宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...但在国内没有权威的征信机构来提供这些数据，对于互联网金融公司来说，收集这样的数据难度非常大。而且传统评分卡的有效特征挖掘非常困难。 欺诈风险：欺诈风险包含了伪冒申请和欺诈交易。...知识图谱在金融风控中的应用场景 互联网金融中的风控是一种机器学习的过程 互联网金融中风控和机器学习一样要定义Y目标和X变量。 Y目标和普通机器学习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。...风控建模中的数据科学 ? 在整个风控中，它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外，其它基本都是一致的。...FinGraph是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。...金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。...其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。...八、参考借款人社会属性和行为来评估信用 参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违约率最高，30岁左右的人违约率最低...总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。
风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式； 首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，...纯互联网背景出身的互联网金融公司，应从哪几个方面去把关风控？ 其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系。关键是从事了互联网金融你怎么去经营。 首先，你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？...，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力...首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向...，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向
一、市场调研 目前市面主流的风控模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜...1.1 蚂蚁金服 1.1.1 大数据技术 对接第三方征信公司芝麻信用分，通过用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度对海量数据行综合的处理评估，同时也给予阿里电商交易和蚂蚁金服互联网金融交易数据...3、机器学习在京东金融的天盾风控系统应用 根据经验，在算法的选择上尽可能的多做选择，对比模型的性能择优选取。另外，对样本库做好治理工作，可使用随机抽样和使用聚类把样本数据分层抽取。...数据风控还有很长的路要走，如量化投资风险评估与运营也属风控范畴，风控也可和推荐领域相结合。...总之，互联网金融风控核心还是服务客户，提升产品价值，最大程度的做到差异化的防范，智能化是风控的发展方向，京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管控解决方案。
风险评估过程中，如果数据纬度不全，高相关数据没有被考虑进来，对风控模型是一个大的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入，其评估结果的偏离度就会较大，评估结果失效的可能性就很大。...相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...恶意欺诈的共性信息较少，即使有大量的坏种子，也不好建立风控模型来实施控制， 互联网金融公司只能依靠风控经验、客户信息验证、部分行为数据来实施反欺诈。...5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。...坏种子和数据是风控模型重要输入，决定了风控模型的有效性。新兴的互联网金融公司，面对新的客户，缺少足够的种子用户来优化模型，同时也缺少用户的行为数据来完善用户风险评估卡。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。...其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。...常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种； 一、验证借款人身份 验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。...八、参考借款人社会属性和行为来评估信用 参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违约率最高，30岁左右的人违约率最低...总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。
