广西玉林捉蛇狗出售告诉我们曾经发生了什么，还希望它告知我们将来要发生什么。只有这样，我们才愿意为了迎合市场需求而改变自己。但多数情况下，数据无法预测未来，我们也因此变得“懒惰”，不爱动，这是科技创新，金融创新的一处致命伤。

　　能预测未来的智能型大数据会是银行在金融科技、消费金融甚至是人工智能等领域的一个“硬通货”。

　　理论上，知识图谱可以通过图存储、计算、分析和可视化手段实现知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识理解、知识运维等七个方面，因此，对于在关联数据的分析方面具有很大的优势，被广泛的应用于包括金融在内的各个领域。

　　在消费金融等领域，除了风控，我们现在的大数据在智能金融这一块走到了哪一步。

　　“是的，我也发现了。然后，xx平台太厉害了，我从来没在上面搜过这个东西，它居然知道给我推荐。这太吓人了。”

　　平台通过大数据手段构建的知识图谱模型靠算法“算计”我们的一切。他们似乎很聪明，总能抓住我们的命门，催着我们买买买！

　　比如，最近一段时间，我们可以通过小程序知道个人最近14天的城市出行轨迹，为防疫防控提供有效的参考信息。

　　“我在某平台上买了一台笔记本电脑。平台会继续给我推荐相关品牌的笔记本电脑。这种操作有点蠢啊。我都买了一台了，哪里还有可能短期内再买一台呢？”

　　“其实，不光是笔记本电脑，包括洗衣机、净水器、燃气灶等大件，基本都是买过一次，短期内，甚至3、5年内都不可能买第二次。平台应该不是鼓励我去退货，然后再买一次吧……”

　　这些算法在资讯、视频等内容推荐领域，或许是吃得开的，但在消费金融领域，却显得很智障。

　　正常逻辑是，如果用户买了这台电脑，平台推荐电脑包、鼠标、鼠标垫之类的东西算是合理推荐。因为原装的电脑没有鼠标和电脑包。而这个平台在下单之后，相关推荐里并没有看到鼠标、电脑包等配件。

　　业内人士向中国电子银行网表示，一般的做法是把大数据整合在一起，通过算法计算出相对准确的方向，给人工参考。这就会出现关联判断但却不智能的情况，真正比较大的项目，最好还是需要结合人工认知来做数据分析和判断，然后在此基础上做相关的数据算法调试。

　　这其实暴露出现有大数据模型或者消费金融在大户数据利用方面的一些短板。消费金融要想利用大数据摘到智能金融的果实，还有很长的一段距离。

　　清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织前副总裁朱民曾在“复旦-爱建金融科技创新论坛”表示，人工智能将重塑未来金融，未来一定会看到在金融科技企业之间、平台和传统金融企业之间极其激烈的竞争。

　　我们之所以看好人工智能，其原因之一在于，在人工智能可以通过对底层大数据的积累和分析来预判用户的需求，从而合理地刺激用户进行消费。

　　所谓合理刺激，是让用户买到他需要的和想要的，却不触发平台的信用危机，也不触发个人的信贷危机。这就要求，数据关联要精准，同时要有较好的风控体系。这些都需要对大数据逻辑进行更高标准的建构。

　　这个要求看起来是挺高的，不过据某资深电商买家向笔者透露说，国外某平台基本能做到关联准确的要求，与笔者前文提到的智障关联相比，情况要好很多，并能就此做出精准营销的策略。

　　银联智惠金融科技首席运营官江潇俊在此前接受中国电子银行网采访时曾表示，要做到精准营销，需要在安全合规的前提下去梳理人们的消费偏好和消费能力，以及一些数据流量和互联网行为数据，并通过对这些线上线下数据的整合，完成一个个完整的数据画像。

　　数据要尽可能的全且有效，而算法策略也需要尽可能地接近用户的真实需求。这需要大数据行业再往前迈出两三步。

　　金融求稳，科技求快，商业模式求的是变通，而变通的秘诀之一就是你足够智慧。

　　就大数据而言，我们依然面临着，行业数据+机构内部数据割裂，算法逻辑过于粗暴，数据治理依然处于草莽阶段等基础问题。

　　因为，如果大数据的基础问题普遍存在，要想实现消费金融在智能金融模式上的变通，就太奢侈了。

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　　这就会出现关联判断但却不智能的情况，真正比较大的项目，最好还是需要结合人工认知来做

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　　，Gartner（全球第一家信息技术研究和分析公司）给出了这样的定义：“

　　”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的

　　集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　推动经济高质量发展，根本路径就是要在“四个强化”“四个融合”上迈出新步伐。

　　以深度学习为代表的人工智能技术已经应用到各个行业。驱动人工智能技术蓬勃发展的是各行各业积累的

　　技术应用的第一步，融合物联网、人工智能等技术在具体仓储场景中解决问题，还将进一步激发

　　仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的

　　为核心的经营模式，将成为转型升级的关键。线下零售企业可以充分利用线上零售企业自身积累的

　　技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用

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　　（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的

　　集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量

　　量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。

　　技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用，而且就其目前的发展情况来看，

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　　集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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