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智能大數據分析范文第1篇

【關鍵詞】 “互聯網+” 大數據 “三角服務”模型 智能醫療服務系統

在人口快速老齡化、家庭規模日益小型化和機構養老發展不足等多重因素的影響下，發展社區養老逐漸成為一種必然選擇。建立起基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，在市區大醫院、社區醫療站以及社區老年人三者之間建立起信息網絡，使社區老年人的健康問題得到更好的保障。

一、系統概述

現如今，大型醫院普遍存在床位緊張、人員調配效果不佳、管理體系不健全等問題。建立社區老人智能醫療服務系統是完善現有醫療體系急需解決的主要問題，同時，隨著物聯網技術的不斷發展，將互聯網與大數據分析技術用于社區醫療服務系統，已成為該方面的一項新技術。

二、技術分析

根據上述分析，需要開發一套基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，此系統可以最優化利用資源，幫助老人方便、快捷的解決突發狀況。為滿足需求，該方案需要具備以下技術：1）概率統計。收集社區老人的體溫、心率等生命體征數據。以河師大社區為例，運用概率統計技術采集社區老人的生命體征數據。2）大數據分析。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析、數據挖掘和人工智能中不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。3）互聯網技術。構建“三角服務”模型。運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大子系統相互連接的“三角服務”模型，實現智能管理。

三、設計方案

1、總體流程。整個醫療服務系統可分為線上和線下兩種服務方式。線上：系統按照固定方案進行老人身體數據采集；線下：社區醫療站會定期派專業人士到老人家里對其進行全方位檢查以及相關醫療知識的普及。

2、數據采集與處理。首先利用智能手環采集社區部分老年人的身體數據，通過社區中建立的互聯網網絡把數據傳輸到手機APP以及信息協作平臺上。分析老人生命體征數據。在信息協作平臺上，利用大數據分析和不確定性推理技術，對采集到的老年人信息進行分析及推斷。

3、“三角服務”模型。“互聯網+”社區養老中最為核心的就是系統模型的構建，運用互聯網技術，構建一個以老人為中心，社區家庭、社區醫療站、市區醫院三大系統相互連接的“三角服務”模型（如圖1所示）。

若采集到的老人的身體數據發生了變化，則會通過報警系統反饋到社區醫療站，社區醫療站則做出最快的反應，一方面，會到老人家中對老人進行急救，另一方面，會及時將老人的存檔發送給醫院，并聯系醫院進行一系列的急救措施，從而節約了救援時間。

4、構建智能醫療服務系統。開發社區老人智能醫療服務系統。即開發一個集智能醫療設備、智能醫護終端設備和帶有功能模塊的智能醫護平臺為一體的服務系統。將采集到的老人身體數據存于專門的數據庫中，在信息協作平臺上將社區老人、社區醫療站和市區大醫院三者建立成一個相互共享的網絡，實現數據信息的共享。手機APP與信息協作平臺相聯系，能夠通過移動設備查看網絡平臺的信息，市區大醫院的醫療系統與社區醫療站的數據庫相連接，從而便于實現信息的共享。

結語：本系統是基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統，是物聯網在醫療領域的應用，目的是為社區老人提供更便捷的醫療服務。將大數據分析技術與智能醫療服務系統相結合，在概率統計的基礎上，將手機APP與信息協作平臺相聯系，通過移動設備查看網絡平臺的信息，便于實現信息的共享與交流，醫療服務更趨于智能化。

參 考 文 獻

[1] 趙靜. 基于物網發展的智能化社區醫療服務研究[D].燕山大學，2013.

[2]潘峰，宋峰. 互聯網+社區養老：智能養老新思維[J]. 學習與實踐，2015，09：99-105.

[3]王蔚，邵磊，楊青. 基于大數據體系下的城市住宅區養老模式研究[J]. 住區，2016，01：35-41.

