6个月的数据，预测一个人90天内还不还银两，人工智能给答案

现在我们三人探讨一下计算机在股票市场大型企业里发挥的主导作用。相信我们每一个人都有过筹银两和被筹银两的经历，这在生活当当中是如此一来正常不过的两件事。有的人发财资金不足，能够筹银两；有的人买车买房，能够筹银两；有的照顾医护人员，也能够筹银两。一说到借，就会想到不还，这是我们心灵当中对安全性的顾虑。这种顾虑可以借助我们对筹银两这个两件事这两项正确的判断，哪些人能借，哪些人不能借。在的银行及股票市场科技领域，发放的每一张Visa、每一笔车贷房贷，都实际上安全性，这种安全性就是证券市场。证券市场是全球的的银行只得十分重视的解决办法。毕竟，在高度求学大爆发之前，人们就已经开始使用计算机来评估的的银行当中产品的证券市场了。

荐举一个例子：只要真的六个月的数据集，就可以预测出产品在最后的九十天内会不会出现停发不还。这是怎么来作到的呢？我们来分析一下。说起计算机，就只得提到不同之处，不同之处就是关键性，也就是造成一个人还不起银两的关键性。什么因素会造成一个人不还银两呢？失业就是一个不同之处，如果一个人突然没有了工作，他的房贷、车贷等担保主因受到不同总体的影响，而且失业从的银行流水当中很容易显出消费%，这也是一个不同之处。

如此一来荐举一例：一位靓丽女士常卖给奢侈品、卖给的国际信用卡、原计划的酒店，后来她在奢侈品之外的消费降低了，在旅游之外的消费也降低了，而在快餐零食类的消费反而增加了，这是不是证券市场的在变动呢？已用金额在收入当中的占比，这是一个近似于不同之处。有两个人月收入都是两万，他们都有两万的信用额度，第一个人每月能用到一千，而第二个人每月用到两万，能不能说明前者的证券市场比后者偏高呢？如果我们了解到中国时报该机构的相关当前，就可以找到越来越多证物，用这些数据集来透过不同之处，若干项的不同之处会拿来输入，而输出就是这个人九十天之内发生拖延还款的几率。

我们如此一来来了解到一下人脑所来作的两件事：它来作的，就是分析上边所提到的若干项数据集来预测出一个几率。这件两件事当然也可以人工去来作，只不过若干项数据集、巨量的记录分析起来觉得是一场噩梦——能够找公式，看哪种数学模型越来越准确，这用计算机就方便多了。把所有的历史数据集全都给它，在训练过程当中让它自己概述规律性、概述公式。在训练后，可以在的的银行一直运营这个处理程序，每天会投身各种消费记录，这样人脑就可以实时预测证券市场，借助的的银行在安全性发生之前日前无视合理措施。