互金技术的门槛和挑战

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加入互金这个领域已经2年多了,作为一名从传统互联网加入互金的技术人,除了自己需要角色和行业认知的转变外,还要帮助团队同样完成升级。所以,我今天要来说说互金技术人常见的一些问题。


互金的技术“好像”缺乏挑战性


        过去这2年,我和之前一样,定期会和团队里的每个人做沟通,了解大家对现在工作内容的反馈,收集到以下一些内容:


后端同学: 日活月活并不大,高并发CAP距离有点远; 每天都是在撸业务逻辑

前端同学: 页面大同小异,活动页面有些多,  缺少酷炫,中规中矩

测试同学: 每次发布几十个功能点,功能测试的工作量大,性能测试自动化测试迟迟不能推动


技术同学的共同感受:


1. 追求技术优化的效果,还不如让业务更新决策    

2. 花了那么多时间学习金融业务,感觉换一个行业就没用了


那么互金的技术有“门槛”或者“挑战”吗?我的回答是:当然有


比如,一个几千PV的机构管理系统没有挑战?技术挑战 != PV或者流量的大小


子系统: 渠道、收单、审批流等。子系统之间如何解耦,不同类型小微企业的收单如何高可用。

不同业务部门的权限管控、各类业务或者财务报表同步/异步导出。

系统扩展性设计,小微企业的类型和考核科目千千万万,怎么保证能快速复制和更新。


金融领域的技术挑战,在于快速和稳定的解决各种场景化问题。

现在各类成熟的三方工具和系统有很多,挑战在于如何选择和合理使用,技术团队的指标就是解决问题,单纯炫技是不成熟的表现。


技术的价值,在与不断提升业务。

努力提升我们的技术效率和生产力,我们今年上半年,前端同学要优化框架,打造组件库;后端要优化配置文件和代码重构;质量团队要全面接口自动化运作;运维团队要将虚拟化道路走好,本地k8s环境搭建完毕等等。


技术人都要有行业的敬畏心


我们技术人都要在一个行业有更加深入理解,不要轻易换行业,一个普通人没在一个行业做10年8年的,是很难有真正的沉淀。我鼓励大家尝试新事物,选择更有生命力的机会和行业,但不是无脑追热。


技术工程师招聘,如果候选人都不能清晰讲明白自己所做的业务细节,无论他技术能力如何,在我眼里,他都是不合格的。


抛开行业和业务谈技术,都是无法走长远的。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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