拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据...，促进健康高效的互联网金融。...拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据，通过机器学习技术，你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗？ 简介 同样作为数据的学习者，这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。...为了节省千百次训练的总时间，我们可以对精度和稳健性稍作保留，找到最优参数后再正式训练一遍。 ?...机器数学模型相比与人类，有着其特质的某种中立性、冷静与洞察力，帮助我们作出决策，同时也有作为机器和数学模型的局限、冷漠和短视，比如在有反馈效应的数据体系中（比如金融市场），预测长期趋势的无能为力，而模型决策趋同所产生的正反馈却可能在危机时造成踩踏风险
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。...4、应用场景／人群 车贷风控场景，审批员或客户经理在“金鹏”系统中提交贷款申请，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。...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。
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。...而人工理解特征之间的相关性和互补性后，进行特征的分箱组合的方法，在海量特征维度面前基本不可行。...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。
5.贷前风险控制的重要性。 信用贷款的风险控制分为贷前，贷中，贷后三个阶段。...贷前控制主要是找到合格贷款人；贷中控制主要预防抵押品资产减值，无法覆盖贷款标的，或者预防借款人还款能力下降，无法按时归还贷款；贷后控制，主要当贷款发生逾期时，通过催收降低银行损失。...其中，贷前风险控制是最为重要的。 摩根大通银行有一个统计，75%的信用风险可以在贷款前进行风险控制，贷后风险控制的有效性大概只用25%。因此对于金融企业，贷款前的风险控制更为重要。...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。...5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控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风控模型，实施信用风险管理。
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。...2014年，我们又推出了保险服务，在安全服务上推出了智能理赔服务，并用大数据和人工智能的方式来识别哪一类客户是真正需要我们做理赔的客户，再之后推出花呗和借呗业务，我们构建了整个信贷风控前中后的风险体系。...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。...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风控体系，这里我可以分享几个数据： 第一个数据是一百毫秒。...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风控能力已经成熟，以产品化“蚁盾”的形式输出和服务更多的行业合作伙伴。
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。...目的在于预测已经逾期并进入催收阶段后未来一定时间内还款的概率。 ? 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。...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。...因为实际业务里，分数也高风险越低，当然你也可以设计个风险越低分数越低的评分卡，但风控里还是默认高分高信用低风险。 计算出A、B的方法如下，首先设定两个假设： 基准分。
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受...以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线...02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 想要突出你模型的好，你得先分析旧模型的不好。 比如说，把目前线上模型的实际表现进行统计，如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。...0202 KS值与各种曲线 我们需要描述模型的效果，在风控领域最直接的指标就是KS值，我们一般会认为KS>0.3才具备最基本的上线要求，而且我们要保证训练集、测试集以及跨时间测试集都需要达到标准哦！...一般情况下，我们会对预测结果按照一定的阈值，进行分组，比如分为A/B/C/D/E/F共6组，越靠后就意味着越有可能是高风险客户，我们给予一定的风控规则进行拦截。
图2 智能风控发展趋势 三 普惠金融智能风控关键技术 智能风控系统运用人工智能技术实现对申请人的反欺诈和全流程自动化审核与监控，其贯穿贷前贷中贷后整个流程，主要包括以下几个步骤： （一）产品确定 如大额抵押贷...、小额信用贷和小微企业贷等。...在利用（税务数据、企业/个人征信解析、三方数据等）数据构建线上评分模型，获得小微企业的初步建议额度后，再结合线下尽调以及标的企业所在的细分行业、细分企业规模等产业数据最终得出风控结果。...（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。
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。...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。...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？...通过云计算等技术，就可以对供应链金融提供有效的支撑。我们一般会把供应链金融分解贷前的风险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营监管。...---- 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！
