车贷一直是P2P网贷行业普遍看好的细分领域。然而，随着国家对互联网金融监管的不断加强，车贷细分领域的洗牌已经开始，P2P网贷行业中涉及车贷业务的平台数量不断下降，不少车贷平台更是面临业务转型的难题。
汽车金融市场的格局将以一个比我们任何人的预料都快的速度变化起来。一切过去的从业者，一切准备进入的新玩家，都必须快速提高认知能力而决定是否被时代弃取。
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网智天元副总裁刘喆：大数据智能提速汽车消费金融
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图 | 三百云创始人&CEO 许伟 2016年，三百云从汽车估价“跨入”汽车金融；2021年，它又以汽车金融为基础，开始“试探”其他领域。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 “如今，我们已经搭建了一套伽马业务中台、一套伽马数据中台、一套伽马风控系统，三者合一，给银行、保险机构提供了一个全栈式解决方案。”三百云创始人&CEO许伟表示。 其中，三百云的伽马业务中台，也在今年1月份由江苏省工信厅组织开展的2022第一月度“星光江苏”数字经济新品发布会上，被评为2022第一月度“数字经济创新产品”优胜奖。 从0开始帮
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。虽然汽车金融市场前景可期，但汽车金融行业涉及到大量且复杂的契约关系，传统的纸质合同签约方式不仅费时费力费成本，同时在合同的管理和保存方面都存在较大的风险隐患。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。
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天创信用总经理李文贤：金融科技加速金融变革
易日升金融总裁史建伟接受数据猿采访时表示，传统金融对用户信用审批的“5度评级”，已经不能适应互联网消费金融的业务模式。而易日升金融通过基于家庭的场景大数据，将用户评级体系升级为“15度评级”，打造“天
首先交通方式目前广义上主要分为四大类：铁路、公路、水路，航空，每一样如果再细分的话，又能分出很多种类，种类繁多。那如题所示，对于交通领域内目前已经开放的数据其实不是很多，而且大多数数据都还处于孤岛状态。今天着重为大家介绍交通领域内已经可以应用的高速大数据、车辆大数据、ETC大数据、运力大数据、运政大数据这几类数据资源。
1月9日，ThoughtWorks中国区交付服务总监施韵涛在【消费信贷风险，审批实物沙龙】分享了《互联网金融交易平台建设现状及趋势》的话题。近日，演讲内容被《第一财经》报道，希望更多对互联网金融感兴趣的朋友能够看到此文，得到启发。 (图片为施韵涛参加2015 ThoughtWorks Live China所摄） 下文转载自一财网，点击阅读原文即可跳转自原出处。 “有实力的企业正走向更完善的体系：他们的交易平台不是孤立的，而是先有好的风控平台，基于风控做资产交易平台，再做互联网金融平台，这才是互联网金融的精
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数据猿导读 将机器人串联在第三方服务上，团队沟通工具BearyChat获千万元融资；中国联通与银联合作，共同开发大数据产品；互联网广告精准投放服务商“联创云科”正式挂牌新三板……以下为您奉上更多大数据
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你敢信？这年头进入职场，AI不仅会帮你分析“打怪升级”最佳路径，还能在你工作压力大时，通知同事给予你及时的关怀。 并且，这么一套工具，还是一家金融科技公司搞出来的。 是的，这年头，不仅摆出来的产品要够智能，头部互联网金融公司们，连内部的工作细节也不轻易放过。 为的是哪般？ 用乐信CTO陆勇的话说，是： 处在行业转型期的互联网金融，越往后的发展，就越要靠技术驱动。 为此，今年他的头一项OKR也很明确：招人，打造有战斗力的技术团队。 自驱高效的公司不
消费金融，指为个人提供以消费为目的的贷款，额度一般在 20 万元以下。早期消费金融产品主要由商业银行及汽车金融公司提供，随着消费金融市场的发展，持牌消费金融机构及互联网机构逐渐加入竞争。
数据猿导读 这是属于消费金融的时代。在大数据技术与金融科技的驱动下，消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张。越来越多企业积极发力消费金融市场，这里面不乏银行机构、小贷公司、互联网巨头、金融科技公司、
AI科技评论按：在周日于深圳举行腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会上，百度金融服务事业群组研发负责人、KDD China副主席沈抖博士介绍了百度金融各场景背后的人工智能技术和方案，包括安全防护、智能获客、大数据风控、量化投资等。 AI科技评论现场根据沈抖博士演讲实录整理成文，在不改变原意的基础上做了更改。 | 安全防护：亿万级数据如何进行实时身份识别佐证 除了通过攻击机器，黑客还会在你跟服务之间的通信链路上去突破，所以我们就必须做好加密，这也是为什么现在所有的银行板块基本都会使用HTTPS加密。
近日，移动信贷整体技术全球领导者——飞贷宣布了全新的战略升级计划：输出全球领先的移动信贷整体技术，开放共享产品、科技、核算与清算、风控策略、风控运营、大数据、客户生命周期管理、品牌营销、经营决策支持等九大模块的核心能力，护航金融机构零售信贷业务往移动互联网转型升级。
