供了坚实的基础。而根据我国央行征信系统的统计，截至2015年末，个人征信系统收录8.8亿自然人数，其中3.8亿人有信贷记录，5亿人只有简单的身份信息，另有5亿多人不在央行征信系统内。实际上，消费金融公司的目标客户群主要集中于中低阶层消费群体，这类群体以年轻人为主，比如刚参加工作不久的上班族，以及收入不高的群体等。而这部分真正需要消费金融服务的用户群体，恰恰在我国央行征信系统中缺乏个人信贷记录。

第三，市场渗透率有待提升；

艾瑞咨询数据显示，中国个人征信行业的市场渗透率总体维持在 9%左右，2015年中国个人征信行业潜在市场规模为1,623.6亿元，实际市场规模只有 151.4亿元。随着个人消费和交易习惯的改变，征信的应用场景不断增加。除了信贷、信用卡消费外，租房、租车、购物、签证等非金融领域也对个人征信信息提出需求，市场渗透率有待进一步提升。

第四，数据采集标准有待统一；

数据采集是征信的基础，为此，美国全国信用管理协会制定了标准的数据报告格式和标准数据采集格式，将信用数据标准化，便于征信数据在机构间共享。然而，国内各类数据缺乏有效的共享机制，导致数据孤岛问题严重，而且现有数据同质化严重，多为公开渠道可获取的数据，缺失个性化独家数据源。与此同时，各类数据参差不齐，缺乏统一的标准，直接影响征信报告的质量。

第五，数据分析能力有待提高。

数据分析能力直接决定征信服务的质量，因此，数据分析是征信企业将信用数据转化为征信产品的关键环节。美国的数据分析技术起步很早，早在1956年就推出了FICO评分系统，经过半个多世纪的不断改进，应用已十分广泛。目前包括Experian、Equifax和TransUnion在内的90%以上大型征信机构均采用FICO评分系统。2009年，美国ZestFinance公司将信用分数过低或缺乏信用记录造成借贷成本畸高的人群（FICO分500以下）作为服务对象，在信用评估分析中融合了多源数据，引入机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。ZestFinance的核心竞争力在于数据挖掘能力和模型开发能力。据了解，在其模型中，往往要用到3500个数据项，从中提取70,000个变量，利用10个预测分析模型，如欺诈模型、身份验证模型、预付能力模型、还款能力模型、还款意愿模型以及稳定性模型，进行深度学习，并得到最终的消费者信用评分。每个模型平均半年就会诞生一个新版本，替代旧的版本。新版本通常会加入更多的变量和数据源。ZestFinance采用的算法来自Google的大数据模型。此外还有数千种来源于第三方（如电话账单等）和借贷者的原始数据被录入系统，寻找数据间的关联性并对数据进行转换，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，最后把这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中，将每一个模型输出的结论按照模型投票的原则形成最终的信用分数。与传统信贷管理业务相比，ZestFinance的处理效率提高了将近90%，风险控制方面，ZestFinance的模型相比于传统信用评估模型性能提高了40%。反观国内征信行业，数据分析刚刚起步，数据分析的效率和精准度有待进一步提高

