金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，有效针对新车贷款、二手车贷款等业务，提高风控效率。...的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。...集团首创集数据、内容、用户、时间、情感于一体的国内领先的五维大数据智能平台，构造了独特的金融大数据智能处理和应用平台，围绕金融数据的手机、整理、分析、管理和综合利用，为金融行业大数据应用提供完整的产品和服务方案...，帮助客户通过大数据驱动业务运营，创造金融大数据应用价值。...整体应用方案包含大数据平台建设大数据分析及处理、金融大数据生命周期管理、互联网智能营销、互联网商情及声誉风险管控、舆论传播及引导等方向。
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...前面的应用部分都是基于海量数据和复杂应用场景，事实上在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。...前面说到由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。...仍在路上的金融大数据 众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。
依托万亿级汽车产业，受益于新生代消费主体的崛起和消费观念的演变，及金融科技在风险甄别和控制的推陈出新，汽车金融即将迎来黄金十年。...2016 年中国新车汽车金融渗透率提高至约35%的水平，较全球约70%和美国85.5%仍有较大的提升空间；二手车汽车金融渗透率约8%-10%，较美国53%-55%有较大的差距，其中有征信体系、汽车流通数据积累不完备等因素...，但随着车数据（流通和行驶行为）的日趋积累，有望打消潜在购买者对于二手车交易的顾虑，促进产业的发展。...汽车金融竞争图谱：当下以传统金融机构为主，互联网参与者正寻求破局。...源自通用汽车金融的Ally Financial 作为全球汽车金融龙头之一，FY16汽车金融总资产达到1,163 亿美元（占总资产的71%），营业收入72.1 亿美元，累计租赁台次超过500 万台次。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： ? 第一方面：客户画像应用。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用。...Consoli，欧盟委员会联合研究中心； Diego Reforgiato Recupero，意大利卡利亚里大学； Michaela Saisana，欧盟委员会联合研究中心 这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用...此外，它还展示了先进数据科学解决方案的一些成功应用，这些解决方案用于从数据中提取新知识，以改进经济预测模型。...本书首先介绍了数据科学技术在经济和金融领域的应用，随后展示了特定数据科学方法应用的成功案例，涉及与新的大数据源和经济分析技术相关的特定主题（例如社交媒体和新闻）；利用有监督/无监督（深度）机器学习的大数据模型...；自然语言处理以建立经济和金融指标；和通过时间序列分析对经济变量进行预测和临近预报。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。 ? 数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。...实时分析 实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向： 欺诈识别 金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
分享嘉宾：白学余 中原银行 内容来源：Flink中文社区 导读：本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。...第四，数据管理的融合，数据湖和数仓元数据管理的统一以及用户开发体验的统一。 第五，物理位置的融合，可以是物理集中的单一大集群，也可以是物理分散，逻辑集中的逻辑集群。...实时金融数据湖架构 ■ 功能架构 首先来看一下实时金融数据湖的功能架构。在功能上，包括数据源、统一的数据接入、数据存储、数据开发、数据服务和数据应用。 第一，数据源。...处理的结果可以通过查询引擎对接应用，包括 Flink、Spark、Presto 等。 ? 4. 实时金融数据湖 ■ 架构 下面是中原银行的实时金融产品架构。...智能实时反欺诈 实时金融数据湖主要应用在两个大的方面，一个是实时 BI，一个是实时决策。
这一大笔订单导致了订单流量的持续失衡，从而引发了做市商之间的一连串停止交易，直到没有人支持竞购。不平衡的订单流是常态，具有不同程度的持续性。10%的价格突然下跌属于黑天鹅事件。...当你怀疑数据中存在异常值时，请考虑应用RANSAC或类似的ML方法。...作者将Meta-Labeling作为类似桥梁的形式串联起两个model： 第一个 Model用于判断合约是开多还是开空 第二个 Model是在Meta-L之后的数据进行训练（正常的分类问题） 金融中用机器学习的一个常见错误时同时学习仓位的方向和规模...7、信用评级/分析师建议 1、股票分析师应用许多模型和启发式方法来产生信用和投资评级。...这个值就可以应用在量化策略中去： 近期JPMorgan还采用此数据写了一篇基于A股的量化策略报告： JPMorgan最新报告解读：基于NLP的A股交易策略 9、Execution 1、Credit： 场外交易
...
