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中诚信征信闫文涛:个人征信和企业征信未来将走向融合

2、企业信用,包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来,中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务,并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年,电子科技尚未普及,数据量相对匮乏,想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今,互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长,IDC预测,2022年全球数据量将超过40ZB(ZB的概念就是万亿的GB);大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用,使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业,征信机构会将个人信用、企业信用进行整合,只有把二者统一起来,才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说:“之前,个人征信和企业征信泾渭分明,但在未来,二者将走向融合。”

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理想中的Web3信誉体系:如何在Web2基础上升级?

理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程: 第一,打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据,从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上,链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范,做到自觉抵制不良行为。 第二,拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出,在 Web3 社交中展现良好画像,并利用信用报告获得潜在福利。

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    犀牛鸟学问| SMP 2019 走进腾讯

    腾讯 AI Lab 副总监张峰 腾讯 AI Lab 副总监张峰作了题为信息流产品中的内容理解的报告。该报告介绍了信息流产品中,针对内容的分类、标签提取以及低质量内容识别方面的相关技术。 ?...腾讯微信技术架构部数据中心画像平台技术负责人陈谦 腾讯微信技术架构部数据中心画像平台技术负责人陈谦作了题为NLU在用户画像业务中的应用的报告。...他提到,“庞大数据中,有一类用以刻画用户各种维度的数据特征称为用户画像。通过分析社交互动的公开内容,可以洞察用户的喜好和兴趣,进而做出更加准确的用户画像。”...该报告从腾讯业务使用的内容数据展开,通过展现遇到的实际问题,探讨NLU技术如何与画像业务相结合。 ?...腾讯 AI Lab 智能客服技术方向负责人唐国华作技术报告 在SMP2019的社交机器人分论坛上,腾讯 AI Lab 智能客服技术方向负责人唐国华作了题为智能客服在腾讯游戏中实践的报告,介绍了在游戏场景下的腾讯智能客服的相关技术

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    数据告诉你:面对双11,线下商机何在

    芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业(以服装与化妆品为代表)的线下客流分析和消费者大数据画像报告。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“双11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...芝麻科技的大数据消费者画像除了有近500项标签刻画消费者画像外,还能够提供品牌受众地理位置分布热力图,了解品牌受众的逛街习惯、集中地理位置等,可作为品牌新店选址、基于地理位置广告投放策略参考等。...双11前,女装店吸引了大量老顾客,她们对品牌熟悉,更愿意在门店里长久停留选购(从平均5.3分钟提升至8.5分钟),或是为即将到来的线上抢购做准备,品牌如果能满足老客们已有的购买意愿,将有可能促成她们的线下购买...双11不是实体商业的黑色周,相反,无论是客流数据,还是客群画像,都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

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    干货:如何构建用户画像

    一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: ?...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如: 可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    干货 ▏如何构建用户画像

    一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如: 可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    【数据分析】用户画像,这么构!

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    用户画像数据建模方法

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    如何构建用户画像

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    如何构建用户画像

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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    【干货】用户画像数据建模方法

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    京东DNN Lab首席科学家:用深度学习搞定80%的客服工作

    DNN Lab目前主要成果包括命名实体识别、用户意图识别、用户画像和自动问答等,产品化是JIMI智能机器人,已经成功应用于售前咨询、售后服务和生活伴侣三个场景,承担超过30%的京东客服任务。...京东DNN Lab的研发方向 与Google、百度、腾讯在图像和语音识别领域投入重金不同,京东DNN Lab目前更注重自然语言的处理。...4.用户画像:通过用户各个维度的数据,比如性别、能力、身高,历史浏览记录,购物记录,是不是有小孩,最近购物倾向是什么,关注什么商品,对用户做很细的刻度,分成很多维度的画像,标注土豪还是屌丝,用户价值维度是高是低还是中等...,用户是什么类别、性质的,是理性保守型还是购物冲动型的,根据这种细粒度的画像提供个性化的服务。...李成华表示,未来的6个月之内,DNN Lab的主要精力还是放在JIMI智能机器人的完善上——JIMI背后的用户画像、自然语言处理、各种自然问答、命名实体抽取等,每一个技术点其实都是一个很大的课题。

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    【腾讯云 HAI域探秘】可能是目前最简单易用的stable diffusion云服务,我一个技术小白都会用(小白向)