❷ 数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。
一、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。
1.分析型CRM
分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定产品的主动营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而能为银行带来更多的利润。对客户采用何种营销方式是根据响应模型预测得出的客户购买概率做出的，对响应概率高的客户采用更为主动、人性化的营销方式，如电话营销、上门营销；对响应概率较低的客户可选用成本较低的电子邮件和信件营销方式。除获取新客户外，维护已有优质客户的忠诚度也很重要，因为留住一个原有客户的成本要远远低于开发一个新客户的成本。在客户关系管理中，通过数据挖掘技术，找到流失客户的特征，并发现其流失规律，就可以在那些具有相似特征的持卡人还未流失之前，对其进行有针对性的弥补，使得优质客户能为银行持续创造价值。
2.风险管理
数据挖掘在信用卡业务中的另一个重要应用就是风险管理。在风险管理中运用数据挖掘技术可建立各类信用评分模型。模型类型主要有三种：申请信用卡评分卡、行为信用评分卡和催收信用评分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中、和事后的信用风险控制。
申请评分模型专门用于对新申请客户的信用评估，它应用于信用卡征信审核阶段，通过申请人填写的有关个人信息，即可有效、快速地辨别和划分客户质量，决定是否审批通过并对审批通过的申请人核定初始信用额度，帮助发卡行从源头上控制风险。申请评分模型不依赖于人们的主观判断或经验，有利于发卡行推行统一规范的授信政策。行为评分模型是针对已有持卡人，通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而评估持卡客户的信用风险，并根据模型结果，智能化地决定是否调整客户信用额度，在授权时决定是否授权通过，到期换卡时是否进行续卡操作，对可能出现的使其提前进行预警。催收评分模型是申请评分模型和行为评分模型的补充，是在持卡人产生了逾期或坏账的情况下建立的。催收评分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同程度的逾期客户采取相应措施进行处理。以上三种评分模型在建立时，所利用的数据主要是人口统计学数据和行为数据。人口统计学数据包括年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等。行为数据包括持卡人在过去使用信用卡的表现信息，如使用频率、金额、还款情况等。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。
3.运营管理
虽然数据挖掘在信用卡运营管理领域的应用不是最重要的，但它已为国外多家发卡公司在提高生产效率、优化流程、预测资金和服务需求、提供服务次序等问题的分析上取得了较大成绩。
二、常用的数据挖掘方法
上述数据挖掘技术在信用卡领域的应用中，有很多工具可用于开发预测和描述模型。有些用统计方法，如线性回归和逻辑回归；有些有非统计或混合方法，如神经网络、遗传算法、决策树及回归树。这里仅讨论几种常见的典型方法。
1.线性回归
简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法，可以发现一条穿过数据的线，线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立模型时，通常有多个自变量，用多个独立自变量来预测一个连续变量称为多元线性回归，用线性回归方法建立的模型通常具有鲁棒性。
2.逻辑回归
逻辑回归是使用最广泛的建模技术，与线性回归很相似。两者的主要区别在于逻辑回归的因变量(想预测变量)不是连续的，而是离散的或者类型变量。如申请评分模型可运用逻辑回归方法，选取关键变量确定回归系数。以申请者的关键变量x1,x2,…xm为自变量，以y=[1 申请者是坏客户；0 申请者是好客户，为因变量，则对于二分类因变量，一般假设客户变坏的概率为 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常数，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm
3.神经网络
神经网络处理和回归处理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人脑功能，可以认为它是从每一次经验中提取并学习信息。神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的节点组成，这些节点通过网络彼此互连。如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络由相互连接的输入层、中间层(或隐藏层)、输出层组成。中间层由多个节点组成，完成大部分网络工作。输出层输出数据分析的执行结果。
4.遗传算法
