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从淘宝双十一看大数据在金融领域的应用
随着今日零点的钟声敲响，在本该寂静的夜里，网络世界却因为“双十一网络购物节”异常火爆。支付宝推出信用支付服务“花呗”，首次针对性提高额度在双十一大促，真是“剁手族”的福音，也必将促进狂欢节交易额增长。而马云借钱给你花的背后，依靠的是什么呢？而狂欢过后，面对海量退换货，保险公司是如何保证盈利呢？胜券在握的他们依靠的到底是什么？
没错，大数据。大数据在金融领域的应用越来越广泛，授信、风控、营销等各种与金融相关的基础服务，无不需要大数据的挖掘与应用。
大数据运算与风控模型决定你的花呗额度
蚂蚁花呗是蚂蚁金服旗下一个配备消费额度的支付服务，使用该服务的用户在网购时可以采用先购物、先消费后付款的赊账方式。而对于消费额度的认定，并不是网购金额越多，消费额度越高。花呗消费额度是蚂蚁微贷通过复杂的大数据运算，结合风控模型，根据消费者的网购以及支付习惯等情况综合考虑判定的。额度的确认，和消费者在网络购物的消费、支付方式、信用、账户等数据有关，并不是简单的直接对应。
退货运费险利用大数据分析退货概率
2014年的双十一当天，淘宝共售出1.86亿份退货运费险，无疑再次创造了中国保险业单日成交保单份数的记录。面对一分钟将近13万份的保单处理量，两家保险公司是怎样来处理的呢？狂欢过后，面对海量退换货，保险公司是否会亏损呢？
保险公司设计出一套大数据智慧应用的解决方案：因为退货发生的概率，跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系，所以，使用以上种种数据，应用数据挖掘的方法，建立退货发生的概率模型，植入系统就可以在每一笔交易发生的时候，给出不同的保险费率，使保险费的收取，与退货发生的概率相匹配，这样运费险就不会亏损了。在此基础上，保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。由严重亏损到成本控制得当并获取客户，靠的就是通过分析，挖掘大数据所提供的价值，吸引客户。可见，互联网保险产业也正纷纷拥抱大数据，中国的保险销售模式正在酝酿新的变革。
大数据征信与风控服务火热
电商大数据也可作为金融授信的参考，阿里芝麻认证被认为是用户互联网信用的重要通行证，通过结合芝麻信用的评分体系以及基于芝麻信用数据库中大量的用户网络交易及行为数据，对用户进行信用评估。芝麻信用也是作为阿里金控布局的主要部分，目前已与一些P2P和小微金融机构展开合作，国内领先的大数据风控平台服务商神州融通过对接芝麻信用等各家征信机构、电商平台等广泛的外部数据源，为微金融机构一站式提供各类征信数据，并在Experian运行多年的单机版风控系统基础上升级云端版本，将征信数据、反欺诈、自动风控决策一站式整合，形成贷前、贷中、贷后流程管理和决策系统，让微金融机构可以依靠大数据、机器学习与风控系统解决征信与风控难题。
双十一网购节俨然成了电商与消费者的“全民狂欢日”。昨晚想必很多小伙伴都熬了夜，殊不知在“买买买”的节奏下，你未来的信用额度，也可能取决于你的网购行为。
谢邀！
我补充下 神州融 说的以外的一些应用！
假如你昨天也在天猫购物了，你想买某个东西，举例子：你搜索了大数据，但是你并未购买相关产品，你会发现你在搜索别的产品时，会有一个相当显眼的位置给你推荐大数据相关的产品。而这个是之前没有的。（我说的是显眼位置推荐大数据在双十一做活动的相关产品，在专门的推荐栏，几乎就是专门为你设计的一样。）
这个说明，在这次双11活动中，淘宝是有意通过大数据做精准营销，让几乎所有参与活动的商家获利且让消费者买到东西。（也有一些大数据商家在为一些商店做精准营销的导流。）
此外，大数据其实还服务于存储、高并发申请、计算，甚至于销售预测也做了，所以马总估的销售额不是700亿，也不是1000亿。
有关注大数据欢迎加我们微信：idacker
