大数据征信,就是运用机器学习等大数据技术重新设计征信评价模型算法,考察多维度、动态、交互的
Zest Finance 具有的优势包括()
A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率
B.采用非传统的信用数据,覆盖到了传统信贷信息不完整的人群
C.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统
D.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度
Zest Finance 具有的优势包括()
A.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统
B.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度
C.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率
D.交互界面更友好
A.大数据就是将大量数据简单集合,大数据的唯一特征数就是据量大
B.大数据并非一种新兴技术,它只是数字化时代出现的一种常态、现象
C.大数据的应用是一个综合性的解决方案,是运用各种技术方式来满足数据资源在收集、存储、分析应用等方面的需求
D.大数据实施的关键是从海量信息中挖掘出有价值的信息
A.征信活动是信用经济中不可缺少的一环
B.广义的互联网征信是指才几个人或企业在互联网交易或使用互联网服务中留下的行为数据,并利用大数据、云计算等技术进行信息评估的活动
C.受信人的信用状况是信用活动中最大的风险关注点
D.互联网征信的主要活动仍然是政府主导
A.在数据基础方面,大数据金融主要基于海量的券商交易高频数据、庞大复杂的银行客户关系数据等,而金融大数据主要依赖传统财务数据
B.在模式方面,大数据金融的代表模式是平台金融和供应链金融,而传统金融主要是基于大数据挖掘技术的传统金融模式
C.在数据处理技术方面,金融大数据和大数据金融依赖于不同的数据处理技术
D.在应用方面,大数据金融主要用于大数据征信和信用贷款,而金融大数据则用于传统金融的精准营销、风险管理、收益管理、成本管理、业务创新