我们团队在腾讯主要负责金融风控产品，解决相关产品交付和服务维护工作，像国内知名大型国有银行、城商行、互联网金融公司等，都是我们的服务对象。
风控，大家心目中的风控是什么？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。 它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。 风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。 下面是对前期在群内收集到的问题的解答。 1. 目前最常用的风控模型是哪些？ 风控模型：常用于担保公司
数据猿导读 项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系 的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的
近日，八家民营征信公司终于结束央行布置的大考。这就意味着，个人征信牌照将在近日颁发。一旦牌照正式颁发，就将打破央行征信中心一家独大的格局，我国征信行业也将呈现“百花齐放”，而各大征信机构推出的个人征信产品势必成为大众关注的新焦点。截至目前，阿里旗下的芝麻信用分、腾讯信用分、拉卡拉的“考拉分”、中诚信征信的“ 近日，八家民营征信公司终于结束央行布置的大考。这就意味着，个人征信牌照将在近日颁发。一旦牌照正式颁发，就将打破央行征信中心一家独大的格局，我国征信行业也将呈现“百花齐放”，而各大征信机构推出的个人征信产品势必成为大众关注的新焦点。截至目前，阿里旗下的芝麻信用分、腾讯信用分、拉卡拉的“考拉分”、中诚信征信的“万象分”、华道征信的“猪猪分”、前海征信的“好信度”等都已陆续上线或开始内测，并且开始尝试与机构合作测试。百家争鸣的征信行业是否能长驱直入，大步迈进，其应用市场前景会是乘风破浪抑或只是场“希望在田野上”的意淫，其中趋势尚待探究！
阅读本文大约需要5分钟 一、 浅析供应链金融行业痛点及解决思路 1 行业痛点 从行业痛点这个角度来分析，我用的标题叫“金融优先还是产业优先”。因为在开展整个供应链金融的过程中，做金融它的一个本质就是要控制风险。那实际上金融做得好不好，就是这个风险控制的好不好。那么基于供应链金融这样的逻辑，也就是说这个流转过程里面它形成的应收款、预付款和存货有什么样的方案来给他解决相应的这个对应的资金占用问题，这就是公务员金融探讨的核心。 那基于这个逻辑，如何来做风控？就是供应链金融的一个很本质的问题。这个问题其实从传统的
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
天创信用CRO张宇：借鉴美国数据驱动理念，实现中国消费金融弯道超车
2017年大数据风控报告：金融科技重塑银行风控，大数据反欺诈和信用评分模型助力银行信贷业务。报告分析了大数据在金融风控领域的应用，包括反欺诈、信用评分模型、风险识别等。同时，报告也介绍了国内企业征信市场的发展情况，包括信用评分模型、风险识别等方面的应用。
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。
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
对于银行来说，现今互联网贷款和信用卡办理面临的主要难题是数据和风控。站在银行或金融机构角度，自然而然是想获得更多的信息和数据，但是在收集数据这方面又是比较无力的。加上当下的发展趋势，消费贷以及贷款审批速度都要求快。如何在快的的过程中对客户进行一个全面的审查，得出一个合理的结果呢？如果没有详细的数据对客户进行评估，这势必会提高放贷的风险。
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、
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。
风控引擎是一种基于数据分析和机器学习算法的系统，能够实时识别和处理各种风险问题，适用于金融、电商、智能制造、交通运输等各领域，能够提高企业的风险管理水平和业务效率。
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
金融科技&大数据产品推荐：蜜蜂+蜜罐报告——基于互联网大数据的风控技术服务平台
今天，招联金融与腾讯云宣布成立“招联金融-腾讯云业务安全联合实验室”。双方将基于腾讯在金融风控方面的技术经验和招联金融丰富的业务场景，共同开展反欺诈风控、交易风控以及风控联合建模等方面的研究与合作，推进消费金融行业安全能力建设与服务智能化升级。
过去的2015年对于互联网金融来说可谓是风起云涌的一年。在这一年里，证券行业经历了巨幅动荡，资本市场从火爆转向寒冬期，“互联网＋金融”概念在这一段特殊时期被奉为良药、频繁提起，其中又以众筹和P2P这两种模式受到最多关注。 对于2016年来说，互联网金融又将进入不平凡发展的一年。在今年全国两会期间，有部分代表和委员也提过关于互联网金融发展的提案和议案。 一方面，2015年年底，银监会会同多部门出台了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》（征求意见稿）；另一方面，北京、上海、河北、山西等多地相
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。
作为互联网金融的细分领域，互联网消费金融正在经历一场巨大变革。互联网金融红利期的减退、政策层面的监管、用户需求的不断增加都促使消费金融进行新的调整，以满足不断出现的新用户需求。而消费金融ABS正是在这样的背景下火爆起来，并正在经历诞生以来的最大一次挑战。
伴随着近期信贷业务的新一波调整，银行的风控能力成为重要的一个考核标准，资金方做“甩手掌柜”的好日子一去不复返了。对于大银行来说建设自主风控能力相对容易，他们不缺用户，不缺数据，有足够的空间和时间推新产品、小步快跑做实验，模型先跑起来，慢慢完善，自主风控能力就算有了。