与神经元网络类似，遗传算法也不遵循任何概率分布，是源自“适者生存”的进化过程。它首先将问题的可能解按某种形式进行编码，编码后的解称为染色体。随机选取n个染色体作为初始种群，再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值，性能较好的染色体有较高的适应值。选择适应值较高的染色体进行复制，并通过遗传算子产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群，直至最后收敛到一个最适应环境的个体，得到问题的最优化解。
5.决策树
决策树的目标是逐步将数据分类到不同的组或分支中，在因变量的值上建立最强划分。由于分类规则比较直观，所以易于理解。图1为客户响应的决策树，从中很容易识别出响应率最高的组。
三、实例分析
以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。
1.定义好客户和坏客户的标准
好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。按照国外的经验，建立一个预测客户好坏的风险模型所需的好、坏样本至少各要有1000个左右。为了规避风险，同时考虑到信用卡市场初期，银行的效益来源主要是销售商的佣金、信用卡利息、手续费收入和资金的运作利差。因此，一般银行把降低客户的逾期率作为一个主要的管理目标。比如，将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将好客户定义为没有30天以上逾期且当前没有逾期的客户。
一般来讲，在同一样本空间内，好客户的数量要远远大于坏客户的数量。为了保证模型具有较高的识别坏客户的能力，取好、坏客户样本数比率为1：1。
2.确定样本空间
样本空间的确定要考虑样本是否具有代表性。一个客户是好客户，表明持卡人在一段观察期内用卡表现良好；而一个客户只要出现过“坏”的记录，就把他认定为坏客户。所以，一般好客户的观察期要比坏客户长一些、好、坏客户可以选择在不同的时间段，即不同的样本空间内。比如，好客户的样本空间为2003年11月-2003年12月的申请人，坏客户的样本空间为2003年11月-2004年5月的申请人，这样既能保证好客户的表现期较长，又能保证有足够数量的坏客户样本。当然，抽样的好、坏客户都应具有代表性。
3.数据来源
在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。随着我国全国性征信系统的逐步完善，未来建模的一部分数据可以从征信机构收集到。
4.数据整理
大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。
5.变量选择
变量选择要同时具有数学统计的正确性和信用卡实际业务的解释力。Logistic回归方法是尽可能准确找到能够预测因变量的自变量，并给予各自变量一定权重。若自变量数量太少，拟合的效果不好，不能很好地预测因变量的情况；若自变量太多，会形成过分拟合，预测因变量的效果同样不好。所以应减少一些自变量，如用虚拟变量表示不能量化的变量、用单变量和决策树分析筛选变量。与因变量相关性差不多的自变量可以归为一类，如地区对客户变坏概率的影响，假设广东和福建两省对坏客户的相关性分别为-0.381和-0.380，可将这两个地区归为一类，另外，可以根据申请表上的信息构造一些自变量，比如结合申请表上“婚姻状况”和“抚养子女”，根据经验和常识结合这两个字段，构造新变量“已婚有子女”，进入模型分析这个变量是不真正具有统计预测性。
6.模型建立
借助SAS9软件，用逐步回归法对变量进行筛选。这里设计了一种算法，分为6个步骤。
步骤1：求得多变量相关矩阵(若是虚拟变量，则＞0.5属于比较相关；若是一般变量，则＞0.7-0.8属于比较相关)。
步骤2：旋转主成分分析(一般变量要求＞0.8属于比较相关；虚拟变量要求＞0.6-0.7属于比较相关)。
步骤3：在第一主成分和第二主成分分别找出15个变量，共30个变量。
步骤4：计算所有30个变量对好/坏的相关性，找出相关性大的变量加入步骤3得出的变量。
步骤5：计算VIF。若VIF数值比较大，查看步骤1中的相关矩阵，并分别分析这两个变量对模型的作用，剔除相关性较小的一个。
步骤6：循环步骤4和步骤5，直到找到所有变量，且达到多变量相关矩阵相关性很而单个变量对模型贡献作用大。
7.模型验证
在收集数据时，把所有整理好的数据分为用于建立模型的建模样本和用于模型验证的对照样本。对照样本用于对模型总体预测性、稳定性进行验证。申请评分模型的模型检验指标包括K-S值、ROC、AR等指标。虽然受到数据不干净等客观因素的影响，本例申请评分模型的K-S值已经超过0.4，达到了可以使用的水平。
四、数据挖掘在国内信用卡市场的发展前景
在国外，信用卡业务信息化程度较高，数据库中保留了大量的数量资源，运用数据技术建立的各类模型在信用卡业务中的实施非常成功。目前国内信用卡发卡银行首先利用数据挖掘建立申请评分模型，作为在信用卡业务中应用的第一步，不少发卡银行已经用自己的历史数据建立了客户化的申请评分模型。总体而言，数据挖掘在我国信用卡业务中的应用处于数据质量问题，难于构建业务模型。
随着国内各家发卡银行已经建立或着手建立数据仓库，将不同操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进行适当的清洗和转换。这为数据挖掘提供了一个很好的操作平台，将给数据挖掘带来各种便利和功能。人民银行的个人征信系统也已上线，在全国范围内形成了个人信用数据的集中。在内部环境和外部环境不断改善的基础上，数据挖掘技术在信用卡业务中将具有越来越广阔的应用前景。

