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2017年数据报告

二是通过大数据、云计算等手段,在风险防范、风险管方面实现了线上化和批量化。 其中,大数据技术解决了消费金融乃至小微金融领域的效率瓶颈。...目前,有能力推动大数据的主要为国有大行、股份制银行等大型银行,以及部分城商行等。互联网巨头、三运营商等由于掌握了庞大的个人数据,也开始加入到这一市场中来。...根据媒体报道,监管当局已决定由互金协会牵头成立个人信用信息平台,于今年底正式批筹,坊间将之称为“信联”。 风险识别与控制既是金融业运营的核心,也是大数据在国内外金融领域最主要的应用部分。...“白名单”主动预授信 在消费金融中,银行、互联网金融等机构开始采用前置的白名单邀请制,商业银行将主动授信用于实际业务,这是对以往被动授信模式的颠覆。...就国内商业银行而言,将风险评分等技术手段引入信用贷款模型,是一些银行信用贷款业务爆发、不良下降的核心原因。

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数据体系-简介

早期传统金融的主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个维度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。...结合中国互联网发展,以及目前的征信监管要求,对可用数据及可用数据做一个全面的梳理。...2.数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见流程中,客户准入时提供的资信材料有限,业务机构数据体量不足,仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面,无法全面的把某位客户的风险情况,所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风支撑...未来百行能不能有效被使用上还有待观察,但人员可先了解其相关的资料。百行征信涉及的模块,主要包括以下方面: 报告相关数据:报告时间;查询原因;查询结果等。...4.2 明确需求 建议:回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、流程、风险画像等的介绍。

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ML | 建模的KS

我们这做模型的时候,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,但在领域并不是越大越好,到底KS值与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

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中的大数据

的意义 何为?字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构(包括银行,小贷,P2P等)来说,的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。...做得好与坏直接决定了一家公司的生与死,而且其试错成本是无穷的,往往一旦发现出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底,全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。...这其中除了一部分明显的自融欺诈外,大多数平台垮掉的原因还是不过关。 ◆◆◆ 2. 的核心 风险控制需要做什么?与逾期率的绝对数值相比,对风险的控制能力要重要得多。...国际上传统的方法 的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见,这需要量化的工具,也就是模型。...大数据的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴,我们既需要好的材料,也需要好的厨师,当前大数据中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。

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金融科技&大数据产品推荐:易鑫大数据平台

易鑫大数据平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、流式计算等核心技术,整合线上线下多维度数据,可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等全方位的金融场景。...的产品投递 1、产品名称 易鑫大数据平台 2、所属分类 消费金融 金融科技·、征信、反欺诈、大数据安全 3、产品介绍 易鑫大数据平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、...应用场景1:贷款在线审批 智能平台基于大数据进行实时数据收集、数据分析,并进行一系列规则计算、评分建模与智能决策,实现前置,帮助客户达到“秒级放贷”。...5、产品功能 易鑫平台主要功能如下: 第一,指标体系; 平台所需要的多维度海量数据通过指标体系进行采集。...成立三年多来,易鑫集团发展突飞猛进,目前,已完成智能数据控管理、资产管理三中心的核心布局。2016年,易鑫平台的交易量超过26万台,总交易规模超过270亿元。

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​网易游戏实时 HTAP 计费平台建设

本篇内容主要分为五个部分:实时风业务会话会话关联的 Flink 实现HTAP 平台建设提升结果数据能效发展历程与展望未来图片众所周知,网易互娱的核心业务之一是线上互动娱乐应用服务,比如大家耳熟能详的梦幻西游...HTAP 平台建设当我们完成了算法可行性测试,并使用 Flink 实现了技术原型后。接下来就是如何把这一整套框架平台化,使其成为便捷、准确、丰富的平台。图片平台需要做到以下这些功能。...提升结果数据能效当我们可以实时产生业务会话的结果,并在平台上展示的时候,接下来我们将通过以下几点提高数据效能。...并且通过可视化的展示可以使我们的平台更准确的提供服务。...未来我们希望,可以实时风平台可以支持更多的功能。比如我们希望支持用 Flink-SQL 即席查询结果;用户反馈驱动的模型修正;结合 Flink-ML 挖掘更深层次数据价值。

