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金融科技&大数据产品推荐:金鹏汽车金融大数据系统

金鹏汽车金融大数据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,提高风效率。...的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据系统一站式完成车贷审批流程。...6、产品优势 金鹏汽车金融大数据系统能力行业领先。秒速审批,一站式低成本。精准,近100%覆盖权威有效。自动定价,自动决策引擎定价,差异化匹配资质,高体验。...7、服务客户/使用人数 主要使用者:机构的汽车消费金融业务审核人员。 目标客户:汽车消费金融公司25家以上,融资租赁公司70家以上,其它有汽车信贷业务的公司千家以上。...金鹏汽车金融系统一站式解决预审批难题,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,提高车贷行业能力,给予更准确、更效率、更便捷的体验。

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行业 | 万亿级汽车金融市场爆发,电子合同如何助力行业升级?

关键词:企业应用 企业管理 电子签约 汽车行业 随着汽车购买需求的大幅增长、信用制度的逐渐普及、金融政策的大力支持,我国汽车金融行业得到了飞速的发展。...而安全合法的电子合同不但能够为汽车金融企业节省各类成本、提升签约效率、增强用户体验,更重要的是还能有效的解决身份验证、合同篡改等问题。电子合同成为了汽车金融行业降本提效、提升的有效手段。...电子合同如何赋能汽车金融行业?...电子合同则可以很好的解决身份验证这个难题,帮助汽车金融行业做好。...据前瞻产业研究院的数据统计及预测,2020年中国汽车金融市场规模将接近2万亿元。巨大的市场需求下,电子合同将成为汽车金融平台提升业务效率、加强风能力的有利武器。

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金融科技|建模技术方案

建模的技术方案 1 逻辑回归模型 在银行的传统评分卡建模中,应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。...对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征,如何挖掘多个特征之间的互补性,产生组合的分箱特征是一个技术挑战。...一方面,深度学习模型都有很高的模型复杂度,需要大规模的样本数据,而领域要获取大规模的样本数据的成本极高。...总之,金融模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的模型已经随着银行业的发展应用了数十年。...而互联网金融面临的如何组合大量的弱特征数据对于用户的逾期行为给一个准确的预测,是一个新出现的技术课题,技术方案也在快速的迭代演进中。

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金融数据】消费金融:大数据那点事?

可以简单地认为是找到好种子和识别出坏种子 2.如何找到合格的贷款人?...相对于传统金融来讲,互联金融面对的客户风险较高,其面临的挑战更大,对数据对要求就会更高。 三、互联网金融行业的挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些人才来提高自身水平。...很多风模型到了中国之后并不适合,因此很多中国领先的互联网金融公司并没有采用美国的模型,大多是自己开发模型。...5.模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现,成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立模型,实施信用风险管理。...六、ZestFinance 如何利用大数据实施风险控制 市场上最热的大数据公司就是美国的ZestFinance。

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蚂蚁金服总监王黎强:智能助力新金融

本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服总监王黎强:智能助力新金融”的发言实录。...作为安全部门,我们的职责比较明确,就是要为业务保驾护航,保障每一个客户的账户跟资金的安全,帮助整个金融业务拓展到全球的每一个角落,服务于每一个普通消费者,这是蚂蚁金服智能和业务走过的路。...因为我们所有的交易是在线上发生的,与传统金融机构的区别在于,我们所有的风险也都是暴露在线上的。通过多年的努力,我们构建了一套全方位立体化智能的体系,这里我可以分享几个数据: 第一个数据是一百毫秒。...举个例子,我们整个体系就像人的骨骼,数据是人的血肉,AI是人的大脑,三者有机结合在一起,构成了我们整个智能体系的框架。然后高效实时的运作起来,是蚂蚁金服智能体系的第一个优势。...随着整个国家的消费升级,给这部分客户带来了巨大的金融服务市场。 目前蚂蚁金服的安全能力已经成熟,以产品化“蚁盾”的形式输出和服务更多的行业合作伙伴。

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金融评分卡建模全流程!

