本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质
资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险，增加优质的资产标的。 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 中诚信征信 的产品投递 1、产品名称 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0 2、所属分类 金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0是由中诚信征信独立自
链接：https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw
随着新年后资金面的舒缓，货币基金收益率开始了持续的回落，货币基金投资方式的必然调整也加剧了风险收益比的不确定性。更为严峻的是明显的竞争加剧，随着一些大型商业银行让夺利益推出类似产品，始终无法进入线下支付的支付宝和财付通并不占优势。 支付清算是现代金融服务的大门，但如果马云所勾画的“外行对于内行的颠覆性领导”仅仅停留在这个层面，未免有些言过其实了。令我们欣喜的是，在大门的里面，互联网金融同样给传统银行们上了一课。并且相比于坐在顺风船上的余额宝，从尘埃中走出的阿里小贷更具有那么一丝超现实的意
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
6月9日，腾讯研究院与TechWeb联合主办第12期“互联网前沿沙龙”，就腾讯如何在互联网金融大潮下布局展开探讨。微众银行副行长黄黎明称，将抛弃二八法则，做普惠金融，让每一个QQ、微信用户的零钱包
WIT以法定资产作为背书，基于银行承兑通过资产加密价值数字凭证实现。说得通俗点，就是价值锚定离岸人民币，但是是在区块链上发行的价值稳定的数字资产。从价格的对等角度，WIT和离岸人民币CNH的关系就像USDT和美元USD的关系。WIT和离岸人民币的兑换比例为1:1。
由于数据可用性和计算能力的快速增长，机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集，我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现，其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确率。 但是，它们比RiskCalc模型更像是一个“黑匣子”，机器学习方法产生的结果有时难以解释。 机器学习方法可以更好地拟合解释变量与违约风险之间的非线性关系。 我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司的数据进行信用风险建模，其中包括51个正常公司和52个ST公司。在这个数据集中，我们选取了经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益和每股净资产等指标来分析其对公司是否为ST股票的影响。
【数据猿导读】融资租赁作为发展实体经济的助推器，在经济新常态下机遇和挑战并存。融资租赁企业需要紧紧把握“服务实体经济本源”这一政策红利，充分发挥融资与融物属性，积极推动业务创新，突破同质化竞争格局，也要加强“金融科技”的技术研究，加大技术的投入和运用
可转债，即可转换债券，是一种特殊类型的债券，持有人有权在特定条件下将其转换为发行公司的普通股。可转债结合了债券的固定收益特性和股票的增值潜力，因此在投资市场上备受青睐。本文将详细介绍可转债交易的注意事项，并探讨一些适用于可转债的高频量化交易策略。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长，国内信用消费环境的日趋成熟，我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计，信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
题图摄于北京北三环 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师，联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。） 相关信息：招聘云原生工程师 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 联邦学习 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型数据的数量和质量。在企业内部，数据通常作为孤立的数据孤岛被储存在服务器中。同时，商业竞争或隐私保护法律的限制，企业之间不能直接共享数据。 基于这些原因，许多企业或部门的数据样本
6月23日，交通银行正式上线业内首个区块链资产证券化平台“聚财链”。通过在交行、交银国信部署区块链节点，同时交行为券商、评级、会计、律师等中介机构部署区块链节点，聚财链一期平台实现了资产证券化（简称ABS）项目信息与资产信息上链、基于智能合约的链上跨机构尽职调查流程。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 选文及统筹|闫瑾 编译|闫瑾 shawn 卞铮 袁晶 羊羊 吴涤 彭峰 赵炜 张琪 校对|闫瑾 于露 丁雪
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享
