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关键词

降低抢票成功率

除此之外,针对家有关抢票的相关疑问,单杏花表示,抢票是系统自动提交请求,模仿机器人操作,通过持续不间断地对系统进行访问而购买车票的第三方。 这种高频率的访问无疑会对12306造成很的压力,从而导致系统出现间歇性卡断,直接影响旅客在12306网站上的正常购票。对此,12306研究了一套互联网售票的系统。 近年来,随着的普及应用,的概念慢慢落地,它是指通过运用构建模型的方法对作弊和欺诈方进行制和险提示。现在,被广泛地应用于信贷、支付、登录、注册等业务场景。 12306上线的这套系统通过对访问端行为的识别以及一系列的处理,若发现这个地址可能是有险的行为,就会予以拦截,从而减低抢票的成功率,增加12306系统的稳定性。 对此,单杏花表示,这是为了减少旅客购票的麻烦,但也给第三方的抢票、黄牛刷票提供了可乘之机。对此,还需要加强来防范危害。(文小北)

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中的

这其中除了一部分明显的自融欺诈外,平台垮掉的原因还是不过关。◆◆◆2. 的核心 制需要做什么?与逾期率的绝对值相比,对险的制能力要重要得多。 ◆◆◆4.机构在领域的探索我们所说的并非指绝对的样本量的巨,而是把常规的信贷征信以外的信息统一称为。 目前看来,由于美国的征信生态体系已经比较完善,其它非信贷类建模里的应用实际上比较有限,在情况下锦上添花多过雪中送炭。 ◆◆◆5.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系统在初期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。 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,当前中运用的挑战主要还是在和人才这两方面。

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    2018中国调研报告:百亿市场

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    2017年报告

    二是通过、云计算等手段,在险防范、险管方面实现了线上化和批量化。其中,技术解决了消费金融乃至小微金融领域的效率瓶颈。 目前,有能力推动的主要为国有行、股份制银行等型银行,以及部分城商行等。互联网巨头、三运营商等由于掌握了庞的个人,也开始加入到这一市场中来。 从国内金融机构应用的情况看,主要将应用在客户画像领域,包括险管、运营优化、业务创新、优化营销策略等。 获取之后,制反欺诈和信用险最重要的算法、建模问题,从而输出授信额度和险评价、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,例如共用IP、手机号等,得出用户的关系图谱,降低团伙欺诈的险。信用评分模型对于如何制信用贷款业务资产质量,各家银行讳莫如深。

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    机器学习与

    国内商业银行模型团队多年管理经验,专注于机器学习、信贷险策略、模型评分管理等领域。从事分析和信贷险管理近十年,在金融行业的分析、平台架构、模型研究和险策略等方面有深刻的理解。 机器学习几乎在每一个有的场景都有应用。它主要是区别于纯粹人工经验去做决策。雷锋网:目前来说,机器学习在中是怎么样的地位?作用多?郑宏洲:我们知道,是信贷管理业务中的重要组成部分。 按形式,可以分为传统人工和量化是量化的一种新形式,出现主要的条是,现代社会是一个信息社会,在信息和上极的膨胀,这给我们有更全面衡量个体险的机会。 ,这是依托于海量的去判断借款人的信贷险,这就决定了它比传统方法更依赖于技术方法去处理,同时时常伴随着高维度稀疏性等特点,这决定了机器学习是实现这一场景的核心方法。 区别于传统技术,是在方法论上做了相应的革新。险,即不确定性。险管理实际上就是做量化险。是将贷款主体各个方面的属性维度做全面险的量化。

