xlwarkey2 4近期，中关村互联网金融研究院在对近百家金融科技企业充分调研的基础上，围绕金融与科技复合型人才的专业体系、评价方法展开了专项研究，联合中关村金融科技产业发展联盟金融科技人才专业委员会共同制定了《金融科技人才能力评价标准》。2020年联合中国银保传媒共同推出金融科技大数据建模工程师认证项目，一期课程的全部38学时线上课程现已全部结束。

　　六十多家金融、金融科技企业和院校的相关人员参加了本次学习，包括：中国融资担保业协会、吉林财经大学、山西财经大学、中国邮政储蓄银行、中国银行、兴业银行、九台农商银行、中国人寿再保险、中国人保财险、国富人寿保险、太平人寿、中国人民财保、中国大地财保等。

　　本次课程我们邀请了清华大学、北京大学、中国人民大学等高校的业界专家学者，以及微众银行、富民银行、度小满金融、兴业数金、百融云创、联动数科、睿智科技等机构相关负责人执讲。

　　云背后虚拟化技术的三大优势：负载隔离，负载整合，负载迁移。对云计算安全的担忧始于操作模式的变化例如存储介质和数据拥有者分离；由于云计算服务规模大，发生安全事件的影响和冲击更大；无根本性障碍，大多数障碍可用传统技术立即解决。

　　采用决策树算法能够准确的评估出贷款客户的信用等级，既适用于银行对老客户信用的跟踪评估，也适用于对新客户信用等级的预测，其评估结果可以成为银行为客户提供贷款的决策依据，能够为降低银行的贷款信用风险发挥巨大作用，保障银行业健康平稳的发展。

　　只有充分深层次理解金融科技的内涵才能够去应对金融科技行业的千变万化并找到解决问题的方法和方案。金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业的特点，表现形式为以客户为中心、以网络连接为基点、以科技为手段，是前沿科技与传统金融场景的叠加融合。

　　区块链中的分布共识指的是，在一个有N个节点的系统中，每一个节点都有一个输入值，其中有一些节点是错误的或者恶意的。一个分布式共识协议具有如下两个属性：1、结束时所有诚实的节点均认同该值；2、该值有诚实节点产生。

　　数据挖掘的思想是将数据从数据库中提取、转换成具有一定格式的数据形式，并从中寻找出某些特定的数据规律或是数据模式。通过这些模式和规律，可以对未来的数据进行一定程度的模拟和预测。

　　数据分析是从数据中发现结论，用适当的统计方法对收集来的大量数据进行详细研究分析和概括总结，从而提取有用信息和形成结论。数据可视化的目的也是发现结论，但是是利用数据（图形）的可视化展示，减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。

　　金融云和其他云最根本的差别在于它有自身优势“云+”模式。当我们在使用金融云的时候，不仅能提供IT方面的服务，而且也能有业务端的合作。金融云另外一个重要特点就是它监管合规，而且安全可靠。

　　关于创新，我们以为创新是某个绝妙的想法，是从无到有的过程。我们还以为越是离奇的想法就越创新，而且只属于少数人。但实际上，创新是一个量变引起质变的过程，而且必须赋以可行性才有意义。创新需要有一整套能力进行场景闭环，不能被“填鸭”，可以被引导。

　　大数据建模的两大应用场景，首先是面向客户（前台）的，包含信用评分、反欺诈评分和面向客户的服务机器人,以及大数据营销、网点选址等。其次是面向管理层面（后台）的，包含资本优化、风险管理模型和市场影响分析。

　　大数据建模的目标首先要明确的是业务场景。商业理解阶段主要要完成对商业问题的界定，以及对企业内外部资源的评估和组织，需要有以下文档的输出：确定的商业目标、形式评估、确定的数据挖掘目标、项目实施计划等。

　　在智能经营方面，为了提高运营的效率，客户实时分类管理是非常重要的。通过实时大数据分析，我们运用深度学习模型组多维度用户标签，可以随时掌握用户行为和需求变化；通过实时大数据分析，我们运用聚类分析账户分类管理，可以提高用户满意度，降低资产风险。

　　疫情期间，保障金融服务通畅和提升效率成为了监管要求，而事实上，业务的线上化、自动化、智能化也是银行数字化转型的重要趋势和形态。对于很多中小机构而言，长期严重依赖网点和线下人员尽调，此次受到疫情影响很大，经过此“疫”，金融机构将由表及里，从战略和实质角度更加注重转型升级。

　　新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，会出现一系列的主观臆测。面对数据报表，也不知道应该从产品维度、时间维度、地域维度还是渠道维度去拆分，这样的思维显然是混乱的。数据分析师最重要的自我能力就是在做数据分析时应该具备结构化的分析思维。

　　老师们都是金融科技机构在职中高层领导，专业水平高，实战经验丰富，讲课内容深入浅出，用数据充分展现观点，让人受益匪浅，学以致用。

　　老师们用自身企业实际案例分析的方式，让我更能理解课程理论的内涵。感谢老师们的倾情分享。

　　疫情期间，保持一份学习心态，与金融科技行业的专家和老师们共同学习，共同进步，提升自我的专业能力，武装自我，蓄势待发。

　　几位老师的课程非常新颖和落地，老师们从多角度给出了现有业务问题的推荐解决方案，打开了我们固化的思路。

　　大数据建模工程师平台聚集了来自各金融行业优秀的同学，通过彼此间分享管理经验，借鉴各自专业优势，从不同角度找到解决问题的方式，让彼此获取更好的理论与实践方法，提升工作成效。

　　大数据建模工程师的课程，让我系统的学习知识体系、更新知识结构，提升了在金融科技专业理论、大数据建模等方面能力，通过学习实战案例高效地应对和解决工作中遇到的问题。