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短短几年间大数据席卷了金融、科技、政府、教育、医疗等多个领域。其中,金融作为一个以数字体现价值的典型行业，大数据技术已经广泛应用于金融的多个领域，比如风险控制、客户管理、精准营销和产品服务创新等。
金融领域的应用
众所周知，大数据技术在风险控制领域的应用是非常广泛的。大数据风控在金融领域的应用,根据风险类型的不同会有所差异，如申请欺诈风险、交易欺诈风险、支付欺诈风险、信用风险、合规风险、市场风险、风险和洗钱风险等。笔者将从重要的两类风险：欺诈和信用来进行探讨。反欺诈主要是通过身份核验,黑名单排查来解决1,数据真实性2还款意愿问题.征信,主要是对还款能力和还款意愿的一种判断。
其他领域的应用
如今，全世界的一半以上的人口生活在城市中。随着城市人口的剧增，如何精细化管理人口、资源如何平衡配置和如何打造智慧城市成为了各国政府亟待解决的难题。
大数据作为一项新型信息挖掘和处理技术，对智慧城市的建设提供了有效的解决方案。一个大数据技术比较典型的应用是在智慧交通领域，现阶段，错综复杂的城市道路，可以通过GPS和摄像头数据来进行规划设计。包括道路红绿灯的时间间隔、事故预防调查和道路摄像头的关联控制等。例如，大数据服务提供商Teradata曾经帮助西班牙交通总署实现大数据交通事故调查，不仅大幅降低了事故调查的人力、财力资源，而且从交通事故源头上有效减小了事故发生概率。
大数据风控现在还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。
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