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从大数据征信看银行风险控制创新

上述数据背后,除了经济下行导致逾期风险上升原因之外,银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因 1 信息不对称与贷款欺诈 随着P2P、小贷等民间借贷兴起,借款人越来越容易通过非银行途径获得贷款。 这还不包括持续监控该客户在民间借贷中申请情况、负债情况和逾期情况等风险点。银行在贷后风险防范过程中手段和效率都极大地制约了银行风险控制效果。 金融机构不用再投入巨资自建系统,不用花巨大精力和成本寻找各种风控数据。 银行风险控制与大数据征信结合 1 大数据难以解决所有问题,但可以作为有效工具 大数据能为信贷行业带来什么价值? 综上,笔者认为,在互联网时代和大数据时代背景下银行如欲进一步加快转型步伐、实现诚信社会与普惠金融愿景、肩负信用风险管理重任,就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网优势,拥抱大数据征信 ,充分利用内外各种信息做好客户征信和增信,进一步提高对风险控制和管理水平,才能立于不败之地。

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重写风险

作者 | Ben Northrop 策划 | 万佳 尽管重写必然会给团队带来风险,但我们经常还是不顾一切地踏上重写旅程。 此外,这个阶段拖得越久,我们成功(即交付替换品)机会就越低。因此,让我们看看其中隐含一些危险。 2第一个风险:双倍工作量 在这段旅程中,我们常常面对第一个风险是重写基本上是双倍工作量。 首先,我们倾向于把重写看作是一个消除我们在过去系统中所积累全部技术债务机会。我们希望分解 God 类,修复不一致变量命名,改写和重组数据结构等等。 7第六个风险:全有或全无 重写最后一个大风险是可以避免,但通常还是无法避免。虽然我们现在认可了迭代开发智慧和最小可行产品概念,但通过重写,很难找到一种方法来一次性交付所有的东西。 8总结 最后,希望你已经了解了重写阶段可能存在风险。虽然绿地开发阶段肯定也有它风险,但重写也不是在公园里散步。

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    SAS-走近Log,实现程序风险控制

    ),有没有绿色字体出现(WARNING),接着在看有没有黑色_ERROR_=1出现(出现这种情况,一般是你数据不满足条件或者语法有问题,下面会有例子),接着还得再看看有没有蓝色字体(XXX未初始化 _ERROR_ 注意此处_ERROR_非前面提到ERROR,此处_ERROR_是以黑色字体存在,当出现这个时候一定要注意一下程序,虽然程序结果不一定有问题,可能是数据或者其他什么不满足你程序要求 顺便再一句相关Option选项,在程序开始可以加一个option error=1;选项这样的话如果出现了黑色error不会哗啦出现一屏幕,没一类或者每一处error只在log上显示一次。 才是我们最终目的,这个应用一句从别人那里“借”来的话:“风险控制”,此处风险指的是程序风险。 ,这个就涉及到data运行数据原理了..。

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    6种可用于互联网金融风险控制数据来源

    但由于我国互联网金融出现时间短,发展快,目前还没有形成完善监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大风险。 首先是信用风险。 目前我国信用体系尚不完善,互联网金融相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。 特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管,成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动温床。 其次是网络安全风险。我国互联网安全问题突出,网络金融犯罪问题不容忽视。 互联网金融企业通过获得多渠道数据原料,利用数学运算和统计学模型进行分析,从而评估出借款者信用风险,典型企业是美国ZestFinance。 目前,可被用于助力互联网金融风险控制数据存在多个来源。 1.

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    “大数据”模式法律风险

    原标题:“大数据”模式法律风险 ——评今日头条事件 作者:谢君泽 继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后,近日又传出“今日头条”被围剿消息。 至此,作为新闻数据聚集者与加工者“今日头条”,命运堪忧!然而,该事件对笔者思考不仅于此,“大数据”模式法律风险才是更值得关注问题! 然而,笔者更关心这种“大数据”模式是否侵犯社区居民隐私权。 实际上,近日“今日头条”事件,已经凸显了“大数据”模式法律风险。 “大数据”模式法律问题 “大数据”模式首要法律问题是数据本身法律属性。比如说,“今日头条”所撷取新闻数据可能是不受著作权保护时事新闻,也可能是享受著作权保护文字作品。 从目前看来,“大数据”模式法律风险主要来自于大数据来源和取得方式上。然而,如何从法律上看待“大数据“加工行为”,以及如何保护“大数据”模式“加工成果”,则是一个更加长远法律议题。