❸ 如何将数据挖掘技术应用与互联网金融

互联网金融，目前需要算法的是主要是风控模型。能查到的有IPC、FICO、WeCash之类的。
当然你可以自己拿一些模型比如”逻辑回归“来实现对用户打分卡及细分，计算贷款利率、期限、额度。数据挖掘嘛，首先是要定位一个商业问题，然后再评估该问题在进度、资源、数据等各个约束下的可行性，往往还是分析思路是关键。数据挖掘和互联网金融相结合需要软件作为桥梁，目前好一些的软件公司有高达软件，百会，用友，金蝶等

❹ 芝麻信用补全资料的话，能涨分吗

芝麻信用补全资料的话，能涨分吗？

如今支付宝钱包的芝麻信用分，每一个月的六号升级一次，每一次都是有许多借款未还、信誉度欠佳的客户减少成绩，也是有许多根据各种各样的渠道，健全个人信息、消费服务项目等提升了成绩，我接单子详细介绍下怎样补齐你的信息，有房有车高文凭的客户迅速就能提高成绩哦！

2、多选购支付宝钱包和蚂蚁聚宝上的投资理财产品，例如支付宝余额宝、娱乐宝、招财宝和股票基金。尽管支付宝余额宝预估年收益率下挫，但也比银行活期强，再不然还能够选购招财宝。

3、常用手机转账、送红包。留意，这必须 在自身了解且信用好的朋友开展，转账、送红包的频次和目标越多，内在联系月经常牢固，人际关系品质越高。

4、多应用支付宝钱包的各种各样服务项目作用。如大城市生活服务类、话费充值、酒店餐厅飞机票预订和店家折扣等作用。

❺ 区块链真的有发展前景吗

区块链毋庸置疑的有发展前景，而有发展前景的必要条件，就是进入主流市场。

北美区块链基础设施The OAN（前Aion Network）创始人及CEO Matt Spoke 7月24日在福布斯发表了一篇标题为《为了成功进入主流市场，区块链项目必须“吃狗粮”》的文章，Matt在文中提到了自己对区块链该如何进入主流市场的看法——"吃狗粮"。

在科技圈中，有一句行话叫"吃狗粮"（dogfooding，也称为吃自己的狗粮），指的是公司使用自己的产品，成为自己产品的用户。许多高增长公司（如微软、Facebook、亚马逊、苹果、Netflix和谷歌）也都会通过“吃狗粮”的方式进行产品测试，或帮助产品建立信誉。“吃狗粮”虽经常被用来发现和修复bug，但它还有另一个价值：为公司的产品创造可靠的用例。

这一点很值得区块链项目学习，因为区块链项目常常抱着"建好了，他们（用户）自然会来"的想法，习惯性地把创造新鲜、有趣的区块链应用的责任交给第三方。

这种态度极为普遍，就连知名的区块链峰会Consensus 2019（2019共识大会）也举办了题为 "建好了，他们（用户）自然会来：打造一个全球区块链中心"的圆桌论坛，讨论世界各国政府如何在平衡监管、投资和创新需求的同时，为吸引区块链项目做出努力。

平心而论，这种策略对于仅以币圈人士为受众的区块链来说可能是有效的。对于证券型代币，特别是交易这类代表的交易所来说，就更加说得通——“供给创造需求”在这里是惯常的思路，尤其是考虑到实现这些交易需要搭建复杂的基础设施。

相比之下，“吃狗粮”更有可能被那些寻求主流受众（比如金融业、制造和供应链、身份管理等领域的受众）的区块链项目开发者所采用。区块链技术要想打入这些主流领域，区块链公司必须先“吃狗粮”。这样不仅可以清楚地证明区块链技术在币圈之外也是可行的，还可以凸显出区块链不光优化现有用例，也能创造新用例。

而The OAN团队就是一直秉持着这一理念，并依靠着多年来打造的The OAN和Aion的技术栈，开发出了面向独立工作者的金融科技平台Moves。

Matt表示，在开发和发展Moves这款产品时，团队希望The OAN区块链网络的相关功能可以得到充分的发挥，所以重点将从以下三个方面进行考量：

1. 如何使用The OAN区块链网络来提高产品的信贷效率。

提高信贷效率主要考量的点有两个：1）可否借鉴DeFi市场的机制降低资金成本；2）可否利用区块链技术来增加外界对于Moves的授信过程的信任。在这里，Moves将形成一种“汇集众智”的机制，让所有人都能够为降低信用风险和增加授信过程的可信度做出贡献，甚至可能在未来发展出一种微担保机制。因此，用户将可以作为借方、贷方或者担保方参与到平台建立的市场中。

