二、互联网金融风险 在互联网金融发展过程中，存在不少风险，主要体现如下： 第一，信息技术的不安全性。...三、互联网金融风险预警系统 （一）以数据为中心的体系设计原则 在互联网金融风险预警系统设计的过程中须遵循以下三点原则。 第一，系统性原则。...互联网金融风险预警系统是一个针对互联网金融风险进行检测、预测以及预警的系统，是一个复杂的体系，这个体系涵盖了互联网金融行业的全部，所以在建立这个系统的时候应考虑每个参与者的利益。 第二，时效性。...在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险，避免对金融风险作出错误的估计，造成不必要的损失。...2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。
但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。...目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。 1.
风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入，加大了我国金融机构的经营风险，因此，目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制...，及时识别和处理市场异常；而探索性的数据挖掘，则帮助我们更好的识别客户，降低高风险客户销售带来的风险。...3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。...4、基于客户风险等级的客户分群 通过对客户的行为特征进行分析，从中识别出风险影响因子a，实现对客户的分群，这样将帮助我们更好的认识客户，从而实现更好的客户服务和产品销售。
风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入，加大了我国金融机构的经营风险，因此，目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制...，及时识别和处理市场异常；而探索性的数据挖掘，则帮助我们更好的识别客户，降低高风险客户销售带来的风险。...3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。...4、基于客户风险等级的客户分群 通过对客户的行为特征进行分析，从中识别出风险影响因子，实现对客户的分群，这样将帮助我们更好的认识客户，从而实现更好的客户服务和产品销售。
但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。...目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。
（译自Simon Brown的Software Architecture for Developers II；译者：伍斌） 背景 一家办公室设在伦敦、纽约和...
面对互联网金融风险,风险监测工作异常重要。 第一，加强互联网金融风险监测是防范化解金融风险的重要依托。党中央、国务院高度重视互联网金融风险监测工作。...切实提升互联网金融常态化监测和风险识别水平，一是为监管部门对互联网金融市场进行跟踪监测预警、实施监管、制定政策等提供直接有效的支撑，二是保障投资者合法权益，为投资者提供风险提示与权益保护，保障整个行业生态的持续性健康化发展...第三，加强互联网金融风险监测是风险专项整治工作的需要。目前，互联网金融风险专项整治工作已由第一阶段摸底排查进入第二阶段清理整顿。...以上是我们在互联网金融风险监测领域的具体实践和探索。中国互联网金融协会作为国家行业自律组织，高度重视数据智能在互联网金融风险监测领域的应用实践。...我们也愿与各界同仁一道共同研究、通力合作，切实提升互联网金融常态化监测和风险识别水平，真正发挥数据智能服务金融改革发展和服务实体经济的作用，为促进行业规范健康发展做出应有的贡献。
互联网下半场，金融行业安全形势日趋复杂 随着互联网走入了下半场，金融行业数字化转型步伐逐渐加快，同时也带来了许多新的金融模式，增加了防范系统性金融风险的压力。...现有监管机构在人员数量、知识结构和管理机制上，都需要自我更新，以应对金融创新所带来的技术和市场的变化，同时借助互联网的科技手段，来提升对金融风险的识别和预警能力。...开放能力，腾讯安全构筑“金融安全智慧超脑” 产业互联网时代下金融行业遇到的诸多挑战，驱动着监管部门和银行、保险、证券等金融机构提升对金融风险的识别和预警能力，以及风控模型的升级迭代。...场景实践，三大领域助力金融行业数字化升级 互联网+金融监管：累计助力识别风险平台破万家 腾讯安全为金融监管部门定制了金融监管科技解决方案。...携手深圳金融办，累计感知识别风险企业超万家：腾讯安全成功将3D可视化技术、金融业务分析扫描应用于深圳市的金融监管场景。通过金融风险企业的实时态势感知，识别出了近万家风险企业，实现了“打早打小”。
