⑴ 大數據分析和金融管理哪個好
大數據分析。
大數據分析就業率在95%以上，而金融管理就業率為82.5%，所以大數據分析好。
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。
⑵ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎
相對於傳統風控，大數據風控在建模原理和方法論上並無本質區別，只不過是通過互聯網的紅利，採集到更多維的數據變數，通過分析數據的相關性來加強或者替代傳統的強因果關系。
建模原理和方法論上並無本質區別
大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。
以往傳統的風控需要N個工作日，而且經常是線下調查+調取央行個人徵信記錄的方式，耗時耗力。大數據風控基於線上大量的數據資源和強大的數據挖掘及分析能力，與傳統風控相比，具有數據覆蓋維度更廣，處理速度更快的優勢。
可以肯定回答，絕對不會被替代。
現在審核中，大數據只能算作是傳統風控的一個參考點或者說是輔助作用。而且數據資源也是在傳統風控的審核過的業務基礎上採集的。
單純藉助大數據風控，而忽略傳統風控系統，顯然是不靠譜也是不可能的。
最好是可以以大數據風控為輔助手段，選擇具有風險引擎和規則引擎的"雙引擎風控"系統，不僅有自主學習能力，POC跑分也遠遠高於傳統的規則單引擎。
傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源局限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平台相關數據。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大茄肆搭數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑒於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平台、融360等也相繼推出了自己的風控系統。
您好，專業金融風控平台 「紅途風控匯」為您解答：
個人以為，阿里的風控相比傳統銀行的風控是有差距的。阿里作為一家互聯網公司，相關很多法律法規不完善，也就存在很多空子可以鑽。而傳統銀行作為國家調控的主要手段，它的風控顯然更成熟也更具安全性。
目前來看，阿里的金融產品還是比較穩健的，因為其收益率並沒有超越紅線，相比p2p的高收益而言，相對安全。
應 該 說 是 各 有 千 秋 ， 星 橋 數 據 的 金 融 大 數 據 數 據 信 息 全 面 ， 為 信 貸 類 企 業 跟 個 人顫拿 提 供 黑 名 單 查 詢 、 身 份 驗 證 、 涵 蓋 網 上 消 費 痕 跡 、 銀 行 流 水 、 社 保 記 錄 、 交 稅 記 錄 等 查 詢 、 各 類 反 欺 詐 規 則 等 各 類 大 數 據 金 融 一 體 化 服 務 ， 可 以 說 是 傳 統 征 信 的 一 個 有 力 補 充 。
應該是不會被取代的，或者說短期內不會被取代。二者處於不同的維度，不發生取代關系
有關風控，可以網路 紅途 風控交流學習。
中農信貸是用現代科技與人工結合的辦理業務，不同之處在於將現代科技技術運用到業務中去了。
大數據風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用，相對於智能投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，大數據風控目前已經在業界逐步普及，從淺橙科技這樣的高科技企業，到交易規模比較大的網貸平台，再到做現金貸、消費金融的創業公司，都在通過大數據風控技術來控制貸款規模擴張中的風險。也就是說大數據風控是非常靠譜的。
⑶ 金融與大數據分析專業好嗎
金融與大數據分析專業好。根據查詢相關資料信顯示，大數據未來的就業前景好，大數據人才主要分布在移動互聯網行業，其次是金融互聯網、企業服務、游戲、教育等行業。