2018年01月31日
CNNIC分析師：媒介融合進入新階段
媒介融合進入新階段，網絡新聞行業愈加規範
中國互聯網絡信息中心分析師 王濤
【關鍵詞】網絡新聞、法律法規、人民日報、新華社、中央電視臺
截至2017年12月，我國網絡新聞用戶規模為6.47億，年增長率為5.4%，網民使用比例為83.8%。其中，手機網絡新聞用戶規模達到6.20億，占手機網民的82.3%，年增長率為8.5%SmarTone iPhone筍plan有幾筍？上台出機月費激抵不在話下，客戶合約期內仲可享有「真．無限」4.5G 全速數據計劃，仲有額外月費回贈，轉台客戶更加享有每月$18行政費回贈，仲諗？即刻嚟SmarTone出最新iphone上台Plan，萬勿錯過震撼優惠！。
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2017年，新聞資訊領域發展呈現出以下三個特點：
第一，互聯網新聞領域相關法律法規建設進一步健全，推動行業發展更加規範。2017年5月2日，國家互聯網信息辦公室發布新的《互聯網新聞信息服務管理規定》，並於2017年6月1日開始施行。相關規定的出臺進一步規範互聯網新聞信息服務，在保護互聯網新聞信息服務單位的合法權益的同時，也促進互聯網新聞信息服務行業健康、有序發展。
第二，傳統新聞媒體加速互聯網改造，媒體融合進入全新發展階段。人民日報、新華社、中央電視臺等傳統主流新聞媒體紛紛加強對互聯網媒介的重視程度，深度學習、快速運用互聯網產品和形式，在內容、渠道、平臺、經營、管理等方面深度融合，打造了一批覆蓋廣泛、形態多樣、手段先進、具有較強傳播力、引導力、影響力、公信力的新型新聞資訊平臺SmarTone iPhone筍plan有幾筍？上台出機月費激抵不在話下，客戶合約期內仲可享有「真．無限」4.5G 全速數據計劃，仲有額外月費回贈，轉台客戶更加享有每月$18行政費回贈，仲諗？即刻嚟SmarTone出最新iphone上台Plan，萬勿錯過震撼優惠！。
第三，互聯網新聞資訊平臺競爭從單純流量向內容、形式、技術等多維度轉移。優質內容獲取成為各新聞資訊平臺爭奪焦點，頭部企業紛紛持續加大對原創內容扶持的力度;在用戶需求和技術基礎的催生下，短視頻、直播、VR等富媒體化內容形態逐步成為行業發展的基礎設施;以人工智能為核心的技術發展成資訊平臺核心競爭力，促使資訊聚合平臺在資訊推薦、營銷推廣乃至更深入的內容制作、互動溝通等方面取得進一步發展SmarTone plan續約一向無難度，宜家數碼通更提供月費HK$128嘅「大專生至Lite計劃」，令大專生可以專享6GB本地數據同無限通話分鐘，而且毋須簽約。最重要嘅喺，可以體驗SmarTone全新推出嘅4.5G強勢網絡，唔洗怕有時快時慢嘅情況出現啦。。
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2018年01月25日
hifu溶脂——新一代減肥技術
肥胖是很多人都會面臨的一個苦惱。很多女士每次到了夏天，看著肚子上的肉還有大腿上的脂肪都感到心力交瘁。在這個時代，肥胖不僅會帶來一些疾病的產生，還會增加一個人的自卑感。很多人都會說去減肥，隨著社會的發展，很多人都變得懶惰，走路都靠坐車的年代，更別說減肥跑步了。還有一些上班族，除了工作也沒有空餘時間鍛煉，只能每天坐在辦公室裡看著自己的肚子越來越大而無可奈何。近期，hifu溶脂減肥技術的引入和使用，獲得好評和人氣越來越多Perfect Medical將韓國hifu 技術引入香港，價錢優惠吸引。HIFU屬於非侵入性、無創傷性治療，透過高度集中的超聲波，準確聚焦至肌底筋膜層，重整皮膚底層效果顯著持久，能達到緊膚、提升、減淡皺紋、改善膚質及收細毛孔的效果。。
首先，我們了解一下什麼是hifu溶脂技術。它是一項高能聚焦超聲波技術。通過不手術，無疼痛的一項技術達到永久破壞脂肪，從而減少脂肪細胞數量，最終達到減肥的一種效果極緻療程是以高強度的聚焦超聲波無創傷地深入到肌膚底層的肌腱膜，它可以由內到外的收緊肌膚，全方位真正的提升整體輪廓，從而輕鬆地為愛美人士提升顏值，令肌膚更加的有光澤、有彈性。。