12月16日下午，腾讯公司与北京市金融工作局战略合作签约仪式在京举行，双方将联合开发基于北京地区的金融安全大数据监管平台，致力于通过资源共享，对各种金融风险进行识别和监测预警，共同保护金融消费者合法权益...，助力地方金融监管，防控金融风险。...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...在金融监管方面，腾讯金融安全大数据监管平台较大提升非法集资等涉众型金融犯罪“打早打小”的事前预警处置能力，实现对金融风险的识别和监测预警。...腾讯金融安全大数据监管平台的推出，是腾讯在互联网+业务中通过自身科技力量赋能于金融生态圈里的合作伙伴，并充分保障被赋能者安全地掌握自身命运，实现真正的去中心化赋能，双方一起共建开放、共赢的互联网金融生态圈
据了解，这是世界互联网大会连续第四年发布该奖项。...由腾讯安全研发的灵鲲科技监管平台（下简称灵鲲），可以辅助城市构建互联网+监管、市场监管、地方金融风险监管体系。...目前灵鲲已服务覆盖原工商总局，食药总局，深圳市场监督管理局等134家政府监管机构及金融机构，并参与了国家发改委的智慧监管项目，对于非法集资、传销、医药食品安全、虚假广告等涉众型风险“打早打小”，识别覆盖达到...，有效解决了目前金融监管过程中的识别与定性困难、风险预警困难、风险平台处置难等难题。...借助这一监管“黑科技”，深圳市的金融风险监测预警能力得到了大幅度提升：通过对全市25万家新兴企业的覆盖扫描和其中4.7万家的深度分析，共识别风险企业1400余家。
腾讯与北京市金融工作局达成战略合作 12月16日下午，腾讯公司与北京市金融工作局战略合作签约仪式在京举行，双方将联合开发基于北京地区的金融安全大数据监管平台，通过资源共享，对各种金融风险进行识别和监测预警...，共同保护金融消费者合法权益，助力地方金融监管，防控金融风险。...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...在金融监管方面，腾讯金融安全大数据监管平台较大提升非法集资等涉众型金融犯罪“打早打小”的事前预警处置能力，实现对金融风险的识别和监测预警。...腾讯金融安全大数据监管平台的推出，是腾讯在互联网+业务中通过自身科技力量赋能于金融生态圈里的合作伙伴，并充分保障被赋能者安全地掌握自身命运，实现真正的去中心化赋能，双方一起共建开放、共赢的互联网金融生态圈
因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...其他的贡献领域包括神经网络、模式识别、空间数据分析、图像数据库、信号处理和许多应用领域,如商务、经济学和生物信息学。...数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。
网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。...（一）网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术，如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用，而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现，尤其是风险管理技术的网络化...传统的金融风险管理，是建立在实物线索基础上的。...互联网环境下，不同网络的质量与功能正是在数据完整性上区分高下，在风险管理能力上尤其显著。 其三，数据的真实性。...上述前提所包含的风控和民事法律的原理为网络金融交易提供了有效安全可靠的运营环境，这在互联网金融快速膨胀的时期尤为重要。没有人对数据的完整性和真实性负责，就会使网络逐渐沦为野外的荒芜之地。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...其他的贡献领域包括神经网络、模式识别、空间数据分 析、图像数据库、信号处理和许多应用领域,如商务、经济学和生物信息学。 2.数据挖掘流程 ?...数据挖掘在金融风险预警中典型应用 （1）信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。
在互联网金融领域，典型凭据如数字证书、静态口令、动态口令,生物特征识别信息等。 个人身份识别 personal identification ：在指定级别的可信度下确定个人声称的身份的过程。...框架与各组部分的作用 互联网金融服务个人身份识别技术框架 互联网金融服务个人身份识别技术框架中各组成部分的主要作用如下： 个人是发起互联网金融服务的主体，同时也是个人身份识别的对象； 金融服务系统为个人提供金融业务...，并调用金融身份识别子系统的服务； 金融身份识别子系统向金融服务系统提供个人身份识别结果，包括身份核验模块、凭据管理模块、身份鉴别模块等； 金融风险防控子系统可在个人身份核验及个人身份鉴别过程中提供相关金融风险防控服务...,金融身份识别子系统应根据个人选择的认证方式生成凭据，凭据可由个人或金融身份识别子系统进行安全存储； 身份鉴别，即金融身份识别子系统根据个人凭据来确认个人身份，完成个人的身份鉴别，应结合金融风险防控实现...，宜采取相关措施保障无障碍身份识别； 结合金融风防控的个人身份识别 互联网融个人身识别一般结合金融风险防控实现，金融风险防控子系统对服务请求进行风险防控处理并进行风险防控决策，可采取直接拒服务请求、无需显式调用个人身份识别或显式调用不同强度的个人身份识别因子进行身份识别
