¿El control de riesgos de big data y la lucha contra el fraude pertenecen a la misma industria?
Las denominadas empresas de control de riesgos financieros o antifraude big data no disponen de big data y presentan graves fallos en la magnitud, dimensionalidad, autenticidad, etc. Toda la industria se encuentra todavía en la etapa de crear conceptos y engañar a los inversores.
Personalmente, creo que el principal cuello de botella es la falta de informes crediticios personales de los usuarios de fondos mutuos. Debido a que no existe información real y creíble para el usuario, los modelos y tecnologías son simplemente materiales engañosos sin buenos resultados.
¿Por qué los servicios de control de riesgos de big data y la nube antifraude de Tongfu Shield son tan impresionantes en la industria? Se dice que debido a que la capa inferior utiliza tecnologías centrales como la tecnología de huellas dactilares del dispositivo y el código espacio-temporal, hay muchas buenas aplicaciones de tecnología negra en la parte inferior de esta tecnología.
Cómo obtener el flujo de datos antifraude de big data, le sugiero que lo aprenda desde el principio. .
(1)es el sitio web de implementación. Puede ingresar imgr en Inicio-Ejecutar. Si no hay errores, aparecerá una nueva página de herramientas de administración indicando que iis se ha instalado en su computadora. . . Si no, búsquelo usted mismo en Baidu. Diferentes versiones de sistemas Windows descargan diferentes versiones de IIS.
(2)ftp es un servidor de archivos, sí. Después de completar el primer paso, la segunda parte está lista. IIS viene con un sitio para implementar un servidor ftp. Si no lo comprende, busque en Baidu "iis ftp site building"
(3) El almacenamiento de imágenes basado en js requiere programación. . Js es un script de cliente puro, por lo que es imposible cargar un archivo a menos que se llame al código del servidor. Puede buscar archivos de carga js ajax en Baidu.
¿Tiene Alpha Like Credit Information System controles antifraude, listas negras y otros controles de riesgo de big data? Como alguien que ha estado usando el sistema de mensajería Alpha Symbol durante casi un año, déjame decirte. El sistema tiene control de riesgos antifraude y big data, como reconocimiento facial, reconocimiento de cuatro factores de tarjetas bancarias, autenticación del nombre real del usuario, múltiples visitas a la lista negra de datos, etc. Sus proveedores de datos de acoplamiento antifraude incluyen Tongdun, Juxinli, las cuatro principales plataformas Baitiao, etc., que son de gran referencia para nuestra revisión.
¿El big data traerá una revolución en el control de riesgos a la industria financiera? El profesor Wang ganó el premio Challenge Economics Breakthrough Award.
(2). Razones para anunciar el "Premio al avance en economía"
Como mayor beneficiario de los avances en estadística, la economía no es otra que la economía. Cualquiera que sepa algo de economía e historia económica tendrá los siguientes conocimientos: La estadística se creó y desarrolló casi con el surgimiento de la economía. Casi todos los principales fundadores de la estadística y la economía apuntan a la misma persona: el académico británico William Petty, a quien Marx llamó el fundador de la economía política. Esto no es de ninguna manera una coincidencia, sería más apropiado decir que es algún tipo de necesidad. Después de casi 400 años de cambios, la economía se ha convertido ahora en la ciencia que atrae la mayor atención de personas de todo el mundo. Sin embargo, casi todas las actividades e indicadores económicos se miden, analizan, predicen y determinan mediante estadísticas. Por lo tanto, la teoría unificada de las estadísticas sociales y las estadísticas matemáticas definitivamente mejorará el nivel de la economía de manera integral y conducirá inevitablemente a un avance poco común en la economía.
¿Puedo consultar los big data de control de riesgos e informes crediticios de Tongdun? Desire, Wojia
¿Qué sistema de control de riesgos y antifraude p2p es mejor? Según informes de los medios y comentarios de los clientes, el sistema antifraude y control de riesgos de Tongdun Technology es actualmente el más utilizado en la industria P2P. Se entiende que todos los P2P convencionales en China lo están utilizando. Independientemente de los productos, la tecnología o los servicios, ¡están muy por delante!