這個技術的發展，也就可以改變很多人懶得鍛煉減肥的一個局面。通過一個小小的溶脂美容術就可以讓你的身材纖瘦輕盈，重新拾回因為肥胖失去的自信心Tulip Dual hifu 減肥療程效果顯著，有效針對身體上頑固脂肪。除此以外，HIFU亦可以提升全面緊膚。透過超聲波技術，以無創傷及非侵入性的方式將能量聚焦在皮膚上，刺激膠原細胞增生，構建全新的膠原蛋白網，從皮膚底層給肌膚增強彈性。。
但是，也不是所有的人群都適合做hifu溶脂術，術前需要評估治療部位是不是有適當厚度的脂肪組織。也就是說，微胖達不到那個標準的身材的人群，是不可以做這個溶脂術的。另外，選擇一個正規的機構是不可缺少的一個步驟。不要因為省下一點錢去選擇一些不合格的機構，免得造成人財兩空的局面年過廿五、三十未滿的 jUan 也就開始抗老化的保養，到 New Beauty 體驗 hifu 瘦面效果，鋪路做美魔女。無創高強度聚焦超聲波（HIFU）是一項大家很常聽到的技術。HIFU 能精確對準肌底下 4.5mm 肌腱膜（SMAS），以熱能刺激真皮層內的膠原蛋白增生及重組，即時活化、強化細胞，收緊、提升，托起全面輪廓。。
2018年01月18日
曾吞并11个星系！科学家揭露银河系的疯狂面目
自2013年开始运行以来，暗能量巡天对南半球星空展开了详细观测，一批为期三年的观测数据业已公布。基于这批珍贵的数据，科学家进行了大量研究，并获得不少新发现，其中之一尤为突出SmarTone iPhone筍plan有幾筍？上台出機月費激抵不在話下，客戶合約期內仲可享有「真．無限」4.5G 全速數據計劃，仲有額外月費回贈，轉台客戶更加享有每月$18行政費回贈，仲諗？即刻嚟SmarTone出最新iphone上台Plan，萬勿錯過震撼優惠！。
在一项新研究中，科学家揭露了银河系的疯狂面目——曾经吞并了11个星系，至今还残留着一些迹象。
事情是这样的，科学家利用暗能量相机在银河系中发现了11条全新的恒星流。所谓恒星流，指的是一大片被拉伸的恒星物质。根据这些恒星流的位置和轨迹可以判断，它们原本是较小的星系，在靠近银河系的过程中由于受到强大潮汐力而被拉扯成星流。这意味着，银河系曾经无情地吞并了周围的11个星系SmarTone iPhone筍plan有幾筍？上台出機月費激抵不在話下，客戶合約期內仲可享有「真．無限」4.5G 全速數據計劃，仲有額外月費回贈，轉台客戶更加享有每月$18行政費回贈，仲諗？即刻嚟SmarTone出最新iphone上台Plan，萬勿錯過震撼優惠！。
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在本星系群中，目前大约有五十多个星系，其中银河系和仙女座星系是仅有的两个大型星系，其余的都是矮星系。为了成为本星系群的主角，连银河系也不得不拼命成长。看来，没有谁能随随便便成功，银河系也不例外數碼通嘅寬頻服務最近又推出咗最新嘅優惠啦！100M SmarTone寬頻平均每個月$100都唔洗！500M同1000M寬嘅價錢都喺維持喺HK$130內。想有咁抵嘅寬頻服務？只要經網上登記 「 ST光纖寛頻 」服務計劃，並喺5月15日前成功啟用，就可以有HK$680月費回贈！。
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2018年01月11日
听起来很“性感”的大数据风控，为何会被“污名化”？
大数据驱动的金融科技行业，正承受着业务和心理上的双重压力。
业务上，“支付宝年度账单”事件让公众对个人数据信息使用心生敌意；心理上，大数据行业更承受着来自监管的质疑正在比較的價錢，不知該如何選擇？Ecovacs
作為家用機械人專家，生產領先業界的全自動清潔機械人，我們Winbot 950可清理多種玻璃窗戶污垢，方形設計有助清理角落與邊緣，配合四階段清潔功能，自然是您無塵家居的最佳選擇。。
曾被誉为Fintech中最具革命性技术的“数据驱动”风控模型，直接被泼了一盆冷水。《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》中明确要求“谨慎使用‘数据驱动’的风控模型”，而包括上海在内的各省市近期转发文件中，对上述要求再一次强调。