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    应用于P2P领域

    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能力。 那么,如何利用好进行险评级和制将是今后必须面对的问题。 1、互联网的积累已经让进入2.0时代。通过的积累,可以实现客户开发和采集,然后经过后台的模型运算得出结果,最终达到险目的。 从国内来看,最有条的仍然是阿里和腾讯。 腾讯作为另一巨头,掌握着量的社交信息相关,基于其及时通讯,能够抓取到更多的社交:地区、年龄、性别、社交关系、学历、关注领域等方面。 二、存在的劣势 当前,家对于应用的广泛前景已经毋庸置疑,利用技术来做互联网金融机构的险评级和制,在理论上几乎无争议,但在实际行动中却困难重重。

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    中的和机器学习

    这其中除了一部分明显的自融欺诈外,平台垮掉的原因还是不过关。◆ ◆ ◆2. 的核心 制需要做什么?与逾期率的绝对值相比,对险的制能力要重要得多。 机构在领域的探索我们所说的“”并非指绝对的样本量的巨,而是把常规的信贷征信以外的信息统一称为“”。 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系统在初期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。 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,当前中运用的挑战主要还是在和人才这两方面。 2015年4月,基于8年累计的行业内最最长的信贷历史,拍拍贷发布了业内第一个基于建模的系统—魔镜。自从上线以来,魔镜在有效地险的同时,也极地提高了效率。?

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    【金融】消费金融:那点事?

    同传统在本质上没有区别,主要区别在于模型输入的纬度和关联性分析。 作为传统方式补充,主要利用行为来实施制,用户行为可以作为另外的30%客户的有效补充。 但是险事的联动效应已经变,一个小的险事可能在很短的时间内产生巨的影响后果,险事撬动的杠杆变了。 历史反应未来趋势的相关程度正在变弱,因此信用险管理需要量实时的,已有的模型对险事(尤其是内部欺诈,外部欺诈)的识别能力在下降,需要新的制模型和实时。 App装载和使用情况来辨识用户是否安装了很多恶意例如密码破解器,伪装号码;客户是否仅仅使用贷款,没有安装常用

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    《破

    《破》非常燃,看完之后就想骑着单车冲上公路。这部影片中出现了量有趣的,下面我们就逐个理一下: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、破手的价值是什么自行车公路赛,是一项“速度越快,阻越阻越,越耗体力”的极限运动。 好教练难求,但是经过计算和处理的多维度的却是可以普及和借鉴的。改变职业体育,并赋予职业体育全新的商业价值,并非一遥不可及的事。 知识无极限6、回复“啤酒”查看挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省分会会长招募9、回复“每日一课 专注行业人才的培养。每日一课,(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。资讯,每日分享!咖—PPV课爱好者俱乐部!

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    跑路、欺诈波不断,威力何在?

    的市场格局从整体来看,目前国内市场上有两种体系:BAT与互联网金融公司内部的体系;第三方体系。 第二类是针对互联网金融企业和金融机构提供服务的第三方平台服务商。 企业做面临的问题尽管已经得到业界认可,但市场上真正将做好的公司却寥寥无几,原因是什么呢? 曾有专家指出,底层的技术是的核心基础,如果没有过硬的技术实力,也就无从谈起。其次是源问题。一些平台在实施过程中,收集的源很有限。 预测是技术的价值之一,但黑天鹅事却是在预测规则之外。目前,国内的发展只经历了几年时间,期间并没有经历过极端经济环境的压力测试。

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    电商社交的应用实践

    投稿来自卧龙(公众号:DataWoLong)文摘欢迎各类优质稿请联系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,卧龙自己的实践经验,就电商、社交上的应用价值与家进行一些分享。 50%及以上,具有较分析潜力。 实名制的普及带来的是号码资源稀缺,最化价值利用是黑产平台的主要特点,这也给我们基于的反欺诈提供了线索。三、电商社交建模应用信用评估一直是金融领域的重中之重。 附:公司介绍 卧龙专注于用服务金融行业,利用互联网跨域关联为金融行业提供、营销相关的“、技术和解决方案”。