在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。
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专访ZRobotCEO乔杨：多数大数据公司既没有数据生产能力，也不具备及时获取数据的能力
易日升总裁史建伟：大数据风控模型在消费金融场景下的六大应用
“金融安全智慧超脑”是腾讯依靠20年来积累的海量黑灰产对抗数据，和全球最大的黑灰产知识图谱，围绕金融安全推出的一个功能全面、覆盖多种多样金融业务场景的“超级大脑”。
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近日，在由决策者会议策划集团主办的第五届互联网金融与支付创新年度盛会上，有专家指出，互联网带来了很好的商业模式变革，传统银行一般是业务驱动技术，业务主导技术，而互联网企业通过大数据等技术驱动业务。一方面通过大数据做风控模型，根据客户以往的交易历史，可以快速授信、贷款；另一方面是对客户以往的行为数据进行分析，为客户定制差异化的产品和针对性营销。 技术进步推动实时风控 随着互联网金融的发展，各类网银支付欺诈、电商钓鱼网站等风险因素也在增加，对风险控制(简称“风控”)的要求越来越高。 储信
网智天元副总裁刘喆：大数据智能提速汽车消费金融
蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融
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 大数据的营销功力该如何施展呢？就是要专注于一个细分市场，这样才能迅速建立起产品和团队的核心能力。团队拥有过硬的数据分析与挖掘的技术，是发掘大数据价值的重要基石。 本文为数据猿推出的大型“金
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。
机器之心报道 作者：高静宜 在大咖们的助力下，你对拿下百万奖金势在必行了吗？ 「经常有人问我，AI 的未来是什么？你对未来有着怎样的展望？我通常会说，那些金融科技公司所处的生态领域内的发展，将是未来A
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
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 2014年2月，京东金融推出消费金融产品-京东白条，其主要目标人群以年轻人群为主，用户购物时通过“白条”的方式实现分期支付，且无需任何抵押物，授信额度最高为1.5w元，分期时间从3-24个
就国内消费金融市场而言，今年头部消费金融公司纷纷开启金融科技转型，科技向金融服务渗透加快，科技与金融的联结正在为消费金融市场创造新的业绩拐点。
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
2024 年 3 月 27 日下午，在北京腾讯总部，一场关于大模型与数据要素时代数字金融发展的深入讨论火热进行中。【TVP 走进腾讯：大模型与数据要素时代的数字金融发展论坛】是在腾讯二十年发展历程和数字化实践的基础上，进一步探索科技如何引领高质量发展的重要尝试，旨在探讨数字金融领域的前沿动态、技术创新和未来发展路径，汇集了腾讯云 TVP 和行业头部机构的专家学者，围绕着大模型和数据要素的发展趋势和最佳实践，共同绘制数字金融的发展蓝图。
金融创新很大一部分原因在于大数据和金融之间的结合。纵观BAT、京东、小米、万达、平安这些把触角伸到互联网金融领域的巨头，无一不是在大数据层面上有所布局。大数据和金融相结合，几乎已经成为金融领域的通用做法。 金融数据都像是金矿，价值含量、挖掘成本更重要 谈数据必须先谈数据的完整度和价值含量。就像煤矿一样，大数据中的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。非结构化数据，就像是有杂质的煤矿，无法直接使用。大数据还需要进行脱敏、提纯、结构化，才能变成可以被直接运用于商业层面的有价值的信息。 BAT三家公司
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
天创信用总经理李文贤：金融科技加速金融变革
金融科技;大数据产品推荐：氪信XBehavior — 基于高维行为语言处理技术的信贷风险评估
2017年，金融科技的智能风控开始出现在人们视野，金融科技也从边缘部门，逐渐走向金融公司的核心。今年，金融科技又出现了新的变化。10月12日，度小满金融与北京大学光华管理学院宣布成立金融科技联合实验室，聚焦超级关联网络等多个金融科技话题，技术企业与高校的强强结合，掀起了“硬”技术和“软”人才的新竞赛。
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质
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？
去年是金融科技行业的丰收季，成功上市的公司，金融科技公司占了大多数，比如拍拍贷、融360等。今年，分期乐母公司乐信集团和主营车贷业务的灿谷等也相继登陆美股。金融科技成为“互联网+”浪潮中，最早迎来收割的市场，原因很简单：商业模式清晰，现金流强劲。
文/孟永辉 金融对于人们生活的影响愈发深入，科技与金融的深度融合更让这种趋势变得明显。大数据、云计算、区块链等新技术不断从内部和外部对金融行业产生影响。如何让金融演变成为一种生活方式，从而给人们的生活带来更大影响成为很多互联网金融企业都在思考的重要课题。 消费金融作为金融领域的众多新生门类，它的出现和发展已经开始逐步影响人们的生活。释放人们的消费需求、解决人们的消费痛点、打通人们消费的最后壁垒成为很多消费类金融产品的主要目标和方向。 消费金融与互联网融合产生许多新类型 传统意义上的消费金融基本上集中在一些
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%。
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