智能大數據分析范文第2篇

【關鍵詞】人工智能 機器視覺 PCB 機器人生產線

隨著《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》的和國家對制造業的高度重視，2016年中國人工智能市場規模達到239億，其中智能硬件平臺為152.5億，占比達到63.8%，高于86.5億的軟件集成平臺。未來三年人工智能市場將迎來新興機遇點，預計2017年產業規模達到295.9億，2018年將達到381億元，復合增長率達26.3%。

很顯然，人工智能正處于爆發式的發展階段，作為對于先進科技最為敏感的工業界，會有大批量的技術更新換代的需求。人工智能可以從各種方面優化制造業，提高流水線效率，精進制造工藝，解放技術工人生產力等等。人工智能的發展將會重塑萬億級別的產業，激發工業界的潛在創新能力。

1 基于計算機視覺的視覺層智能高速檢測排錯設備設計方案

印刷電路板（PCB）是集成各種電子元器件的信息載體，由于貼片元器件體積小，安裝密度大，這就要求PCB板的集成度進一步提高。為了保證電子產品的性能，PCB板缺陷檢測技術已經成為電子行業中非常關鍵的技術。電路板缺陷檢測包括兩部分：焊點缺陷檢測和元器件檢測，傳統的檢測采用人工檢測方法，容易漏檢、檢測速度慢、檢測時間長、成本高，已經逐漸不能夠滿足生產需要。因此，設計一種高效精準搭載工業相機以取代人眼的機器視覺電路板檢測系統，具有非常重要的現實意義。機器視覺檢測技術是建立在圖像處理算法的基礎上，通過數字圖像處理與模式識別的方法來實現，與傳統的人工檢測技術相比，提高了缺陷檢測的效率和準確度。

本系統將視覺設備設置于電子設備（如PCB板，單片機，電腦主板）安裝的末端，采用高速工業攝像頭，對裝配好的器材進行拍照，并出傳輸到排錯設備的主機進行高速的分析，在毫秒級單位的時間內，分析出正在檢測的設備是否正確安裝及正確排版等一系列視覺層可分析的錯誤（電容大小是否正確，排線順序是否正確，電路板虛焊是否存在等問題）。

本系統由計算機視覺的分支：深度學習的CNN（卷積神經網絡）在主板中實現，根據檢測設備的不同，在前期進行大量的圖片訓練，調卷積神經網絡各個層次之間的參數權重，構建專屬的卷積神經網絡。將圖片轉換成像素級的矩陣，并對其進行多層次卷積，得到該像素矩陣的得分函數，返回該圖片的分類，確定是否為正確的組裝設備，如圖1所示。

2 基于視覺機器人智能生產線設計方案

建立在3D視覺引導下的，機器人與機器人間，機器人與供料機構間的定位聯動系統。該系統以機器人為主體，供料機構與機器人可任意組合。采用手眼識別的定位原理，首先通過CCD攝像機、圖像信號接收與A/D轉換模塊、圖像處理模塊，實現對圖像信息的獲取、采集、轉化、分析、提取和邊界特征識別，分析出供料機構的空間坐標信息，并傳送給總控模塊，總控模塊做出智能判斷并指導控制執行模塊，將供料機構的坐標系與自己建立的坐標系關聯。通過供料機構的電路接口與主控機器人的電路接口。

該生產線包括傳送帶和高精度的搬運、注膠、焊接和裝配機器人等。在機械臂的末端裝置CCD攝像機，使得機器人能夠精準快速的查找裝備目標，極大地節約設備運行效率。

使用OPENCV編譯的可執行文件，對攝像機傳輸回處理器的圖像進行，線性切分，轉換像素矩陣，灰度化圖像。并在毫秒級環境下，準確提取圖片特征，對圖片進行分析，找到操作點。

各功能機器人實現聯動工作，生產線傳送帶將空殼體傳送至該工位，裝配機器人通過視覺設備將殼體固定于裝配工位，并根據視覺系統的分析，準確的將零件逐一安裝在殼體上，而后通過傳送帶將其傳送至打螺絲工位，打螺絲機器人，通過視覺設備快速定位螺絲口，快速精準選取所對應的的螺絲，從而實現高度智能化，自動化。然后螺絲振動盤上抓取螺絲安裝于殼體上，并進行固定；完成安裝后傳送帶將殼體運送到下一個工位。

