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关键词

殷剑锋:还是大数据

现在,是非常时髦的词汇,从年初开始,我们一直在跟踪研究,研究来研究去,反正就那点内容,整个思路在其他场合也说过。我的题目是“,究竟是还是大数据”。 有三种主要形式:第一,从电子商务中诞生的业务;第二,基于络平台的筹资和资模式;第三,是一种产品的销售渠道,我们称之为超市。 第二种模式,以P2P为代表的上筹资资模式,以国外的Zopa为例,P2P模式并不是去中介化的,有信用评级、上平台提供借款人和筹资人身份的核、信息的整理、披露等等,Zopa运行大体模式,我们可以看的很清楚 目前,产生的三个背景或者三个条件:第一,管制,利率非常放开,所以,产生了高额的垄断利润资,使得很多企业想过来分一杯羹;第二,监管,正规的体系有严格的监管,银行有法定资本充足率 究竟我们应该说是,还是大数据呢?或者泛泛地说我们应该更加关注?还是应该关注大数据?

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李彦宏所说的“秒”背后:人工智能对传统产业的重塑

李彦宏用业务举例:过去领域中不那么容易实现的一些事情如征信,现在百度教育贷款的处理速度已经可以用“秒”计算;而在从前,普通的处理时间要以“天”计算,那么到底“秒”强大在哪里? ,让用户与服务的距离前所未有的接近,并且产生了许多创新产品,例如理财产品,就大幅降低了传统理财的门槛。 贷款同样十分风靡,一些小额贷款产品已经做到快速,但都未能做到“秒”。教育贷款从平均额度来说,在数千甚至数万元,行业过去往往需要数天时间,而现在百度教育贷款做到了“秒”。 百度教育贷款将改变教育行业将服务做得更简单,是的核心优势,不论是理财还是支付还是借贷,对用户均更加友好,而传统领域没有多少体验可言,这给玩家留下机会。 不过,一些玩家在将体验做得友好时,却忽视了风险控制等关键环节,出现了问题,比如P2P。还有一些平台在确保风控时,往往会不够友好未能兼顾用户体验,比如过去教育贷款的长问题。

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    告别野蛮生长,布局风控 | b报道

    1月9日,ThoughtWorks中国区交付服务总监施韵涛在【消费信贷风险,实物沙龙】分享了《交易平台建设现状及趋势》的话题。 “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,再做平台,这才是的精髓所在。” 当监管的靴子陆续落地,会否告别野蛮生长? 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,再做平台,这才是的精髓所在。” “客户体验和风控将成为我们未来的两大课题,高性能系统平台则是未来的发展方向。”向华胜表示,现在信贷效率很低。

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    数说

    事件3:3种新模式或成为新的引爆点 2014年,涌现出无数细分的新模式和新玩法,其中有三种值得关注,有机会成为新的引爆点。一是,房地产众筹。 (二维码)支付等业务意见的函》等指令,后来提出“的5大监管原则”,“对差别化监管”以及正在制定的促进健康发展的指导意见。 事件8:7大乱象阻碍行业健康发展 快速发展的同时,也呈现出很多乱象,包括:一是,对概念认识混乱。二是,业务范围混乱。三是,突破监管法规的底线非法运营。 事件11:跨界合作成为新常态,超过26家上市公司通过合作进入 普惠时代背景下,传统机构之间以及与公司、通信运营商等“非同行”在竞争中跨界合作,实现优势补,已成为发展的新常态。 今年以来,有至少26家上市公司通过合作等途径即将或已经踏入行业。

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    告别,回归进化新姿势

    市场遭遇到的这种困境告诉我们,以“+”为肇始点的进化仅仅只是改变了人们与接触的渠道,并未真正改变行业的本质。 当人们的习惯从线下转移到线上,特别是无法建构一个严密且有序的体系的时候,以为代表的发展模式必然遭遇挑战。 如果无法从的范畴回归到范畴,这场席卷的监管或将持续,直到真正回归为止。因此,回归才是的终极归宿。 一虽然这种方式较之于有了较大程度的改观,但是,如果仅仅只是停留在表面和概念上,不去深入改变行业本身,所谓的再进化其实同样有陷入到怪圈的危险。 被迷茫、慌乱冲昏了头脑的人们开始重新与科技两种元素结合的方式和方法。

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    数据猿专访 | 易日升公司总裁史建伟:“天”才是打造大数据风控的正确姿势