银行的问题总是循环往复地出现。打开任何一家新闻网站或者报纸，我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道。欺诈、英国退欧引发的不良影响、各式各样的金融危机和违规行为、事实描写中掺杂着谣言与暗讽……好像银行总是在向公众粉饰自己真正在做的事情。 赢回顾客的心 为了赢回客户的信心，在数字化变革中维持自己的地位，各个银行(以及整个银行业)都必须认真考虑自己传统的业务模式和运营方法。一些银行已经开启了自己的数字化转型旅程，采用了新兴技术并利用现有的数据源来开发出更好的产品和服务。大数据和分析技术是其中的关键，但这
郭 锐 腾讯公司 FiT金融产品创新实验室 & 平台研发部 助理总经理 说到区块链，很多小伙伴会觉得一头雾水。但说到区块链背后的核心思想，很多腾讯的同学就会非常熟悉——“去中心化”、“去信任化”、“不可篡改”、“可追溯”。看起来就像是腾讯海量服务之道的基础设计原则。没错，那到底什么是区块链？其实区块链就是一个去中心化、去信任化的分布式、一致性存储系统。简单来说就是叠加了拜占庭容错的海量服务之道。 去中心化的意思是，不需要一个权威的中心。去信任化则是基于互不信任的原则但是能够从机制上保障
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
互联网金融这个时下热门的产业，除了第三方支付、理财、小贷等多个维度外，亦包括生态链条的上下游延伸，而消费金融则成为该产业发展路上的“高地”。 而未来消费金融的发展方向会是什么？目前，互联网巨头们利用所掌握的海量大数据优势，挖掘需求、创新设计新产品则成为大势所趋。 今年，京东商城推出了一项名为“京东白条”的会员增值服务，为符合条件的京东优质会员提供在京东商城“先消费，后付款”的赊购服务。近日，京东消费金融业务高级总监许凌如此指出：“未来消费金融将在扩大用户覆盖面、拓展消费场景上部署，并重点
金融技术通常被称为金融科技，是技术创新领域增长最快的领域之一。金融科技指的是一套专注于在社会中提供金融服务的新方式的技术。金融行业的这场技术浪潮始于使用计算机记录金融交易，评估纳税，创建最佳投资组合等等。今天，客户将账户余额实时信息提取到追踪客户支出的应用程序，以及允许快速财务决策的工具等所有功能都是金融科技影响的例子。
之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~
巴塞尔协议Ⅲ是全球银行业监管的标杆，其出台必将引发国际金融监管准则的调整和重组，影响银行的经营模式和发展战略。在巴塞尔协议Ⅲ出台之际，中国银监会及时推出了四大监管工具，包括资本要求、杠杆率、拨备率和流动性要求四大方面，及时进行了跟进，构成了未来一段时期中国银行业监管的新框架。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|卞峥 校对|Shawn 何为供应链金融？ 百度释义： 银行围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并
一个本来是对冲的交易可能实际成了投机行为，这是操作风险。 所以使用衍生品时，需要设定好风险的限额。
一提到hadoop相信熟悉IT领域或者经常关注互联网新闻的朋友都应该很熟悉了，当然，这种熟悉可能也只是听着名字耳熟，但并不知道它具体是什么东西，或者用来做什么。这些都不重要，重要的是你知道有hadoop这么个东西就可以了。
“行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析价值 escalator识别四种不同类型的分析 -** 描述性，诊断性，预测性和规定性** - 按难度和商业价值排序。规定性分析是最复杂的级别，但提供最大的价值，是该escalator的顶部。通过回答关键问题，“我们如何实现这一目标？” ，规定性分析以行动形式提供了商业成功的秘诀。在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。
数据猿导读 随着互联网技术的不断发展，传统金融业务也从线下不断转移到线上，很多原先在线下的金融机构开始在互联网上开展经营活动。由于线上和线下的经营方式的差异，在对客户背景了解方面，互联网金融机构面临着
在进入今天的话题之前，先给大家介绍一个专业性术语：LPI（全球供应链绩效指数）。
资产管理与托管银行是主要从事投资管理和与其相关的有偿托管和证券业务。包括经营共同基金和封闭式基金的公司以及单位信托公司。不包括那些主要从事商业贷款、投资银行业、经纪业和其它特殊金融业务的银行和金融机构。
作者 常国珍、吕鸿福 概述： 本文基于 R 语言，通过一个逻辑回归构建汽车贷款申请信用评级的案例，来为大家简单介绍信用风险模型及建模流程、R 语言实现、及中间需要注意的一些问题。包含的主要内容有以下几部分： ● 信用风险模型简述 ● 信用评分模型建模流程/框架 ● 基于 R 语言的汽车贷款申请信用评级案例实现（代码） 以下进入正文 Part 1：信用风险模型简述 说到信用风险模型，常见的有下面三种： n Application（申请评分）模型 Ø 通过客户申请时的信息，预测客户将来发生违约/逾期等的
2017年大数据风控报告：金融科技重塑银行风控，大数据反欺诈和信用评分模型助力银行信贷业务。报告分析了大数据在金融风控领域的应用，包括反欺诈、信用评分模型、风险识别等。同时，报告也介绍了国内企业征信市场的发展情况，包括信用评分模型、风险识别等方面的应用。
如果把2015年看做是我国个人征信市场化的元年，那在这个千亿级别的征信市场上，借贷成为了首当其冲的战场，无论是传统金融大佬平安、还是互联网巨头阿里、腾讯，抑或是创业新秀宜信、最大黑马飞贷都使出浑身解数，准备打一场持久战。但现实情况是虽然国家近一步放宽了借贷市场，借贷市场依然吃紧，再加上整个行业的残酷厮杀，无担保、无抵押依靠信用贷款的借贷模式到底能不能迎来爆发，又将面临着什么样的问题？