3 基于大數據深度挖掘的工業智能腦決策系統

隨著大規模定制和網絡協同的發展，制造業企業還需要實時從網上接受眾多消費者的個性化定制數據，并通過網絡協同配置各方資源，組織生產，管理更多各類有關數據。

本系統構建了基于大數據深度挖掘及潛在價值分析的智能決策模型，定義為數字工廠智能腦模型，系統體系由以下四個方面組成。

（1）數據流收集系統。數據從設備不同的傳感器生成后被通過網絡傳輸到生產商的服務器上。

（2）數據豐富系統。利用其他外部數據來豐富已有的機器日志，比如說人口數據，地址數據。

（3）變量生成系統。在一段時間內，為每個測量值，每臺設備生成幾千個變量特征的范式。

（4）機器學習系統。具有預測力的變量被自動選擇，分類模型已經建立創建完成，并用于后期收集的數據。

（5）商業行動系統。生產商以及銷售網絡可以執行或者建議對高風險機器進行預防性維修，如圖2所示。

4 結束語

人工智能在國內外處于一個黃金階段且正在高速發展，但國內的發展相對滯后，本文旨在電子行業首創運用AI技術，實現作業機器人與智能視覺的協同，利用大數據分析平臺，指導企業的生產優化，對電子行業的智能化發展具有一定的指導作用。

參考文獻

[1]丁林祥.電子制造業機器人智能化解決方案[M].北京：機械工業出版社，2016（06）.

[2]吳云峰，邱華，胡華強.面向設計與制造的數字化工廠平臺[J].中國制造業信息化，2011（01）.

智能大數據分析范文第3篇

[關鍵詞]Hadoop;大數據;分布式計算;HDFS;MapReduce

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.20.032

[中圖分類號]TP308;TP311.13 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2015）20-0041-01

1 大數據

大數據需要新處理模式才具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的核心是預測，它把數學算法應用到海量數據上來預測事件發生的可能性。大數據同時意味著思維的變革：①小數據分析的是隨機樣本，而大數據分析的是全體數據，全面展示樣本無法表達的細節信息;②小數據分析追求精確性，而大數據分析具有混雜性，這意味著大數據的簡單算法比采樣數據的復雜算法更有效;③小數據分析關注因果關系，而大數據分析更關注相關關系，通過分析事物之間的關聯性，來預測事件的發展趨勢。

2 Hadoop大數據平臺

Hadoop是Apache的開源分布式計算平臺。受Google大數據論文的啟發，Doug Cutting用JAVA實現了以MapReduce和HDFS為核心的Hadoop，并將源代碼完全貢獻出來。Hadoop充分發揮集群的計算和存儲能力，快速完成海量數據的處理。Hadoop采用分布式存儲來提高讀寫速度和擴大存儲容量;采用MapReduce整合分布式文件系統上的數據，實現數據高速處理;采用存儲冗余數據來保證數據的安全性。

2.1 HDFS

HDFS是基于流模式訪問和處理超大文件的需求而開發的，它可以運行于廉價的商用服務器上，HDFS的主要特點有以下3個方面。①處理超大文件：在實際應用中，HDFS已經能夠用來存儲管理PB級的數據了。②流式訪問數據：請求讀取整個數據集要比讀取一條記錄更加高效。③運行于廉價的商用機器集群上：HDFS對硬件要求較低，無需昂貴的高可用性機器。

HDFS體系結構中有兩類節點：NameNode和DataNode，NameNode負責管理集群中的執行調度，DataNode是具體任務的執行節點。當執行任務時，客戶端訪問NameNode獲取文件數據信息，與DataNode進行交互以訪問整個文件系統。HDFS向用戶提供類似POSIX的文件接口，開發者在編程時無需考慮NameNode和DataNode的實現細節。

