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。...6、产品优势 金鹏汽车金融大数据风控系统风控能力行业领先。秒速审批，一站式低成本。精准风控，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风控审核人员。 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。...8、市场价值 汽车已成为日常生活的刚需，在购置汽车的过程中，越来越多的消费者开始主动选择汽车金融信贷服务，汽车金融市场开始快速的增长。然国内征信体系还不完善，现有的风控能力有限，制约行业发展。...金鹏汽车金融风控系统一站式解决预审批风控难题，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，提高车贷行业风控能力，给予更准确、更效率、更便捷的风控体验。
央行发布的《2018年第三季度支付体系运行总体情况》显示，我国信用卡逾期半年未偿信贷总额880.98亿元，环比增长16.43%。 这意味着金融行业的风控需求异常迫切。...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，也需要把控风控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风控师、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。...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风控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风控模型的收敛，而传统模型动辄需要训练...基于ERNIE的度小满金融风控模型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。
一 普惠金融及智能风控 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 普惠金融智能风控发展路径建议 目前，国内大部分商业银行对智能风控系统的建设尚处于初级阶段，即线下为主，线上为辅。...就国内商业银行普惠金融的智能风控系统的建设发展，我们提供如下几点思路。...（五）建设人才队伍，完善风控体系 人才队伍是建设智能风控体系的核心力量，同时也是金融机构风控的核心竞争力。...只有将智能风控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风控和智能风控的关系，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风控智能化的平稳转型。
风控建模的技术方案 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。...4 深度学习模型 基于深度学习的技术路线会面临两个挑战。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，而风控领域要获取大规模的样本数据的成本极高。...另一方面，如前所述风控特征数据的维度间是平行的，不存在邻近关系，较难利用CNN和RNN这样具有较好物理含义的深度学习模型，而简单的堆砌若干个全连接层在高维特征数据上是很难得到一个稳定的模型。...总之，金融风控模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的风控模型已经随着银行业的发展应用了数十年。
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...很多风控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风控模型，大多是自己开发风控模型。...每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。 坏种子和数据是风控模型重要输入，决定了风控模型的有效性。...新兴的互联网金融公司，面对新的客户，缺少足够的种子用户来优化模型，同时也缺少用户的行为数据来完善用户风险评估卡。 互联网金融公司做风控时，缺少坏种子用户和数据的冷启动对其风控是一个较大的挑战。...大数据风控的优势： 1、用户行为数据成为风控数据 风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少
本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融”的发言实录。...作为安全风控部门，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，这是蚂蚁金服智能风控和业务走过的路。...但是事实上这个体系还不够完善，因为风控不仅仅是一个冷冰冰的数据和机器，更多的还要看到客户体验。我们既要做到保障整个安全风控，还要兼顾到用户的体验。...第三阶段，大数据智能的风控体系，我们通过人工经验跟机器自身的学习，构建了一套智能化风控体系，这里面既做到了提前感知风险，又做到了风险自适应，而不是所有的风险防控去用人工的方式做修正，而更多的是通过机器智能的方式进行整个风控体系的自我修复...举个例子，我们整个风控体系就像人的骨骼，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风控体系的框架。然后高效实时的运作起来，是蚂蚁金服智能风控体系的第一个优势。
一、评分卡的分类 在金融风控领域，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。...根据风控时间点的”前中后”，一般风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。...风控评分卡种类 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，对风控工作准确率的要求也逐渐提升。...四、评分卡构建实战演练 看上面抽象的表述看累了？实际操作马上来了。 我们用的数据是每个搞风控的人都熟悉的“Give Me Some Credit"数据集。
我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...，后面怎么地就用到了风控模型的区分度评估就不知道咯。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图： 从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行
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控的通知，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，其实产业链金融是金融的延伸，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、资产的把控和风控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，甚至还具有一定的风控能力。...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、产业风控的相关内容 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”观看完整视频噢！
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控的通知，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，其实产业链金融是金融的延伸，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、资产的把控和风控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，甚至还具有一定的风控能力。...金融机构的不足之处则是，他无法脱离开核心企业的配合以及核心企业的平台的数据。金融机构和核心企业是相辅相成的。...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。