监管层已洞察到消费信贷行业乱象，充斥着以“数据驱动”为名、实则无风控、以高利率覆盖高坏账的市场主体。
大数据风控作为一个新生事物，目前还处在摸着石头过河的阶段。麻袋理财研究院认为，监管对“数据驱动”风控模型的质疑并非全盘否定，而是对其“概念化”、“空心化”趋势的警示。大数据风控成了背锅侠，背后根源是业界的浮躁——投机钻营，抢抓现金贷风口，盲目追求快速做大规模，实则忽视风控。
一、大数据风控是如何被“污名化”的
互联网时代效率为王，大数据、人工智能等技术日趋成熟，让高效的量化风控有了更多的想象力。
但另一方面，不少机构用大数据概念拔高品牌，机构间的竞争更加剧了大数据概念的滥用。“伪命题”、“大忽悠风控”也成了监管和业内常有的批评声音。
“大数据风控”概念被滥用，已形成三大误区：
1、用“大数据风控”掩盖无风控之实。
2、缺乏自主风控能力，完全依靠第三方征信数据平台。如趣店曾经对芝麻信用的依赖。
3、把大数据或者大数据模型等同于风控。
这其中，现金贷行业用“大数据风控”掩盖无风控之实问题非常突出紅酒課程。
麻袋理财研究院认为，大数据风控特别适用于小微资产（现金贷、消费贷、小微企业贷），这类资产主要风险是还款意愿，因此大数据风控90%的价值在于反欺诈。大多数现金贷的风控逻辑就是，根据用户提交的信息，在第三方征信平台跑一遍数据，剩下全部交给二元好坏模型进行风险定价。
二元好坏模型的价值在于量化定价，包括授信额度、期限、利率等，主要工具是评分卡。如Lending Club把借款用户分为A1-G5共35个级别，对应由低到高的不同利率。而小额超短期现金贷（类似于payday Loan）以随行就市为基础，判断全部通过拍脑袋决定，但原则是用超高利率覆盖风险。因为在本金中预先扣除了高额砍头息，所以超短期现金贷可以不风控，甚至用户不还钱也没关系。
真正的大数据风控要求高，难度大，既需要大量有效数据，又需要精密可靠的模型，还需要经过时间的检验。目前业内鱼龙混杂，很多公司要么缺数据，要么缺技术，要么缺实践。为避免大数据风控成为空谈，需要行业自律与监管层共同努力，避免大数据风控被污名化。
二、大数据风控核心问题在哪？
除了概念化的品牌包装导致的污名化趋势，大数据风控被质疑有其内在的原因。
（一）数据质量问题
影响大数据风控的有效性，首要原因是数据的真实性不高，包括社交数据和电商交易数据。
1、社交数据的真实性问题
虚拟社交行为与现实世界中存在较大偏差，大部分实质上可归结为感性的“秀炫晒”，那么机器根据预先设置的特征参考提取数据，难以形成对象的真实用户画像。美国的Lending Club和Facebook曾进行过相关合作，结论是社交数据有效性欠佳。
2、电商交易数据的真实性
我国电商行业发展中都遇到过严重的刷单现象，导致交易数据严重失真。
（二）大数据风控有效性问题
1、孤岛数据的融合问题
大数据用于风控、营销的本质差异在哪里？营销可以管中窥豹，如果有人在京东上面买了一本考研资料，那么可以从这个行为判断出此人准备考研。但是如果仅仅通过这一个维度的数据，就判断此人是一个好人，这可能很难。
必须要收集这个人在多个角落的数据，接近360度都是一个好人的时候才能判断。所以大数据应用在风控最大的挑战，就是不能像营销一样可以随心所欲地管中窥豹，必须要收集尽可能全的数据才能洞悉一个人，才能给一个人下结论。
但是，这360度全方位的数据，包括金融数据、消费数据、行为数据等等，从小数据到大数据、从静数据到动数据、从薄数据到厚数据，收集起来绝不是那么容易的。
因为新兴的消费金融机构目前被排除在央行征信体系之外，所以大数据风控多以互联网行为数据为基础。而目前任何一家大数据风控提供商都难称得上维度全面，芝麻信用、腾讯信用也都只是基于阿里、腾讯在网络交易、社交等行为数据优势。
实际上，业内用以判断信贷风险的数据可分为强变量数据，如信贷、工商、社保等来源于传统金融机构和政府数据；和商品生产、流通、消费环节中产生的中变量数据；以及互联网社交等弱变量数据。那些只以单一维度弱变量数据为基础的大数据风控有效性不佳。