    易日升总裁史建伟接受数据猿采访时表示,传统对用户信用的“5度评级”,已经不能适应消费的业务模式。 和P2P一样,消费的命门也是两个字“风控”。易日升总裁史建伟接受数据猿采访时表示,传统对用户信用的“5度评级”,已经不能适应消费的业务模式。 而易日升通过基于家庭的场景大数据,将用户评级体系升级为“15度评级”,成功打造“天”风控体系,全面提升效率,且大大降低了坏账率。以下为数据猿在“2016中国大会“现场的采访内容。 传统对用户信用的“5度评级”,已经不能适应消费的业务模式,风控模式的创新是消费创新方向之一。传统风控主要在“用户分群、客户特征、资产状况、基本信息、信用档案”五大维度上“盘踞”。 我们的数据来源和算法都基于看不见的,所以我们称之为“天”。数据猿:最后再请您谈谈,您对未来大数据与的发展趋势的看法吧。

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    大众创业、万众创新 与有关的41条“干货”

    、高端装备制造、新能源汽车等战略性新兴产业,异军突起,电子商务、物流快递等新业态快速成长,众多“创客”脱颖而出,文化创意产业蓬勃发展。” 报告更是首次提出制定“+”行动计划,推动移动、云计算、大数据、物等与现代制造业结合,促进电子商务、工业健康发展,引导企业拓展国际市场。 ①今年再取消和下放一行政事项,全部取消非行政许可,建立规范行政的管理制度。 ②建立全国统一的社会信用代码制度和信用信息共享交换平台。 ③依法保护企业和个人信息安全。 (三)改革——共享雨露甘霖 ①大幅放宽民间投资市场准入,鼓励社会资本发起设立股权投资基。 ②政府采取投资补助、资本注入、设立基等办法,引导社会资本投入重点项目。 ④制定“+”行动计划,推动移动、云计算、大数据、物等与现代制造业结合。 ⑤促进电子商务、工业健康发展,引导企业拓展国际市场。

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    科技&大数据产品推荐:鹏汽车大数据风控系统

    的产品投递1、产品名称鹏汽车大数据风控系统2、所属分类消费科技·风控、征信、反欺诈、智能定价3、产品介绍鹏汽车大数据风控系统一站式完成车贷流程。 4、应用场景/人群车贷风控场景,员或客户经理在“鹏”系统中提交贷款申请,完成车贷流程。 鹏汽车风控系统一站式解决预风控难题,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。 智天元致力于应用智能技术,创造大数据价值,遵循“用户思维、数据驱动、智慧营销和衍生交易”的顶层战略设计,创新性地应用大数据智能实现“智造·大数据”。 整体应用方案包含大数据平台建设大数据分析及处理、大数据生命周期管理、智能营销、商情及声誉风险管控、舆论传播及引导等方向。

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    科技,的掘墓人

    因为之所以出现问题,其中一个很重要的原因就在于她过度地放大了的功能和作用,最终把变成了一个物种,而不是物种。 科技不应成为的避风港以为核心的科技让人们看到了弥补发展遗憾的机会,于是,我们看到越来越多的玩家开始通过加持科技来逃避监管。 从这个角度来看,科技不应该是的避风港,而是应该成为的手术刀。 作为的掘墓人,科技与之间存在着某种天然排斥的关系。从这个逻辑来看,的玩家对于科技的拥抱或许从一开始就是一个错误。 当科技成为的掘墓人,而不是避风港的时候,所谓的科技或许才能真正走向正轨。这个时候,我们再去的时候,就会发现所谓的原来是多么地简单,多么地不堪一击。

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    【案例】360:智能系统建设最佳实践案例

    对B端:凭借强大的数据分析能力、精准的客户导向,360为机构提供数字营销及信用预方面的服务,最终的和放款,则必须由机构自己做。 鉴于中国人口差距大,农民、城镇低收入人群、贫困人口和残疾人、老年人等普惠重点服务对象,使用熟练程度偏弱。 打破“数据孤岛”,实现各家征信数据的通,只是第一步,而进一步的挑战是,如何能够把数据真正转化为信贷、客户管理等实践。 以360为代表的Fintech公司正尝试通过智能系统,推动普惠纵深发展,提升覆盖度和效率。的普及,无疑为普惠的实现提供了更好的科技基础条件。 “八牛”还通过“大脑”中实时更新的诈骗案例和知识库,通过语音交的方式与用户实时动,精准识别各类诈骗手段,并进行知识教育和智能风险预警。

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    热浪下丨看看美国的怎么玩?