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    信号时序逻辑反应性和风险感知控制

    解决这些问题对于构建完全自主系统至关重要,需要规划和控制系统集成。我们首先提出反应性风险信号间隔时序逻辑(ReRiSITL)作为信号时序逻辑(STL)扩展,以制定复杂时空规范。 与STL不同,ReRISITL允许考虑不可控制命题,这些命题可以模拟人类以及诸如传感器故障之类随机环境事件。 此外,ReRiSITL允许纳入风险度量,例如(但不限于)条件风险值,以度量违反某些空间规范风险。其次,我们提出了一个算法来检查Reisitl规范是否满足。 为此,我们将ReRiSITL规范抽象为一个定时信号转换器,并设计了一种基于游戏方法。第三,我们提出了ReRiSITL规范下动态控制系统反应式规划和控制框架。

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    基于数据安全风险评估(三):风险分析与评估

    风险结果判定 为了方便对风险控制和管理,可将风险划分多个等级(如:5级或3级),等级越高,风险也就越高。如下示例表: ? 适用于对自身进行安全风险识别和评价,并选择合适风险处置措施,降低评估资产安全风险,定期性评估可纳入数据安全管理规范及管理办法中。 检查评估主要包括: 自评估方法检查; 自评估过程记录检查; 自评估结果跟踪检查; 现有数据安全措施检查; 数据生命周期内数据控制检查; 突发事件应对措施检查; 数据完整性、可用性、机密性检查; 数据生命周期内数据审计、脱敏检查; 五 总结 数据安全风险评估与信息系统风险评估应是子与父关系,数据安全风险评估可融合其中也可独立与已有风险评估体系之外运转。 风险评估流程示例图 基于数据安全风险评估分四个部分已全部介绍完毕,写该系列文章其意义是发现业界没有针对数据层面进行风险评估体系化文章,所以利用自身数据安全经验,查阅了相关标准完成了以数据为中心风险识别框架

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    数据分析】六种可用于互联网金融风险控制数据来源

    但由于我国互联网金融出现时间短,发展快,目前还没有形成完善监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大风险。 首先是信用风险。 目前我国信用体系尚不完善,互联网金融相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。 特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管,成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动温床。 其次是网络安全风险。我国互联网安全问题突出,网络金融犯罪问题不容忽视。 一旦遭遇黑客攻击,互联网金融正常运作会受到影响。 互联网金融企业通过获得多渠道数据原料,利用数学运算和统计学模型进行分析,从而评估出借款者信用风险,典型企业是美国ZestFinance。 目前,可被用于助力互联网金融风险控制数据存在多个来源。

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    企业实施BYOD安全风险

    以下是企业实施BYOD所面临安全风险: 一、设备丢失或者失窃 在过去十年全球最严重数据泄漏事件,我们了解到设备丢失或失窃已经成为仅次于黑客攻击信息安全事故原因,危害性甚至超过内部员工泄漏情况 部署围绕个人移动设备BYOD方案意味着员工设备丢失概率会比过去大大增加。虽然一些企业部署了远程擦除邮件、联系人等企业数据安全措施,但是很多员工出于隐私考虑不愿意让企业IT部门完全控制手机。 这时候就需要在移动设备中将公司数据和员工个人数据隔离,在远程删除时只删除公司数据。 例如一些移动应用能帮助员工骗过网络访问控制规则,访问企业邮件日历等信息。 十、越狱和Root 如今无论是苹果设备越狱还是Android设备Root破解方法都变得越来越简单,很多热爱科技员工都会尝试越狱。但是越狱会导致设备受到恶意软件攻击风险大增。

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    黄黎明:靠大数据进行风险控制,比信用卡更安全

    ,越往下你会发现他们借钱也好,买理财产品不是那么方便,我们把客户目标群对着这个,这个基数比较大,互联网行业和传统不一样,互联网用户群要,第二个互联网金融,就像摘果子,我们从果树最高处,利润最薄,最难满足客户先做 我们主要收入来源,不是利差,是和其他银行合作业务,我们帮他做了客户筛选,风险控制。 第三个我们希望把自己成本大幅度降低,要把运营成本大幅度降低不能靠网点,风险控制不需要和客户面对面的调查,而是真正靠大数据来做,科技手段把成本降下来。 第二个真正金融创新,要在风险上创新,风险创新你要有足够数据,否则你只能面对面,我们平台有足够数据,传统金融机构很难做到。 信用风险第一个资产结构要稳定,第一步海量用户,三亿用户时候社会平均风险,第二个在这些人里面把坏客户挑出去,比社会平均风险还要好一些,我们其实做信用风险上有六个模型做,一个是微信社交模型,QQ数据模型

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    数据脱敏风险量化评估方案

    一、背景介绍 当前社会信息化高速发展,网络信息共享加速互通,数据呈现出规模、流传快、类型多以及价值密度低特点。 本文讨论风险评估算法也是基于匿名化处理数据风险评估,也适用于其他脱敏算法。 二、K匿名相关知识简介 根据发布数据内容不同,数据集存在风险也不同;如何去量化评估数据集存在风险,就应该先对数据敏感级别进行一个合理划分。 ,其攻击对象是大量元组,因此不必计算处于风险记录数和最大风险(详细描述请参照《大数据隐私攻防:数据脱敏后隐私攻击与风险评估》)。 对以上三种模型风险计算逻辑与公式如下: 4.1抽样数据集和原始发布数据集一样(即同表数据集分析) 经检察官攻击模型、记者攻击模型和营销者攻击模型攻击后存在风险记录比例,即存在风险数据条数率: 其中