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看 论文分为2大部分： 1、作者概述了使用llm的现有方法 包括使用零样本或少样本的预训练模型，对特定于领域的数据进行微调...在金融领域的应用概述 论文整理了各种人工智能应用:如交易和投资组合管理、金融风险建模、金融文本挖掘、咨询和客户服务。 1、交易和投资组合管理: 基于进化优化技术分析参数的深度神经网络股票交易系统。...3、金融文本挖掘: 从大规模非结构化数据中提取有价值的信息，用于交易和风险建模中的知情决策。 利用新闻文章中的金融市场情绪分析进行股票市场预测。...它们在预训练阶段，将公共数据集与金融特定数据集合并。这种方法可以创建更适合金融特定语言和细微差别的模型。...BloombergGPT的训练语料库包括一般和金融相关文本的平衡组合，它的训练数据中有很大一部分来自彭博社的特定子集，虽然只占总语料库的0.7%，但对模型在金融基准测试中的表现有很大贡献。
大数据文摘出品 编译：刘兆娜 机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？...接下来我们就看一下，看看机器学习和大数据能够为金融带来什么样的力量。 机器学习在金融行业的应用案例 ? 确定银行最佳选址 信息是21世纪的黄金，机器学习和大数据技术利用信息来呈现客户的重要信息。...使用大数据获得的信息可用于创建和操作引擎，从而用来确定开办实体银行的最佳位置。金融机构收集一个城市中客流量最大的一些区域，访问这些区域的时间，客户所在的商店，最大和最小客户数量的信息。...风险管理和反欺诈 风险管理和反欺诈是目前银行最热门的2个主题，这类项目首先应用机器学习和大数据等创新技术来解决。...应用机器学习技术，系统可以检测特殊或异常的行为，并为安全团队标记它们。欺诈检测系统面临的挑战是避免误报， 被标记为“风险”的风险不是真正的风险。
本书是看过最浅显易懂的汽车书了，从汽车发展的历史，讲到发动机、变速箱等重要组件，从汽车行驶到安全，最后介绍了汽车的设计与制造流程，整体对汽车的认识更近了一步。 1 汽车的发展 ?...2 发动机 汽车最核心的组件就是发动机，它提供了车辆行驶的动力来源。目前除了新能源汽车外，其他的摩托车、汽车、卡车等等都是用发动机来提供动力。...3 变速箱 汽车有时候不能只按照固定的速度行驶，需要切换汽车的速度，单纯依赖刹车片控制又浪费性能。因此汽车类似变速自行车在发动机到车轮之间，使用不同的齿轮控制速度。...4 车架 车架是保障车辆安全的最关键因素，与发动机、变速箱组成了汽车的三大件。 ?...id=1640846321749267762&wfr=spider&for=pc 2 《大画汽车：图解汽车奥秘》
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。 ? 数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
2022年12月，“蔚来汽车数据泄露”的消息在网上传得沸沸扬扬，被泄露的数据包括2.28万条蔚来内部员工数据、39.9万条车主用户身份证数据、65万条用户地址信息……攻击者以泄露数据为条件勒索225万美元等额比特币...SOA将重构汽车生态，汽车行业很可能复制PC和智能手机“底层硬件、中间层操作系统、上层应用程序”的软件分工模式，新的架构将涌现出智能汽车中间件的行业巨头，新生态和应用开发的代码数量将提升10—100倍。...如何保障智能汽车应用安全智能汽车的安全问题需要系统的安全解决方案。在数据生命周期中的采集、传输、存储、处理、交换等各个环节中，“应用”是最高频、最重要、最关键的数据安全场景。...图片OpenSCA+云鲨RASP SaaS助力车企0成本构建应用安全保护体系、搭建应用安全研运闭环，将积极防御能力注入智能汽车业务应用中，实现应用安全自免疫；同时提供商业版，支持更多客制化场景及技术服务...----关于云鲨RASP悬镜云鲨RASP助力车企构建应用安全保护体系、搭建应用安全研运闭环，将积极防御能力注入智能汽车业务应用中，实现应用安全自免疫。