数据猿导读 恒丰银行基于大数据技术构建的信用风险预警系统，通过整合行内外数据形成统一的行业、地域、客户风险视图，加强风险监测、审查的全面性、准确性、及时性，强化风险预测能力，提高信贷资产质量。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院联合主办，上海金融行业信息协会、中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联
以下为分享实景全文： 我先从征信的概念说起吧，因为这个概念曾经让我很抓狂。放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，包括
清华x-lab公开课第三期第二讲邀请到中国社科院法学研究所商法研究室副主任赵磊，他为清华带了了题为《证券交易信用机制 —— 从CSD到DLT 》的演讲。
技术变革对征信业的发展起到了非常大的促进作用。征信最早起源于消费分期，需要对消费者进行信用评估，但当时更多的是通过口碑积累的定性判断，没有定量描述。进入电子化时代后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。人工智能算法模型不止是对过去的统计，也包括对未来的预测，它可以帮助我们更好地刻画违约概率和信用状况。 图1 技术
消费金融，指为个人提供以消费为目的的贷款，额度一般在 20 万元以下。早期消费金融产品主要由商业银行及汽车金融公司提供，随着消费金融市场的发展，持牌消费金融机构及互联网机构逐渐加入竞争。
刘志斌 微信技术架构部高级工程师 随着腾讯公司微粒贷产品的上线，大家耳熟能详的互联网金融、大数据征信等热词，也一脱以往雾里看花的神秘外裳，正式切入大众用户的日常生活。作为从最初就与webank共同进行技术开发与业务合作的团队成员，笔者将陆续推出一系列的文章，首先介绍互联网征信体系的背景、产业格局、核心技术及发展趋势，然后将着眼于腾讯（尤其是微信）社交大数据的应用技术阐析、开放性问题探讨、难点攻坚及创新。目的在于为大家揭开所谓大数据金融、社交征信的神秘面纱，促进大家的讨论交流和收集宝贵建议，也激发出
2021年，金融数据安全相关新法律法规相继出台，而当前数字金融发展最重要的资产之一是数据，金融机构数字化转型也需要挖掘数据价值，如何在安全合规的尺度内实现创新稳健发展，行业如何应对？
“这总是能够创造大图景的小碎片。” - 本系列前几篇文章介绍了信用评分工具包的关键要素，包括评分卡模型，评分策略，实施和监控。 通过将这些单件放在一起，我们开始构建企业决策管理（EDM）系统的更大图景。 但是，这对于执行完整的信用风险决策流程仍然不足。 制作完整的EDM图片需要将更多的拼图碎片放在一起，包括客户申请处理，内部和外部数据收集，策略规则，用于欺诈检测和风险管理的其他分析模型，优化，覆盖等。
<数据猿导读> 2016年，大数据从商业科技、政府管理、医学、教育、经济等方方面面撼动着世界，其中，在金融领域的应用更是取得了令人瞩目的进展。然而，产业高速发展的同时必然伴随诸多问题，金融风控不仅要面
1、维护信用主数据：BP或UKM_BP 在客户一般一般视图中，增加了信用度数据，可以将外部信用评级机构对客户的评估数据放入，可作为计算信用风险的数据； 信用段数据： 信用段数据类似，FD32中的信
金融科技&大数据产品推荐：蜜蜂+蜜罐报告——基于互联网大数据的风控技术服务平台
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年，大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面，专栏称：“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析，而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据，很多银行的数据量级已经超过100TB，其中非结构化正以加速度形式积累。因此，不管传统银行业是拥抱还是抗拒，大数据时代已经呼啸而来。 深刻理解大数据的特征 转变观念，重视大数据的
导语 | 随着人工智能、大数据、云计算等技术向纵深发展，数字化转型已成为银行发展的“必答题”。调整战略规划和架构重组、加大信息科技投入、推进科技人才队伍建设、持续推出数字化产品……近年来，深化数字化转型，以科技赋能金融服务已成为不少银行的发力点。今天，我们特邀腾讯云 TVP 行业大使、舜源科技合伙人＆CTO 韩光祖老师，他将从战略设计到架构到实施落地，分上下两篇全方位地剖析银行数字化发展的未来，本篇主要从顶层设计方面深入解读。 作者简介 韩光祖，腾讯 TVP 行业大使，舜源科技合伙人＆CTO，美国南加州大
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。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？
近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance简介 ZestFinance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司，2009年9月成立于洛杉矶，由互联网巨头谷歌（Google）的前信息总监道格拉斯·梅瑞
货币正在走向几个世纪以来最大的变革。现代技术，甚至新冠肺炎疫情都在推动消费者选择无现金消费，而随着比特币等替代性概念的流行，各国央行正在迅速采取行动，以确保它们不会落后。各国央行承诺建立一个比私人支付系统更安全、更有弹性、更便宜的支付系统。
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