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实时风控是逾期了吗

实时风控是一种风险管理方法，用于实时监控和评估交易风险，以确保交易安全和合规。它通常包括实时监控交易数据、分析交易模式、识别异常行为和风险事件，并采取相应的措施来降低风险。

实时风控的优势在于能够快速发现和预防潜在的风险事件，从而降低企业的损失。它可以应用于各种场景，包括金融、电信、电子商务、游戏、物联网等领域。

在实时风控中，云计算扮演着重要的角色，可以帮助企业快速构建和部署实时风控系统，并提供可扩展的存储和计算能力。腾讯云提供了一系列的云计算产品，包括云服务器、云数据库、云存储、容器服务等，可以帮助企业构建安全、可靠的实时风控系统。

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实时风控并不是逾期，而是一种风险管理方法。如果您需要更多关于实时风控的信息，请继续提问。

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一文搞定评分卡开发中——Y的确定（Vintage分析、滚动率分析等）

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保障信息安全不违规，App应满足哪些法律规定

通知要求上述App应在10月20日前完成整改，逾期不整改或整改不到位的，将依法依规处置。...这里提到四个法律和有关规定非常重要，尤其后面两个规定，是判定App是否侵害用户权益的重要法规细则标准。...顶象端加固为App提供安全加固、风险预警及全生命周期风控保障，满足个人信息保护及安全合规的各项要求。...为App提供实时风险预警基于防御云，顶象端加固能够为App提供移动应用运行进行安全监测，对移动应用运行时终端设备、运行环境、操作行为进行实时监测，帮助App建立运行时风险的监测、预警、阻断和溯源安全体系...为App建立全生命周期防控体系App 应用安全加固呈现常态化、泛边界化和专业化的趋势，这意味着企业自身简单的防护已经无法满足当前网络安全防护的新趋势，亟待建立更为全面的安全防御体系。

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逾期了？逾期天数怎么统计？

本文目录 逾期天数的定义 逾期天数的计算逻辑 2.1 曾经逾期天数维度 2.2 当前逾期天数维度 2.3 曾经逾期天数和当前逾期天数统计的区别 一、逾期天数的定义 逾期指的是客户未能在应还款日全额偿还当月应还款额...逾期包括历史逾期和当前逾期。 历史逾期指的是曾经（观测时点之前的时间）有过逾期。 当前逾期指的是不管历史是否有过逾期，只要观测时点存在逾期，即为当前逾期。...比如客户虽然在过去逾期了，但是过了几天已经还款，到观测时点已无当前逾期。则该客户存在历史逾期，无当前逾期。...逾期天数DPD（Days Past Due）指的是客户到了应还款日还未还款，逾期天数为应还日次日起到实还日（含）期间的日数，如客户当期未还款无实还日，则取数据统计日取代实还日。...曾经逾期天数=结清日期-应还日，但是当前逾期天数=0。 对于其它几种情况，两种计算逾期天数的口径是一致的，写成对应SQL时注意一下就可以了。

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TiDB 帮助万达网络科技集团实现高性能高质量的实时风控平台

作者 | 陈新江 万达网络科技集团大数据中心 万达网络科技集团 是中国唯一的实业+互联网大型开放型平台公司，拥有飞凡信息、快钱支付、征信、网络信贷、大数据等公司，运用大数据、云计算、人工智能、场景应用等技术为实体产业实现数字化升级...万达网络科技集团的技术团队，建设和维护着一套实时风控平台。这套实时风控平台，承担着各种关键交易的在线风控数据的写入和查询服务。...实时风控平台后端的数据库系统在高性能，可靠性，可扩展性上有很高的要求，并且需要满足如下核心功能和业务要求： 风控相关业务数据实时入库 实时风控规则计算 通过 BI 工具分析风控历史数据 ETL 入库到...但这些方案，无论是高可用安全性，强一致性，还是对业务应用所需要的复杂事务／JOIN 操作以及横向扩展能力上，都无法满足实时风控平台的业务要求。...在实时风控平台的高并发高性能的对外服务过程中，在线灵活扩容的相关工作在 MySQL Proxy 中间件架构中无法高效和可靠的实施。

