在这样的环境下去提供融资、支付或是信用服务的解决方案,可以有效整合供应链金融,腾讯云就是一个特别好的例子。...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。...在发布会上,国务院除了强调了产业链的核心企业在疫情期间收到的伤害都由服务和供应链金融来提供支持以外,还特别强调了金融科技。...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。
在这样的环境下去提供融资、支付或是信用服务的解决方案,可以有效整合供应链金融,腾讯云就是一个特别好的例子。...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。...在发布会上,国务院除了强调了产业链的核心企业在疫情期间收到的伤害都由服务和供应链金融来提供支持以外,还特别强调了金融科技。...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。...---- 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!
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。
对私业务中,过高的信用审核标准,无法为更多的贷款申请人提供贷款,造成了无法为更多人提供服务,特别是在信用消费领域,无法实现普惠金融服务。 银行在个人信用风险管理过程中遇到的主要挑战。...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。...1.客户风险较高 传统金融主要服务70%左右的客户,他们共同的特征就是还款能力强或者背景好。其他的客户包括中小企业和收入较低的白领、蓝领客户,银行不愿为他们提供服务。...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。...其技术来源于Google,正在为15%左右的美国客户提供信用评估服务,并且也服务很多传统金融企业,共有400万美国人直接通过ZestFinance申请信用评分,另外在银行等金融机构通过ZestFinance
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。...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。...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。
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。...四 普惠金融智能风控发展路径建议 目前,国内大部分商业银行对智能风控系统的建设尚处于初级阶段,即线下为主,线上为辅。...就国内商业银行普惠金融的智能风控系统的建设发展,我们提供如下几点思路。...(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。...利用ERNIE模型的长文本建模能力和预训练语义知识,结合小规模用户行为文本和用户风控标签的标注数据进行ERNIE精细Fine-tune,在训练2轮左右的时间内即可完成用户风控模型的收敛,而传统模型动辄需要训练...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。
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。
,只是民间金融和互联网金融,把一些基础类型的金融产品,更灵活性、服务性、衍生性发挥,并且推陈出新的进行传统金融产品改革,思路和结构变化,很多基础型产品还是来源于传统金融机构。...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?...,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...,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...总而言之,处置任何担保或抵押不是风控或借款人最终目的,处置成本大、周期长等都是企业不愿意尝试的,还是按正常合同履行完毕的还款方式,才是风控的最终目的,企业融资成功,服务机构产生服务费,投资人取得合法收益
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...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。...(机器学习部分了解) 2、第三方风控产品以及服务(数据截止日期2018-01-12) 20强榜单分为三个梯队,三个梯队覆盖的放贷机构数量依次递减,大致比例为10:3:1。...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。...风控系统业务流程 访用户欺诈系统 风险评估等级划分系统 用户画像 用户点击流日志分析系统 推荐系统 风险预警系统 风险定价系统 五、产品与服务 参考科法智能提供的服务与产品
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
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。...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。...7、服务客户/使用人数 数美目前服务的金融客户有500余家,包括中信银行、用钱宝、拍拍贷、招联金融、国美金融、人人贷、宜信等知名企业。...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...、高效、可靠、稳定的企业服务,促进普惠金融的健康发展。
我们这做风控模型的时候,经常是会用KS值来衡量模型的效果,这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标,了解当中的原理以及实现,因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它,我们只需要知道在风控中是怎么实现的,并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的,KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度?...可以看下图: 从业务上来说,就是越往后的箱子,客户的质量越差,rate整体上呈现单调性,从而可以把大多数的坏人,直接从箱的维度上就可以区分开来了,在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单: 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域,我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱,一般来说分成了10份,然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间,一般来说KS是越大越有区分度的,但在风控领域并不是越大越好,到底KS值与风控模型可用性的关系如何,可看下表: 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行
传统金融面临的信用风险比较大,主要是还款能力的问题。而在线上进行欺诈普遍是利用一些黑科技,国内的欺诈手段非常的复杂。 传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。...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。...应用于风控规则、反欺诈服务和实时欺诈监控。数据在采集、传输、存储时能达到99.999%的可靠性。基于实时数据采集平台和图数据库,可实时捕捉风险特征,控制欺诈风险。...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。
二、风控的迁移学习 回到金融风控任务,需要寄望于迁移学习的场景还是挺多的。很经常的,业务有扩展,引入了新的一个经营客群,而新的客群样本量刚开始肯定是很少的,这时就很需要借助下旧客群的数据。...而难点在于,风控领域很难像NLP领域那样的文字表示直接迁移,NLP中一个任务的文本表示可能就很适用另一文本任务。...下面结合风控的信用评分卡的任务,具体介绍迁移学习方法及项目代码实践。 首先先做下任务的背景介绍。...信用评分卡是风控领域的核心任务之一,依据如个人基本信息、经济能力、贷款历史信息,用于判断借贷用户的按时还款的概率。...本文数据来源github.com/aialgorithm/Blog《一文梳理金融风控建模全流程(Python)》 2.1 基于样本的迁移 基于样本的迁移,是通过迁移源域的某些样本或设定样本权重到目标域学习
作者:陶旭东,北京师范大学,Datawhale成员 一、背景介绍 本文以天池的金融风控赛为背景,梳理了金融风控的整个实践流程,帮助大家避坑学习。...赛事的场景是个人信贷,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,这个问题在现实的风控场景中很常见,属于典型的分类问题。...二、数据概况 数据下载地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information(阿里天池-金融风控赛事) 本次数据训练集...数值型特征本是可以直接入模的,但往往风控人员要对其做分箱,转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作。从模型效果上来看,特征分箱主要是为了降低变量的复杂性,减少变量噪音对模型的影响,从而使模型更加稳定。..., 1, 1, 1, 1] FPR,TPR,thresholds=roc_curve(y_true, y_pred) KS=abs(FPR-TPR).max() print('KS值:',KS) 在金融风控中一般将用户违约率预测的概率转化为评分卡分数
数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合:stacking、blending 相关文章: 数据挖掘实践(金融风控...):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘机器学习专栏 4.建模与调参 项目链接以及码源见文末 4.1 模型对比与性能评估 4.1.1 逻辑回归 优点 训练速度较快,分类的时候,计算量仅仅只和特征的数目相关...928000128.00 MB Memory usage after optimization is: 165006456.00 MB Decreased by 82.2% 4.2.1 简单建模 Tips1:金融风控的实际项目多涉及到信用评分...isDefault'] = rh_test testA[['id','isDefault']].to_csv('test_sub.csv', index=False) 项目链接以及码源 数据挖掘专栏 数据挖掘实践(金融风控...):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合:stacking、blending 1.赛题简介 赛题以金融风控中的个人信贷为背景...通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景,解决实际问题,帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。...评分卡是金融风控中常用的一种对于用户信用进行刻画的手段哦!...在特征工程中比赛和具体的应用还是有所不同的,在实际的金融风控评分卡制作过程中,由于强调特征的可解释性,特征分箱尤其重要。...项目链接以及码源 数据挖掘专栏 数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
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