2.2 MapReduce

MapReduce是Google公司的核心計算模型。在Hadoop中，用于執行MapReduce任務的機器有兩種角色：JobTracker和TaskTracker，一個Hadoop集群中只有一個JobTracker，用于任務管理和調度。一般來說，為了減輕網絡傳輸的壓力，數據存儲在哪個節點上，就由哪個節點進行這部分數據的計算。JobTracker監控任務運行情況，當一個TaskTracker出現故障時，JobTracker會將其承擔的任務轉交到另一個空閑的TaskTracker重新運行。TaskTracker用于執行具體的工作。

3 大數據在智能電網中的應用構想

通過Hadoop大數據平臺，技術人員可實時觀察到全網范圍內的電能流動狀態、電能負載熱區、設備故障高發區和客戶集中區等數據，實現更加智能化的電網。具體包括以下4個方面。

3.1 電網數據可視化

在未來智能電網中，通過大數據分析融合調度、配電、輸電、發電和用電客戶數據，實現實時和非實時數據的高度信息化集成，通過實時可視化運算分析，全面展示完整和精細的電網運行狀態圖，為管理層提供輔助決策支持和依據。

3.2 電網負載趨勢預測

在未來智能電網中，通過大數據分析電網負載的歷史數據和實時數據，展示全網實時負載狀態，預測電網負載變化趨勢，通過現代化管理技術的綜合應用，提高設備的使用效率，降低電能損耗，使電網運行更加經濟和高效。

3.3 設備故障趨勢預測

在未來智能電網中，通過大數據分析電網中部分故障設備的故障類型、歷史狀態和運行參數之間的相關性，預測電網故障發生的規律，評估電網運行風險，開展實時預警，提前做好設備巡檢和消缺工作，為電網安全穩定運行保駕護航。

3.4 客戶電力需求預測

在未來智能電網中，通過大數據分析電網客戶的用電數據，預測區域用電和大客戶用電需求變化趨勢，針對客戶需求提前制訂高質量的服務計劃，提升社會滿意度。

4 結 語

Hadoop充分發揮集群的計算和存儲能力，完成海量數據的實時處理。在未來的智能電網中，大數據分析可以應用到電網運行全景可視化、電網負載預測、設備故障趨勢預測和客戶需求趨勢預測等需求，充分挖掘海量數據的價值，為智能電網提供技術參考。

智能大數據分析范文第4篇

智慧油田是在數字油田的基礎上，以大數據技術為核心，以降低成本，安全、環保地提升油氣產量為目標，實現油田的勘探開發、油氣生產、資產管理、流程再造等環節的科學化、透明化及智能化。

【關鍵詞】智慧油田 大數據 應用

隨著時代的發展，互聯網與信息行業不斷地進步，大數據分析的應用越來越廣泛。隨著國際油價持續低迷，石油企業利潤大幅降低， 以降低成本，安全、環保地提升油氣產量為目標，實現油田的勘探開發、油氣生產、資產管理、流程再造等環節的科學化、透明化及智能化，成為石油行業信息化發展新的突破點。

1 大數據技術與大數據應用

1.1 大數據技術

大數據分析就是在信息網絡技術以及科學技術的基礎上，經過多元化的渠道與途徑，對大量的數據進行收集、歸納、整理，進而形成具有龐大信息數據的體系。隨著社會經濟的快速發展，科學技術的不斷創新，大數據與傳統的數據分析存在明顯的差異，這主要表現在數據信息量、數據結構、數據分析的方式等幾個方面，數據的儲存量變大了，傳統的數據存儲空間已經不能滿足現在信息量，在數據信息量增加的過程中，數據處理模式也在不斷地變化中，將大量的數據作為新的資源來源方式，大數據分析具有更強的靈活性，可以因時而變。

1.2 大數據特點

大數據具有較強的規模性、數據處理速度高、處理方式多樣等特點，迅速成為信息領域顛覆性技術之一。數據處理量大、數據種類多、價值密度低、數據處理速度快是大數據分析的主要優點，這不僅改變了人們生活以及工作的方式，也推動了各行各業的發展。大數據時代有三大轉變：

