信贷业务,是一种基于信用的贷款业务,属于金融机构的资产性业务。我接触的产品形态,小额信贷、大额信贷、消费贷、小微企业贷、信用卡循环授信等。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内,使用正当的手段方式进行推广,不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为,包括但不限于:
随着金融行业信贷业务的不断拓展,以贷款平台为长期饭票和生活来源的“撸口子”大军也愈加壮大。而网贷平台的蓬勃发展更是让一群伺机而动者有了更多可趁之机,成为困扰银行、金融机构的重要业务风险痛点。 近日,某银行遭受了一波“撸口子”大军的悄然攻击,再次拷问了该金融系统在防御薄弱节点的业务风控安全能力与防线。腾讯安全天御基于在金融科技领域的技术优势和领先经验,构建腾讯T-Sec 天御-星云风控平台,通过对当前进件量、通过率、授信成功及提款客户情况等维度的分析研判,有效地拦截了“撸口子”大军的攻击,获得了客户的认可
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流图计算,一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业,这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题,健全了开源生态,更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
信贷是一个非常严谨的行业,对实时风控的性能、精度和可靠性都有很高的要求。蚂蚁集团围绕信贷业务实时场景打造高可用、高并发、数据智能的在线实时风控系统,上千条实时策略只需要 25ms、服务可靠性 99.99%+。在 7 月 21-22 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上,来自蚂蚁集团的高级技术专家马希民分享了,基于信贷实时风控,构建数据智能的高可用实时风控决策系统实践。以下是演讲内容整理。
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。
前言 运营团队主要负责拉新促收,活动直接接触用户,效果好坏都立竿见影,所以部分同学对运营项目特别有兴趣,好奇运营设计什么内容?有哪些活动类型?这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型:大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促? 运营大促就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春大促、618年中大促、双11大促等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
大模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度,这些应用不仅提高了效率,降低了成本,更重要的是,它们正在加速改变我们的生产,生活方式。
近日,第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上,腾讯安全天御凭借其在信贷风控场景的落地实践,荣获首个CCF-GAIR“联邦学习应用奖”,标志着腾讯安全在帮银行解决好数字化转型风险的实践与探索备受行业肯定与认可。
疫情期间,大量中小企业延期复工,资金链面临巨大挑战;一些个人用户也面临紧急资金需求,腾讯安全天御团队与银行共同探索“零接触”银行落地,推出了一系列线上信贷服务,有效提升信贷决策效率,缓解客户资金周转难题。
日前,国家七部委组织编制了《数字乡村建设指南1.0》,其中,针对农村数字普惠金融板块,《指南》明确划分了便捷金融服务、涉农信贷服务、新型农业保险等三大发力方向,并提出了具体的工作指导。本文将聚焦“涉农信贷难题”,围绕涉农贷款风险管理的特点和模式,探讨涉农金融机构如何利用数字手段加强农业信贷支持、提升涉农信贷服务、深化农村金融改革,让农业资金真正的“活”起来。
伴随着近期信贷业务的新一波调整,银行的风控能力成为重要的一个考核标准,资金方做“甩手掌柜”的好日子一去不复返了。对于大银行来说建设自主风控能力相对容易,他们不缺用户,不缺数据,有足够的空间和时间推新产品、小步快跑做实验,模型先跑起来,慢慢完善,自主风控能力就算有了。
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。
信贷风控是数据挖掘算法最成功的业务场景,简单来说就是判断一个人的还款能力及还款意愿,并以此为信任依据提高金融业务效率。
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
一个普遍的看法是,机器学习等人工智能技术会最先在金融领域落地。金融行业是最早实现信息化的行业,有丰富的数据积累,且对于用技术提升效率有更多的需求。 现在也有越来越多的公司开始使用机器学习技术实现自动风险管理与放贷。但机器学习在风控中的作用究竟如何,有哪些关键技术,其优势与缺点又有哪些呢?本期硬创公开课,雷锋网邀请百融金服风险总监郑宏洲,来讲讲机器学习与大数据风控的那些事。 嘉宾介绍: 郑宏洲,百融金服风险总监。国内商业银行模型团队多年管理经验,专注于大数据机器学习、信贷风险策略、模型评分管理等风控领域。从事