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。...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。...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？...通过云计算等技术，就可以对供应链金融提供有效的支撑。我们一般会把供应链金融分解贷前的风险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营监管。...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。
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。...在度小满用户风控场景中，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风控ERNIE模型。...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。...未来双方还将进一步深入合作，将ERNIE强大的语义理解能力应用到更多的金融领域应用场景中，如：金融获客、贷中管理等，助力金融行业的健康发展。
由于有车辆作为抵质押物，因此车贷平台对事前风控的重视程度并不高，不少平台更注重贷后的催收。也就是说，一旦发生坏账，车贷平台可以在第一时间对抵质押车辆进行处置变现，保证借款项目的正常还款。...因此，面对监管的趋严以及风控要求的进一步提高，不少车贷平台选择深耕互联网汽车金融领域。...后监管时代，车贷平台面临的挑战和机遇 在乱象不断和监管力度不断趋严的时期，车贷平台基于自身的产业链，横向或者纵向拓展业务，都面临不同的挑战和机遇。 首先，汽车互联网金融领域仍然是蓝海。...虽然参与者众多，但是在汽车基本上已经成为刚需的前提下，互联网汽车消费金融市场前景仍然比较广阔，再加上汽车产业链众多，车贷平台可切人的场景也比较多。 其次，风控模式需要改变。...不论是继续在汽车金融领域深耕，还是拓展资产端业务，都需要平台具备数据采集、分析和建模的能力，并且根据不同的应用场景匹配相应的风控模型，车贷平台更是要在事前风控上下功夫。
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...- 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...贷前，贷中，贷后等方方面面的监控，贷前最为重要，如何去检测，抓取哪些数据，与哪些第三方平台合作) 1.1.5 人工智能技术 蚂蚁金服通过大数据挖掘和语义分析技术来实现问题的自动判断和预测。...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。...考虑主要出发点应该是从贷前、袋中、贷后三个方向去考虑，结合传统业务的风控模型和互联用户的行为数据。针对资金，资产进行风险等级划分，防欺诈系统、袋中的舆情监控、贷后的权重叠加。...根据贷后的状态进行预警、等级划分 四、技术实现 用户画像、人脸识别、推荐系统、智能语音、数据挖掘、风控模型。
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？...7.有效风控模型建立的必要条件是哪些？目前风控市场现状如何？是担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方？ 风控模型之前已经阐述过了，这里就不做重复了。...至于风控是否启用担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方，这个还是要看贵公司的企业战略方向的。
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。...法大大电子合同采用实名认证技术，用户与汽车金融平台签署《贷款按揭协议》《融资租赁协议》《购车分期协议》等合同时，签约方均需经过严格的实名认证，证明签署主体的真实身份后，才可在线签署合同协议，从而杜绝了虚假信息...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。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“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风控要素，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： 风控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，如多数风控要素都涉及...小结 针对金融风控要素监控的“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
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。...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。...应用场景三：贷后监控 在贷后阶段，数美会实时对借款人在借款期间的互联行为，借贷行为等进行监控，并对借款人在贷款阶段的负债情况、偿还意愿以及借款人可信度浮动等做出综合评定，为企业后续催款策略提供有力依据。...2) 信贷风控云 贷款人提交申请后，信贷风控云将首先对其进行可信度分级，对于高可信度的用户，可以使用更宽松的策略甚至直接通过审核。...1) 降低金融欺诈风险，将黑灰产拒之门外 从设备启动、注册到信贷申请、再到贷后预警，数美采用多点、多级构成网络状布控，对贷款人信息进行鉴别。
易鑫大数据风控平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、流式计算等核心技术，整合线上线下多维度数据，可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等全方位的金融风控场景。...流式计算等核心技术，整合线上线下多维度数据，可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等全方位的金融风控场景。...4、应用场景/人群 产品的应用者包括风控人员、运营人员、销售人员等。易鑫旗下车贷服务及创新金融产品“开走吧”均使用该风控平台，让用户享受“秒级放贷”的极致体验。...针对汽车金融公司的借贷申请环节提供准入检测，帮助平台在申请环节剔除负债、老赖、团伙骗贷等欺诈客户，降低平台人力审核成本及坏账率，助力金融平台健康发展。...8、市场价值 风控平台通过大数据技术进行身份核验、反欺诈、信用评分等风险识别，解决了汽车金融行业长期存在的以下问题： A 人工审批占比重、耗时长 目标客群多为年轻人，现阶段人工审批效率低，影响用户体验。
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