在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。
【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
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
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
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
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
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？ 之前的分析还是比较粗浅的，那么接下来从银行的角度，从模型和算法的角度从更加深入和全面的角度探究信用卡违约风险和欺诈行为的识别，并且尝试分析判断信用卡拖欠行为，从而建立一快速识别风险的模型。 具体来说，就是通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史记录、消费历史记录做分析，对不同信用程度的客户做归类，研究信用卡拖欠、信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、使用信息，
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？
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
2016年6月29日，在中国电信与银行行业互联网+金融合作研讨会活动中，中国电信北京研究院大数据专家杨哲超，为国内各大银行的领导们带来了题为《中国电信灯塔大数据金融征信解决方案》的分享。中国电信灯塔大
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？
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
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
新年伊始，一场突如其来的新冠病毒肺炎“抗疫战”拉开了序幕。万众一心，众志成城，如何打赢这场没有硝烟的阻击战，成为举国上下最刻不容缓的事。
本文整理自《智能风控：原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。
本文详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。
金融科技&大数据产品推荐： 数美金融风控—构建立体的全业务流程风控体系
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。
数据猿导读 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春
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，
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~
SAP SD 108信用管理 用途：如果信用检查不能通过，则冻结销售发货。 创建或更改销售凭证时，可以进行信用额度检查。检查由系统在一个信用控制范围中执行。如果您更改了凭证中的数量或数值，检查将会重复
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。
摘要 随着互联网行业的高速发展，互联网金融应运而生。它是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网"开放、平等、协作、分享"的精神往传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响。宜人贷数据部数据
“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。
资料图：中国工商银行股份有限公司董事长姜建清。苏鲁张/CFP 互联网金融热闹的时代，银行透出互联网企业的味道。9月29日，工商银行互联网金融战略暨网络融资中心成立发布会上，董事长姜建清表示，互联网金融
AI金融科技的实践 国内互联网金融方兴未艾但是危机四伏，其中一点就是对信用风险的把控还处于刀耕火种的阶段。随着全民征信制度与手段的逐步完善，基于数据的风险定价和管理能力将是决定互联网金融企业价值甚至生
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
声明：网络资源，本文章仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。（注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。）
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
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。
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
“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。
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为保障消费者权益，有赞提供基础消费保障服务。买家确认收货后，资金才可结算到卖家店铺余额，普遍的结算周期在7天左右。从商家的角度出发，结算账期的产生使得资金周转变慢，这为扩大生产交易规模制造了困难。于是快速回款产品应运而生，有赞通过引入保理机构，以应收账款保理转让的模式来帮助商家实现资金快速回笼。
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
一、当前风控模式现状 近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起，该模式利用互联网数据的连通性，对触及到的风险的数据进行筛选，大大减少了人工审核的时间成本，同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发，以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型，希望读后能给你一定的启发。
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，
<数据猿导读> 如今大数据已经被应用到方方面面，征信行业也如此。大数据的海量数据能够帮助征信行业快速便捷的掌握客户的信息，为工作提供不小的便利，然而有利就有弊，以当前的技术来说把控数据源的量与度仍是关
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
新一代智能无感验证是一个集策略、情报、数据为一体的云端交互的安全验证系统，汇集了4380条风险策略、112类风险情报、覆盖24个行业、118种风险类型，防控精准度>99.9%，1天内便可实现从风险到情报的转化，行业风险感知能力实力加强，同时支持安全用户无感通过，实时对抗处置能力更是缩减至60s内。
《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 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
《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 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
2015年可算是我国个人征信市场化的元年，1月国内个人征信市场化闸门正式开启，目前腾讯征信等8家征信机构均已完成央行的入场调查和工作验收，也就意味着他们极有可能全部获得牌照。就在人人欢呼等待民营征信机构开门迎客，金融行业一片欢腾之时，百度、京东金融等巨头纷纷杀入，拍拍贷、算话征信等新兵也不肯落后各出奇招，百家争鸣背后马上面临着一场短兵相接的厮杀。而在这个千亿级别的征信市场上，P2P网贷自然成为首当其冲的战场，各方玩家也已做好持久战的准备，巨头们大刀阔斧招招致命，中小征信机构面对层层绞杀该如何成功突围，恐怕唯有另辟蹊径方能另寻生机。
近期召开的中共中央政治局会议部署统筹做好疫情防控和经济社会发展工作，强调“要积极扩大有效需求，促进消费回补和潜力释放”。2019年中央经济工作会议也明确要求推动消费稳定增长，提出促进产业和消费“双升级”，充分挖掘超大规模市场优势，发挥消费的基础作用。 2019年，我国最终消费支出对国内生产总值增长的贡献率达到57.8%，但与发达国家80%以上的消费贡献率相比，还有不小的差距。无论是立足当前有效应对疫情对经济的冲击，还是着眼长远推动经济高质量发展，我们都需积极扩大居民消费，将消费对经济发展的促进作用
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 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 ZestFi
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