2. 如何使产品与用户的利益一致化。

具体来说，就是通过将Moves与The OAN网络相连接，借助数字资产Aion，在产品和用户之间形成一种利益一致化的关系，从而让用户能够切身体会到Moves产品开展的成功与否，同时也能直接参与到支持Moves的区块链网络——The OAN之中。

3. 如何以Moves开创金融信誉数据开放系统的先河。

这种开放系统可能会成为传统信贷分数或者相关机制的替代品。多年来，银行和金融机构一直将Equifax，FICO或者其他类似机构的评分作为风险指标，而Moves团队认为其正在打造的产品将会是一个很好的开端——一个更完善的、更现代化的金融信誉系统的开端。这是一个长期目标。

Moves支持北美主流拼车、外卖等零工经济平台，将是The OAN在其区块链网络上开发的旗舰版开放应用程序。在6月，Moves的业务运营范围已经从最初的安大略省再扩大两地——亚伯达省和不列颠哥伦比亚省，挺进加拿大西部。

The OAN团队的种种举措，都是秉持着“吃狗粮”精神，为了让区块链技术能尽快进入主流市场而努力。区块链并不是面向小众，而是面向主流，除了The OAN团队，区块链业内的很多项目、机构也都是朝着这一目标，这么优秀、这么有目标的区块链，你能说没发展前景吗？

❻ 谈谈我国大数据发展面临着哪些制约因素

1.很少有优质可用的数据
这几年数据交易机构如雨后春笋，“数据变现”成为很多拥有数据积累的传统企业的新的生财法。目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。
然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
另外，其实数据交易这件事本身就是一个悖论。数据作为一种商品有一定的特殊性，我用了别人也可以用，没有任何消耗，可以在市场卖很多遍。这就产生一个问题，你这个数据到市场卖，根据经济学观点它的价值是零，你卖给我我可以用更低的价格卖给别人，所以数据交易理论上来说也是不可行的。
大数据概念火了以后，很多机构觉得数据存起来就是宝，于是积攒了大量零碎数据放在那里，到底能发挥什么作用也未可知。而在和许多真正想用数据做些事情的机构的合作中我们发现，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。
我们常常在讲大数据就用大数据方法，小数据就用小数据方法，完美的数据是永远等不来的。但这样会导致什么问题呢?在实际项目实施过程中，我们的数据科学家们不得不花费大量时间在数据清洗上，这其实是对本来就紧缺的数据人员的一种浪费。
理论上我们中国有很多数据，但不同部门数据存在在不同的地方，格式也不一样。政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。比如我们把一个人的支付宝3个月数据拿过来，就可以很轻易的知道这个人今天在门口便利店买了一瓶水，昨天在淘宝买了沙发，每隔三个月会有一笔万元的支出。那我们就可以很容易推断这个人刚换了一个租房子的地方，就能了解他的消费习惯。这个数据其实完全是脱敏的，没有名字、没有号码，但丝毫不妨碍我们通过算法完全的勾勒出这个人的画像。
2.实际技术与业务之间还有很大距离
大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。
大数据概念的火热，做大数据的公司越来越多，产品做得五花八门，数据建模看似谁都可以涉足，但现在数据分析的技术，方法，模型，算法都有了非常大的改进，跟过去六七十年代完全不一样，不是说做几个SAAS软件或者RAAS软件就是大数据了，虽然短期看市场火热，但长远来说这条路是走不通的，大数据行业发展，技术才是真正的发力点，提高行业准入门槛尤为重要。
其次中国的数据有它的特色，例如在金融行业，目前大部分银行采用的是风险评分卡，运用专家经验定义风险变量，基于定性认识进行评分，通过事后风险回检优化评分卡，风险预警功能较差。虽然央行征信中心与国内少数技术领先银行使用的是风险评分模型，但模型方法相对陈旧，如央行所用FICO评分模型为上世纪80年代基于逻辑回归算法构建的评分体系，逻辑回归算法适合处理线性数据，但实际问题往往是非线性的，特别是信用风险评估场景下。此外，FICO模型没有针对我国具体业务进行场景细分，建模逻辑并不完全符合我国实际情况，因此导致准确率不足，风险预警能力差。基于此，中国人民银行征信中心首次与国内大数据公司合作，这次合作中普林科技应用国际领先的大数据建模分析技术运用决策树随机森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等算法，通过对信用报告的数字化解读与深入洞察，准确预测了违约风险，对贷款审批、贷中管理形成指导，新模型对好坏账户的区分度远高于行业平均水平。此次合作表明我国的大数据难题更需要适应国情的解决方案与本土的技术人才，这对我们的市场提出了一个新问题。
3.人才稀缺
我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题 大数据是一个交叉学科，涉及统计学，管理编程等多学科，知识点复杂，缺乏系统的学习教程。