2、系统和数据没经过压力测试
1）业务激进导致风控模型没有验证调整的时间
良好的规划对公司业务管理至关重要。规划首先应明确公司是处于扩张业务、管控业务还是精简业务的总体战略，然后对公司内外部的资源和竞争优势进行分析，最后设计出符合公司预期的产品。
信贷是周期性的，科技也是有周期的。消费金融行业发展过程中存在对某一类资产蜂拥而上、风口期过后又迅速退出的问题。基于互联网思维大干快上的过程中，由于缺乏业务规划，适用于业务扩张期的大数据风控模型会被过度地学习数据中细节和噪音，比如模型上线以来25岁的用户都是优质用户，于是25岁作为标准进入决策引擎，显然缺乏逻辑，这就是机器学习中的“过拟合”问题。实际上在情况变化之前是没有办法发现问题的，而互联网思维没有给予模型足够的调整时间，最终造成有效性欠佳。
2）没有经过经济周期的检验
Capital One的风控模型曾把是否申请了入学贷款作为重要风控指标，因为学生在更高学历毕业后，往往获得较好的工作，是潜在优质客户。但次贷危机把这个逻辑打破了，风控模型突然失效，因为名校毕业生也面临失业。
现实世界免不了黑天鹅事件，黑天鹅事件却是在大数据预测规则之外，一旦出现会冲击大数据风控模型的基本假设，进而影响大数据风控的有效性。从这个角度上说，大数据风控是无法预测的。传统的风控技术已经历三十年、五十年周期的迭代。但是大数据的检验成效现在看不了。没有经过经济周期的检验正是大数据风控被质疑的核心问题。
三、正确理解数据驱动的风控模型并合理使用
因为能有效降低成本、提高效率，帮助把金融服务覆盖到更多人群，大数据风控对于普惠金融不可或缺。作为未来消费金融行业的重要着力点，如何正确理解“数据驱动”的风控模型，并合理使用呢？
（一）正确理解“数据驱动”，必须基于业务逻辑
相对于“数据驱动”的，应该就是“业务驱动”或“信贷逻辑驱动”，他们的区别就是“数据驱动”往往关注的是“相关关系”，但“业务驱动”更多关心的是“因果关系”。
在信贷业务中， 常用的因果关系有“通过收入评估推断偿债能力，能力越高风险越小”、“通过历史的信贷记录来判断，记录越好风险越小”等。
这些朴素的金融逻辑与潜在风险之间是存在着很强的因果关系，因此在绝大多数传统的金融机构，都是通过对此类判断来推断借款人的风险。这些规则是被千百年来人类社会的实践所验证过的。而只要严格的按照类似的规则来对借款人进行审核，借款人的风险会在一个可控的范围内。但这些信息对于在很多互联网实时的场景中获取难度大，成本高。
近年来随着大数据、人工智能等技术被神化，以及数据获取成本，难易程度等多方面的原因，“相关关系”逐渐被应用到风控审查的流程中，通常“相关关系”指的是那种通过数据分析发现的某些与风险相关的指标，但难于被业务或金融逻辑所解释的关系，如前述“25岁”的例子。这个可能就是被质疑的“数据驱动”了。
“因果关系”和“相关关系”其实各有优缺点，一个稳，一个准。两者结合可以更好的促进业务的发展，同时对于相关关系的深入研究，来发现其中的因果关系，可以更好的促进我们对于借款人行为的理解，将其转化为“因果关系”。麻袋理财研究院认为，探索传统的逻辑回归加机器学习而形成的整合式应用的方法是王道。
（二）端正大数据风控应用理念，不能盲目崇拜算法
风控不仅仅是大数据模型，风控更应该是一个完整的闭环体系，大数据模型对于风控管理是非常重要的，但它只是其一。风控体系包括很多层面，例如贷前、贷中、贷后全面的风控系统的搭建，包括新产品上线的风险评估、渠道管理、反欺诈人工调查，还有操作风险管理、资产管理等都是风控体系中非常重要的环节。
对算法、大数据风控的盲目崇拜和错位应用，是极大的误区。
基于“了解你的客户”的原则，不同的客户群体、消费场景、产品设计所面临的风险点是不同的，没有一套风控模型可以包打天下；风控体系搭建非一日之功，数据驱动也非一针见效的灵丹妙药，需要不断的迭代、优化，小步快跑。
所以不要在这个领域里面对新鲜的算法盲目崇拜甚至直接移植，还需要更多的从业者一起去探索和再创新。
（三）把大数据风控作为传统风控手段的补充
