蜜蜂+蜜罐报告是一款基于互联网大数据的风控技术服务平台，在欺诈风险、信用风险、风控建模、多头借贷方面有着杰出的风控表现。 银行的信贷机构从过去依赖于央行报告，到如今需要将大门打开，让更多没有央行征信报告的人群纳入自己的放贷服务人群，基于互联网大数据的风控技术成为了重要的风控手段。 5、产品功能 基于互联网大数据的风控技术服务平台，在欺诈风险、信用风险、风控建模、多头借贷方面有着杰出的风控表现。 2013年，聚信立风控技术平台是上海诚数研发的基于互联网信息的风控技术服务平台，为金融机构提供一套互联网风控技术解决方案。 我们拥有经验丰富的各类技术专家（曾就职于通用电气、渣打银行、毕马威、Paypal等知名企业），在数据分析、消费者行为学、模型开发、产品设计方面有着国际化的视野和项目经验，为客户提供专业、安全的互联网风控技术服务
风控的意义 何为风控？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，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。 已经有一些公司看到了这样的机会，也已经开始利用大数据建模做这类银行服务不到的客群了，比如最近比较火的ZestFinance。 ◆◆◆ 5.大数据风控在中国的机遇 最近10年，以个人信用卡为代表的个人贷款业务在中国有了蓬勃的发展。我国的信用卡交易和风控系统在初期大量借鉴了国外的经验。银联的第一代系统是与VISA合作完成的。 所以也不难理解，国内银行对于大部分非中高端用户实际上是不愿意也没有能力提供金融服务的。没有征信数据，那套国外搬过来的基于征信数据的方式方法就不管用了。 大数据风控的挑战 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，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
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二是通过大数据、云计算等手段，在风险防范、风险管控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风控的效率瓶颈。 目前，有能力推动大数据风控的主要为国有大行、股份制银行等大型银行，以及部分城商行等。互联网巨头、三大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。 从国内金融机构应用大数据的情况看，主要将大数据应用在客户画像领域，包括风险管控、运营优化、业务创新、优化营销策略等。 获取数据之后，控制反欺诈和信用风险最重要的数据算法、建模问题，从而输出授信额度和风险评价、利率和借款期限，这是各家机构的核心竞争力。 获得用户画像之后，还可以通过关联不同用户之间的数据，例如共用IP、手机号等，得出用户的大数据关系图谱，降低团伙欺诈的风险。 信用评分模型 对于如何控制信用贷款业务资产质量，各家银行讳莫如深。
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。 大数据风控是量化风控的一种新形式，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。 区别于传统风控技术，大数据风控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。大数据风控是将贷款主体各个方面的属性维度做全面风险的量化。 雷锋网：百融金服在机器学习的应用上，有哪些实践经验可以分享？ 郑宏洲：百融是一家金融大数据信息服务公司，其服务的对象是金融企业。这就决定了在技术探索和业务分析上会有很多的尝试。
互联网金融不能简单的将传统金融服务模式搬上线,其核心竞争力不是营销获客能力而是大数据风控能力。 那么,如何利用好大数据进行风险评级和风险控制将是今后必须面对的问题。 1、互联网大数据的积累已经让风控进入2.0时代。通过数据的积累,可以实现客户开发和数据采集,然后经过后台的风控模型运算得出结果,最终达到控制风险目的。 利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级,但是却不必公布自己的信用历史。 比如,为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage。 阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用,芝麻信用分是芝麻信用对海量信息数据的综合处理和评估,主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。 “芝麻信用”通过分析大量的网络交易及行为数据,对用户进行信用评估,这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论,继而为用户提供快速授信及现金分期服务。
比如商业应用中打车平台的应用，国内平台滴滴与快滴合并之后，业务线从出租车扩张到专车、顺风车、公交等领域，数据范围猛增，数据量包含司机行为数据、顾客行为数据及各种路线数据、实时交通情况数据，定位数据等。 大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。 二是出现技术服务平台，包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。 PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来，使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低，更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。 三是出现资讯服务平台。大数据产业相对仍是新兴产业，发展日新月异。一方面企业需要寻找大数据资源或技术服务平台，另外一方面第三方服务机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。