❼ 芝麻信用的履约能力是怎么评估的

1. 违约历史（Payment history），权重 35%。涉及过去的违约记录，例如断供房产被拍卖，被催债（如拖欠信用卡被收账公司追讨）、罚款（法庭判的或者庭外和解都算）、个人破产（这个国内可能没有）、被因为欠税被税务局查封财产（tax lien）等。
2. 债务负担（Debt Burden），权重 30%。这个好理解，就是个人的杠杆率，你欠债越多，评分越低。FICO 具体的算法没有公布，但是信用卡信用额度利用率应该是因素之一，比如你长期都只能还最低还款额和每次还全额，差别肯定是会很大。
3. 信用历史（Length of credit history），权重 15%。就是你有信用记录的时间越长越好。这个很简单，跑长跑是一项能力，一直保持信用记录也是能力。所以，办一张信用卡，也是有好处的哦。
4. 信用种类（Types of credit used），权重10%。这个也好理解。你用过的信用种类越多（信用卡，房贷，消费贷，等等等等），说明你金融知识越丰富，那种每次都全款，不用信用卡，不用贷款的土豪，就要吃亏了。
5. 新申请信用（Recent searches for credit），权重10%。申请信用的过程，就是提高杠杆的过程，比如要买房买车，都是需要申请贷款的，贷款的时候，是需要对你的信用进行一次查询的。即所谓 hard pull。申请一次，会扣一定的分数，对信用分数造成一次负面影响。（当然，FICO 也考虑到了你需要从几个不同银行分别申请，最后决定哪家贷款便宜，在短期连续 hard pull 的时候扣分不是每查一次扣一次，会合并）

❽ FICO评分系统有什么优缺点在国内的发展怎么样

本人北美信用卡领域供职，中间涉及FICO.与其他credit bureau的功能类似，美国consumer fair lending 法案要求有机构专门计算一个信用分数 从而用于从小到信用卡，大到房屋按揭的借贷。既保证公平性，同时兼备风险的考量。算法本身还是公平的，具体的考量标准在楼上已经介绍，这里不再赘述。个人感觉缺点如下：实时性不足 比如你要买新房 需要很早准备提高信用分数 从而便于拿到更低的利率。当然有人说减少投机性，这个可以另开话题讨论。各考量标准权重固定不变。由于每人消费习惯 周期长短不同 很难保证反应最真实的情况。缺乏对未来信用风险的预测 目前的分数只能反应过去跟当下 无法显示个人的信用潜力 很显然这个每人是不同的。而这个一部分 我们已经着手来做 从而增加我acquisition的数量跟稳定性。

❾ 介绍有关计算机的一种前端技术

大数据基础概念

“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲

本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。

我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。

一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》

各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）

Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。（感谢知友安阳提供的补充链接资料）

大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。

(2).第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。

大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。

随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Instrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.

又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。

第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业
德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。

工业自动化软件商（Wonderware ），工业
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。

了解更多：
大数据在电力行业的应用前景有哪些？

(3).第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。

视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.

交通：《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。

电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。

政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）

金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。

电信： 美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。

一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。

二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

看看专家们怎么说。

舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)
不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。

2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.

而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。

随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。

如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。

最终，我们都将从大数据分析中获益。

四、结束语。

Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它
And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了

数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。

祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）

❿ 芝麻分怎么算的

“芝麻分”的数据来源包含5个维度——由信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系综合计算得出，并参考了FICO分的评分模式。具体算法官方没有给出详细答案。
希望能帮到你，如有问题请继续追问，满意请采纳！