（1）可以分析更多的數據，可以處理和某個特別現象相關的所有數據，通過更高的精確性能夠發現更多的細節。

（2）大量的數據分析處理，適當忽略微觀層面的精確度，能夠帶來更佳的分析結果和更大的利益價值。

（3）無需挖掘因果關系，而是更注重事物之間的相關關系。大數據打破了傳統數據的邊界，改變了以往大多數依靠行業內部業務數據的局面，充分利用了數據資源，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。

2 大數據在石油行業的應用場景

在石油行業的上游和中游應用大數據分析結構化及非結構化數據具有十分重要的意義。對石油開采過程中產生的數據多維度的深入分析，將有助于快速發現石油、降低生產成本、提高鉆井安全性、增大產量等。大數據將在下列石油生產領域應用發揮巨大作用。

勘探：通過應用先進的數據，比如模式識別，在地震采集過程中得到一個更全面的數據集，地質學家可以識別在使用大數據之前可能被忽略了的潛在的富有成效的地震數據。

開發：大數據分析可以幫助石油天然氣公司評估生產過程。這些分析涉及到地理空間信息、信息推送、油氣信息報道等可以讓集團可以更智能的開發油氣水井、更富有競爭力的領域發揮大數據分析的作用。

鉆井：除了基于有限的數據來進行監控和告警，大數據分析可以使用真正的實時“鉆井大數據”來基于多個條件異常或預測鉆井成功的可能性。

生產作業：提高采收率是很多石油天然氣生產公司的目標。大數據可以同時使用地震、鉆井和生產數據，將儲層的變化情況實時的提供給儲層分析工程師，為生產人員提供舉升方法改造方案。大數據也可以用來引導頁巖氣壓裂。

維護：預測性維護對于油氣田公司來說已經不是一個新的概念了。但是它并沒有得到應有的關注和預算。在上游生產過程中，如果壓力、體積、溫度可以被一起采集和分析，并且與以往的設備損壞歷史數據進行比較，那么預測就是可以自動化的。在中游輸油管道的情況也是類似的。這種方法在需要探測故障，尤其是故障會影響健康，安全和環境的時候顯得尤為必要。

3 典型應用

3.1 智能化井場

在井口部署單井綜合測控柜和壓力、溫度等多種傳感器，實現單井生產參數的采集以及對抽油機的遠程啟停及變頻控制。井場所有數據上傳至中心控制室的采集服務器顯示、存儲及應用，從而實現對單井生產全過程、全天候的遠程管理，實現無人值守，井場只需要定期巡檢。單井綜合測控柜主要針對油井、氣井、水井等目標實施智能監測和遠程控制。本產品主要實現油井采集示功圖、載荷、回壓、井口溫度、電流、電壓有效值、有功功率、無功功率、功率因數、上下沖程最大電流值、上下沖程功率、平衡率、日用電量、累計電量、沖次、系統狀態與采集時間等數據；遠程控制抽油機的啟停。另外，在每座井場內邊緣樹立監控桿，桿上安裝紅外一體化攝像機和無線傳輸設備，實現井場視頻圖像的采集；監控中心通過視頻服務器實現井場視頻圖像的遠程監視、管理、儲存和控制。

3.2 油氣生產物聯網

油氣生產物聯網是通過部署井場數據采集、遠程控制、智能視頻監控系統，實現對各類生產井、站、管線的全過程、全天候、全業務、全覆蓋，達到對井場自動感知、無人值守、重點巡查、組織維修的效果，實現提高勞動生產效率和安全生產的目標；對參與油饃產的各類資源（人員、設備、儀表等）形成實時管控；構建扁平化綜合管理平臺，減少管理層級，應用先進、綜合技術手段提高管理實效。目前，華北油田油氣生產物聯網已建成了近2000口油井的數字油田；在山西晉城成功建成了我國第一個數字化、規模化煤層氣田；在長慶蘇里格氣田建成了新一代天然氣生產自動化測控系統，實現了遠程24小時不間斷對各類井站進行可視化監控、生產數據自動錄入、遠程設備控制、報表自動生成、遠程批量啟停單井、自動巡井等一系列操作及管理。