    二、高性能应用服务 HAI - stable diffusion一键部署使用1.服务选购新建服务审核通过后点击这个前往体验,去新建服务选择产品及配置跳转服务选购页面,根据需求选购服务,由于我只是体验图片生成...,等待安装完成,3分钟左右,安装后重启UI重启失败解决办法安装完成后重启服务,在webui内点击重启,可能会失败,我也不知道为什么会失败,去群里问到了解决方案,看下面的图在管理页面进入jupyter_lab...失败了就还按上面的操作一次重启成功后,就是这样了安装模型下载插件下一步,下载模型,下载功能也有大佬开发了插件,可以下载C站的模型,安装一下,安装成功后重启UI安装curl下载模型前,需要安装curl,在jupyter_lab

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    【犀牛鸟·视野】持续关注社会媒体处理,腾讯连年参加SMP大会

    腾讯分享实践经验 继腾讯AI Lab主任张潼博士去年在SMP大会作主题报告后,今年又有两位腾讯的研发人员在主题论坛分享他们的工作,并与领域同行深入探讨。 情感分析是社会媒体处理的一个重要子课题。...腾讯AI Lab自然语言处理中心高级研究员邴立东博士分享的是面向目标的情感分类、评论目标抽取以及多领域情感词表示学习等相应任务的最新研究进展。 ?...▲  腾讯AI Lab邴立东博士在情感分析论坛作报告 互联网金融已然成为快捷、有效的大众投资和消费渠道,因此其操作的安全性、可控性、稳定性就显得至关重要。...▲  腾讯微信技术架构部陈培炫在智能金融论坛作报告 积极参与评测比赛 SMP大会多年来一直坚持组织技术评测比赛,今年有用户画像、中文人机对话和文本溯源三个技术评测比赛,吸引了270支队伍(806位选手)...腾讯社交与效果广告部参赛队在竞争最激烈的用户画像技术评测中获得第二名,并现场分享了参赛过程中使用的算法及实验成果。 ?

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    解构Z世代——新时代消费主力军重塑营销新模式

    二、Z世代消费意向洞察 1、颜值当道 随着审美的升级,Z世代的对于美的事物的追求愈加强烈,精致生活联动好看主义,高颜值产品赋予生活满满的仪式感,据数据显示,在厨房小家电的选购中,28%的95后消费者就把...“高颜值”列为小家电选购前五的重要因素。...Z世代的圈层文化特色是基于垂直兴趣构成,因此要重点深入Z世代文化圈层,洞悉其产品诉求,搭建精细化的用户画像。...因此绘制bilibili渠道中Cosplay用户画像时,要更加注重Z世代小众圈层的归属感,下沉社区垂直核心,深挖消费者的情感诉求和产品需求细节,深耕其圈层文化,环环相扣共同搭建起圈层营销路径中的真实场景...当收集到用户画像足够全面清晰,就能在营销链路节点中联动相应的场景,提升社群舆论的传播热度,进行市场教育,建立信任锚点,助力品牌破圈营销,触达更广泛的人群。

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    地铁停运和早晚高峰,空间大数据怎样拯救伦敦的交通?

    面对伦敦的共享单车、地铁停运、早晚高峰等带来的交通难题,伦敦大学学院的时空实验室(Space Time Lab),提供了怎样的解决思路?...和DT君一样感受到共享单车热度的,还有最近回国的英国伦敦大学学院(UCL)时空实验室(Space Time Lab)创始人兼主任程涛。...对政府而言,人群画像则可以服务于商业用地的分配以及广告价值分析。 相应的,有人群画像,就可以有地铁站点画像。 ?...程涛和她的时空实验室对伦敦的Warren Street以及Oxford Circus 两个地铁站进行了画像分析。...编辑 | 赵玮雯 :zhaoweiwen@dtcj.com ▍数据侠门派 本文数据侠程涛是伦敦大学学院土木测绘工程系教授,时空实验室(Space Time Lab)主任,主要研究方向是应用于交通、治安

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    用户群体画像那些事儿

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像?...用户群体画像应如何使用? 群体画像除了帮助我们查看产品用户的特点,更重要的作用是发现产品问题的背后的原因。...第三步:对问题指标的相关人群进行画像分析,探究问题背后的可能原因 找到较为精确的问题点及相关指标后,可以围绕这些指标做背后人群的画像分析,看能不能找到潜在的原因。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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