近日,由中国信息通信研究院主办的“2022首届业务与应用安全发展论坛”在京召开。会上,中国信通院公布了2022可信安全评估结果,腾讯安全隐私保护决策系统“信贷版”和“交易反欺诈版”双双入选,成为首批通过中国信通院“业务安全能力要求”认证的产品。
作者介绍:蔡主希,目前就职于京东金融-金融科技业务部,哥大统计数据狗,京东金融算法工程狮,可代码可软文的非典型理科男一枚,知乎号: @JovialCai。
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专访ZRobotCEO乔杨:多数大数据公司既没有数据生产能力,也不具备及时获取数据的能力
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从ATM、网上银行自助式服务到移动支付、互联网金融,金融科技的深化应用与普及,使得越来越多的金融机构加速拥抱信贷数字化转型。随着实物抵押向“动动手指”就能贷到款的转变,一个兼具广域获客和高效风控的数字化信贷方案成为各金融机构共同的诉求。
数据猿导读 ITFIN作为互联网技术与金融功能相结合的新兴领域,在开放的互联网平台上形成功能化的金融业态及其服务体系,大大降低交易成本,且手续简单、收益较高、周期短。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
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
随着数字化加速落地,银行越来越频繁的在线上开展业务,零售信贷已成为银行数字化转型的重要抓手。然而数字化带来效率提升的同时,也对银行的安全防护能力提出了更高要求。
近日,移动信贷整体技术全球领导者——飞贷宣布了全新的战略升级计划:输出全球领先的移动信贷整体技术,开放共享产品、科技、核算与清算、风控策略、风控运营、大数据、客户生命周期管理、品牌营销、经营决策支持等九大模块的核心能力,护航金融机构零售信贷业务往移动互联网转型升级。
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智能风控已经被提及了很多年,在业界也有诸多应用实践,但是,智能风控相关书籍中,能够阐述完整智能风控体系,将智能风控各个环节融会贯通并结合实际案例的还是凤毛麟角。经过十余年的沉淀,蒋宏老师以及他的团队将智能风控的核心方法、流程和应用实践整理成书籍出版,相信能够帮助到智能风控领域的从业者。
作为当前互联网金融市场最重要的分支之一,网络借贷已入“短、平、快、准”的移动互联网时代。不论是传统银行、消费金融公司还是BAT巨头、P2P等互联网金融平台,都在觊觎这一块大蛋糕。在经历了数年的快速成长后,网络信贷开始两极分化,并逐渐形成几超多强的局面,那么在网贷整体进入下半场的时候,谁才是决定生死的力量?谁又能打好风控这张牌?
数据猿导读 当前阶段,数据处于一个混乱无监管,但快速野蛮增长的阶段,各类形形色色的数据充斥着数据市场。第一类是用户授权爬取的数据;第二类是实时接入的接口数据;第三类是信贷机构本身产生的数据。 本文为数
数据猿导读 当前传统信贷业务模式可归结为两类:资金驱动模式和场景驱动模式。而这两类模式现在必须要向第三类模式转型,也就是技术驱动模式。 作者 | 许正 我是数尊CEO许正,数尊在成立之初,定位是围绕金
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
数据猿导读 近年来,随着互联网的发展,互联网金融对传统金融机构形成了强大冲击,且正在不断蚕食市场份额,金融业改革的号角早已拉响。不过,虽然传统金融机构参与互联网金融的意愿越来越强,但其一直存在风控技术
来源:知乎本文约5400字,建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间,所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术,一时间成为了近几年来最炙手可热的名词,不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数:机器学习 百度搜索指数:大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数,可以看到从2013年开始一直在稳步攀升,在2017年的时候迎来了爆发式的增长,这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
数据猿导读 这是属于消费金融的时代。在大数据技术与金融科技的驱动下,消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张。越来越多企业积极发力消费金融市场,这里面不乏银行机构、小贷公司、互联网巨头、金融科技公司、