本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。 已经有一些公司看到了这样的机会，也已经开始利用大数据建模做这类银行服务不到的客群了，比如最近比较火的ZestFinance。 ◆ ◆ ◆ 5. 大数据风控在中国的机遇 最近10年，以个人信用卡为代表的个人贷款业务在中国有了蓬勃的发展。我国的信用卡交易和风控系统在初期大量借鉴了国外的经验。银联的第一代系统是与VISA合作完成的。 所以也不难理解，国内银行对于大部分非中高端用户实际上是不愿意也没有能力提供金融服务的。没有征信数据，那套国外搬过来的基于征信数据的方式方法就不管用了。 通过颠覆性的算法，技术和产品，让更多的人能够享受到便捷、高效、低成本的金融服务。金融触手可及，信用改变中国。
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。 对私业务中，过高的信用审核标准，无法为更多的贷款申请人提供贷款，造成了无法为更多人提供服务，特别是在信用消费领域，无法实现普惠金融服务。 银行在个人信用风险管理过程中遇到的主要挑战。 1.客户风险较高 传统金融主要服务70%左右的客户，他们共同的特征就是还款能力强或者背景好。其他的客户包括中小企业和收入较低的白领、蓝领客户，银行不愿为他们提供服务。 国内领先的移动大数据服务商TalkingData，正在为互联网金融公司提供移动大数据来防范用户的恶意欺诈，数据的查得率超过了50%左右，具有成熟的数据商业应用场景。 其技术来源于Google，正在为15%左右的美国客户提供信用评估服务，并且也服务很多传统金融企业，共有400万美国人直接通过ZestFinance申请信用评分，另外在银行等金融机构通过ZestFinance
---- Logistics_Day03：业务服务器和大数据服务器 01 主要讲解Docker 基本使用：Docker是什么、Docker 基本命令（镜像image命令和容器container命令） 1）、Docker 容器引擎，典型C/S架构，客户端Client和服务端Server 2）、Docker核心组件 Repository注册中心中央仓库：hub.docker.com 镜像image
---- Logistics_Day04：业务服务器和大数据服务器 01 主要讲解2个方面内容：物流项目业务数据（数据库部署）和OGG 实时采集Oracle数据库表的数据。 1、物流项目业务数据 实际物流快递公司来说，有很多业务系统，使用不同类型数据库存储数据，在此仅仅以2个业务系统为例 - 物流系统Logistics 使用Oracle数据库 - CRM系统客户关系管理系统 使用MySQL数据库 统一采用Docker容器部署业务数据库，为了方便学习业务：业务数据实时采集 【针对上述2个业务系统数据，进行实时增量采集，分别使用不同采集框架：】 - 物流系统Logistics ，Oracle数据库使用OGG采集 - CRM系统，MySQL数据库使用Canal采集 【将OGG和Canal采用Docker容器部署框架，简化运维，环境构建】 【node1.itcast.cn 虚拟机上，有3个容器Container】 - mysql 容器：运行MySQL数据库 - canal-server 容器：运行Canal Server服务，采集MySQ
大数据风控的市场格局 从整体来看，目前国内大数据风控市场上有两种体系：BAT与互联网金融公司内部的大数据风控体系；第三方大数据风控体系。 比如蚂蚁金服旗下的芝麻信用，利用阿里旗下淘宝、支付宝等海量数据优势，为用户提供信用评价。 而对于没有征信牌照的其他公司来说，则是通过建立大数据风控系统来识别风险。 第二类是针对互联网金融企业和金融机构提供大数据风控服务的第三方大数据风控平台服务商。 由于互联网金融行业对大数据风控技术的需求爆炸性增长，诞生了一批第三方服务商，他们的大数据风控体系具有明显的“开放性”特征，与企业及各类金融机构“共享”或“共建”大数据风控服务。 企业做大数据风控面临的问题 尽管大数据风控已经得到业界认可，但市场上真正将大数据风控做好的公司却寥寥无几，原因是什么呢？
《破风》非常燃，看完之后就想骑着单车冲上公路。这部影片中出现了大量有趣的数据，下面我们就逐个数理一下： 1、到底有多快 公路赛一般时速超过50公里，最快时速可以达到80至100公里。 2、一个车队有几个破风手 一个车队通常有3个以上的破分手，是一个小组，而不是孤军奋战。 3、破风手的价值是什么 自行车公路赛，是一项“速度越快，风阻越大；风阻越大，越耗体力”的极限运动。 ； 受伤80余人 大数据已经很大程度上影响到职业体育的水平，例如，NBA与数据分析解决方案公司合作，NBA从得分、进攻、防守、做球等几大类统计了多达90多项技术指标，数据公司帮助处理NBA高达4500万亿条分割的统计数据 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。 的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程风控体系 2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。 优势三：高可用标准服务 整合一线互联网大数据专家团队，加速产品创新迭代，毫秒级识别的极速响应、10000+的超高吞吐量、高达99.99%的服务可用性，为金融客户提供持续、高效、可靠、稳定的在线服务。 7、服务客户/使用人数 数美目前服务的金融客户有500余家，包括中信银行、用钱宝、拍拍贷、招联金融、国美金融、人人贷、宜信等知名企业。 2) 助力金融企业服务，促进普惠金融发展 数美一直专注于大数据反欺诈领域的技术创新，通过多种反欺诈技术识别欺诈风险，借助多维度数据识别信用风险，利用多重的策略模型提升风控效果，进而打造立体的防御体系，为金融客户提供持续