作为当前互联网金融市场最重要的分支之一，网络借贷已入“短、平、快、准”的移动互联网时代。不论是传统银行、消费金融公司还是BAT巨头、P2P等互联网金融平台，都在觊觎这一块大蛋糕。在经历了数年的快速成长后，网络信贷开始两极分化，并逐渐形成几超多强的局面，那么在网贷整体进入下半场的时候，谁才是决定生死的力量？谁又能打好风控这张牌？
众所周知，金融是数据化程度最高的行业之一，也是人工智能和大数据技术重要的应用领域。随着大数据收集、存储、分析和模型技术日益成熟，大数据技术逐渐应用到金融风控的各个环节。个推作为专业的数据智能服务商，拥有海量数据资源，在智慧金融领域也推出了相应的数据解决方案-个真，为金融客户提供智能反欺诈、多维信贷风险评估和高意愿用户智能筛选等全流程的数据服务，助力各金融机构全面提升风控能力。本文将围绕大数据风控，结合个推实践，介绍金融风控机器学习的基本流程、算法实践和产品化建设等内容。
随着金融行业信贷业务的不断拓展，以贷款平台为长期饭票和生活来源的“撸口子”大军也愈加壮大。而网贷平台的蓬勃发展更是让一群伺机而动者有了更多可趁之机，成为困扰银行、金融机构的重要业务风险痛点。
腾讯云天御产品（业务安全服务）负责人王翔：互联网金融风控的现状和趋势
回顾2017年，互联网金融遭遇冰火两重天：一方面，现金贷、ICO、网贷等业态遭遇监管重拳；另一方面，互联网金融公司出海东南亚、涌现赴美上市潮，迎来资本盛宴。展望2018年，合规整改、洗牌整合、服务实体、海外布局或将成为中国互联网金融发展行程中的主要关键词。 合规整改 2017年末，P2P网贷风险专项整治工作领导小组办公室下发了《关于做好P2P网络借贷风险专项整治整改验收工作的通知》，被不少业内人士解读为P2P网贷监管进入“动真格”时期。该通知明确“一家一策、整改验收合格一家、备案一家”，并对各地整改、备案登
随着金融行业信贷业务的不断拓展，以贷款平台为长期饭票和生活来源的“撸口子”大军也愈加壮大。而网贷平台的蓬勃发展更是让一群伺机而动者有了更多可趁之机，成为困扰银行、金融机构的重要业务风险痛点。 近日，某银行遭受了一波“撸口子”大军的悄然攻击，再次拷问了该金融系统在防御薄弱节点的业务风控安全能力与防线。腾讯安全天御基于在金融科技领域的技术优势和领先经验，构建腾讯T-Sec 天御-星云风控平台，通过对当前进件量、通过率、授信成功及提款客户情况等维度的分析研判，有效地拦截了“撸口子”大军的攻击，获得了客户的认可
近日，“让未来发生——第一财经技术与创新大会”在上海召开，“金融科技(Fin-tech)与区块链” 圆桌会议作为重头戏之一，陆金所、蚂蚁金服、飞贷金融科技、万向控股等企业领导参与了讨论。过程中，蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远指出：渠道、技术、数据，是被业界广泛认可的互联网金融三板斧，也是相比于传统金融更有优势的地方。但在互联网金融的细分市场——网络信贷，这三个是否还是优势，谁又能起决定性作用。如今网络信贷已衍生出很多产品，除P2P外，还有蚂蚁金服的花呗、飞贷、微粒贷等等，甚至百度钱包也开放了贷款业务，那谁又能占据优势？
一、当前风控模式现状 近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起，该模式利用互联网数据的连通性，对触及到的风险的数据进行筛选，大大减少了人工审核的时间成本，同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发，以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型，希望读后能给你一定的启发。
数据猿导读 恒丰银行基于大数据技术构建的信用风险预警系统，通过整合行内外数据形成统一的行业、地域、客户风险视图，加强风险监测、审查的全面性、准确性、及时性，强化风险预测能力，提高信贷资产质量。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院联合主办，上海金融行业信息协会、中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联
市场对消费金融和信贷的需求热度不减，但要金融金融在这些领域的盈利却并不容易。因为金融机构在风险控制和运营管理的科技能力，直接影响其服务效率和盈利水平。 “监管、流量、风控和数据是关键词”，腾讯云安全产品总监杨光夫在近日举办的一本学院特训营上表示新的金融形势会带来很多市场机遇，但同时也会带来更多的挑战。如何建立体系化的金融风控和流量风控等能力，对于增进金融机构发展和用户体验显得至关重要。 本期一本学院特训营，聚焦信贷业务过程中的智能风控与数据治理。在杨光夫看来，不断进化的黑产是让金融领域风控挑战加剧的关键因
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数据猿导读 耀盛中国集团总裁原旭霖接受数据猿采访时提到，中小企业常常面临产业升级、店面扩张、上下游资金周转等问题，对金融服务的需求相对大企业而言更为迫切。作为中国中小企业信用评级标准RISKCALC、DSR算法制定者，原旭霖又是如何看待，大数据风控技术对传统信用评级机构的冲击呢 📷 记者：张叶 本文长度为2600字，建议阅读5分钟 中国有近8000万家中小企业，占据中国企业总数的95%，贡献全国GDP约65%。但是一直以来，因为没有足值的抵押物以及企业信息不透明、不完善等问题，导致其在
信贷业务，是一种基于信用的贷款业务，属于金融机构的资产性业务。我接触的产品形态，小额信贷、大额信贷、消费贷、小微企业贷、信用卡循环授信等。