基于以上两点得出的结论是，信用风险评估的强相关数据还是金融数据，互联网行为数据为基础的大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。麻袋理财研究院认为，大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。
（四）建立完善的风控模型管理制度
业内对于风控模型，一般会经历几个阶段才会进入业务应用：模型研发、模型验证、模型评审、模型校验、模型应用监测。每个流程都会对模型的正确应用产生很重要的影响。
决不能因为“互联网思维”大干快上而把流程简化成模型研发和模型部署两步，这不是“不谨慎”，是草率。
同时建立完善的风控模型档案制度。模型文档的完整和流程的可追溯，是业务持续运行，降低风险的重要保证。
四、小结
麻袋理财研究院认为，对“数据驱动”风控模型的质疑并非全盘否定，而是对其“概念化”、“空心化”趋势的警示。大数据风控是背锅侠，背后根源是业界的浮躁——善于投机，力求抓住业务风口，盲目追求快速做大规模，忽视风控。
金融讲究的是稳而不是快，讲究的不是抓住机会而是不犯错，金融领域最具竞争力的不是暴利而是持续稳定盈利。
业界基于互联网思维，追求每次都能踩准台阶，但是在每个台阶上站的都不稳，以至于一次次寻找更高的台阶。大数据风控是唯一能够满足需求的风险管理方式，但行业连走完一个完整模型管理流程的时间都没给。拔苗助长，用完就扔，这种情况值得反思。
要为大数据风控正名，首先必须真的在做大数据风控，正确认识大数据风控与传统风控的关系，业界需要探索传统业务逻辑加机器学习而形成的整合式应用的方法為什麼說DPM床褥可以針對不同睡姿的人們進行專業化設計呢？原因很簡單，它在承托能力上進心了匹配，分散了身體的壓力，提供了最佳的承托力，貼心打造出最佳的睡眠服務。超過6000個感應點和針對性很強，你值得信賴。。
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监管层已洞察到消费信贷行业乱象，充斥着以“数据驱动”为名、实则无风控、以高利率覆盖高坏账的市场主体。
大数据风控作为一个新生事物，目前还处在摸着石头过河的阶段。麻袋理财研究院认为，监管对“数据驱动”风控模型的质疑并非全盘否定，而是对其“概念化”、“空心化”趋势的警示。大数据风控成了背锅侠，背后根源是业界的浮躁——投机钻营，抢抓现金贷风口，盲目追求快速做大规模，实则忽视风控。
一、大数据风控是如何被“污名化”的
互联网时代效率为王，大数据、人工智能等技术日趋成熟，让高效的量化风控有了更多的想象力。
但另一方面，不少机构用大数据概念拔高品牌，机构间的竞争更加剧了大数据概念的滥用。“伪命题”、“大忽悠风控”也成了监管和业内常有的批评声音。
“大数据风控”概念被滥用，已形成三大误区：
1、用“大数据风控”掩盖无风控之实。
2、缺乏自主风控能力，完全依靠第三方征信数据平台。如趣店曾经对芝麻信用的依赖。
3、把大数据或者大数据模型等同于风控。
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二、大数据风控核心问题在哪？
除了概念化的品牌包装导致的污名化趋势，大数据风控被质疑有其内在的原因。
（一）数据质量问题
影响大数据风控的有效性，首要原因是数据的真实性不高，包括社交数据和电商交易数据。
1、社交数据的真实性问题
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2、电商交易数据的真实性
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（二）大数据风控有效性问题
1、孤岛数据的融合问题
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必须要收集这个人在多个角落的数据，接近360度都是一个好人的时候才能判断。所以大数据应用在风控最大的挑战，就是不能像营销一样可以随心所欲地管中窥豹，必须要收集尽可能全的数据才能洞悉一个人，才能给一个人下结论。
