互联网的实时计算。互联网的应用场景，例如推荐引擎、搜索引擎、广告优化、文本挖掘（NLP）、反欺诈分析等，很多时候需要将模型部署在生产系统，对实时响应要求比较高，需要保证比较好的客户体验。
四、数据挖掘在金融领域的典型应用
别人常常会问，在银行里面，数据挖掘究竟是做什么的。也常常在思考如何从对方的角度回答这个问题。举几个常见的例子做个诠释。
（一）信用评分
申请评分。当你申请信用卡、消费贷款、经营贷款时，银行是否会审批通过，发放多大规模的额度？这个判断很可能就是申请评分模型运算的结果。通过模型计算你的还款能力和还款意愿，综合评定放款额度和利率水平。
行为评分。当你信用卡使用一段时间后，银行会根据你的刷卡行为和还款记录，通过行为评分模型，判断是否给你调整固定额度。
（二）个性化产品推荐
很多时候，你可能会收到银行推送的短信或者接到银行坐席的外呼，比如，向你推荐某款理财产品。这背后，很可能就是产品响应模型运算的结果。银行会通过模型，计算你购买某款理财产品的概率，如果概率比价高的话，就会向你推送这款理财产品。