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测，和这些发展带来的变化如何影响金融服务业： 机器学习将会加速发展，同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。...这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。物联网数据在许多行业应用中已经实践（电信，零售，制造业）这些行业驱动了物联网的数据的需求并且处于垄断地位。...经典”应用（相对来讲），同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测，和这些发展带来的变化如何影响金融服务业： 1. 机器学习将会加速发展，同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。...这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。物联网数据在许多行业应用中已经实践（电信，零售，制造业）这些行业驱动了物联网的数据的需求并且处于垄断地位。...”应用（相对来讲），同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。
消费者消费行为洞察在汽车营销领域的应用 未来10年汽车产业将会真正进入大数据时代，首先是汽车本身的全面数据化智能化，再者在汽车营销层面，特别是车主的行为数据化最为被车企看重。...其次是汽车数据资产化，大数据可以创造巨大的价值，大数据将成为车企和车商的有效资产，于是这些数据将同其他资产一样为车企和车商们带来收益而变成他们的资产被应用创造更多的价值。...驾驶行为大数据在车险领域的应用 我们再来看看大数据在汽车保险上的应用案例，汽车后市场的大数据应用，其实保险公司早有在做，而且很简单，那就是通过OBD或者其他的智能盒子来收集车主的驾驶行为数据，如果一个人从来不违章...大数据在汽车共享新商业模式领域的应用 谈到共享经济模式我们就不能不谈汽车领域的共享模式，当然，当下的滴滴仅仅只是做的出行市场的共享模式，并非汽车产业的全部，仅仅只是一个领域而已。...当前，能源、互联与智能三大革命，正在引发汽车产业的全面重构和汽车文明的重新定义，汽车的产品形态、制造体系、创新模式与产业生态都将和过去大不相同。
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。...一、通信行业数据动态 1 中国移动公布了截止2016年12月31日年度业绩报告，董事长尚冰在《董事长报告书》（以下简称“报告书”）中更是重提5G研发和物联网重点业务发展。...【搜狐网】 二、电子商务数据动态 1 江苏常熟京云数据科技有限公司和京东云签订合作协议，双方将在“大数据+服装产业”领域建立长期、全面的合作关系。...【DoNews网】 三、互金行业数据动态 1 “科技与金融结合的创新，在很大程度上决定金融业的核心竞争力。目前有四个领域受到高度关注。”...李礼辉指出的四个领域包括大数据应用、智能金融、超级电商金融以及区块链金融。【新浪网】 四、医疗健康数据动态 1 浙江大学成立睿医人工智能研究中心，构建全国首个开放式医学人工智能平台。
比如，汽车新零售市场的概念外延非常大，到底哪一个赛道、哪一个领域最有潜力？大家一拥而上进入的赛道就真的市场空间大吗？所谓的机会到底是对于创业者而言有成为独角兽的机会，还是巨头有赢家通吃的机会？...二手车消费贷是汽车金融的先锋队 ? 上图是我归纳的汽车金融的机会分布。简单讲，今天汽车金融行业要么自己做交易场景，要么给交易场景做资金批发。...第一个，偏远地区的高息本质上是金融供给不足的结果，但是在如今汽车金融大红大紫的背景下，这个窗口期也就1年时间。...在第二种风险中，大数据风控完全无效，因为传到总部录入系统的数根本就是假的。今天大部分汽车金融公司处理此事的做法是高压线的管理政策，有的直接开除，更有甚者直接让作恶员工吃牢饭。...今天大部分汽车金融公司处理此事就两个方法，一个是总部电核，一个是巡查制度。 讨论一下大数据风控的应用：第一个风险可以用大数据风控，但没啥效益。第二个风险都是假资料，根本没法用大数据风控。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