隨著信息通信技術發展積極累至今，大數據作為新發明和新資源，正通過不斷的技術創新和發展，讓我們有機會更加深入走進信息社會，正在逐漸改變我們的生活方式和思維模式，其所帶來的巨大價值正被人們認可，而且在社會整體建設中的信息孤島現象將大幅消減，數據共享將成為可能，大數據的發展，有利于提高科學決策能力，有利于管理模式的改變，有利于節約社會資源和成本，提升公共服務保障能力。

參考文獻

[1]李金諾.淺談石油行業大數據的發展趨勢[J].價值工程，2013（29）.

[2]宋亞奇，周國亮，朱水利.智能電網大數據處理技術現狀與挑戰[J].電網技術，2013（04）：927-935.

[3]翟淑偉，石奇光，楊燕玲，等.火電廠運行狀態監測數據挖掘技術綜述[J].華東電力，2012（02）：29-295.

智能大數據分析范文第5篇

三年前從阿里離開、創立同盾科技以來，蔣韜近段時間感受到了前所未有的壓力和機會――“宏觀經濟下行，各機構都在加大防控金融風險，各行業對大數據的需求倍增”。

2016年12月，中央經濟工作會議提出，要把防控金融風險放到更加重要的位置，下決心處置一批風險點。

出身大數據風控和反欺詐的同盾，也由此迎來了高速擴張期。自然，蔣韜加班的時間也在倍增。

截至2017年1月，同盾提供服務的各類機構已近6000家，主要分布在風險集中區的互聯網和金融行業，合作銀行近100家，其風控云系統累計實時處理100億+場景化數據，儼然成為行業“獨角獸”。其跨行業聯防聯控、建立智能誠信網絡的大數據風控理念，或為我國金融系統乃至全社會信用體系的建設，提供有益參考。

那么，金融風險當前，這類大數據公司能為金融穩定、經濟發展帶來怎樣的契機？

“我們會‘三步走’――從反欺詐到信用建設，再到智能數據分析。”蔣韜的布局，是最終成為一個給各行各業提供大數據分析能力的基礎服務商，包括為信用體系、公共交通、物聯網等諸多領域提供大數據分析解決方案，而近三年，會專注大數據防控風險，切實提升企業的風控運營效率。

大數據風控

《財經國家周刊》：大數據概念異常火爆，各領域紛紛試水。你從事大數據產業多年，如何描繪產業發展圖譜？

蔣韜：在我國，與大數據相關的機構多達數千家，整個產業鏈可分為三個層面：

第一層即基礎層，主要是數據源和基礎設施。

第二層是賦能大數據分析技術的機構。包括從事圖像分析、視頻分析、數據可視化、文本分析等公司，也包括提供基礎算法框架、基礎數據庫等能力的公司。

再上一層，是數據應用公司，如提供輿情監測、精準營銷、金融風控、智慧城市等服務的機構。

同盾就是典型的數據應用公司，以數據分析來為客戶量身定做解決方案。

《財經國家周刊》：當前，中央高度重視防控金融風險，大數據技術逐漸成為防風險的有效手段。那么，同盾這樣的大數據公司如何發揮作用？

蔣韜：同盾這樣的大數據公司，能幫助一批新金融機構降低因欺詐、信用違約導致的壞賬風險。

防控風險已成為2017年金融系統工作的重中之重。金融風險主要包含市場類風險如流動性風險，操作類風險和信用類風險。尤其是尚不具備銀行風控水平的新金融機構，這幾類風險均是致命的。對它們的關注點應該在于兩方面：一是關注企業自身經營類風險;二是幫助這些新金融機構識別個人欺詐風險和信用風險。

