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    进化的黑产 vs 进击的蚂蚁:支付宝的每一次点击,都离不开一张“图”的守护

    在近日举办的数字中国峰会展会上,蚂蚁集团全图风控技术负责人王兴驰发表现场演讲,首次公开分享蚂蚁全图风控技术架构。 图技术正成为风控市场的关注重点。把图技术应用于风控领域,可以构建风险关系网络,实现对风险全链路的、关系视角的刻画,从而解决传统风控碎片化的问题。近期IDC发布《中国金融行业反欺诈市场研究》报告指出,图技术的应用将成为未来的风控建设重点之一,来自蚂蚁集团的业内首个基于图架构的风控体系,入选为IDC应用图计算技术的典型案例。 据了解,全图风控是蚂蚁自研的智能风控技术体系“IMAGE”的组成部分,该体

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    资源利用率提高67%,腾讯实时风控平台云原生容器化之路

    陈建平,后台开发工程师,现就职于TEG安全平台部-业务安全中心,主要负责中心实时策略风控平台开发。 导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展,围绕着验证码、金融广告等服务场景,腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统,上线的任务实时性要求越来越高,需要支撑的业务请求量也随之增加。对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求,且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进,水滴风控平台开始进行自研上云的改造。本文主要针对腾讯水滴平台上云过程中的实践总结,希望对其他业务迁移上云有一定参考价值。 水滴后台架构 腾讯水滴

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    oushudb丨案例分析 丨湖仓一体助力保险企业数据战略转型升级

    当下,海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例,结合偶数行业实践经验,介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后,我们发现:(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一,直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富;(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景,其实不止该客户,目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例,该客户仍以风险部门固定报表分析为主,而通过风险数据建模,应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节,可以利用数据搭建风险评估模型,筛查高风险客户,对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例,由于投保手续较为简单,很多产品免体检,只需要填写投保人基本信息即可,这些业务中,很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况,逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析,及时发现高风险投保客户,避免欺诈行为的发生。在承保运营环节,相比较传统风控,大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈,定期对承保中用户信息进行维护,更新用户风险指数。此外,在加强用户信息安全管理和隐私方面,保险公司借助大数据和人工智能(如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具)加以防范,在回访环节,根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术,更有利于提高回访效率,提升客户体验。在理赔环节,大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,然后再人工重点审核和调查,减少现场查勘误差,提高查勘效率。除了风险管控,通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中,包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。

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    快速评估图数据库何时使用:与关系型数据库简要对比,离图更进一步

    作者丨 张三石、林晓芳 “我该用什么技术?”一直是开发人员心中纠结的困惑点之一。 结合现实,一般开发人员大都会选择自己熟悉的工具,而不是最佳的工具。除个人当前的知识、技术等限制因素之外,还有影响决策者的其他因素,其中包括需要同事的支持、管理层的批准以及新方案带来的分配学习成本,或是对投入产出比未知的“恐惧”…… 当然,如果以上均不是问题,你又非常愿意甚至想深入地了解图数据库在什么场景下能够成为更好的工具,那么在本篇文章中,笔者将重点进行对比介绍,以帮你评估出针对于你的业务实际,是否适合使用图数据库。 图数据

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