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...技术核心应该是在数据挖掘，语义分析技术等方式) 1.2 陆金所风控调研 1.2.1 七步风控体系 1、风险政策制度框架体系：所有交易对手和产品引入都制定了明晰的风险政策指引，所有业务必须在制度框架内运行...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。...因此风控显的更加尤为重要。通过风控模型获取优质的资产。 二、风控模型 风控模型应该是从两个角度去考虑，第一个角度是资产端风控策略，第二个角度是资金端风控策略。
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，...通过市场分析后不难发现，基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品，目前很多平台还是具有传统业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度，传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃...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？...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...，在互联网金融和民间金融机构还是藏龙卧虎的。
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。...银行采取的是信贷员模式，而在互联网金融中，我们是以一种线上信贷工厂的模式，快速经过系统的风控体系审核，就可以批贷。这其中欺诈风险控制成为我们最大的一个挑战。...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。
早期传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。...信用相关程度强的数据维度大概在十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等；而互联网金融公司在利用大数据进行风控的同时，会根据需求利用多维度数据来识别借款人风险...结合中国互联网发展，以及目前的征信监管要求，对可用数据及可用风控类数据做一个全面的梳理。...2.风控数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风控流程中，客户准入时提供的资信材料有限，业务机构风控数据体量不足，仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面，无法全面的把控某位客户的风险情况，所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风控支撑...4.2 明确需求 建议：回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、风控流程、风险画像等的介绍。
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。...4、应用场景/人群 主要应用场景有： 应用场景一：欺诈用户识别 欺诈用户识别是数美风控体系中的第一道重要环节，基于设备软硬件特征、上网环境、设备指纹等数万原始数据维度结合聚类分析、连通图挖掘、频繁子图挖掘...作为反欺诈领域专业品牌，数美经过2年的实践与积累，构建了立体的全业务流程风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。...2) 助力金融企业服务，促进普惠金融发展 数美一直专注于大数据反欺诈领域的技术创新，通过多种反欺诈技术识别欺诈风险，借助多维度数据识别信用风险，利用多重的策略模型提升风控效果，进而打造立体的防御体系，为金融客户提供持续...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。
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。...黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。...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...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。
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。
一方面由于客群下沉，可获得的用户信息愈发受限，数据质量参差不齐，传统风控经验无法直接应用，急需利用先进技术来提升风控能力； 另一方面互联网金融往往小额量大，基于人工的风控成本过高，用自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率也是必然的发展趋势...即使在当下深度学习、硬件框架取得突破性发展的今天，真正落地为金融风控体系的工业应用，转化为巨大的商业价值，我们都还有较大的鸿沟需要趟过去。...实施过程/解决方案 上述三个方面的挑战贯穿风控的各条业务线，此次案例的解决方案着眼于风控核心的反欺诈和授信两个阶段来阐述如何解决这几个问题，并构建一整套完整的申请贷前风控体系。...这远远超出传统风控基于评分卡体系的建模能力范围。...企业介绍： 氪信CreditX是一家独立的第三方金融人工智能公司，致力于在金融风险领域运用高维数据处理和机器学习技术，为企业和金融机构提供场景化的风控解决方案和产品体系。
“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。”...“客户体验和风控将成为我们未来的两大课题，高性能审批系统平台则是未来的发展方向。”向华胜表示，现在互联网金融信贷审批效率很低。
客户名称/所属分类 项目名称《某城商银行消费金融场景大数据智能风控体系》。...任务/目标 银行现有风控体系面临数据应用范围扩展、风控决策效率不匹配场景需求，本项目旨在达成如下目标： 1）探索非金融体系数据的应用：现有风控体系基于央行征信报告设计，内部数据集成项目正在进行过程中，时间不可匹配业务...，外部数据（征信数据除外）尚未有接入经验； 2）提升风控决策效率：传统风控系统单笔订单审批时间超过半小时，但消费金融场景客户填写资料后就在现场等，需要做到“实时”或“准实时”放贷； 3）尝试风控体系自动化优化...：需要针对消费金融场景独立构建分析体系、风控体系自优化等内容； 4）探索风控系统的云模式：以消费金融业务为试点，探索风控系统云化的可能性。...、操作合规、应用合理，可以为金融机构提供丰富有效的外部数据资源； 截止目前，数尊已经为国内300多家银行、保险、消费金融公司、其它互联网金融机构提供大数据智能风控服务，在行业享有一定的知名度和美誉。
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。
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。...黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。...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。
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。...很多风控模型到了中国之后并不适合，因此很多中国领先的互联网金融公司并没有采用美国的风控模型，大多是自己开发风控模型。...中国目前互联网金融的风控环境和东欧的信用环境相似，东欧的一些征信公司在中国很有市场就是这个原因。中国互联网金融公司在信贷风险管理方面面临的挑战如下。...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。
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。...风控评分卡种类 美国fico公司算是评分卡的始祖，始于 20世纪六十年代。Fico的评分卡的示例如下（这是个贷前评分卡，也就是A卡）： ?...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。...因为实际业务里，分数也高风险越低，当然你也可以设计个风险越低分数越低的评分卡，但风控里还是默认高分高信用低风险。 计算出A、B的方法如下，首先设定两个假设： 基准分。
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。...第三阶段，大数据智能的风控体系，我们通过人工经验跟机器自身的学习，构建了一套智能化风控体系，这里面既做到了提前感知风险，又做到了风险自适应，而不是所有的风险防控去用人工的方式做修正，而更多的是通过机器智能的方式进行整个风控体系的自我修复...举个例子，我们整个风控体系就像人的骨骼，数据是人的血肉，AI是人的大脑，三者有机结合在一起，构成了我们整个智能风控体系的框架。然后高效实时的运作起来，是蚂蚁金服智能风控体系的第一个优势。...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。
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。...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。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...---- 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！
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。...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。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...从供应链金融的场景出发，我们正在筹备金融科技支持供应链金融蝶变的白皮书。白皮书的主题面向国内金融助力、支持小微企业融资、推动实体经济发展。
一 普惠金融及智能风控 普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士（尤其是欠发达地区和社会低收入者）提供较为便捷服务的金融服务体系。 风险管理是商业银行经营发展的关键因素。...近年来，国内已有越来越多的银行重视智能风控体系的建设。...可以说，利用大数据、人工智能等建设智能风控能力，已成为互联网金融时代银行提升核心竞争力的重要举措。...在当前时代背景下，普惠金融下的信贷风控呈现如下几个发展趋势： （一）线上化 通过互联网信息技术可以从线上方便、快捷地获取客户海量数据信息，并且通过智能风控模型可以自动快速处理客户海量数据。...（五）建设人才队伍，完善风控体系 人才队伍是建设智能风控体系的核心力量，同时也是金融机构风控的核心竞争力。
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