【第一參賽人/留學人員】王建翔
【留學國家】新加坡
【技術領域】新一代信息技術
【參賽屆次】第4屆
【所獲獎項】入圍
【項目簡介】
產品致力于金融行業(yè)做數(shù)據支持服務，提供信息化定價，多樣化資金對接，在軟件客戶中篩選優(yōu)質資產，定價，風控，并將債權資產對街道銀行，資管，券商，私募，p2p等多樣化資金來源，為中小金融行業(yè)公司，小微開發(fā)商，零售商提供多樣化解決方案，降低融資成本。saas軟件線上數(shù)據的跨領域價值延展，動態(tài)流水數(shù)據評估區(qū)域經濟情況，提供可行化庫存方解決方案，降低比，監(jiān)控產業(yè)鏈條經營與信用風險，為客戶提供多樣化解決方案，以及提供最直接有效的方案。 現(xiàn)今在大數(shù)據時代,數(shù)據量正在以極快的速度增長,有效管理這些龐大的復雜數(shù)據資源將成為大數(shù)據時代的主旋律,Quant Data以數(shù)據挖掘技術為核心,構建了基于數(shù)據挖掘的4個大數(shù)據管理模型（1）數(shù)據適量控制引擎（2）多維數(shù)據分析引擎（3）海量數(shù)據及其學習引擎（4）數(shù)據深度挖掘引擎 Quant Data大數(shù)據多為數(shù)據查詢分析引擎，提供上卷、下鉆、切片、模糊查詢等復雜數(shù)據分析服務。支持10億級用戶量，單用戶下十萬維度數(shù)據的高效查詢分析，對簡單查詢提供10萬QPS的處理能力，同時利用列儲存和內存計算，實現(xiàn)百億級數(shù)據分析的秒級響應，利用Quant Data多維度的豐富的大數(shù)據，結合海量數(shù)據挖掘技術和機器學習技術，可以做到各種維度的關聯(lián)分析、隱含知識挖掘社交圖譜和時間序列分析，不斷從大數(shù)據礦山中挖掘出各種各樣的寶石。 Quant Data已將大數(shù)據風控以及機器學習的技術成功應用于租賃權的資產證券化，解決了租賃類資產因主體信用評級不夠，還款來源不確定，資產小額分散不能獲得銀行資金的問題，同時幫助了傳統(tǒng)金融解決了在垂直場景下靜態(tài)風控的弊端。目前Quant Data已鏈接形成資產規(guī)模約20億。
【展開】
【收起】