但是，这360度全方位的数据，包括金融数据、消费数据、行为数据等等，从小数据到大数据、从静数据到动数据、从薄数据到厚数据，收集起来绝不是那么容易的。
因为新兴的消费金融机构目前被排除在央行征信体系之外，所以大数据风控多以互联网行为数据为基础。而目前任何一家大数据风控提供商都难称得上维度全面，芝麻信用、腾讯信用也都只是基于阿里、腾讯在网络交易、社交等行为数据优势。
实际上，业内用以判断信贷风险的数据可分为强变量数据，如信贷、工商、社保等来源于传统金融机构和政府数据；和商品生产、流通、消费环节中产生的中变量数据；以及互联网社交等弱变量数据。那些只以单一维度弱变量数据为基础的大数据风控有效性不佳。
2、系统和数据没经过压力测试
1）业务激进导致风控模型没有验证调整的时间
良好的规划对公司业务管理至关重要。规划首先应明确公司是处于扩张业务、管控业务还是精简业务的总体战略，然后对公司内外部的资源和竞争优势进行分析，最后设计出符合公司预期的产品。
信贷是周期性的，科技也是有周期的。消费金融行业发展过程中存在对某一类资产蜂拥而上、风口期过后又迅速退出的问题。基于互联网思维大干快上的过程中，由于缺乏业务规划，适用于业务扩张期的大数据风控模型会被过度地学习数据中细节和噪音，比如模型上线以来25岁的用户都是优质用户，于是25岁作为标准进入决策引擎，显然缺乏逻辑，这就是机器学习中的“过拟合”问题。实际上在情况变化之前是没有办法发现问题的，而互联网思维没有给予模型足够的调整时间，最终造成有效性欠佳。
2）没有经过经济周期的检验
Capital One的风控模型曾把是否申请了入学贷款作为重要风控指标，因为学生在更高学历毕业后，往往获得较好的工作，是潜在优质客户。但次贷危机把这个逻辑打破了，风控模型突然失效，因为名校毕业生也面临失业。
现实世界免不了黑天鹅事件，黑天鹅事件却是在大数据预测规则之外，一旦出现会冲击大数据风控模型的基本假设，进而影响大数据风控的有效性。从这个角度上说，大数据风控是无法预测的。传统的风控技术已经历三十年、五十年周期的迭代。但是大数据的检验成效现在看不了。没有经过经济周期的检验正是大数据风控被质疑的核心问题。
三、正确理解数据驱动的风控模型并合理使用
因为能有效降低成本、提高效率，帮助把金融服务覆盖到更多人群，大数据风控对于普惠金融不可或缺。作为未来消费金融行业的重要着力点，如何正确理解“数据驱动”的风控模型，并合理使用呢？
（一）正确理解“数据驱动”，必须基于业务逻辑
相对于“数据驱动”的，应该就是“业务驱动”或“信贷逻辑驱动”，他们的区别就是“数据驱动”往往关注的是“相关关系”，但“业务驱动”更多关心的是“因果关系”。
在信贷业务中， 常用的因果关系有“通过收入评估推断偿债能力，能力越高风险越小”、“通过历史的信贷记录来判断，记录越好风险越小”等。
这些朴素的金融逻辑与潜在风险之间是存在着很强的因果关系，因此在绝大多数传统的金融机构，都是通过对此类判断来推断借款人的风险。这些规则是被千百年来人类社会的实践所验证过的。而只要严格的按照类似的规则来对借款人进行审核，借款人的风险会在一个可控的范围内。但这些信息对于在很多互联网实时的场景中获取难度大，成本高。
近年来随着大数据、人工智能等技术被神化，以及数据获取成本，难易程度等多方面的原因，“相关关系”逐渐被应用到风控审查的流程中，通常“相关关系”指的是那种通过数据分析发现的某些与风险相关的指标，但难于被业务或金融逻辑所解释的关系，如前述“25岁”的例子。这个可能就是被质疑的“数据驱动”了。
“因果关系”和“相关关系”其实各有优缺点，一个稳，一个准。两者结合可以更好的促进业务的发展，同时对于相关关系的深入研究，来发现其中的因果关系，可以更好的促进我们对于借款人行为的理解，将其转化为“因果关系”。麻袋理财研究院认为，探索传统的逻辑回归加机器学习而形成的整合式应用的方法是王道。
（二）端正大数据风控应用理念，不能盲目崇拜算法