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ML | 建模的WOE与IV

ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融的一些事一些情,当然也包括建模、机器学习、大数据等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!...第一次接触这两个名词是在做模型的时候,老师教我们可以用IV去做变量筛选,IV(Information Value),中文名是信息值,简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的,然后IV又是...data_bad) len_good = len(data_good) for value in value_list: # 判断是否某类是否为0,避免出现无穷小值和无穷值...测试数据集可以后台回复 'age' 进行获取。...,不过得注意一些细节,转换数据格式。‍

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信贷模型搭建及核心模式分类

在我们清洗数据的时候,看到对客户信用评价中有这么一类“少量逾期”,这个类别占了相当的比重,而且在模型中作用也比较显著,和其它类别“信用好”“信用差”等比肩。...E.应用场景 模型的应用场景非常广泛,只要牵扯互联网金融的行业就缺少不了模型的存在,从借贷的角度来看,平台要评估借贷者的个人征信和还款能力从而保证投资者的收益;从投资者的角度,要保证平台的资金安全...从资金的角度来看,模型是为了评估用户还款能力和还款意愿,反欺诈反作弊,防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能;从行业的角度,互联网模型体现在消费金融/供应链金融/信用借贷/P2P/大数据征信等方面。...五、模型的设计步骤 总体来说模型的设计主要可以分为以下的几个步骤: 1.获取数据 信用评估来自于用户数据,模型规则其实就是用户数据规则,信息的纬度也比较广泛,大致可以分为基本信息/行为信息...,一般来说活体检测是能够过滤到一部分恶意欺诈人群的。

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机器学习与大数据

但机器学习在中的作用究竟如何,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、模型评分管理等领域。从事大数据分析和信贷风险管理近十年,在金融行业的数据分析、平台架构、模型研究和风险策略等方面有深刻的理解。...大数据是量化的一种新形式,出现主要的条件是,现代社会是一个信息社会,在信息和数据上极大的膨胀,这给我们有更全面衡量个体风险的机会。...区别于传统技术,大数据是在方法论上做了相应的革新。风险,即不确定性。风险管理实际上就是做量化风险。大数据是将贷款主体各个方面的属性维度做全面风险的量化。...开发了百融100brain机器学习平台,它是一个分布式的纯R平台,在这个平台上做机器学习知识的传承和分享。我们内部还举办了各种技术大赛,去验证传统统计方法和机器学习方法的效果优劣。

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支付模型

二、基于规则的 规则是最常用的,也是相对来说比较容易上手的模型。从现实情况中总结出一些经验,结合名单数据,制定规则,简单,有效。 常见的规则有: 1....三、决策树模型 风险评估从本质上来说是一个数据分类问题。 和传统的金融行业风险评估不一样的地方,在于数据规模、业务变化快、实时要求高。一旦有漏洞被发现,会对公司造成巨大损失。...互联网金融离不开机器学习,特别是支付。 在各种支付模型中,决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型,我们根据已有的数据,分析数据特征,构建出一颗决策树。...国外的PayPal是支付平台的标杆,国内前海征信、蚂蚁金服等会使用到更高级的神经网络和机器学习,但实际效果未见到实证材料。...支付场景分析 ; 支付数据仓库建设 ; 支付模型和流程分析(本文); 支付系统架构 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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ML | 中的异常检测原理与应用

今天来介绍一下中的异常检测,从最基础的概念开始讲起,因为本人对这块的内容平时工作也做得不多,更多滴偏向于“纸上谈兵”,有什么说得不对的地方,也欢迎各位朋友指正~谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测(Anomaly Detection 或 Outlier Detection),又称为离群点检测,在我们领域很多地方都会用到...0301 基于统计检验与分布算法 说起异常点检测,最容易想到的就是这个正态分布图了,3倍方差之外的数据属于异常数据。...它是在1977年由美国统计学家John Tukey发明,分析数据需要为定量数据,通过它可以直观的探索数据特征。我们可以从箱线图中直观地看到两点:数据离散分布情况以及离群点。...而右边为解码器,它负责把压缩了的数据再进行还原,努力恢复成原本的样子。如果恢复不了,那就意味着样本不是同一类,可以归纳为异常数据。 4、混合DAD:深度学习模型提取特征+SVM进行分类。

