⑴ 大数据分析和金融管理哪个好
大数据分析。
大数据分析就业率在95%以上，而金融管理就业率为82.5%，所以大数据分析好。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。
⑵ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗
相对于传统风控，大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别，只不过是通过互联网的红利，采集到更多维的数据变量，通过分析数据的相关性来加强或者替代传统的强因果关系。
建模原理和方法论上并无本质区别
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
以往传统的风控需要N个工作日，而且经常是线下调查+调取央行个人征信记录的方式，耗时耗力。大数据风控基于线上大量的数据资源和强大的数据挖掘及分析能力，与传统风控相比，具有数据覆盖维度更广，处理速度更快的优势。
可以肯定回答，绝对不会被替代。
现在审核中，大数据只能算作是传统风控的一个参考点或者说是辅助作用。而且数据资源也是在传统风控的审核过的业务基础上采集的。
单纯借助大数据风控，而忽略传统风控系统，显然是不靠谱也是不可能的。
最好是可以以大数据风控为辅助手段，选择具有风险引擎和规则引擎的"双引擎风控"系统，不仅有自主学习能力，POC跑分也远远高于传统的规则单引擎。
传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
4、征信大茄肆搭数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。
您好，专业金融风控平台 “红途风控汇”为您解答：
个人以为，阿里的风控相比传统银行的风控是有差距的。阿里作为一家互联网公司，相关很多法律法规不完善，也就存在很多空子可以钻。而传统银行作为国家调控的主要手段，它的风控显然更成熟也更具安全性。
目前来看，阿里的金融产品还是比较稳健的，因为其收益率并没有超越红线，相比p2p的高收益而言，相对安全。
应 该 说 是 各 有 千 秋 ， 星 桥 数 据 的 金 融 大 数 据 数 据 信 息 全 面 ， 为 信 贷 类 企 业 跟 个 人颤拿 提 供 黑 名 单 查 询 、 身 份 验 证 、 涵 盖 网 上 消 费 痕 迹 、 银 行 流 水 、 社 保 记 录 、 交 税 记 录 等 查 询 、 各 类 反 欺 诈 规 则 等 各 类 大 数 据 金 融 一 体 化 服 务 ， 可 以 说 是 传 统 征 信 的 一 个 有 力 补 充 。
应该是不会被取代的，或者说短期内不会被取代。二者处于不同的维度，不发生取代关系
有关风控，可以网络 红途 风控交流学习。
中农信贷是用现代科技与人工结合的办理业务，不同之处在于将现代科技技术运用到业务中去了。
大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从浅橙科技这样的高科技企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。也就是说大数据风控是非常靠谱的。
⑶ 金融与大数据分析专业好吗
金融与大数据分析专业好。根据查询相关资料信显示，大数据未来的就业前景好，大数据人才主要分布在移动互联网行业，其次是金融互联网、企业服务、游戏、教育等行业。