作者介绍：蔡主希，目前就职于京东金融-金融科技业务部，哥大统计数据狗，京东金融算法工程狮，可代码可软文的非典型理科男一枚，知乎号： @JovialCai。
2009年7月，中国银监会发布《消费金融公司试点管理办法》，正式宣布启动消费金融试点工作。消费金融公司的角色定位是作为银行的创新及补充部分，发展商业银行动力不足的个人金融服务。因此，这一试点办法的下发及试点公司的批复可以被视为我国消费金融行业的开端。
本文作者：蹲在角落数蝈蝈 大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从BATJ这样的大企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。 现在提到互联网金融、Fintech，首先想到的就是大数据风控。随着网易北斗大数据风控平台的上线，业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段，和互联网金融第一
本文作者：蹲在角落数蝈蝈 大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从BATJ这样的大企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。 现在提到互联网金融、Fintech，首先想到的就是大数据风控。随着网易北斗大数据风控平台的上线，业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段，和互联网金融第一阶
8月22日，飞贷金融科技召开飞贷3.0发布会，并公布半年的业绩：飞贷2.0上线的5个月时间内，用户数超300万。作为一家依靠“助贷模式”的金融科技企业，仅5个月的时间，累计向用户授信总额超100亿。
2016年8月，社交软件Facebook成功申请了这样一项专利：当用户申请贷款时，如果该用户的社交网络上好友的平均信用等级达到了最低信用分要求，贷款才能获得通过。 随着互联网技术与金融不断融合，把社交
养码场的线上课程，以技术人员为核心的学习、交流、分享社群，全方位服务技术人和技术创业者。这里聚集了众多BAT/美团/京东/滴滴/360/小米/网易等知名互联网公司技术总监&技术负责人，他们在这里分享经验、招聘人才，与你一起成长。
一、大数据风控——互联网金融的命脉 近几年,大数据已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域;数据成了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。 有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。以上这些在互联网金融业尤为突出。 (一)大数据风控已成为互联网金融核心环节 早在1980年,著名未来
数据猿导读 ITFIN作为互联网技术与金融功能相结合的新兴领域，在开放的互联网平台上形成功能化的金融业态及其服务体系，大大降低交易成本，且手续简单、收益较高、周期短。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
当前，各种高科技不断应用于互联网金融领域，无论是传统金融，还是互联网金融，都将面临高科技带来的技术革新的机遇，同时，也意味着一旦在这场攻守战中失败，则很可能被市场淘汰出局。 “人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业，以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。这两项技术到底有何奇妙之处？它们在加速行业发展的同时，又带给投资人哪些不一样的投资体验？ A 模式创新 互联网金融行业突飞猛进 近年来，特
8月5日，腾讯云正式上线保理业务数字化平台“腾讯云鑫-保理云”，以SaaS化方式为商业保理公司、融资租赁公司、中小商业银行等金融机构，提供保理业务开展的全流程数字化能力，助力高效低成本展业。 保理业务是一项以债权人转让其应收账款为前提，集融资、应收账款催收、管理及坏账担保于一体的综合性金融服务，不仅降低了企业资金占用的机会成本，也减轻了应收账款的管理负担。据国际保理联合会（FCI）数据统计，2018年中国保理业务量世界第一。在后疫情时代，开展保理业务更是被视为纾困惠企的一项重要措施。 在传统模式下，保理机
金融科技&大数据产品推荐：智能量子引擎——为网络信贷业务提供全链条的技术支撑
2020年8月5日，腾讯云正式上线保理业务数字化平台“腾讯云鑫-保理云”，以SaaS化方式为商业保理公司、融资租赁公司、中小商业银行等金融机构，提供保理业务开展的全流程数字化能力，助力高效低成本展业。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历
<数据猿导读> 当大数据时代来临，各个产业的发展模式正面临着一场前所未有的改革，为加快实施创新驱动发展战略，顺应网络时代大众创业、万众创新的新趋势，促进科技和金融相结合，中国电信灯塔大数据举办“灯塔大数据行业高峰论坛”活动 📷 3月，春暖花开，大数据企业也在竞相绽放!Talking Data University联合中国电信北京研究院等隆重举办中国电信灯塔大数据行业高峰论坛，涵盖“金融”、“电信”、“制造”、“地产”、“汽车”、“人力资源”、“零售”、“安全”、“投融资”等垂直行业的50名嘉宾
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工
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