作者 | xiaoyu 知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍 | 一个半路转行的数据挖掘工程师 随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合...互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？...对于海量的用户数据处理，传统的人工授信方式显然是很乏力的，因此现在大多互联网金融P2P公司都采用机器学习、大数据等技术对风险进行自动化评估，来最大程度的降低风险。...当然，这些技术的应用并不能百分百的保证零风险，因为有很多人为因素是不可控的，但是信用风控技术在很大程度上帮助金融企业进行了很好的风险管控，通过降低风险减少损失来间接增加利润。...下面是一个真实的在线授信产品的风控建模的流程图，可参考进行理解： ? 以上是对信用评分分类以及风控建模基本流程的介绍，欢迎大家指正。
全文1253字 | 阅读需要6分钟 随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合。互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。...本文将针对这些问题简单介绍互金行业中授信产品的风控建模过程，内容主要如下： 信用风险定义 信用风险评分卡类型 信用评分模型建立的基本流程 1信用风险定义 风险管理的概念 风险管理最早起源于美国。...对于海量的用户数据处理，传统的人工授信方式显然是很乏力的，因此现在大多互联网金融P2P公司都采用机器学习、大数据等技术对风险进行自动化评估，来最大程度的降低风险。...当然，这些技术的应用并不能百分百的保证零风险，因为有很多人为因素是不可控的，但是信用风控技术在很大程度上帮助金融企业进行了很好的风险管控，通过降低风险减少损失来间接增加利润。...下面是一个真实的在线授信产品的风控建模的流程图，可参考进行理解： ? 以上是对信用评分分类以及风控建模基本流程的介绍，欢迎大家指正。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常...，如多数风控要素都涉及PSI计算，只是告警阈值不一样；指标出库、配置告警等同样是重复相似操作。...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
“有实力的企业正走向更完善的体系：他们的交易平台不是孤立的，而是先有好的风控平台，基于风控做资产交易平台，再做互联网金融平台，这才是互联网金融的精髓所在。”...大数据做风控 “互联网金融正走向2.0时代。有一些资产、再建一个网站——这种草根搭台的方式正走向困境，资产和架构的单调性难以抵御风险。...有实力的企业正走向更完善的体系：他们的交易平台不是孤立的，而是先有好的风控平台，基于风控做资产交易平台，再做互联网金融平台，这才是互联网金融的精髓所在。”...合众普惠副总裁向华胜认为，在互联网金融发展初期，大家都在努力扩展渠道，把自己做大，但大而不强很容易倒。“风控很重要，接下来就要基于监管要求进行整改，自我完善，提升风控能力。”...当下，传统农业企业慢慢开始转型，建立B2B农资电商平台，将线下业务转移到线上成为一大趋势，而农业征信可借平台对分散的农户数据进行汇集，提供征信+金融的服务。
金融科技下的批量化获客、作业有效降低了成本。二是通过大数据、云计算等手段，在风险防范、风险管控方面实现了线上化和批量化。 其中，大数据技术解决了消费金融乃至小微金融领域风控的效率瓶颈。...目前，有能力推动大数据风控的主要为国有大行、股份制银行等大型银行，以及部分城商行等。互联网巨头、三大运营商等由于掌握了庞大的个人数据，也开始加入到这一市场中来。...从国内金融机构应用大数据的情况看，主要将大数据应用在客户画像领域，包括风险管控、运营优化、业务创新、优化营销策略等。...“白名单”主动预授信 在消费金融中，银行、互联网金融等机构开始采用风控前置的白名单邀请制，商业银行将主动授信用于实际业务，这是对以往被动授信模式的颠覆。...在普惠金融的目标下，第三方征信公司通过一些外部数据给其打出一个有效的分，使得获得互联网金融机构的贷款。
［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193...在讨论课上，同学们会深度接触互联网金融行业中建立信用和风控模型的理论和实践案例，并了解关键学术挑战和应对挑战的解决方案。...本次清华大数据“技术·前沿”讲座，嘉宾陈雷从移动互联网数据的采集、初步加工、特征因子工程、模型与数据评估等方面完整阐述了TalkingData在金融风控领域应用上的数据价值探索与心路历程。...行业趋势总结 中国金融企业的金字塔：顶端是五大行，其次是股份制，再往下是城商行、信用社，之后是信托、担保，最下面的是p2p、现金贷等。...量化金融信用与风控分析 课程号：80470193 课程简介 金融与互联网行业的深度结合带来了金融信贷模型的变革，这些变革对于普惠金融、个人和企业信贷带来了很多便利和新的市场形式。
风控建模的技术方案 1 逻辑回归模型 在银行的传统评分卡建模中，应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。...一方面，深度学习模型都有很高的模型复杂度，需要大规模的样本数据，而风控领域要获取大规模的样本数据的成本极高。...另一方面，如前所述风控特征数据的维度间是平行的，不存在邻近关系，较难利用CNN和RNN这样具有较好物理含义的深度学习模型，而简单的堆砌若干个全连接层在高维特征数据上是很难得到一个稳定的模型。...总之，金融风控模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的风控模型已经随着银行业的发展应用了数十年。...而互联网金融面临的如何组合大量的弱特征数据对于用户的逾期行为给一个准确的预测，是一个新出现的技术课题，技术方案也在快速的迭代演进中。
