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互联网金融模型「建议收藏」

一、市场调研 目前市面主流的模型 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...1.3 京东金融调研 1.3.1 用户支付瞬间需要做的事情 如判断用户的设备信息、登录行为、访问特征、信用状况、商品信息、商家特征、配送区域、银行卡状态等。...总之,互联网金融核心还是服务客户,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解决方案。...因此风显的更加尤为重要。通过模型获取优质的资产。 二、模型 模型应该是从两个角度去考虑,第一个角度是资产端策略,第二个角度是资金端策略。

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互联网金融7个问题

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‘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? 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,你的体系的建立是打算以哪种形态存在?...,当然也不排除有些:非结构化产品特殊可行性模式; 但是不得不说,互联网金融也是一种传统模式的颠覆,传统的金融模式:投资者、服务平台(P2P)、融资者,对于一端的投资来分析,互联网金融公司,是一个快捷有效的一个投资方式...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,再去考虑掌握方向,先要把战略目标确定了,才能去确定有效的体系建立、市场推广方向等,现在就有很多家互联网背景的公司,他们的方向...,在互联网金融和民间金融机构还是藏龙卧虎的。

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互联网金融中的数据科学

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。...知识图谱在金融中的应用场景 互联网金融中的是一种机器学习的过程 互联网金融中风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。...建模中的数据科学 ? 在整个中,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是线上风险统中关键的一环 ? 总结:数据科学在互联网金融中发扬 图挖掘技术可以把风工作,从局部考量提升到全局考量。

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【独家】移动互联网大数据助力金融课程精华笔记+PPT)

[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在金融领域应用上的数据价值探索与心路历程。...PPT+课程精华笔记 ▼ 一、、征信、反欺诈行业与业务背景 通过几个报道对整个行业现状做一些了解,我们就可以理解为什么现在如此之火,征信、反欺诈为什么尤其重要。 1....量化金融信用与分析 课程号:80470193 课程简介 金融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。

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【应用】揭秘互联网金融的大数据

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,典型的场景是互联网金融的大数据。...金融的本质是风险管理,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并不是完全改变传统,实际是丰富传统的数据纬度。...黑名单和灰名单是很好的方式,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。

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关于互联网金融授信产品的建模

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,但是信用技术在很大程度上帮助金融企业进行了很好的风险管,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建模基本流程的介绍,欢迎大家指正。

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关于互联网金融授信产品的建模

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,但是信用技术在很大程度上帮助金融企业进行了很好的风险管,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建模基本流程的介绍,欢迎大家指正。

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告别野蛮生长,互联网金融布局 | b报道

“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,而是先有好的平台,基于做资产交易平台,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,而是先有好的平台,基于做资产交易平台,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。“很重要,接下来就要基于监管要求进行整改,自我完善,提升能力。”...“客户体验和风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。

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金融科技|建模技术方案

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,金融模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的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。

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【钱塘号专栏】揭秘互联网金融的大数据

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,典型的场景是互联网金融的大数据。...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并不是完全改变传统,实际是丰富传统的数据纬度。...常用的互联网金融大数据方式有以下几种; 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。

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金融数据】消费金融:大数据那点事?

相对于传统金融来讲,互联金融面对的客户风险较高,其面临的挑战更大,对数据对要求就会更高。 三、互联网金融行业的挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些人才来提高自身水平。...很多风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模型,大多是自己开发模型。...中国目前互联网金融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,也不好建立模型来实施控制, 互联网金融公司只能依靠经验、客户信息验证、部分行为数据来实施反欺诈。...5.模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现,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模型,实施信用风险管理。

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蚂蚁金服总监王黎强:智能助力新金融

本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服总监王黎强:智能助力新金融”的发言实录。...作为安全部门,我们的职责比较明确,就是要为业务保驾护航,保障每一个客户的账户跟资金的安全,帮助整个金融业务拓展到全球的每一个角落,服务于每一个普通消费者,这是蚂蚁金服智能和业务走过的路。...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。

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金融评分卡建模全流程!

一、评分卡的分类 在金融领域,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。...根据时间点的”前中后”,一般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。...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。

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金融科技|普惠金融下的智能信贷

全国性股份行一马当先,以自建为主,并开始向B端输出;国有大行利用资本优势,联合科技巨头研发智能系统;中小银行则以对外购买模型为主;互联网银行技术属性强大,利用先天自带智能基因成为智能的先行者...可以说,利用大数据、人工智能等建设智能能力,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,并且通过智能模型可以自动快速处理客户海量数据。...(六)依据不同场景,选择合适模型 商业银行与其他互联网金融不同,更加注重合规审慎经营。...只有将智能放在商业银行普惠金融经营发展的大环境中,才能真正处理好普惠金融中传统和智能的关系,综合评估和运用两者的优势,以一种更加平稳、循序渐进的方式推动智能化的平稳转型。

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供应链金融及产业

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、资产的把和风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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供应链金融及产业

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、资产的把和风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。

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金融的护航员——聊聊ERNIE在度小满用户的应用

这意味着金融行业的需求异常迫切。面对更加下沉的客户群体、更加复杂的用户信息,既需要保证业务安全合规,也需要把尺度和客户体验之间的平衡。 那么现在的金融机构是如何做这些的呢?...传统金融机构里会请金融师、审核员等对借贷资质进行人工审核,但该工作对相关从业人员的要求极高,既要有相关的背景知识能够对客户的资信状况做全面了解,又要求严谨认真,有独立的判断能力。...同时,随着互联网金融的发展,每天在平台上发上的借贷行为数以万计,对于人力的消耗非常巨大,审核标准的统一性、效率都难以保证。...在度小满用户场景中,通过ERNIE对用户行为信息进行语义层面深度建模,定制化产出一个用户ERNIE模型。...基于ERNIE的度小满金融模型KS指标绝对提升1.5,AUC指标绝对提升1.5,优化了21.5%的用户排序,有效地提升了优质客群人数,有效地降低了贷款风险并且大幅度减少审核人力。

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综述 | GNN金融领域业界进展调研

前言: 本文重点: 工业界 金融欺诈领域上 GNN的应用及进展 注: 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外,业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈领域之外...- 数据集现状 3⃣️金融方向GNN进展 阿里蚂蚁 【网络结构设计】自动选择邻居的GNN 【淘宝】运费险诈骗识别「反欺诈」 运费骗保 GeniePath算法 【支付宝】恶意账户识别 / 高危账户识别...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融类 - 数据集现状 总述: 图深度学习技术应用在领域已经证明是有效且必要的,但发展时间较短,整体进程还处在发展初期阶段。...(都和我们预期的银行金融数据不同,且蚂蚁金服数据未开源) 3⃣️金融方向GNN业界进展 3.1 阿里蚂蚁 由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务,产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。...主要应用于以下场景: 金融场景:万亿级边资金网络,存储实时交易信息,实时欺诈检测。 推荐场景:股票证券推荐。 蚂蚁森林:万亿级的图存储能力,低延时强一致关系数据查询更新。

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金融数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者:housecheng  腾讯WXG工程师 |导语  解决金融数据监控“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: 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...这种模式主要的问题在于: 开发门槛高,要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据,还需要手动配置例行化任务,在告警系统上登记注册等,耗时费力; 重复工作多,要素指标相似、重合度很高,如多数要素都涉及...小结 针对金融要素监控的“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

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