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    -Linux装辅助

    6 装辅助6.1 每台主机安装jdk查看自带的openjdkrpm -qa | grep java卸载系统自带的openjdkrpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64 --nodeps上传jdk并解压然后配置环境变量所有的安装路径 mkdir -p exportservers所有压缩包的存放路径mkdir -p exportsoftwares上传jdk到exportsoftwares路径下去,并解压tar -zxvf jdk-

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    金融科技&产品推荐:易鑫平台

    易鑫平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图库、流式计算等核心技术,整合线上线下多维度,可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监、贷后追踪等全方位的金融场景。 的产品投递1、产品名称易鑫平台2、所属分类消费金融金融科技·、征信、反欺诈、安全3、产品介绍易鑫平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图库、流式计算等核心技术 应用场景1:贷款在线审批智能平台基于进行实时收集、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”。 7、服务客户/使用人目前可服务每日万笔以上的进量,支持千人同时在线审批。 成立三年多来,易鑫集团发展突飞猛进,目前,已完成智能管理、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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    体系-简介

    早期传统金融的主要利用了信用属性强的金融,一般采用20个维度左右的,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。 信用相关程度强的维度概在十个左右,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进行的同时,会根需求利用多维度来识别借款人险 2.来源2.1 应用逻辑常见流程中,客户准入时提供的资信材料有限,业务机构体量不足,仅仅根内部进行险评估会非常片面,无法全面的把某位客户的险情况,所以通常需要依赖于第三方供应商提供支撑 分类:企业类型、工商、税务、发票、涉税、涉诉、海关、环保、信用、招聘、新闻、商标、知识产权、著作、受惩黑名单企业股权出质、企业动产质押、经营异常 准确性高、稳定性强、吞吐量、扩展性强稳定、合规、安全、可靠4.2.1 场景需求贷前审核、贷中监、授信策略等。产品、周期、均等。

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    测试之测试

    因为高效的处理测试速度,它要求测工程师具备高水平的测试技术才能应对测试。我们来看下处理的三个特性:批量实时性可交互另外,质量也同样是测试的一个重要维度。 当然这个过程可能也会涉及到的持久化相关指标,例如存储至HDFS读写效率等等,同样也会涉及在内存中处理效率,即我们的处理算法效率等等子组性能处理,一般都会需要综合利用各种组来辅助处理,所以我们也是需要关注这些辅助组的性能性能测试策略应用性能测试涉及海量的结构化和非结构化的 等等必备的测试环境测试不同于常规的应用测试,你应该具备以下一些基础环境:拥有足够的存储设备来存储和处理拥有集群来做分布式节点和处理至少拥有足够的cpu、内存来确保有高性能的处理基础测试的挑战对于从事测试的测试工程师而言 要自行开发或整合多种相关工具才可能解决问题测试环境复杂化,因为海量的,我们所需要测试环境亦会更加复杂,所消耗的基础成本会更高监解决方案,目前有的监解决方案有限,但通过整合不同的监工具,致可能拥有一套相对可行的监解决方案诊断方案 其测试所面临的挑战也会不同于传统的测试性能测试将会是测试工程师进一步艰难攻克的目标之一注:本文参考的资料包括但不限于IBM、Microsoft、hadoop、spark、apache等等官方网站

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    【应用】揭秘互联网金融的

    能够进行变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是,典型的场景是互联网金融的。 传统金融的主要利用了信用属性强的金融,一般采用20个纬度左右的,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。 其他同信用相关的还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等互联网金融的并不是完全改变传统,实际是丰富传统纬度。 欺诈设备不安装生活和工具用App,仅仅安装和贷款有关的App,可能还安装了一些密码破译或者其他的恶意。 总之,互联网金融的采用了用户社会行为和社会属性,在一定程度上补充了传统维度不足的缺点,能够更加全面识别出欺诈客户,评价客户的险水平。