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从淘宝双十一看大数据在金融领域的应用
随着今日零点的钟声敲响，在本该寂静的夜里，网络世界却因为“双十一网络购物节”异常火爆。支付宝推出信用支付服务“花呗”，首次针对性提高额度在双十一大促，真是“剁手族”的福音，也必将促进狂欢节交易额增长。而马云借钱给你花的背后，依靠的是什么呢？而狂欢过后，面对海量退换货，保险公司是如何保证盈利呢？胜券在握的他们依靠的到底是什么？
没错，大数据。大数据在金融领域的应用越来越广泛，授信、风控、营销等各种与金融相关的基础服务，无不需要大数据的挖掘与应用。
大数据运算与风控模型决定你的花呗额度
蚂蚁花呗是蚂蚁金服旗下一个配备消费额度的支付服务，使用该服务的用户在网购时可以采用先购物、先消费后付款的赊账方式。而对于消费额度的认定，并不是网购金额越多，消费额度越高。花呗消费额度是蚂蚁微贷通过复杂的大数据运算，结合风控模型，根据消费者的网购以及支付习惯等情况综合考虑判定的。额度的确认，和消费者在网络购物的消费、支付方式、信用、账户等数据有关，并不是简单的直接对应。
退货运费险利用大数据分析退货概率
2014年的双十一当天，淘宝共售出1.86亿份退货运费险，无疑再次创造了中国保险业单日成交保单份数的记录。面对一分钟将近13万份的保单处理量，两家保险公司是怎样来处理的呢？狂欢过后，面对海量退换货，保险公司是否会亏损呢？
保险公司设计出一套大数据智慧应用的解决方案：因为退货发生的概率，跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系，所以，使用以上种种数据，应用数据挖掘的方法，建立退货发生的概率模型，植入系统就可以在每一笔交易发生的时候，给出不同的保险费率，使保险费的收取，与退货发生的概率相匹配，这样运费险就不会亏损了。在此基础上，保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。由严重亏损到成本控制得当并获取客户，靠的就是通过分析，挖掘大数据所提供的价值，吸引客户。可见，互联网保险产业也正纷纷拥抱大数据，中国的保险销售模式正在酝酿新的变革。
大数据征信与风控服务火热
电商大数据也可作为金融授信的参考，阿里芝麻认证被认为是用户互联网信用的重要通行证，通过结合芝麻信用的评分体系以及基于芝麻信用数据库中大量的用户网络交易及行为数据，对用户进行信用评估。芝麻信用也是作为阿里金控布局的主要部分，目前已与一些P2P和小微金融机构展开合作，国内领先的大数据风控平台服务商神州融通过对接芝麻信用等各家征信机构、电商平台等广泛的外部数据源，为微金融机构一站式提供各类征信数据，并在Experian运行多年的单机版风控系统基础上升级云端版本，将征信数据、反欺诈、自动风控决策一站式整合，形成贷前、贷中、贷后流程管理和决策系统，让微金融机构可以依靠大数据、机器学习与风控系统解决征信与风控难题。
双十一网购节俨然成了电商与消费者的“全民狂欢日”。昨晚想必很多小伙伴都熬了夜，殊不知在“买买买”的节奏下，你未来的信用额度，也可能取决于你的网购行为。
谢邀！
我补充下 神州融 说的以外的一些应用！
假如你昨天也在天猫购物了，你想买某个东西，举例子：你搜索了大数据，但是你并未购买相关产品，你会发现你在搜索别的产品时，会有一个相当显眼的位置给你推荐大数据相关的产品。而这个是之前没有的。（我说的是显眼位置推荐大数据在双十一做活动的相关产品，在专门的推荐栏，几乎就是专门为你设计的一样。）
这个说明，在这次双11活动中，淘宝是有意通过大数据做精准营销，让几乎所有参与活动的商家获利且让消费者买到东西。（也有一些大数据商家在为一些商店做精准营销的导流。）
此外，大数据其实还服务于存储、高并发申请、计算，甚至于销售预测也做了，所以马总估的销售额不是700亿，也不是1000亿。
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