其次，几万个变量的挖掘也很困难，这个时候可能对实时的数据做变量，所以周期必然是很长时间，因为需要大量的比对数据源。我们怎么解决这套方案呢?我们最重要是两个方面，一个是我们统一数据源，这个讲起来比较容易，但实际上在现在这个时代，因为数据端需要实时处理，我们必须保证每一笔订单实时处理和数据源完全统一;同时，我们数据源保证了这个数据保存下来，这是订单级别的识别，非常快，这样可以保证在订单那一刻开始，所有跟订单相关的情况信息都能有。
有了统一数据来源我们解决第二个问题，就是变量的训练人员，和变量随时上线人员信息不一致的问题，这造成了大量的浪费，我们统一有一套系统，我们保证是实时数据，这样基本上会实时的上线，而这个数据是创新的，实际上在整个大数据领域里面，在搜索推荐广告资源，大数据应用长期运营里面，，而在金融领域，我们发现第一个靠程序的解决方案。除此之外我们有一些配套的技术支持，比如说模型方案，另外我们把订单数据非常方便的进行迭代，这是我们目前的解决方案，这套方案我们相信在金融领域是非常强的。
因为大数据方案才能保证我们机器学习跟传统学习有区别，我们用机器人训练，同时将传统金融和机器学习优势结合起来。基于这套方案，我们可以最快响应，用科技提升金融环节效率，51信用卡是让有信用的人过得更好，我们也非常愿意用科技助力金融机构转型升级，谢谢大家!