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    征信看银行制创新

    在此形势下,利用征信创新和提高银行的险把也逐渐成为业界关注与探讨的重要话题。 3反映借款人险的好贷云好贷云是好贷网和全球最的个人信用评分机构FICO(费埃哲)共同打造的平台,整合征信公司、司法、工商、消费等重要源头,构建了金融贷款机构所需全行业各领域的库 金融机构不用再投入巨资自建系统,不用花巨精力和成本寻找各种。银行制与征信结合1难以解决所有问题,但可以作为有效的工具能为信贷行业带来什么价值? 笔者的判断是:在未来一段时间,仍无法解决信贷中的所有问题;或者说单纯依靠进行信贷、审批全流程的贷款种类还很有限。 银行机构应当拥抱,敢于和善于运用辅助进行险把。2通过,将民间借贷信息对银行透明化银行机构通过征信的,可以了解借款人在民间借贷的信息。

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    携程是如何把用于实时的?

    也从原来基于“简单规则+DB”,发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化系统,基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、MR、挖掘、机器学习等的系统,拥有实时、准实时的险决策、分析能力 主要分三模块:引擎、服务、运算、辅助系统。引擎:主要处理请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,引擎所需要的是由服务模块提供的。 运算所需的来源主要是:Event(订单、支付),各个系统采集来的 UBT、设备指纹、日志等等。除了这些,平台还有非常完善的监预警系统,人工审核平台以及报表系统。 在这种场景下,系统在Redis没有命中的情况下,先到DB中查找,两个地方都不存在满足条时,才会访问外部服务,这个时候,其性能、存储空间就可以得到优化。 七、展望携程在3.0中通过引入规则引擎、在Chloro系统中量使用开源的基于处理的架构,配合模型取得了非常好的效果,在4.0中,将在机器学习、人工智能、行为特征等方向继续发力,进一步提高系统识别能力

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    量化派基于Hadoop、Spark、Storm的架构

    目前,可以接入央行征信中心的金融机构仅仅只有银行、持牌照的第三方征信服务商以及部分地区的小贷公司,绝的P2P平台还无法接入央行的征信,这无疑加了P2P平台的难度。 为了更好的满足公司日益增长变化的业务,在平台建设中全面拥抱开源的基础上,进行了不停迭代设计,对平台中采用的开源进行了深度应用开发,同时还开发了很多契合业务需求的工具,很好的支撑我们去实现普惠金融的理想 中国由于在征信方面的缺失,需要通过更为自由的模式来创新和跨越式发展。宜信作为国内最的p2p机构,拥有多年的业务积累,以及一流的团队。传统上是通过线下的手段,对用户进行详尽的背景调查。 图三 分单平台系统四、美国的系统案例打造一流的系统不是光靠分析师团队能够做到的,整个是需要在公司的DNA里面。 不仅仅是分析师专注的做模型,做来对模型进行分析。所有的决策者,包括商务的总监,运营副总等,所有的决策都会有量的分析,模型策略做支撑。

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    中必做的分析

    领域就没有不做分析的,也不例外。我的观点是和其他互联网业务都是互通的,本文介绍下中必做的分析,用以说明分析是一通百通的。工欲善其事,必先利其器。 SQL是分析师以及算法工程师用的最多的技能。能不能从海量的业务中取出正确的,是解决问题的前提。而Excel透视表强到万物皆可透视。不夸张地说,我就没见过透视表解决不了的问题。 01业务理解如果一家金融机构聘请你给他们的业务做咨询,你知道怎么办吗?别告诉我,你想硬搬建模比赛的那套东西。不要掉价。解决方案一定是针对当前业务和用户客群独家定制的。 通过KYC,你可以致知道发力的方向在哪里,是拓展新户还是挖掘存户,是提升能力还是优化产品设计,等等。02漏斗分析进漏斗分析可以帮助我们定位到产品设计的薄弱位置,从而针对优化。 如家所见,在领域所在的分析,应该和其他互联网领域的分并无本质区别。因为和其他业务一样,本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑,分析必然也并无二致。

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      风控平台

      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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