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【金融数据】消费金融：大数据风控那点事？

大多数银行过于保守，不愿意容忍较高的逾期率和不良率，对于所有信贷产品都一视同仁，严格控制逾期率和不良率水，一旦过高，立即缩紧信贷政策，严格控制贷款规模。...实时有效的数据对于风险评估结果影响也很大，数据是有时间价值的，滞后的数据会影响评估结果，不能反映实时风险变化情况。...第三种是自己催收，大部分逾期的贷款可以催收回来，恶意不还款的客户较少。逾期之后又还款的客户反倒是互联网金融的优质客户，其给公司带来的收益最高。但是缺点就是催收成本太高，客户违约成本很低。...例如全部用大写字母填写资料的人，信用贷款逾期率较高；凌晨1点登陆网络申请贷款的人，恶意欺诈的比较多；手机上只有贷款App，没有其他App的人，其恶意欺诈比率高；缺少社交活动的人，其贷款逾期可能性较高。...企业利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，为金融企业提供实时风险管理视图，提高风险管理的及时性。

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何为风控

风控定义 风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。 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。...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。...风险&利润博弈 我们先了解下贷款的利润是怎么计算的，有这么个公式：利润 = 还款金额 - 逾期未还金额 - ( 资信成本 + 其他成本 )。...上面表格从客户角度，客户数量是 10 万，如果把风险等级 D、E 都拒绝了，则客户数量降到 6 万；从放款金额角度，放款金额是 50 亿，把风险等级 D、E 都拒绝了，则放款金额是 30 亿，规模直接就降为原来的六成...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。

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风控模型的基础知识

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、 风控模型的A卡、B卡、C卡 风控模型根据设定的y变量与可获得的x变量不同，大致可以分为三类：即A卡，B卡，C卡。今天就让我们聊聊三者的区别。...1、A卡（Application score card） A卡即申请评分模型，此类风控模型的目的在于预测申请时点（申请信用卡、申请贷款）未来一定时间内逾期的概率。...2、B卡（Behavior score card） B卡即行为评分模型，此类风控模型的目的在于预测使用时点（获得贷款、信用卡的使用期间）未来一定时间内逾期的概率。...二、表现期&观察期 何为目标（即所谓的y值），在风控模型的门类中一般就是指某个客户或账户是否逾期（通常以0，1）来区分。我们在建立风险模型的时候，不能简单地将逾期客户定为1，未逾期客户定义为0。...风险表现一般都是滞后的，不经过足够的时间是看不出来的。 其次，坏客户的逾期程度也需要有定义。目的就是让坏人彻底坏，好人真的好。如果坏人不够坏，比如定义逾期1天以上就算坏人的话，是跟好人区分不开的。

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钱大妈基于 Flink 的实时风控实践

摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一：钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分：事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二：钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则，同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除，其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...图六：社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风控解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境，在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言，最大化复用 Flink 资源实现实时风控场景需求

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数据赋能，高效防控：蚂蚁数据智能如何守护金融安全

3作者 | 马希民 编辑 | 李忠良 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。...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。...我们团队主要负责的是消费金融产品的实时风控，例如支付宝收银台中花呗、花呗分期、信用卡分期等贷记产品显示时，表示这笔交易已经通过了我们的实时风控系统，被视为无风险交易，我们实时的决策系统面临的主要问题有以下四方面...特别是我们做的是实时风控系统，风险政策同学无法在离线完全模拟出这种全局影响，更需要技术能力来满足这种诉求，确保风险政策同学所做的数据变动的影响是可以被感知的。 第三，实时系统的高可用性。...今天我主要分享了如何使实时风控决策系统实现极速响应和高可用性。实时风控决策系统的在性能方面的核心优化手段是降低 IO，我之前提到的多级决策、分层决策、预决策和规则精简，本质上都是为了减少 IO。

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风控中必做的数据分析

大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。...但要想真正对业务提供sense，与业务直接相关的数据是最重要的。上面的新老户比例、额度息费、多头、借款次数与金额、展期次数、逾期次数、逾期升期等就是这样的数据。...需要说明的是，对于业务的理解，需要分析的绝不止以上内容。 通过KYC，你可以大致知道发力的方向在哪里，是拓展新户还是挖掘存户，是提升风控能力还是优化产品设计，等等。...逾期率，各家定义可能不太一样，例如当季逾期贷款剩余本金/当季度放款总剩余本金，可以用来从横向比较一下坏账的波动。对于模型层面，逾期率往往指的是坏用户占比，是人数而非金额的比例。...Vintage分析是反映不同账龄周期用户的风险情况，直白地说，是各个时间阶段（如月份）申请人在往后各个账龄下有没有出现过M1+逾期（或其他）的统计结果。