随之而来的是对系统的处理能力、容量、业务持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。 如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。 目录： 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务，我们需要做好一点那就是统一数据运行监控，那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢 相信大家对此是非常熟悉的这也是一种很常见的微服务部署架构，Nginx通过负载均衡对业务请求进行分流，网关Gateway再将请求通过Eureka等注册中心转发到后台服务中。 数据采集：做数据采集的前提一定是对监控需求的仔细揣摩，如果你是粗粒度的应用监控、系统监控，那么数据服务总入口就是数据采集的切入点，如果你是细粒度的应用监控，例如应对时下流行的分布式微服务架构你希望做到对调用链路的详细监控 异步落日志的具体流程如下： 网关监控数据持续产生，放入缓存队列（请求流转的过程中要避免IO操作，尽可能的减少对请求本身的影响） 缓存队列大小达到预先设定的大小，将缓存队列复制到临时缓存（一个临时对象），
投稿来自卧龙大数据（公众号：DataWoLong） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 随着普惠金融业务的深入，以及消费金融业务竞争的白热化，针对信用白户的风控显得尤为重要 如何面向信用白户进行快速有效的信用评级，卧龙大数据根据自己的实践经验，就电商、社交数据在风控上的应用价值与大家进行一些分享。 数据匹配率可以达到50%及以上，具有较大的大数据风控分析潜力。 ，尤其是各种线下服务，除了吸毒犯罪，几乎没有不能卖的，正是这种特性给了我们很大的分析空间。 附：公司介绍 卧龙大数据专注于用大数据服务金融行业，利用互联网跨域关联数据为金融行业提供风控、营销相关的“数据、技术和解决方案”。
易鑫大数据风控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风控场景。 的产品投递 1、产品名称 易鑫大数据风控平台 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、大数据安全 3、产品介绍 易鑫大数据风控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 智能风控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，实现风控前置，帮助客户达到“秒级放贷”。 6、产品优势 第一，支持各类业务系统批量或单笔调用，支持丰富的监控和查询接口，调用方式简单灵活； 第二，从数据到规则的大量可配置化设计，可以让业务人员全流程配置完整的风控策略，支持热更新，无需重启服务； 7、服务客户／使用人数 目前可服务每日万笔以上的进件量，支持千人同时在线审批。
信用相关程度强的数据维度大概在十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等；而互联网金融公司在利用大数据进行风控的同时，会根据需求利用多维度数据来识别借款人风险 2.风控数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风控流程中，客户准入时提供的资信材料有限，业务机构风控数据体量不足，仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面，无法全面的把控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控支撑 App类别：办公管理、便捷生活、电话通讯、电子商务、电子阅读、教育培训、金融理财、聊天社交、旅游出行、拍摄美化、汽车服务、亲子服务、视频服务、系统工具 、音乐音频、游戏服务、运动健康、智能设备、综合资讯 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、风控流程、风险画像等的介绍。 不出现乱码、错位、错值、空值等数据错误； 持续稳定：数据供应稳定、持续，不可出现可引起业务停滞的重大服务中断事故； 覆盖完善：所供数据覆盖范围完整，数据完备程度高，可成业务决策； 更新及时：数据返回时间
企业需要从大量收集的数据中攫取价值，但很多企业似乎无法找到足够的数据科学家来做这件事。因此数据科学作为一项服务变呼之而出。 企业需要从大量收集的数据中攫取价值，但很多企业似乎无法找到足够的数据科学家来做这件事。因此数据科学作为一项服务变呼之而出。 他谈及其数据科学家组成的团队能够提供数据分析工具无法提供东西，数据科学驱动收入的方式以及其风险投资公司如何在不到两年的时间内获得并发展了一个强大而稳定的数据科学家和数据工程师团队，而与此同时大量的科技公司却往往是很艰难地做着同样的事 我们查看了他们所有的数据并雇用了几个数据科学技师来发掘大多数人是如何使用产品的并决定如何来对产品进行营销。我们提供建议来帮助客户支持团队利用我们客户能够控制的东西将顾客从批评者转变为促进者。 财富500强公司拥有强大的数据科学团队，但他们可能不会集中在市场营销和客户服务以及人力资源上。内部数据科学团队通常不具有技术或能力完成所有工作。
腾讯云星云风控平台（Risk Control Platform）提供实时、集中的一站式智能风险管控服务。打通数据采集、数据清洗、特征加工、规则模型、顶层场景的各个模块，从而形成符合实际风控场景的端到端服务平台。
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