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随着金融业务的高速增长,使得对企业经济行为过程中的风险分析越来越重要。面对日益增长的公网非结构化数据和错综复杂的关联关系,如何对金融数据进行高效分析和挖掘成为一大难题。本次演讲主要分为两个部分,第一部分主要介绍当前机器学习算法的现状,发展以及当前建模思路和传统建模思路的区别。第二部主要介绍在银行业使用数据挖掘平台进行全量风险分析的实践过程以及经验分享。
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