风控不仅仅是大数据模型，风控更应该是一个完整的闭环体系，大数据模型对于风控管理是非常重要的，但它只是其一。风控体系包括很多层面，例如贷前、贷中、贷后全面的风控系统的搭建，包括新产品上线的风险评估、渠道管理、反欺诈人工调查，还有操作风险管理、资产管理等都是风控体系中非常重要的环节。
对算法、大数据风控的盲目崇拜和错位应用，是极大的误区。
基于“了解你的客户”的原则，不同的客户群体、消费场景、产品设计所面临的风险点是不同的，没有一套风控模型可以包打天下；风控体系搭建非一日之功，数据驱动也非一针见效的灵丹妙药，需要不断的迭代、优化，小步快跑。
所以不要在这个领域里面对新鲜的算法盲目崇拜甚至直接移植，还需要更多的从业者一起去探索和再创新。
（三）把大数据风控作为传统风控手段的补充
基于以上两点得出的结论是，信用风险评估的强相关数据还是金融数据，互联网行为数据为基础的大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。麻袋理财研究院认为，大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。
（四）建立完善的风控模型管理制度
业内对于风控模型，一般会经历几个阶段才会进入业务应用：模型研发、模型验证、模型评审、模型校验、模型应用监测。每个流程都会对模型的正确应用产生很重要的影响。
决不能因为“互联网思维”大干快上而把流程简化成模型研发和模型部署两步，这不是“不谨慎”，是草率。
同时建立完善的风控模型档案制度。模型文档的完整和流程的可追溯，是业务持续运行，降低风险的重要保证。
四、小结
麻袋理财研究院认为，对“数据驱动”风控模型的质疑并非全盘否定，而是对其“概念化”、“空心化”趋势的警示。大数据风控是背锅侠，背后根源是业界的浮躁——善于投机，力求抓住业务风口，盲目追求快速做大规模，忽视风控。
金融讲究的是稳而不是快，讲究的不是抓住机会而是不犯错，金融领域最具竞争力的不是暴利而是持续稳定盈利。
业界基于互联网思维，追求每次都能踩准台阶，但是在每个台阶上站的都不稳，以至于一次次寻找更高的台阶。大数据风控是唯一能够满足需求的风险管理方式，但行业连走完一个完整模型管理流程的时间都没给。拔苗助长，用完就扔，这种情况值得反思。
要为大数据风控正名，首先必须真的在做大数据风控，正确认识大数据风控与传统风控的关系，业界需要探索传统业务逻辑加机器学习而形成的整合式应用的方法為什麼說DPM床褥可以針對不同睡姿的人們進行專業化設計呢？原因很簡單，它在承托能力上進心了匹配，分散了身體的壓力，提供了最佳的承托力，貼心打造出最佳的睡眠服務。超過6000個感應點和針對性很強，你值得信賴。。
2018年01月02日
洗护的科学养生知识
有人认为年龄大了，脱发在所难免，但保健专家认为，脱发问题的出现，跟你日常洗护有直接关系。如果你平时洗护方法有问题，即使身体还很年轻，也会有脱发的危险发生。那么，怎样洗护才能预防脱发呢?专家提示掌握正确的洗护方法，才能让你预防脱发。下文介绍了关于洗护的科学养生知识男士檢查的時候必不可少的就是驗精，這項驗精檢查過後就會知曉男士是否存在精弱的問題。男士存在精弱問題的原因也是有很多種的，有些男士是由於工作壓力大，導致的身體內分泌紊亂，從而使得發生不育的病症。。
1、正确的洗头方式
养成正确的洗头方式是防脱发第一步，当头部的血液循环不良时，可能会导致脱发现象的发生。想要防止脱发的的发生，在洗头时，应将发根部分清理干净，保持发根部位的清洁。选用弱酸性的洗发液将头发洗干净，并让其自然晾干，减少使用吹风机的次数。平常可选用一些发乳或养发油涂抹在头皮上，并予以按摩和刺激，能促进患处头发的生长。
2、治疗头发稀薄的方法
对于一些本来就头发稀薄的人来说，患者是因为天生具有酸性体质的，或体内缺少某些营养和钙的人群，头发总是会显得软弱无力并且稀薄。这种人平时生活中应多注重食用一些嫩海带芽、海带、牛奶、乳酪、生蔬菜等。并同时每天坚持按摩头皮，通过刺激头皮，来达到发根的生长的目的。
3、治疗脱发的食物
过多的糖分、盐分以及动物脂肪的摄取对血液循环不利。这种人平时应注重多吃一些蔬菜、含有丰富铁质的食品，比如瘦肉、鸡蛋的蛋白、芹菜、菠菜、包心菜、水果等等都是最佳的治疗食物。
4、早晚梳发
