雷军推出小米金融公然叫板马云！凭借什么撑腰？
米粉节过去没几天，小米官方又放出大新闻。日将在北京工业大学体育馆召开新品发布会，隆重推出小米6。官方还称：“你等了230天，我们等了七年。”
小米这几年也能用顺风顺水来形容，手机卖得是红红火火。在金融领域干得也是有声有色.
金融领域本来就是块大蛋糕，虽然马云与马化腾早已走在前线，但是雷军也不甘落后。不久前，雷军就推出了自己独立的APP，小米贷款。“小米贷款”是其迈向个人消费金融的关键一步，也是打造“从行为到金融”新型征信模式的起步。
所谓“从行为到金融”，即“基于MIUI系统，经用户授权，积累其在线上行为，并依据此对用户的信用程度和偿还能力等进行评估。根据小米手机的日常数据评估用户的信用程度，也是金融行业里的新招数。这点上，小米公司的实力还是毋容置疑的。小米贷款具备互联网金融产品共同的便捷特性。只不过小米贷款目前似乎只面向部分邀请用户，未来邀请制+申请制联动，对小米用户进一步开放。因为这一因素，与小米金融合作的【网 商 汇 宝】出现在微信公* 众 平 *台上，用户只要关 注【网 商 汇 宝】即可夏款1--30w，操作更加便捷。
相比马云的蚂蚁金服，小米则更像是智能平台的角色，以小米手机巨大的使用量进行征信，形成综合的金融平台。虽然与蚂蚁金服之间还存在较大差距，但是依据小米的发展速度来看，小米金融的发展前景也是十分广阔。相信在不久将来，小米金融也会成为互联网金融的顶尖力量。
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小米金融技术总监 方流：大数据和小米金融
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大数据和小米金融 方流，小米金融技术总监
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•小米公司简介
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小米金融:信贷,保险,理财,证券
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DW建设-业务架构
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DW建设-log利器之scribe
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DW建设-ETL利器之Hadoop/Hdfs
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DW建设-DW利器之HBase
•Column family数量不能太多
•线上服务（99%读请求10ms左右，写请求5ms左右）
•容易用map/reduce进行批处理
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DW建设-数据分析利器之Hive/Sentry
•类SQL查询语言/易上手
•无缝对接hadoop/hdfs/hbase
•使用Sentry进行权限控制
•缺点：速度较慢
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DW建设-OLAP利器之Impala
•对应于google的dremel
•近实时(分布式查询引擎/中间结果在内存/LLVM/C++等)
•类SQL查询
•非常适合OLAP
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DW建设-数据迁移利器之sqoop
•业务数据往往都在mysql
•从mysql到hbase
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DW建设-机器学习利器之spark
•比hadoop更通用（丰富的API）
•高性能
•良好的机器学习支持
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用户金融画像
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用户金融画像-目标
•金融属性
-收入/支出/资产/购物/理财/…
•行为属性(人被行为所定义)
-app/视频/图书/音乐/电话时间和次数/运动/…
•社交属性(物以类聚，人以群分)
-居住区域/工作单位
-米聊/小米社区
-网络社交（微博/linkedin）
•人口属性
性别/年龄/学历/…
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金融用户画像-属性分析
•基于Spark
•引入GBDT+LR，GBDT+FM等方法自动发现、组合特征
•采样：均衡性问题
•去噪：部分业务数据可能有作弊数据
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用户金融画像-数据稀疏性-应用数据
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用户金融属性-数据稀疏性-职业数据
•定向抓取
•人工修正，需要一些领域知识
•通过搜索引擎获得语义
•机器学习分类
•垂直搜索引擎
•建立公司、职业的知识图谱
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大数据反欺诈-欺诈类型
•盗号-异常环境监测/手机验证
•身份伪造-实名认证
•虚假资料-交叉验证
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大数据反欺诈-架构
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