作者:桔了个仔,南洋理工大学,数据科学家 知乎丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/148102950 本文摘要 本文将带领读者一起进行完整的建模全流程,了解银行风如何做的...一、评分卡的分类 在金融领域,无人不晓的应该是评分卡(scorecard), 无论信用卡还是贷款,都有”前中后“三个阶段。...根据时间点的”前中后”,一般评分卡可以分为下面三类: A卡(Application score card)。目的在于预测申请时(申请信用卡、申请贷款)对申请人进行量化评估。...评分卡种类 美国fico公司算是评分卡的始祖,始于 20世纪六十年代。Fico的评分卡的示例如下(这是个贷前评分卡,也就是A卡): ?...我们最熟悉的,莫过于支付宝的芝麻信用分,又或者知乎盐值(虽然知乎盐值不是评估金融风险的,但也算是评分卡的应用之一) 但是,随着信贷业务规模不断扩大,对工作准确率的要求也逐渐提升。

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金融科技|普惠金融下的智能信贷

一 普惠金融及智能 普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士(尤其是欠发达地区和社会低收入者)提供较为便捷服务的金融服务体系。 风险管理是商业银行经营发展的关键因素。...四 普惠金融智能发展路径建议 目前,国内大部分商业银行对智能系统的建设尚处于初级阶段,即线下为主,线上为辅。...、目标客户与风险偏好来做好选择;同时,应加大对内部数据的应用,而不能对外部数据过于依赖。...(五)建设人才队伍,完善体系 人才队伍是建设智能体系的核心力量,同时也是金融机构的核心竞争力。...只有将智能放在商业银行普惠金融经营发展的大环境中,才能真正处理好普惠金融中传统和智能的关系,综合评估和运用两者的优势,以一种更加平稳、循序渐进的方式推动智能化的平稳转型。

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供应链金融及产业

在政府发布的相关政策中,不少都提及了供应链金融。2月19日,工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防的通知,其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把和风的能力上具有一定的优势。 往深处讲,再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金,可以形成快速有效低成本的供给,甚至还具有一定的能力。...这四类角色要紧密地协同在一起,才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么,金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢?...从供应链金融的场景出发,我们正在筹备金融科技支持供应链金融蝶变的白皮书。白皮书的主题面向国内金融助力、支持小微企业融资、推动实体经济发展。...---- 在后续课程中我们会继续为大家介绍 腾讯云对供应链金融科技解决方案、产业的相关内容 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”观看完整视频噢!

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供应链金融及产业

在政府发布的相关政策中,不少都提及了供应链金融。2月19日,工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防的通知,其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...另一方面我们又经常会听到产业链金融,其实产业链金融金融的延伸,是一种观念。在场景中去优化像信用支付的服务之类的服务从而实现节约成本、提升运营效率之类都可以被称作产业链的金融。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把和风的能力上具有一定的优势。 往深处讲,再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金,可以形成快速有效低成本的供给,甚至还具有一定的能力。...这四类角色要紧密地协同在一起,才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么,金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢?...从供应链金融的场景出发,我们正在筹备金融科技支持供应链金融蝶变的白皮书。白皮书的主题面向国内金融助力、支持小微企业融资、推动实体经济发展。

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金融的护航员——聊聊ERNIE在度小满用户的应用

这意味着金融行业的需求异常迫切。面对更加下沉的客户群体、更加复杂的用户信息,既需要保证业务安全合规,也需要把尺度和客户体验之间的平衡。 那么现在的金融机构是如何做这些的呢?...传统金融机构里会请金融师、审核员等对借贷资质进行人工审核,但该工作对相关从业人员的要求极高,既要有相关的背景知识能够对客户的资信状况做全面了解,又要求严谨认真,有独立的判断能力。...在度小满用户场景中,通过ERNIE对用户行为信息进行语义层面深度建模,定制化产出一个用户ERNIE模型。...利用ERNIE模型的长文本建模能力和预训练语义知识,结合小规模用户行为文本和用户标签的标注数据进行ERNIE精细Fine-tune,在训练2轮左右的时间内即可完成用户模型的收敛,而传统模型动辄需要训练...基于ERNIE的度小满金融模型KS指标绝对提升1.5,AUC指标绝对提升1.5,优化了21.5%的用户排序,有效地提升了优质客群人数,有效地降低了贷款风险并且大幅度减少审核人力。