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互联网金融黑中介指南

一时间市场上鱼龙混杂，大干快上，而实际业务风控则呵呵了。 互金的一个挡箭牌是：利润超过逾期，我就是赚的。然而是不是赚的，还要看一个周期性的结果，这个月赚不代表什么，下个月几笔逾期就足以让你打回原形。...里面也充斥了各种黑话，比如口子（一个贷款平台在他们眼里就是一个口子）、黑白户（黑户是征信有逾期，白户是没有贷款记录）、还有代操作、前期、手持、 秒放、强制提额等一堆，这里不具体解释。...为了帮客户借到钱，黑中介则会利用各种手段，绕过风控，包装资料，甚至欺诈客户。而客户在被欺骗之后，投诉无门，就产生了纠纷、逾期。 ?...而这些钱，我猜大概是追不到了。 两周以后漏洞封堵，一地鸡毛。这就结束了吗？如果是这样，你还不能做一个高段位中介。 看广告： ? 如果你还看不懂的话，我来解释下。...业界也并非无所作为，这几年在大数据风控、人工智能风控上有了很大的进步。以几个大型互联网公司为代表的风控能力，其实已在全球领先，并且进军东南亚。

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用户行为序列的特征设计和挖掘思路分享

风控用户行为序列的特征设计和挖掘 本回答将分为三个部分： 业务理解：风控包含哪几个阶段以及各阶段任务 手动构建特征方法 自动特征工程方法 业务理解 金融风控，可以是对于信贷类金融风控（银行贷款，花呗，信用卡等...如果涉及信贷，对于金融风控，无论是传统银行还是互联网金融，都包含三个部分：贷前（申请与审批），贷中（监控，调整额度），贷后（从放款到全部收回），催收管理(出现逾期的处理）。...贷后是用户出现了还款逾期，银行或者金融机构进行催收/坏账准备的阶段。 可以看到贷后和贷中有一点业务重叠，就是“监控”这个任务。...而对于黑产用户而言，为了实现收益的最大化，高频率的动作是降低成本的核心，所以往往黑产用户的动作是连续而紧密的。基于这种理念，频率类的策略在风控中就有着非常重要的作用。...可以看到，其实最后的模型也是一个GBDT模型，虽然得到这些风险分的过程难以解 释，但起码在最后一步是用可解释模型的。所以说，可解释性永远是风控逃不开的话题。

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在银行担任数据分析师是种什么体验？| CDA持证人专访

其实我是在读研期间考的CDA，因为研究方向是机器学习、数据挖掘方面的，那段时间发现CDA二级建模分析师考试内容比较相符，加上有实操考试，就想边学习边考CDA可能更系统一点，也能检测自己学习情况。...而风控也一直是互联网信贷的工作重心，刚刚提到的机器学习算法也都是在做逾期客户以及“坏客户”预测上会使用到的，然而在“算法”、“模型”之前还有最重要的，也是我们在工作中最费时的数据预处理以及特征筛选的部分...在实际的工作中，经常存在模型刚上线一段时间，坏样本不充足的情况，此时做模型优化，需要把精力放在如何获取坏客户上，我们常遇到的解决办法是找类似的场景去扩充坏样本，对于上线时间较长的其他场景的逾期客户在进行迁移率分析...从应用方向上看，主要分为四类，分别是客户管理、精准营销、智能风控和运营管理。在四类应用方向中，客户管理是基础，通过机器学习可以实现精细化客户管理，在此基础之上，可以对精准营销、智能风控等进行赋能。...我主要说一下智能风控方面的应用，一般银行对智能风控的应用体现在互联网信贷上，如何识别、预测“坏客户”是重中之重。一般分为三大关卡：准入端、模型端、授信端，针对不同关卡设置不同的规则、模型、策略。

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风控决策引擎经验

风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险，如果是绝对风控，则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”，则没必要运行完所有的风控规则，而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...二、可调整 风控的核心思路是基于大量真实的样本数据，将逾期用户的身份、行为与数据特征进行提炼，从概率学的角度上进行剔除，从而保障到剩余用户群的逾期概率处于一个相对较低的区间。...，或者是设定得过于宽松而导致逾期率较高等。...具体合理的参数是需要通过数据分析的结论进行得出，如果由于定义“6个月”长度的要求而发现其他一些手机使用时长虽然短一些，并未与用户是否逾期形成直接必然因素，那么可将该参数放松调整到“3个月”。...其中，包含相符的与不相符都要进行记录，即便此次风控规则并未触发，如果后期发现逾期率较高，则可通过反推此风控规则并结合逾期用户的数据特性，可判断是否需调整此“参数”。

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