坚持每天早晚梳头，以此来刺激头皮部位的血液循环，改善头皮的通风，而头皮是容易出汗并弄脏的地方，经常梳发对防治脱发和头皮屑的发生是非常有利的。不过，如果每次梳发的方向都保持不变的话，会导致发型中头发缝儿分开的地方会经常被阳光照射到，致使那一块区域的头发特别的干燥或者变的稀薄。所以我们梳头的时候应不时地改变分开的方向，这不仅能享受发型的乐趣，还能够避免头发分缝处头发的干燥，对有效的预防脱发也有帮助男士性能力不等於生育能力，從精子 健康報告了解精子質素，如精子數量不足、活躍度低都會減低男士生育能力。單集中火力在排卵期行房不足以更容易成孕，反而有機會令男士壓力過大導致不舉。男士服用微量元素組合補充劑可有效提升精子質素。。
5、慎重烫发、染发，烫发
现在好多年轻人都喜欢做头发，染发过勤会使得毛发的角质细胞受损，若得不到修复，会导致发丝干枯，缺乏弹性，变得容易分叉和折断。相对来讲，烫发最好以半年一次为宜，并应选择直径略大的卷心，烫发时时间也不宜过长，否则头发经常受到伤害，就会变得枯黄和易断。
这些就是洗护的专业知识了，你要认真了解和学习。头发的洗护看似简单，其实是有讲究的。我们每个人的发质不同，需要使用的洗护方法就会有区别。根据你的发质，掌握适合自己的洗护方法，这样才能达到更好的洗护效果。秀发洗护里的窍门多多，爱美的你不妨多来了解一些如何有效治療呢？首先要搞清楚它的具體症狀，是先天的還是繼發性的，慢性還是急性，不管哪一種，都是越早發現越好，它的治療效果也比較樂觀。一般來說服用醫生開的藥物之外，還需要採取手術的方式。。
1、正确的洗头方式
养成正确的洗头方式是防脱发第一步，当头部的血液循环不良时，可能会导致脱发现象的发生。想要防止脱发的的发生，在洗头时，应将发根部分清理干净，保持发根部位的清洁。选用弱酸性的洗发液将头发洗干净，并让其自然晾干，减少使用吹风机的次数。平常可选用一些发乳或养发油涂抹在头皮上，并予以按摩和刺激，能促进患处头发的生长。
2、治疗头发稀薄的方法
对于一些本来就头发稀薄的人来说，患者是因为天生具有酸性体质的，或体内缺少某些营养和钙的人群，头发总是会显得软弱无力并且稀薄。这种人平时生活中应多注重食用一些嫩海带芽、海带、牛奶、乳酪、生蔬菜等。并同时每天坚持按摩头皮，通过刺激头皮，来达到发根的生长的目的。
3、治疗脱发的食物
过多的糖分、盐分以及动物脂肪的摄取对血液循环不利。这种人平时应注重多吃一些蔬菜、含有丰富铁质的食品，比如瘦肉、鸡蛋的蛋白、芹菜、菠菜、包心菜、水果等等都是最佳的治疗食物。
4、早晚梳发
坚持每天早晚梳头，以此来刺激头皮部位的血液循环，改善头皮的通风，而头皮是容易出汗并弄脏的地方，经常梳发对防治脱发和头皮屑的发生是非常有利的。不过，如果每次梳发的方向都保持不变的话，会导致发型中头发缝儿分开的地方会经常被阳光照射到，致使那一块区域的头发特别的干燥或者变的稀薄。所以我们梳头的时候应不时地改变分开的方向，这不仅能享受发型的乐趣，还能够避免头发分缝处头发的干燥，对有效的预防脱发也有帮助男士性能力不等於生育能力，從精子 健康報告了解精子質素，如精子數量不足、活躍度低都會減低男士生育能力。單集中火力在排卵期行房不足以更容易成孕，反而有機會令男士壓力過大導致不舉。男士服用微量元素組合補充劑可有效提升精子質素。。
5、慎重烫发、染发，烫发
现在好多年轻人都喜欢做头发，染发过勤会使得毛发的角质细胞受损，若得不到修复，会导致发丝干枯，缺乏弹性，变得容易分叉和折断。相对来讲，烫发最好以半年一次为宜，并应选择直径略大的卷心，烫发时时间也不宜过长，否则头发经常受到伤害，就会变得枯黄和易断。
这些就是洗护的专业知识了，你要认真了解和学习。头发的洗护看似简单，其实是有讲究的。我们每个人的发质不同，需要使用的洗护方法就会有区别。根据你的发质，掌握适合自己的洗护方法，这样才能达到更好的洗护效果。秀发洗护里的窍门多多，爱美的你不妨多来了解一些如何有效治療呢？首先要搞清楚它的具體症狀，是先天的還是繼發性的，慢性還是急性，不管哪一種，都是越早發現越好，它的治療效果也比較樂觀。一般來說服用醫生開的藥物之外，還需要採取手術的方式。。