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ML | 建模中怎么做拒绝推断

建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...其中,数据法中提到的3种方式都是比较好理解的。...方法一:简单说就是把模型应该拒绝的客户,按照一定规则(比如不那么坏的客户)给予审批通过的决策,后续观察其贷后表现,给未来的模型提供更丰富的数据; 方法二:指的是从其他机构或者类似产品中获得客户的贷后表现数据...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了,让初涉模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识,这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲,因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担,公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 建模中的样本偏差与拒绝推断

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ML | 建模老司机的几点思考与总结

ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融的一些事一些情,当然也包括建模、机器学习、大数据等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!...02 数据搜集处理(Data Curation) 当我们确定了要开发的模型之后,这个时候需要做的是搜集数据与处理数据了。...搜集数据,不需要等到所有的特征都搜集完才开始开发特征或者训练模型,有多少数据,就先搞多少数据。...在了解了以上的内容后,你就可以开始搜集所有相关的数据了,因为你的数据源会非常多,所以这里你必须做好数据的归档,不然后期会很乱,而且原始数据需要备份一份不要动,方便后续复盘使用。...涉及到的步骤就没那么多了,主要分成: 1、模型部署常用的就是pmml模型文件,所以你需要导出来给到后台开发小哥 2、而在这之前,一般需要我们写好接口文档,确定好特征逻辑与部署节点,给到产品经理 3、自己在对应的平台上写

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【金融数据】消费金融:大数据那点事?

数据同传统在本质上没有区别,主要区别在于模型数据输入的纬度和数据关联性分析。...大数据作为传统方式补充,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%客户的有效补充。...风险评估过程中,如果数据纬度不全,高相关数据没有被考虑进来,对模型是一个的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入,其评估结果的偏离度就会较大,评估结果失效的可能性就很大。...大数据可以从数据纬度和分析角度提升传统水平,是一个必要的补充,可以让传统更加科学严谨,但是不是取代传统的模型和数据。...第二种是利用共享贷款数据机制,第三方企业或者的P2P,防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款,降低欺诈风险。

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为本创新驱动,券商如何实现智能加速?

面临挑战 该券商的数据基础主要来自于业务系统的关系型数据库的数据,需要在数据基础之上实现数据的运营。而由于合规处于企业核心竞争力的高度,原数据积累10年,数据量已超30TB。...原“IOE架构”出现了性能瓶颈以及各方面管理问题,具体体现如下: 01 随着业务的发展以及数据量的激增,原有平台开始遭遇IO访问及内部数据交换的瓶颈。非现场平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。...解决方案 沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构,承载合规核心数据库系统,助力业务处理效率大幅提升。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了系统的业务效率,日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时,性能提升10倍以上。...2 通过多年的发展,基于沃趣QData Cloud云平台解决方案逐步拓展成数据库私有云应用场景,以Oracle为代表的数据库如:客户关系管理、、合规、自营交易等系统正在逐步迁移到数据库私有云平台

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决策引擎经验

而一些规则,需借助爬虫接口,且需待将爬取到的数据经过二次加工与汇合之后,再对汇合的总值进行判断,如手机运营商手机使用时长,则此类规则应后置运行。...而对数据的提炼与作用过程,将使用到“参数”的定义。“参数”决定了区间和上下限范围,一条规则通常作用于某一数据类型,依据此数值是否满足“参数”的定义范围,得出是否可通过的结论。...由于最终还是数据“喂出来”的结果,的本质就是数据,而非主观臆断的设限,故而,随着数据样本与内容的不断发展,必然将会涉及到一些动态的调整,后期可能会发现原本设定的“参数”过于严谨而导致审核通过较低...三、记录与统计 最终到底是“跑出来”的,所以,整个系统对所有不同规则的触发需进行有效的记录与统计,以便后期可支持数据分析与模型调整的相关工作。...3、数据源内容 举例说明:某些规则是通过二次数据解析与汇总进行的,但原始数据需要进行保存,诸如手机账单的通话明细数据,此部分数据一是可作为规则使用,二是未来可用作于催收与贷后管理。

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