    作者|悟不欢(http:weibo.comwwbh)导言:随着银行、证券、保险、信托等行业纷纷以作为载体开展日常业务,许多用户逐渐习惯通过络购买理财产品,形成了理财的概念。 近期引起广泛关注的P2P借贷和余额宝,则以“”的名义丰富了理财的途径,也使得人们认识到:良好的用户体验和较低的理财门槛是对于理财的重要贡献,超越单纯的渠道意义。 下面,就来介绍几个美国的类似平台,想必能为国内的企业打开理财市场提供重要的借鉴价值。 这一状况的形成有多方面的原因,却也为日益兴起的带来了广阔的想象空间。毕竟,数十万亿的个人储蓄存款正躺在银行的保险柜里等待被更高的收益唤醒。 如果企业能够借由的渠道、技术与思想,通过投资者教育、专业理财服务、需求与供应的有效对接等途径撬动个人储蓄的大盘子,不但可为自己赢得充分的生存空间,也方能接近“改变银行的梦想”。

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    大河奔流,行业云平台建设

    1、天时 - 业务需求(1)从卡中心到零售银行、从开发中心到数据中心,都有快速上线、弹性伸缩、支持秒杀等应用的需求。 由于需要T+1的服务,对自动化的要求大大提高,尤其是络自动化。(3)机构“+”转型,在学习科技公司,规划技术输出,未来对行外用户提供云服务,实现行业云、混合云等盈利模式。 我有一个比喻,“容器的需求是生产出来的”,由于的广泛使用,深刻的改变了社会、企业、科技的方方方面。 1、业务的“云需求”: (1)以秒杀、理财抢购为代表的类应用的发展 (2)信用卡业务的大量推进; (3)业务服务化: 以电商、社交、搜索等开放平台为依托,由点及链、由链及圈的汇聚客户,把低频的服务嵌入高频的生活场景 (1)用户管理 : 云平台使用全行统一的“用户”系统,云平台内部实现“角色、权限”的控制,云平台使用“统一认证、统一登录”(2)流程:云平台进行技术,服务平台进行事项,各司其职;对于标准服务

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    :Vintage的应用

    vintage逾期率计算一般有两种口径: 逾期率1 = frac{逾期未还本}{放款额} 其中,逾期未还本指的是当前逾期的借据其所有未还本的总额,包括截止到当前mob应还而逾期未还的本以及未到期的未还本 逾期率2 = frac{逾期应还未还本}{应还本} 其中,逾期应还未还本指的是截止到当前mob所有到期应该还的本但逾期未还本;应还本指的是截止到当前mob所有到期应该还的本。 例如:对于一种产品,其各个账期mob应还未还本的情况对于当前mob_k,此时,逾期率2 = frac{(k-2)*100}{k*100} = frac{k-2}{k}计算mob的口径问题:一般机构的逾期数据都是切片数据 对于现在的现贷业务,其一般会设置多个还款期,那么不同借据的还款期不同,导致计算不同借据的mob就存在一定的困难。 一种做法是,按照每笔借据的借款时间,顺延至下月同一天来计算其mob(同时考虑每笔借据首期的特殊情况,例如一笔借据1月31日借款,按照机构的设置,2月某一日(例如2月9日)会是还款日,这时对于客户而言

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    -对账设计

    这个概念已经流行了很多年,一般分为理财端、借贷端,大家比较耳熟的就是花呗、借呗,今天我们来说下借贷端的对账设计,对账一般发生在放款、退款等场景;对账双方一般是资产端、资端;对的是什么一般是用户一笔交易在资产 、资方的订单比对额;以天为单位,还要对比订单数量,说白了就是对的额、笔数。 上面的图仔细看,可能你会存在几个问题: 对账次是什么:某一个交易日期、某一种交易类型、资产方与某一个资方渠道进行对账,对账单与对账次的关系-> 1:n 对账单什么:某一个交易日期、资产方与某一个资方渠道对账结果的汇总 对账的实现方式: 通过定时任务:一个对账次的处理流程:开始->获取渠道数据->获取资产方数据->对账->汇总结果->完成。 通过后台手动触发:处理流程如上,有了后台可以支持更多丰富的功能,比如手动上传对账数据,手动执行对账、手动执行平账、对账不平明细展示、次明细展示、次展示、对账单展示、报表导出。

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    【机器学习】时代下机器学习与大数据风控系统

    转自36kr 2015年10月4日 随着的发展,已成为当前最热门的话题,包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类产品和平台如雨后春笋般涌现。 是传统行业与精神相结合的新兴领域,是对传统行业的有效补充,因此的健康发展应遵循业的基本规律和内在要求,核心仍是风险控制。 因此企业依托获取用户的上消费行为数据、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企业的大数据风控系统。 除了在放贷前的信用核外,企业还可以借助机器学习完成传统企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控,以及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预,从而减少因坏账而带来的损失。 除了自动化系统外,后续我们将在用户还款能力实时监控,标的的有效组合,资产的合理配置等方面进行发力。目前企业以及第三方征信公司在信用评估这方面比较常用的架构是规则引擎加信用评分卡。

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    5个月100亿,这家叫飞贷的科技企业牛在哪?