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    Stata估算观测数据风险

    p=6419 在分析二元结果时,逻辑回归是分析师对回归建模默认方法。随机研究中,当然很容易估计比较两个治疗组风险比。对于观察数据,治疗不是随机分配,估计治疗效果风险比有点棘手。 估算观测数据风险比 现在让我们考虑观测数据情况。 通过逻辑模型估计风险比率 一个相对简单替代方案是使用逻辑模型来估计调整x治疗风险比。 ,比较z = 1到z = 0,为1.43,与我们第一次模拟数据时估计风险比相同,其中治疗分配是完全随机(特别是独立于x)。 但是,由于这将为我们提供基于Wald对称置信区间,因此最好找到对数风险这个区间,然后将得到区间反向转换为风险比例: _nl_1: log(_b[POmeans:1.z] / _b

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    如何评估数据安全风险

    例如,当应用程序使用特权帐户或共享帐户是企业运营方式一部分时,这一要求可能具有挑战性。减少和控制这些帐户使用对于安全至关重要。 3.变更控制和元数据快照 等级3适用于受变更控制数据库。 此外建议将这些快照与类似数据库进行交叉比较,以确保一致且统一配置、用户、权限等。 变更控制挑战在于它可能很麻烦并且被视为无用繁文缛节。然而,缺乏对元数据更改控制很快就会变成对数据缺乏控制。 该要求目的是对不频繁和高风险活动实施控制。审核罕见活动通常不会产生性能开销,并且需要最少时间投入。实施方面的挑战是允许对活动进行及时有效审查。 此外还可以突出控制风险做法等方面的差距。 实施取证审查需要一个解决方案,能够以最小开销捕获所有活动,减少并将其存储在合理数量磁盘空间中,并提供取证工具来分析和审查它。 对数据库应用预防控制会带来阻止合法活动操作风险。因此,必须按照适当最佳实践谨慎地部署此类措施,以最大程度地减少中断可能性。 结语 如果企业安全等级没有想象那么高,那么不要担心,继续加强。

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    走遍天下vb控制结构

    计算机执行控制流程只能有三种基本控制结构组成,即:顺序结构、选择结构和循环结构。Visual Basic是采用事件驱动,由用户激发事件去执行相应事件处理过程。 学习VB编程语言真的很简单,学会走遍天下VB控制结构,你就不用为学习vb发愁了,绝对真正达到一学就会。 我们先依次介绍三种结构概念和语法格式,最后再解释每一种结构优缺点。 一、顺序结构 顺序结构:就是按照语句书写顺序执行(语句怎么执行,就怎么书写)。 2.数据输出 我们介绍一下信息框函数Msgbox Msgbox函数使用格式为:<变量名>=Msgbox(<提示信息>[,<对话框类型>[,<对话框标题>]]) ? 3.数据输入 输入框函数Inputbox 语法格式:变量名=InputBox(<提示信息>,[<对话框标题>],[<默认值>]) ? 其作用:将用户输入数据返回到当前程序。

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    如何降低向云计算迁移中3风险

    控制台、管理工具、管理数据弹性流程(如备份、复制、HA、DR)、网络驱动、实际服务上有各种各样变化。 尽管服务和应用程序有其自身重力,数据却是最庞大和密集,这意味着数据拥有最大重力。如果数据变得足够大,它甚至无法移动。” 从A点迁移大量数据到B点面临另外一个根本性挑战是不断产生或更新数据生产服务器,尤其是与数据库打交道时。一旦数据快照完成迁移,系统必须跟踪并最终同步到生产应用程序新变化中。 此外,对异构环境中数据管理和控制也是一个巨大挑战。例如,安全成为一个值得关注的话题。许多传统企业IT部门仍然关心存储在公有云中数据,因为在不同IT环境中缺乏多个数据存储库类似的控制。 后记 在认识到这些风险之后,在一个良好公有云解决方案中践行这些做法。

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    对于数据被篡改安全风险分析

    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息有效性,还影响信息正确性保证。一些政府条例特别注重确保数据准确性。 关于残余风险技术失败数据可能导致操作或合规风险(特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据完整性)。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。 确保数据所有者负责授权、控制数据数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。 威慑保持对获取和管理数据个人教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据数据丢失。关于残余风险损害或破坏数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠数据是任何计算系统基础确保。 确保数据所有者负责表决权,控制数据数据损失。关于残余风险损害或破坏数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠数据是任何计算系统基石。

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