2016年7月30日，天云大数据CEO雷涛受邀在网贷行业系列培训第十七期“区块链和大数据在互联网金融领域的应用”中发表题为“大数据在互联网金融的应用”主题演讲，本次活动由网贷协会主办，来自金融科技等相关业内权威专家参加会议。
天云大数据CEO雷涛在“大数据在互联网金融的应用”演讲中，主要介绍三部分内容，即在大数据定量化定价的过程中，规则阶段、统计阶段、学习阶段的风险模型演进路径——
雷涛谈到，在统计阶段，方法论开始发生了根本性的变化，传统FICO评分模型是目前国内银行通用的评分体系，即评估是否是一个合适的贷款人，可以分配的贷款额度是多少。而在这个模式下，基本上还是一个标准的小数据，有限的数据维度度量。因此在大数据高维化的今天，发现传统的方式来评估数据的维度有了非常大的挑战，传统和银行所做的基础设施，封装能力出现了很大的挑战。这就是说，舍弃少量传统FICO评分模型，采纳机器学习模型，变量高维化是方法论根本变化的趋势。
接下来，雷涛从天云大数据为某银行、某互联网金融公司做过的成功案例出发，谈到大数据在互联网金融中的应用——
这是天云大数据研发的复杂网络平台在某金融监管部门进行的企业关联的风险量化分析
天云大数据复杂网络平台（BeagleData Complex Network Platform,简称BDCN）通过投资、担保、配偶等十几种关系构成的复杂网络关系实现分布式量化，从而识别、量化投融资黑洞和链条，揭示量化存贷的风险，即二维向高维向量的数据表达在金融领域的成功应用。
这是天云利用复杂网络BDCN支持某互联网金融公司使用熟人社交网络而成功解决的风险传播定价案
这是天云利用复杂网络平台识别异常交易轨迹，从而防范信用卡欺诈
最后，雷涛谈到，近期Google总裁发布了一切以AI为导向的新战略，取代了以前以移动互联为导向的战略，在所谓“互联网已死”的今天，在以AI为核心的模式之下，对金融的基础设施将产生很大影响。
在业界纷纷推出生产AI平台，AI成为科技界主流发展趋势的今天，天云大数据也正在推广“轻AI”的思路，因为AI本身是非常复杂的，在这种变形计算中，复杂的数据重整对普通机构是很难逾越的大山。而轻AI的方法，可以把能力降化成简约的、基础人才可以使用的非常简单的模型，调动深度学习的能力。
雷涛指出，天云的深度学习平台，可以实现free coding免代码采用完全界面化的操作，使得用户无需任何编程背景，也可轻松使用数据挖掘技术。举例来说，天云利用深度学习平台，在芝加哥开放的大数据库（从2001年至今的犯罪报告，超600万条记录）以及外部数据源中导入天气、社区人口信息建立模型，成功预测了犯罪案件成功侦破的机率，与真实发生案件的数据相差无几。
茶歇期间，与会听众与雷涛积极讨论大数据与互联网金融相关话题
此外，本次活动还就“区块链在网贷行业信息共享中的应用”、“区块链与微金融应用实践探索”、“消费金融大潮下的智能信贷解决方案”以及“消费金融领域的风险控制及产品设置”等前沿话题展开讨论，现场气氛十分热烈。
