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。...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？...通过云计算等技术，就可以对供应链金融提供有效的支撑。我们一般会把供应链金融分解贷前的风险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营监管。...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。
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。...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？...通过云计算等技术，就可以对供应链金融提供有效的支撑。我们一般会把供应链金融分解贷前的风险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营监管。...---- 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！
拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据...，促进健康高效的互联网金融。...拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据，通过机器学习技术，你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗？ 简介 同样作为数据的学习者，这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。...与其跟着不同模型包和语言学习调用不同的交叉验证函数，我们不妨在模型训练前就为模型搭建统一的交叉验证拆分数据和训练方法。 ?...机器数学模型相比与人类，有着其特质的某种中立性、冷静与洞察力，帮助我们作出决策，同时也有作为机器和数学模型的局限、冷漠和短视，比如在有反馈效应的数据体系中（比如金融市场），预测长期趋势的无能为力，而模型决策趋同所产生的正反馈却可能在危机时造成踩踏风险
前隆金融（智能风控平台部）技术总监赵加龙先生，给我们做了精彩的分享。先简单介绍了互联网金融的行业背景，然后分析了金融风控面临的挑战，最后详细讲述了云在金融风控中的应用。
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。...对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征，如何挖掘多个特征之间的互补性，产生组合的分箱特征是一个技术挑战。...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。
5.贷前风险控制的重要性。 信用贷款的风险控制分为贷前，贷中，贷后三个阶段。...贷前控制主要是找到合格贷款人；贷中控制主要预防抵押品资产减值，无法覆盖贷款标的，或者预防借款人还款能力下降，无法按时归还贷款；贷后控制，主要当贷款发生逾期时，通过催收降低银行损失。...其中，贷前风险控制是最为重要的。 摩根大通银行有一个统计，75%的信用风险可以在贷款前进行风险控制，贷后风险控制的有效性大概只用25%。因此对于金融企业，贷款前的风险控制更为重要。...在信用卡领域，贷款前的恶意欺诈占整体信用贷款损失的60%，真正贷款到期，不进行还款的的客户只占信用贷款损失的40%。互联网金融企业也是如此。信用贷款风险控制过程中，贷前风险控制是最为重要的。...如果客户在借款前，频繁去中国澳门赌博、或参与民间高利贷、或有吸毒历史、或者飙车、或者经常半夜出入夜店等危险区域、或经常半夜使用App等。
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。...本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革！...2014年，我们又推出了保险服务，在安全服务上推出了智能理赔服务，并用大数据和人工智能的方式来识别哪一类客户是真正需要我们做理赔的客户，再之后推出花呗和借呗业务，我们构建了整个信贷风控前中后的风险体系。...作为安全风控部门，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，这是蚂蚁金服智能风控和业务走过的路。...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。 目前蚂蚁金服的安全风控能力已经成熟，以产品化“蚁盾”的形式输出和服务更多的行业合作伙伴。
据了解，云鑫保理云结合大数据产业风控能力，以腾讯云至信链作为存证平台支撑，集成了保理基础功能、智能查验、风险视图、舆情报告、风控模型、监管填报等服务内容，覆盖贷前获客、贷中授信用信和贷后放款及预警全流程...，不仅降低了保理机构的风控难度，还简化了操作流程。...针对企业风控，云鑫保理云则提供大数据风控平台。基于腾讯大数据能力，集成工商、税务司法等舆情数据，为金融机构提供贷前风控网查、贷中智能核验、贷后舆情监控等一体化风控能力。...同时，依托腾讯平台，云鑫保理云在场景合作、资金对接和安全性方面也具有得天独厚的优势：结合产业互联网生态，保理机构不仅可以与腾讯共同探索场景深度合作，还可以结合腾讯金融合作伙伴获得再保理、供应链ABS等协同服务...除了保理业务之外，腾讯云在供应链金融领域还打造了中小企业融资、产业风控、企业收付等多种综合金融服务方案，通过整合自身的金融科技能力，从数字化线上渠道、供应链金融智慧服务、融资服务与风控运营等方面，构建供应链金融数字化体系
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。
很多大型企业原来为上游服务，没有服务下游的小微企业，因为小微企业的数据没有留存到线上来，不知道风控该怎么做，没有办法给他们做更好的服务，供应链金融是大数据金融。...供应链金融困难在什么地方？第一个困难是数据整合，有些公司有了CRM、ERP系统，但是没有整合到一起；第二个困难是风控经验欠缺。...关于模型，风控一定是数据驱动的，我们讲大数据金融，供应链金融，从数据的选择到数据变量的延伸在到构建模型，最后是模型的优化，这是一套整体的数据驱动理念。...这里面涉及到IT建设，大数据的风控和分析如何更好的监控到用户、企业。大家贷前做的很多，贷后却做得非常少，这是基于大数据急需补充的一块内容。...决策引擎有一套规矩，智能风控人员自动拖拉拽自动输出模型结果。这个有各种板块，2C是现金贷，2B也是一样的，可能针对现金贷做一个现金贷的模型，针对中小微做一套产品，针对不同的模型有不同的产品。