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直播预告 | 如何破局三亿新市民金融难题

今年3月,中国银保监会、中国人民银行发布了《关于加强新市民金融服务工作的通知》(下称《通知》),从就业、创业、教育、医疗、住房、养老等几大重点领域,鼓励引导银行保险机构,为新市民提供更高质量的金融服务,...但3亿新市民金融市场的背后却是更加严峻的金融挑战。如何评估新市民甚至是征信白户的信用情况?如何用数字化技术加速效率?...归结来看,如何弥合金融业强监管与新市民弱征信之间的矛盾,是金融机构以及金融科技服务商都要重点关注的核心议题。 一场汇聚区域性银行、金融科技提供商以及行业资深人士代表的直播对话试图找到方向。...5月20日,济宁银行网络金融部总经理周治强、青海农信普惠金融部产品创新负责人安成龙、资深数字金融专家黄丁聪、腾讯安全金融专家陈波以及腾讯金融云银行行业专家架构师田涛,将针对新市民的政策解读、场景痛点...、解决方案和未来机遇,共同探讨如何建设新市民金融场景下科学化、场景化、差异化的解决方案。

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综述 | GNN金融领域业界进展调研

前言: 本文重点: 工业界 金融欺诈领域上 GNN的应用及进展 注: 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外,业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈领域之外...- 数据集现状 3⃣️金融方向GNN进展 阿里蚂蚁 【网络结构设计】自动选择邻居的GNN 【淘宝】运费险诈骗识别「反欺诈」 运费骗保 GeniePath算法 【支付宝】恶意账户识别 / 高危账户识别...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融类 - 数据集现状 总述: 图深度学习技术应用在领域已经证明是有效且必要的,但发展时间较短,整体进程还处在发展初期阶段。...(都和我们预期的银行金融数据不同,且蚂蚁金服数据未开源) 3⃣️金融方向GNN业界进展 3.1 阿里蚂蚁 由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务,产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。...主要应用于以下场景: 金融场景:万亿级边资金网络,存储实时交易信息,实时欺诈检测。 推荐场景:股票证券推荐。 蚂蚁森林:万亿级的图存储能力,低延时强一致关系数据查询更新。

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互联网金融7个问题

,大家心目中的是什么?我们先来点传统的解释 首先了解两个概念:风险管理和风险控制。 风险管理:是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里,把风险减至最低的管理过程。...模型是在良好的建立体系、评定方式、评分机制等基础上,进行有效的数据分析及评分体系,就是建立常用的模型方式; 首先,金融公司设计的任何形态的模型,都要符合自身企业的业务发展及市场需求,...纯互联网背景出身的互联网金融公司,应从哪几个方面去把关? 其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系。关键是从事了互联网金融你怎么去经营。 首先,你的体系的建立是打算以哪种形态存在?...贷款客户的风险如何分析掌控才是松紧适中的? 这个问题很好,因为这是很多人头痛的事关于松紧就是企业所能承受的风险损失最高和最低限度了,但是专业人员,其实是一个很难课题。...7.有效模型建立的必要条件是哪些?目前市场现状如何?是担保、小贷公司自己做,还是委托给第三方? 模型之前已经阐述过了,这里就不做重复了。

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互联网金融模型「建议收藏」

一、市场调研 目前市面主流的模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜...1.3 京东金融调研 1.3.1 用户支付瞬间需要做的事情 如判断用户的设备信息、登录行为、访问特征、信用状况、商品信息、商家特征、配送区域、银行卡状态等。...3、机器学习在京东金融的天盾系统应用 根据经验,在算法的选择上尽可能的多做选择,对比模型的性能择优选取。另外,对样本库做好治理工作,可使用随机抽样和使用聚类把样本数据分层抽取。...总之,互联网金融核心还是服务客户,提升产品价值,最大程度的做到差异化的防范,智能化是的发展方向,京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管解决方案。...因此风显的更加尤为重要。通过模型获取优质的资产。 二、模型 模型应该是从两个角度去考虑,第一个角度是资产端策略,第二个角度是资金端策略。