金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，有效针对新车贷款、二手车贷款等业务，提高风控效率。...的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。...6、产品优势 金鹏汽车金融大数据风控系统风控能力行业领先。秒速审批，一站式低成本。精准风控，近100%覆盖权威有效。自动定价，自动决策引擎定价，差异化匹配资质，高体验。...金鹏汽车金融风控系统一站式解决预审批风控难题，基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，提高车贷行业风控能力，给予更准确、更效率、更便捷的风控体验。...整体应用方案包含大数据平台建设大数据分析及处理、金融大数据生命周期管理、互联网智能营销、互联网商情及声誉风险管控、舆论传播及引导等方向。
互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。...而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。 1. 什么是机器学习？...机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻，更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。 ?...因此互联网金融企业依托互联网获取用户的网上消费行为数据、通讯数据、信用卡数据、第三方征信数据等丰富而全面的数据，可以借助机器学习的手段搭建互联网金融企业的大数据风控系统。...结语 本文简单介绍了下什么是机器学习，机器学习的常用算法，点融网应用机器学习搭建大数据风控系统的探索以及分类模型的性能评估指标。
的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程风控体系 2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。...信贷风控云也提供了一个可视化的规则引擎，该规则引擎集成数美所有的风控数据，并支持客户自定义的风控数据。客户可以利用这些数据，在web控制台灵活地配置各种风控规则策略。...可信度和所有的风险判断结果都会反馈给客户的风控专家团队。 信贷风控云集成了数美所有的风控数据维度，并且支持客户自定义数据，将自定义数据与数美数据联合使用。...这让金融企业面临着来自市场与黑灰产的双重挑战，并因此催生了对新金融风控的需求。 数美将企业沉淀数据与自身数据库相结合，一站式的帮助企业解决欺诈问题。...公司基于人工智能和海量数据解决金融、互联网等领域广泛存在的欺诈问题，目前已服务上千家客户，覆盖金融、直播、社交、电商等领域。
数据猿报道，2017年10月25日，由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。...本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融”的发言实录。...因为我们所有的交易是在线上发生的，与传统金融机构的区别在于，我们所有的风险也都是暴露在线上的。通过多年的努力，我们构建了一套全方位立体化智能的风控体系，这里我可以分享几个数据： 第一个数据是一百毫秒。...接下来我给大家介绍一下，蚂蚁金服是怎么通过一个个产品把风控能力逐渐开放出来的。 新金融是去年马老师在云栖大会上谈的，拥有三个方面的趋势：数字化、线上化、移动互联网化。...原来很多银行是服务20%的用户，而如今的互联网银行，它服务的是那80%的普罗大众。随着整个国家的消费升级，给这部分客户带来了巨大的金融服务市场。
一、评分卡的分类 在金融风控领域，无人不晓的应该是评分卡（scorecard)， 无论信用卡还是贷款，都有”前中后“三个阶段。...根据风控时间点的”前中后”，一般风评分卡可以分为下面三类: A卡（Application score card）。目的在于预测申请时（申请信用卡、申请贷款）对申请人进行量化评估。...我们最熟悉的，莫过于支付宝的芝麻信用分，又或者知乎盐值（虽然知乎盐值不是评估金融风险的，但也算是评分卡的应用之一） 但是，随着信贷业务规模不断扩大，对风控工作准确率的要求也逐渐提升。...我们用的数据是每个搞风控的人都熟悉的“Give Me Some Credit"数据集。本节会按照列出的六个步骤带你领略评分卡实际构建过程。 数据集地址：https://link.zhihu.com/?...4.2 样本选取 对于金融机构内部，我们需要将连续的数据分为训练集和测试集。
在政府发布的相关政策中，不少都提及了供应链金融。2月19日，工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防控的通知，其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...从腾讯云出发，产业链金融其实是服务产业互联网化的一个最好的切入点。从目前来看，整个供应链金融市场的空间其实是非常大的。...简单来看，供应链金融有三个基础模式，但是大的核心逻辑还是会围绕一个核心企业和使用过它的上下游供应商和经销商。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把控和风控的能力上具有一定的优势。 往深处讲，再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金，可以形成快速有效低成本的供给，甚至还具有一定的风控能力。...---- 在后续课程中我们会继续为大家介绍 腾讯云对供应链金融科技解决方案、产业风控的相关内容 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”观看完整视频噢！
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