隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，社會(huì)結(jié)構(gòu)的深刻變革與轉(zhuǎn)型，同時(shí)受到西方思潮和后現(xiàn)代主義的影響，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，當(dāng)代大學(xué)生思想的獨(dú)立性和差異性不斷增強(qiáng)。

這在客觀上要求大數(shù)據(jù)時(shí)代的大學(xué)生道德教育需要有新的視角，并積極靈活地探索新的教育措施和教育機(jī)制。分析大數(shù)據(jù)時(shí)代大學(xué)生道德教育的措施，包括制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略、構(gòu)建大數(shù)據(jù)教育模式、培養(yǎng)大數(shù)據(jù)素養(yǎng)、完善大數(shù)據(jù)政策與法律法規(guī)等。

分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代大學(xué)生道德教育的機(jī)制，包括預(yù)測(cè)預(yù)警機(jī)制、數(shù)據(jù)化管理機(jī)制、開放性機(jī)制、評(píng)價(jià)機(jī)制與保障機(jī)制，使大數(shù)據(jù)在大學(xué)生道德教育中發(fā)揮出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

隨著云教育平臺(tái)的發(fā)展，龐大的數(shù)據(jù)量將成為教育的基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)分析手段將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，然后通過使用者本身具有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)將有用的信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)，通過這些知識(shí)指導(dǎo)教育的改善，真正的實(shí)現(xiàn)因材施教，這對(duì)于教育質(zhì)量的提高有很大的促進(jìn)作用。

教育決策者可以運(yùn)用定量和定性結(jié)合的方式對(duì)學(xué)生接受的道德教育的情況進(jìn)行分析，進(jìn)而發(fā)掘大學(xué)生道德教育的規(guī)律，以便對(duì)他們道德的未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。教育決策者在了解教育的發(fā)展規(guī)律的進(jìn)程時(shí)，大數(shù)據(jù)可以為其提供更加有效和科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。

以大數(shù)據(jù)為依托開展的知識(shí)服務(wù)是一種基于多網(wǎng)絡(luò)包括互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)、廣播電視網(wǎng)等，用來處理、解決結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的信息服務(wù)模式，使得信息服務(wù)業(yè)能夠智慧化、協(xié)作化和先覺化，這種服務(wù)模式是嵌入式多方協(xié)作的一種知識(shí)性服務(wù)模式，這也體現(xiàn)了現(xiàn)代信息服務(wù)的理念。

目前，馬上消費(fèi)通過在線客服、智能客服、IVR對(duì)話系統(tǒng)等多形式提供7×24小時(shí)個(gè)性化、精準(zhǔn)化服務(wù)，覆蓋服務(wù)流程、貸款要素、提前還款、延期展期等全場(chǎng)景知識(shí)，滿足微信、公眾號(hào)、APP、H5等全渠道服務(wù)需求。目前，智能客服分流率超93%，一次性問題解決率超90%，客戶滿意度超98%，有效提升客戶體驗(yàn)。

針對(duì)如何在降低獲客成本的同時(shí)，利用數(shù)據(jù)價(jià)值維系好風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡，吳海英回應(yīng)稱：“我們依托已有的用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建了超兩萬個(gè)基礎(chǔ)決策變量、10萬個(gè)衍生變量，研發(fā)2000個(gè)風(fēng)險(xiǎn)策略集、超500個(gè)風(fēng)控模型，打造高可用的秒級(jí)風(fēng)控能力，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理‘技防’‘智控’水平提升，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)處置及時(shí)性、準(zhǔn)確性，維系好風(fēng)險(xiǎn)和收益的平衡?！?

依托自身數(shù)字化閉環(huán)能力，馬上消費(fèi)打造集差異化定位、線上化獲客、智能化風(fēng)控等于一體的普惠金融發(fā)展模式，致力于每個(gè)用戶都能享受到更便利、可獲得、可負(fù)擔(dān)的金融服務(wù)。

馬上消費(fèi)依托人工智能、生物識(shí)別、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算五大核心科技，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素倍增作用，將數(shù)字思維貫穿于業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)全鏈條，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)全生命周期智能化。在全業(yè)務(wù)流程數(shù)字化的基礎(chǔ)上，馬上消費(fèi)構(gòu)建了自動(dòng)化研發(fā)運(yùn)營(yíng)價(jià)值體系，創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了“1個(gè)平臺(tái)、3個(gè)角色、5個(gè)環(huán)節(jié)”的研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化流程管理平臺(tái)。

吳海英表示：“通過研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化流程管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)研發(fā)過程的工具化和標(biāo)準(zhǔn)化，緊密連接開發(fā)、測(cè)試、運(yùn)維三個(gè)角色，將傳統(tǒng)的契約式工作傳遞模式全面升級(jí)為敏捷持續(xù)的高效協(xié)作模式，并打通需求、開發(fā)、測(cè)試、部署、運(yùn)維五個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)敏捷開發(fā)、高效迭代和快速交付的研發(fā)流程?！?

大數(shù)據(jù)采集中心

大數(shù)據(jù)采集中心從各種模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息，來源廣泛，數(shù)據(jù)量巨大，并自動(dòng)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。采購(gòu)環(huán)節(jié)，信息采集包括供應(yīng)商信息、采購(gòu)價(jià)格、采購(gòu)數(shù)量、采購(gòu)時(shí)間等;物流環(huán)節(jié)，信息采集包括運(yùn)輸方式、運(yùn)輸路線、運(yùn)輸費(fèi)用、合理損耗等;倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，信息采集包括物料信息、庫存數(shù)量、倉(cāng)位信息、貨位信息等;生產(chǎn)環(huán)節(jié)，信息采集包括原料耗費(fèi)、員工工資、維修費(fèi)用、折舊費(fèi)用等。

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心用于存放和管理采集的數(shù)據(jù),包括DBMS、File、HDFS和NoSQL。DBMS是管理和運(yùn)行數(shù)據(jù)庫的大型軟件，主要用于建立、使用和維護(hù)數(shù)據(jù)庫;HDFS是一種分布式文件系統(tǒng);NoSQL則是一種易擴(kuò)展、大數(shù)據(jù)量、靈活性和可用性高的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。上述各種數(shù)據(jù)庫能保證企業(yè)采集的大量數(shù)據(jù)信息得到有效存儲(chǔ)和管理。

大數(shù)據(jù)處理中心

大數(shù)據(jù)處理中心是借助各種數(shù)據(jù)處理工具對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、轉(zhuǎn)換和整合使其滿足一定存儲(chǔ)要求、可供后續(xù)分析的平臺(tái)。數(shù)據(jù)處理工具主要有Hadoop、HPCC、Storm、ApacheDrill、RapidMiner、PentahoBI等。不管哪一種，都可以對(duì)龐大的數(shù)據(jù)流進(jìn)行高速、可靠、有效的處理，大大簡(jiǎn)化和加速數(shù)據(jù)處理工作。