¿A quién pertenece el big data? Obtener y registrar datos requiere recursos, por lo que los datos tienen las propiedades de un activo. Antes de la aparición del big data, los datos estaban vinculados a empresas específicas y la gente prestaba más atención a los sistemas de software que utilizaban los datos. Sin el uso de software, los datos no tienen valor. En ese momento, la propiedad de la información relevante no era tan prominente. En la era del big data, los datos pueden considerarse una existencia independiente y su valor de "activo" ha atraído cada vez más atención. Los datos son un reflejo de la naturaleza y el estado de las cosas objetivas en el mundo físico y son una existencia objetiva. Lo recoges y tiene una manifestación específica. Naturalmente, la información en un formato específico es tuya. Individuos, empresas, gobiernos y organizaciones pueden recopilar datos legalmente. Si la recopilación de información viola las leyes existentes, entonces poseer la información es naturalmente ilegal, y la propiedad de la información también es ilegal. Los propietarios de los datos pueden ser personas físicas, empresas, gobiernos, etc. Por ejemplo, los operadores de telefonía móvil utilizan GPS para recopilar datos de ubicación de un individuo. En este caso, los individuos se convierten en la fuente de big data y las empresas de comunicaciones móviles invierten en recopilar big data para ofrecer a los usuarios mejores servicios. Asimismo, * * * puede tener información específica, como datos del censo, información meteorológica, códigos postales, etc. Sin embargo, imponemos algunas restricciones sobre cómo se pueden utilizar Big Data o si se deben recopilar Big Data. Con la popularización de los teléfonos inteligentes, Internet y los sistemas de posicionamiento por satélite, cada movimiento de todos generará una gran cantidad de información. Las personas pueden aceptar que las empresas de redes de telefonía móvil tengan derecho a obtener ubicación personal y otra información al comprar teléfonos móviles y firmar contratos de telefonía móvil. En el futuro, la propiedad de los datos puede implicar cada vez menos el concepto de privacidad personal, y las opiniones de las personas sobre la privacidad están cambiando con el tiempo. Tomemos como ejemplo la información de ubicación personal.
En el pasado, la gente ciertamente no quería ser informada de su paradero. Hoy en día nadie parece utilizar su teléfono móvil para evitar que otros sepan su paradero. La demanda de información pública por parte de los europeos es cada vez más fuerte, y la legislación de la Unión Europea y de los países europeos también avanza en esta dirección. Tomando a los Países Bajos como ejemplo, excepto la información pública relacionada con la seguridad nacional y la privacidad personal, la mayor parte de la información se ha hecho pública. Las personas también tienen derecho a solicitar a * * * la divulgación de información. En cuanto a la propiedad de los datos, actualmente existen lagunas legales y pueden surgir algunos problemas al aplicar las leyes pertinentes, como la actual Ley de Propiedad o la Ley de Derechos de Autor. Por tanto, sólo podemos hablar de la racionalidad de la propiedad de los derechos de datos. Dado que los datos no existen de forma natural, es más razonable decir "los datos deberían pertenecer al productor de los datos". Pero muchas veces es difícil para los propietarios de datos hacer valer sus derechos y en el futuro será necesario formular las leyes correspondientes para resolver este problema. Ahora hay dos problemas principales: uno es cómo definir los datos cuando hay múltiples productores; el otro es cómo definir la información generada cuando están involucrados secretos y privacidad. El primer problema se puede resolver mediante la negociación. Por ejemplo, cuando alguien compra algo en un sitio web de comercio electrónico, la información generada por el comportamiento de compra puede ser propiedad tanto del comprador como del comercio electrónico (que también puede ser una plataforma de pago de terceros). En circunstancias normales, la información de compras personales es de poca utilidad para los particulares y actualmente la ocupa el comercio electrónico de forma gratuita. Por poner otro ejemplo, los datos de Weibo ahora se consideran casi bienes personales. Los operadores de Weibo no pueden poseer ni utilizar los datos de Weibo de forma gratuita y necesitan negociar. En cuanto a la segunda cuestión, es necesario definirla por ley. Por ejemplo, los registros médicos son generados por pacientes, médicos y hospitales al mismo tiempo, y los hospitales inevitablemente tendrán problemas al vender registros médicos. No se trata de hacer valer los derechos de los datos, sino de la privacidad del paciente.
¿Se consideran industrias de big data las aplicaciones de I+D y aplicaciones? Tanto la I+D como las aplicaciones pertenecen a la industria del big data, y las aplicaciones son el futuro del big data.
En el mercado, se requiere que las empresas proporcionen aplicaciones de big data que puedan obtener información sobre segmentos de mercado o procesos comerciales específicos, retroalimentar información de manera oportuna y contactar tantos objetivos de ajuste como sea posible. La gran ola de creación de valor a partir de big data todavía está en camino, y deberíamos centrarnos en utilizar la infraestructura para crear nuevas aplicaciones para optimizar los procesos de negocio. Por tanto, el estándar de referencia para los nuevos inversores en big data es una empresa de software o servicios de información que tenga al mismo tiempo las siguientes tres capacidades: capaz de controlar y acceder al modelo de negocio, poseer arquitectura y tecnología de big data y tener derecho a utilizarla; información relevante.