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。...图2 智能风控发展趋势 三 普惠金融智能风控关键技术 智能风控系统运用人工智能技术实现对申请人的反欺诈和全流程自动化审核与监控，其贯穿贷前贷中贷后整个流程，主要包括以下几个步骤： （一）产品确定 如大额抵押贷...、小额信用贷和小微企业贷等。...（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。...只有将智能风控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风控和智能风控的关系，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风控智能化的平稳转型。
这意味着金融行业的风控需求异常迫切。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，也需要把控风控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风控师、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。...在度小满用户风控场景中，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风控ERNIE模型。...基于ERNIE的度小满金融风控模型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。...未来双方还将进一步深入合作，将ERNIE强大的语义理解能力应用到更多的金融领域应用场景中，如：金融获客、贷中管理等，助力金融行业的健康发展。
我们看到刚才前几位嘉宾，分别从信用、农业、商业、技术等各个环节谈了对供应链金融以及供应链金融市场了解和看法。其实这就证明越来越多的企业在关注供应链金融，在应用供应链金融。...在会前很多朋友找我们聊天，你们是不是海尔的小贷，你们是不是海尔的保理，首先说明大家对海尔金控有一定的了解，海尔金控是一个很大的平台，定位是产业金融， 依托海尔丰富的生态，链接各方资源，致力于打造一个无边界的共享金融平台...以金融为手段，以风控为核心。我们想打造一个物联网供应链金融的体系。 我们讲供应链金融，刚才谈了很多技术、数据、基础架构，这确实是很重要。...在这些系统上形成了支持供应商、经销商的服务基础，从而构建了整个海尔金控供应链金融系统架构。我们说金融的核心是风控，海尔金控供应链金融贷前、贷中、贷后分别有不同的手段对贷款进行了严密的保障。...贷前，我们对每一个客户有一个信用评级，以及基于数据信用画像，贷中通过自动+人工预警方式对贷款实时跟踪，贷后通过系统自动对账、调额，实现贷款的高效管理。
根据网贷之家及盈灿咨询统计，2018年5月，车贷业务成交量前十的平台为微贷网、人人聚财、投哪网、拓道金服、百金贷、白菜金融、新升贷、图腾贷、有融网、祺天优贷，总额占整个车贷业务成交量的一半以上。 ?...近期，宜聚网、图腾贷、易港金融、丁丁金服等平台在原有车贷业务的基础上，向汽车新零售、汽车供应链金融、汽车后市场等领域拓展。...除了“以租代购”，图腾贷还将推出“车商贷（供应链金融）”、“融资租赁”等多种模式的汽车金融产品。...因此，面对监管的趋严以及风控要求的进一步提高，不少车贷平台选择深耕互联网汽车金融领域。...不论是继续在汽车金融领域深耕，还是拓展资产端业务，都需要平台具备数据采集、分析和建模的能力，并且根据不同的应用场景匹配相应的风控模型，车贷平台更是要在事前风控上下功夫。
前言： 本文重点： 工业界 金融欺诈风控领域上 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 - 「金融风控」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」 & 「除金融欺诈风控领域之外...- 数据集现状 3⃣️金融风控方向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 金融风控类 - 数据集现状 总述： 图深度学习技术应用在风控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金融风控方向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： 金融风控场景：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。
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...贷前，贷中，贷后等方方面面的监控，贷前最为重要，如何去检测，抓取哪些数据，与哪些第三方平台合作) 1.1.5 人工智能技术 蚂蚁金服通过大数据挖掘和语义分析技术来实现问题的自动判断和预测。...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。...考虑主要出发点应该是从贷前、袋中、贷后三个方向去考虑，结合传统业务的风控模型和互联用户的行为数据。针对资金，资产进行风险等级划分，防欺诈系统、袋中的舆情监控、贷后的权重叠加。...根据贷后的状态进行预警、等级划分 四、技术实现 用户画像、人脸识别、推荐系统、智能语音、数据挖掘、风控模型。
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，...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？...，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向...7.有效风控模型建立的必要条件是哪些？目前风控市场现状如何？是担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方？ 风控模型之前已经阐述过了，这里就不做重复了。...至于风控是否启用担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方，这个还是要看贵公司的企业战略方向的。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“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风控要素，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： 风控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，如多数风控要素都涉及...小结 针对金融风控要素监控的“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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