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风控能力，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。...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风控能力，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风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。...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风控的需求。 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。
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风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...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。 传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。...知识图谱在金融风控中的应用场景 互联网金融中的风控是一种机器学习的过程 互联网金融中风控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。...风控建模中的数据科学 ? 在整个风控中，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是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
这样可以大大减少当前任务需要的数据，而且预训练模型是基于大样本学习的经验，做下微调，应用效果也杠杠的。 二、风控的迁移学习 回到金融风控任务，需要寄望于迁移学习的场景还是挺多的。...而难点在于，风控领域很难像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。...下面结合风控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。...信用评分卡是风控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《一文梳理金融风控建模全流程(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
由于金融风控场景的特殊性，很多算法同学在刚进入这个领域容易“水土不服”，为了使机器学习项目（也包括图算法相关的应用）落地更加顺利，本文介绍下实践过程的一些经验和踩过的坑。...金融风控场景的特殊性 与电商、广告等场景的风控不同，金融风控有关「钱」的安全，决定了公司的营收甚至是公司的生命线。例如360金融月放款200亿，如果违约率上升1个点，损失有多大？...由于这样的特殊性，在Kaggle比赛、推荐等领域中大发光彩的机器学习算法，却容易在金融风控场景中「水土不服」。道理很简单，不是算法不够强大，而是没有抓住金融风控的核心：「可解释性、稳定性」。...下面笔者从数据质量评估、模型设计、特征工程、线上监控环节介绍下在金融风控场景实践的一些经验和踩过的坑。...一、数据质量评估：数据是万坑之源 模型不稳定，效果不好，绝大多数是数据质量的问题，而在金融风控场景表现得更为突出，一方面因为要回溯历史很长时间的数据，另外是因为风控流程比较复杂，模型实时性等特征。
金融风控场景的特殊性 与电商、广告等场景的风控不同，金融风控有关「钱」的安全，决定了公司的营收甚至是公司的生命线。例如360金融月放款200亿，如果违约率上升1个点，损失有多大？...由于这样的特殊性，在Kaggle比赛、推荐等领域中大发光彩的机器学习算法，却容易在金融风控场景中「水土不服」。道理很简单，不是算法不够强大，而是没有抓住金融风控的核心：「可解释性、稳定性」。...下面笔者从数据质量评估、模型设计、特征工程、线上监控环节介绍下在金融风控场景实践的一些经验和踩过的坑。...一、数据质量评估：数据是万坑之源 模型不稳定，效果不好，绝大多数是数据质量的问题，而在金融风控场景表现得更为突出，一方面因为要回溯历史很长时间的数据，另外是因为风控流程比较复杂，模型实时性等特征。...2.模型选型：LR真的很差劲吗 刚接触金融风控时，感觉评分卡用LR太Low，机器学习可以拳打南山猛虎。
前言： 本文重点： 工业界 金融欺诈风控领域上 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 - 「金融风控」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」 & 「除金融欺诈风控领域之外...2⃣️图数据集选取条件 现有开源数据集 金融风控类 - 数据集现状 3⃣️金融风控方向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...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融风控类 - 数据集现状 总述： 图深度学习技术应用在风控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金融风控方向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： 金融风控场景：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。
一、市场调研 目前市面主流的风控模型 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 京东金融风控调研 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。...数据风控还有很长的路要走，如量化投资风险评估与运营也属风控范畴，风控也可和推荐领域相结合。...总之，互联网金融风控核心还是服务客户，提升产品价值，最大程度的做到差异化的防范，智能化是风控的发展方向，京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管控解决方案。...因此风控显的更加尤为重要。通过风控模型获取优质的资产。 二、风控模型 风控模型应该是从两个角度去考虑，第一个角度是资产端风控策略，第二个角度是资金端风控策略。
风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式； 首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，...通过市场分析后不难发现，基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品，目前很多平台还是具有传统业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度，传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃...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风控？ 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，你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？...首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向...关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门，所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员 所以现状是很多大的公司的风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英，也不能一概说风控人员就怎么乱
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、提升风控的有效手段。...1、实名认证，杜绝骗贷风险 由于汽车金融市场缺乏健全的信用体系且各汽车金融平台数据互不相通，在激烈的市场竞争下，用户假冒他人身份或使用伪造的身份证明签订合同，以此骗保、骗贷的情况屡见不鲜，这不仅增加了汽车金融企业的风险...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风控。...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、加强风控能力的有利武器。
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