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风控在我们日常生活中随时可见,小到账户登录验证码,都可以算是一种风控的手段。这里我们着重了解下信贷下的风控,结合了场景的风控,则赋予了更多的意义。直觉上,我们理所当然觉得风控就是要把风险降到最低,恨不得没有坏账,放出去的每一分钱都能带来利息、都能获益,没有丁点损失,但实际上,对任何一笔贷款,我们都无法百分之百确认一定不会成为坏账,这里头充满了很多不可预测因素。信贷风控的目标是「利益最大化」,而不是没有风险,在风险和利润之间找到平衡,是信贷风控的核心。
过去几年内,大多数互联网金融平台都经历了一个喧嚣的躁动期,从无到有、从激昂到稳定、抑或不断开发新的业务模式,互联网金融之风横扫社会各界,获得了极大的关注。而如今,互联网金融不断在行业的风口浪尖上起舞,究竟怎样的运营模式才最契合发展的主题?这一直是人们关注的焦点。 另辟蹊径?还是效仿电商模式? 若论2016年互联网金融的“风口”,则非消费金融莫属。在这个方兴未艾、加速发展的市场之中,传统金融类、电商类、互联网金融类等几方力量,各显神通争取生存空间,已经成为该领域的现状。日前,央行、银监会联合印发《关于加大对新
量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外,我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系,这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来
数据猿导读 2014年2月,京东金融推出消费金融产品-京东白条,其主要目标人群以年轻人群为主,用户购物时通过“白条”的方式实现分期支付,且无需任何抵押物,授信额度最高为1.5w元,分期时间从3-24个
随着金融行业信贷业务的不断拓展,以贷款平台为长期饭票和生活来源的“撸口子”大军也愈加壮大。而网贷平台的蓬勃发展更是让一群伺机而动者有了更多可趁之机,成为困扰银行、金融机构的重要业务风险痛点。
风控是信贷业务的核心,业务实践中经常会出现样本选择性偏差(sample bias),从而影响模型效果,影响信贷业务。而很多风控模型也都只能基于有偏样本建立。对于样本偏差对风控模型的影响,很多模型同学一般只是定性分析,为此,本文将尝试从量化的角度探讨这一点,希望能给大家一些方法论上的启发。
2016年8月,社交软件Facebook成功申请了这样一项专利:当用户申请贷款时,如果该用户的社交网络上好友的平均信用等级达到了最低信用分要求,贷款才能获得通过。 随着互联网技术与金融不断融合,把社交
10月29日,腾讯全球数字生态大会·成都峰会正式开幕。大会围绕产业智慧升级,洞察数字经济发展趋势,分享产业创新发展成果。腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在会上分享了腾讯产业互联网战略升级一年来,在技术、行业方案和生态三个方面的思考和和实践。 作为各行各业数字化转型的基础保障,产业安全的技术演进和落地应用受到与会嘉宾的关注。腾讯安全在本次大会针对政务、金融、互联网等重点领域带来了定制化的行业解决方案,助力产业发展。 金融 天御风控完美解决三大痛点 产业互联网时代,金融行业正在经历从
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。
题图摄于北京北三环 相关信息: 招聘云原生开发工程师 联邦学习:保护隐私安全以及克服数据孤岛的机器学习 视频及PPT:云原生联邦学习平台、实践与应用 在国庆前举行的 2021 AceCon 智能云边开源峰会上,星云 Clustar CTO 张骏雪和我一起做了个分享:《联邦学习企业级实现》,并且一同发布了星云联邦学习企业级产品基于 VMware VCF Tanzu 的联合解决方案。 在数据融合交互与数据隐私安全愈演愈烈的当下,「联邦学习」技术为基于跨领域的企业级数据合作提供了新的范式。FATE 是国内首个开
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上,有60%的损失来自于欺诈,这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此,风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中,其核心在于如何通过大数据以
近日,“让未来发生——第一财经技术与创新大会”在上海召开,“金融科技(Fin-tech)与区块链” 圆桌会议作为重头戏之一,陆金所、蚂蚁金服、飞贷金融科技、万向控股等企业领导参与了讨论。过程中,蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远指出:渠道、技术、数据,是被业界广泛认可的互联网金融三板斧,也是相比于传统金融更有优势的地方。但在互联网金融的细分市场——网络信贷,这三个是否还是优势,谁又能起决定性作用。如今网络信贷已衍生出很多产品,除P2P外,还有蚂蚁金服的花呗、飞贷、微粒贷等等,甚至百度钱包也开放了贷款业务,那谁又能占据优势?
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