    但是,在国内还有一群科技企业,运用技术,不仅帮助银行省去了大量的人工筛选工作,更利用大数据挖掘及针对中小企业的先进风控技术大幅提升贷款服务效率。 这就引出第二个核心优势——时间。(二)时间飞贷手机APP贷款的申请,提交资料后只需要3分钟,即可获得授信额度,随借即时到账。这里需要说明,时间对于的意义,就如物流对于电商的意义。 飞贷从去年的5分钟,提速到目前的3分钟,成为业内最快,从客户使用资的角度看,这是最核心的体验。传统机构是无法达到这种速度的,只有依靠科技企业能够做到这一点。 (三)大数据飞贷作为科技企业,数据来源更加灵活、广泛。飞贷根据可用性、风险性以及毫秒级的计算需要,走访并筛选整合了100多家能沟通提供数据源,包括央行征信等。真正做到丰富权威的化大数据。 飞贷作为科技领域的一匹黑马,既不从传统机构虎口夺食,又不触碰的红线。主打科技服务,进行底层技术支持,脚踏实地的练好自己的内功,而这是一件非常难做到的事。

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    聚信立创始人兼CEO罗皓:领域基于社交络分析的风险控制才刚刚开始

    数据猿导读基于社交络分析的风险控制才刚刚开始,随着的快速发展,团伙欺诈也日趋专业化同时迅速膨胀,社交络分析结合大数据处理技术必将是应对新形势下欺诈的一个利器。? 、普惠研究院合主办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据盟、首席数据官盟、中国大数据技术与应用盟协办的《「数据猿·超声波」之科技 · 商业价值探索高峰论坛》还将在上海隆重举办 新形势下风控面临的挑战传统机构的风险管理,用申请人身份特征、借贷历史、央行征信报告等信息来评判个人信用等级,广泛用于贷款、贷后管理,并且也起到了不错的效果;随着的快速发展,申请人借贷历史或央行征信报告等个人信息往往不能满足放贷机构的需求 有些犯罪团伙对放贷机构如何根据聚信立报告做有深入了解,就会伪装大量符合机构条件(如稳定的账单、合理的系人个数、通话时长等)的个体进行骗贷。从单个申请人看,很难发现其欺诈性。 、机器学习,技术也日渐成熟;而基于社交络分析的风险控制才刚刚开始,随着的快速发展,团伙欺诈也日趋专业化同时迅速膨胀,社交络分析结合大数据处理技术必将是应对新形势下欺诈的一个利器。

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    【案例】大拇哥财富——个人评分模型

    数据猿导读随着技术的不断发展,传统业务也从线下不断转移到线上,很多原先在线下的机构开始在上开展经营活动。 由于线上和线下的经营方式的差异,在对客户背景了解方面,机构面临着新的挑战。? 本篇案例为数据猿推出的大型“大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例征文;感谢 颀灵鹰泽 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,普惠研究院合主办,上海行业信息协会 来源:数据猿丨投递:颀灵鹰泽本文长度为5500字,建议阅读11分钟随着技术的不断发展,传统业务也从线下不断转移到线上,很多原先在线下的机构开始在上开展经营活动。 另外,机构开展的这些消费贷款需要在较短的时间内完成业务,因此需要解决信用评价的效率问题。

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    的重生:科技时代的新

    不断有科技公司获得资本巨头的关注、不断有巨头加入到科技的洪流之中都在说明时代进入到科技时代已经不可避免。 时代落幕,科技时代来临不可避免越来越多的迹象开始表明,时代将会落幕,科技时代即将来临。 仅仅只是借助的手段,而没有掌握行业真正要素的公司在移动技术落幕的时刻,开始遭遇到前所未有的困境和问题。 因此,在面临发展困境的当下,我们需要从行业自身着手进行改革,让的变革与技术的变革相匹配,这样才能破解面临的痛点和问题。 风控、计、项目开发等诸多环节都离不开人的因素,随着用户需求的不断增多,项目量的不断增大,单单依靠人来处理行业的流程和环节已经无法真正奏效。

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    消费公司去年业绩冰火两重天:前三甲净利均超10亿 5家出现亏损

    此外,富银消费于2015年12月份获筹建,冀银消费于2016年8月份获筹建,易生华通消费于2017年1月份获筹建,但是截至目前,上述获公司均未开业迎客。 持牌消费公司达26家 2009年,原银监会颁布了《消费公司试点管理办法》并准了4家试点消费公司,此后2013年、2015两次扩大试点,将消费公司试点扩大到全国,将权下放到省级监管部门 在总资产规模上,捷信、招消费和中银消费分别为878.8亿元、469.8亿元和397.91亿元。 虽然消费公司牌照如今在权限上有所放宽,但目前仍然一牌难求。 从商业模式上主要有三类:线下渠道为主,如捷信消费;020模式,如海尔消费、苏宁消费;还有一类将自身规定为公司,如招消费,马上消费等。 当年5月末,浙江银监局对杭银消费处以50万元罚款,处罚理由“信贷管理不慎并形成风险”;监管部门也对杭银消费风险主管处以警告处分,处罚理由为“对杭银消费信贷管理不慎并形成风险负有直接责任”。

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