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金融数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者:housecheng  腾讯WXG工程师 |导语  解决金融数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点,实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上,质量和稳定是生命线,我们需要对所有已经上线的要素,如策略、模型、标签、特征等构建监控。...在过去,我们部署监控的方式为: 要素负责同学在要素上线前,通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化; 将监控指标运算结果出库mysql\tbase,用于指标的展示和告警; 告警系统轮询指标是否异常...这种模式主要的问题在于: 开发门槛高,要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据,还需要手动配置例行化任务,在告警系统上登记注册等,耗时费力; 重复工作多,要素指标相似、重合度很高,如多数要素都涉及...小结 针对金融要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题,本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案,本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现

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金融科技&大数据产品推荐: 数美金融—构建立体的全业务流程体系

从设备、注册到信贷申请,再到贷后预警等各个环节进行全方位的欺诈风险、信用风险控制,提升金融机构企业的能力,减少资金与品牌损失。...的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程体系 2、所属分类 金融科技 · 、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解决方案。...从设备、注册到信贷申请,再到贷后预警等各个环节,进行全方位的欺诈风险、信用风险控制,提升金融机构企业的能力,减少资金与品牌损失。...作为反欺诈领域专业品牌,数美经过2年的实践与积累,构建了立体的全业务流程体系,可有效帮助金融机构进行反欺诈与。...这让金融企业面临着来自市场与黑灰产的双重挑战,并因此催生了对新金融的需求。 数美将企业沉淀数据与自身数据库相结合,一站式的帮助企业解决欺诈问题。

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为本创新驱动,券商如何实现智能加速?

如何融合信息技术与证券业务,不断地通过先进的科技手段,通过数据的汇聚和分析,通过智能化的探索,为各业务板块的核心竞争力赋能,是各大券商关注的重点。...某证券行业头部券商在二十余年创新发展过程中逐渐形成了以为本创新驱动,服务实体经济发展的理念。在战略规划中将金融科技应用视作首要战略支柱,长远目标是要打造智慧型数字化金融平台。...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。...非现场平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢,部分任务出现超时失败现象。 02 原合规数据库数据量巨大,原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...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。

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互联网金融中的数据科学

宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识,从三方面来分享互联网金融中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后,大家可以在线上进行理财借款。...传统金融面临的信用风险比较大,主要是还款能力的问题。而在线上进行欺诈普遍是利用一些黑科技,国内的欺诈手段非常的复杂。 传统都是使用一些基于规则的手段。...知识图谱在金融中的应用场景 互联网金融中的是一种机器学习的过程 互联网金融中风和机器学习一样要定义Y目标和X变量。 Y目标和普通机器学习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。...建模中的数据科学 ? 在整个中,它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外,其它基本都是一致的。...FinGraph是线上风险统中关键的一环 ? 总结:数据科学在互联网金融中发扬 图挖掘技术可以把风工作,从局部考量提升到全局考量。

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金融的迁移学习及实践(Tabular Data)

二、的迁移学习 回到金融任务,需要寄望于迁移学习的场景还是挺多的。很经常的,业务有扩展,引入了新的一个经营客群,而新的客群样本量刚开始肯定是很少的,这时就很需要借助下旧客群的数据。...而难点在于,领域很难像NLP领域那样的文字表示直接迁移,NLP中一个任务的文本表示可能就很适用另一文本任务。...下面结合的信用评分卡的任务,具体介绍迁移学习方法及项目代码实践。 首先先做下任务的背景介绍。...信用评分卡是领域的核心任务之一,依据如个人基本信息、经济能力、贷款历史信息,用于判断借贷用户的按时还款的概率。...本文数据来源github.com/aialgorithm/Blog《一文梳理金融建模全流程(Python)》 2.1 基于样本的迁移 基于样本的迁移,是通过迁移源域的某些样本或设定样本权重到目标域学习

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