如何将大数据技术运用于金融风险防范工作中，构建起风控防御网？本文作者结合能金云的运作实际，与大家分享了大数据技术在规避金融风险中发挥的价值。...，科学防范，早识别、早预警、早发现、早处置，着力防范化解重点领域风险，着力完善金融安全防线和风险应急处置机制。”...大数据的核心价值在于，从庞杂的数据背后挖掘、分析行为习惯，提前预知发现问题与隐患，早发现早识别，并给出最优化决策建议，规避损失的发生，这也正应和了总书记提出的“早识别、早预警、早发现、早处置”。...4大流程：风险识别、风险评估、风险控制和风险预防 5种手段：现场勘查-数字化设计-数字化监理-数字化验收-数字化运维。...2016年3月组织牵头，由晖保智能联合招商银行、兴业银行、上海银行、北京银行等国内众多金融机构及资产证券化专业服务商，共同打造出中国首家专业为绿色能源项目资产和金融投资机构实现一对一资产金融化的互联网云平台
结合工商数据的投资关联数据、法院数据的原被告利益数据等数据，复杂网络分析方法可用于核心企业/人员的锁定、关联风险的识别及关联结构异常的挖掘等。...它是一门研究机器以获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问，是将无序数据转化为有用信息的方法，价值在于从数据中抽取规律，并用于解释数据或预知未来。机器学习分为四大块：降维、分类、聚类和回归。...第二，平台建设加强了重庆市政府对于互联网金融的监管，促进了互联网金融健康的发展，更好地服务于实体经济。...目前，金信网银已服务公安部建设非法集资犯罪监测预警平台，利用大数据技术辅助研判分析经济犯罪；服务北京市金融局建设全国第一个打击非法集资监测预警平台，应用于打击非法集资专项整治行动和互联网金融风险专项整治...，及时监测预警非法集资等金融风险；服务中国互联网金融行业协会监测预警会员风险；服务深圳市金融办建设类金融行业监管平台；服务广东省金融办、重庆市金融办、北京市东城区金融办、北京市海淀区金融办、贵州省金融办
腾讯安全灵鲲：立足金融监管，助力政府预警、防范金融风险 腾讯灵鲲大数据监管科技平台则立足于金融监管科技，帮助监管部门与金融机构克服当下金融行业在数据、算法和计算力三个方向上的瓶颈。...腾讯安全灵鲲采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，建立从监测、分析、模型拟定、欺诈定型的全流程管理，搭建了从数据源管理到风险展示的系统架构，实现智能监管和智能风控，有效解决了目前金融监管过程中的识别与定性困难...在与深圳市地方金融监督管理局的合作中，灵鲲对深圳25万多家从事金融业务的企业进行扫描，对其中5万余家做了重点分析，识别风险企业1400余家，已全部移交公安等部门核查，帮助深圳市金融监管局成功实现金融风险的...产业数字化升级，腾讯安全在行动 相比消费互联网，产业互联网安全突发性更强、威胁性更大、更瞄准基础设施，数据安全及保护成为企业的生命线。...在产业互联网时代，腾讯安全将致力于为产业数字化升级提供安全战略服务，全方位守护产业互联网发展。
各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。...那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3....基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。...组团欺诈 相比虚假身份的识别，组团欺诈的挖掘难度更大。这种组织在非常复杂的关系网络里隐藏着，不容易被发现。当我们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，才有可能去分析并发现其中潜在的风险。...这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。 在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。
“人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业，以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。...今年的1月4日，首家互联网银行微众银行，该银行通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款的基础设施获得了肯定。...有业内人士认为，在市场的强劲需求及众多资本力量的推动下，人脸识别技术正在成为未来互联网金融行业的重要基础设施，从而在互联网金融领域打开巨大的市场空间。...2015年上半年的人脸识别领域投资热潮，也正是得益于国内互联网金融市场的火爆。“人脸识别在未来的应用领域会更加广泛，视频分析、智能家居、智能汽车、机器人、移动互联网等领域都会出现人脸识别的新应用”。...有网贷平台人士表示，在“大数据+人脸识别”的助力下，以众可贷为代表的互联网金融企业已经率先应用此技术，建成具有智能化信贷工厂模式的新型互联网金融。
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