這第二點，正是大數據要解決的問題。成立三年多以來，同盾服務了大量新金融機構，幫助其風控水平上了一個臺階。例如，部分消費金融公司與同盾合作前后的壞賬率，從20%-30%降到了5%-8%。

《財經國家周刊》：不僅是新金融，銀行等傳統金融機構同樣面臨風險難題。大數據公司怎樣助力銀行風控？

蔣韜：傳統金融機構利潤高歌猛進的時代已經結束，紛紛向零售業、小微企業等“薄利多銷”的領域進軍。而這些領域，是高風險領域，需要精細化的風險管理能力。

一方面，銀行要同時面對同業競爭以及第三方支付、網貸等新金融機構的競爭，面臨傳統銀行客群分流、金融脫媒以及產品創新難、獲客難、風控難等挑戰。

另一方面，金融領域的電信詐騙、網絡詐騙等風險愈加復雜，已經在全球形成龐大的千億級地下黑產，欺詐分子已經團伙化、專業化、地域化。 Y韜

同盾作為專業的大數據風控機構，努力打通行業間數據孤島，通過設備指紋、復雜網絡等專業技術、行業化的風控策略和模型、全局跨行業大數據，精準識別欺詐分子和行為，提供行為關聯和欺詐分子畫像，為銀行提供貸前準入的反欺詐服務，同時，同盾也利用大數據的能力幫助銀行做貸中、貸后監控和管理，以及貸后數據服務。

我們還與電信運營商、航旅等跨行業第三方數據源合作，為銀行直銷銀行、企業信貸、信用卡渠道拓展、個人信貸和消費金融等業務，提供全面風控能力。

很明顯感覺到，2016年前后，銀行對大數據風控的需求陡增，紛紛成立消費金融公司和個人零售部門、網絡金融部門，將傳統信貸場景化、細分化、線上化，傳統的風控手段已無法滿足新業務需要。

從反欺詐到智能數據分析

《財經國家周刊》：同盾創立之初便提出“跨行業聯防聯控”，目前這一格局搭建得如何？數據獲取、分析、管理具備怎樣的系統性能力？

蔣韜：同盾覆蓋客戶近6000家，要通過聯防聯控建立“智能誠信網絡”，通過對人與人、企業與人之間的關聯分析，抓出團伙欺詐等各種風險。

例如，我們公司大屏幕上有一面中國地圖，能夠動態展示近期全國車貸領域的個人欺詐情況。這就能充分展現大數據的感知和預測能力，能給放貸機構提前預警，是傳統金融機構在數據分析上的盲區。目前，我們這項預警能力已經覆蓋的領域，包括車貸、網貸、消費金融和銀行信用卡等。

與大部分同業機構不同，同盾不僅服務金融機構，還為非銀行信貸、保險、基金、第三方支付、航旅、電商、O2O、游戲、社交平臺等行業服務，甚至能揪出婚托、酒托、網購差評師等一系列“壞人”，構建跨行業聯防聯控的系統性能力。

上述機構反饋回來的各種信息，均可納入同盾的產品體系，成為智能誠信網絡的一部分。當前，國家發改委正在牽頭我國社會信用體系建設，我們期待能夠為此盡綿薄之力。

《財經國家周刊》：我國經濟下行承壓，大數據能帶來哪些積極作用？

蔣韜：大數據對于經濟結構調整的重要性在于兩方面――防控風險和提升效率。

例如，銀行信用卡部門反映，很多信用卡幾年后就“沉睡”了，只能通過大數據來分析用戶的職業、購物習慣等信息，挖掘客戶需求來盤活“沉睡卡”，同時為銀行網上商城導入流量，實現大面積的消費升級，為經濟發展提供持續動力。

再例如，未來可利用機器學習、智能分析的技術幫助保險行業提升效率，不但解決理賠、反欺詐等問題，還能為保險產品做精準定價。

大數據的便利無處不在。這種來自于底層的技術推動力，能夠幫助頂層設計克服掉諸多障礙，助力政策落地。