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
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
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
数据猿导读 整个金融业态正在技术、资本和市场的共同作用下发生数字化重构。面对剧烈变化的市场竞争格局和趋严的监管政策,金融机构纷纷通过引入先进技术强化其核心竞争力,提升其原有体系的效率。 本篇案例为数据
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、
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。
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
金融科技&大数据产品推荐:金鹏汽车金融大数据风控系统
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
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
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
智能风控已经被提及了很多年,在业界也有诸多应用实践,但是,智能风控相关书籍中,能够阐述完整智能风控体系,将智能风控各个环节融会贯通并结合实际案例的还是凤毛麟角。经过十余年的沉淀,蒋宏老师以及他的团队将智能风控的核心方法、流程和应用实践整理成书籍出版,相信能够帮助到智能风控领域的从业者。
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下,互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑,需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
【案例】国美金控:让消费金融可视更可靠
01能追溯到古罗马帝国的骗保案例 魔高一尺,道高一丈,从古罗马帝国时期开始就有了自导自演的骗保,全球各国诈骗案例层出不穷,后来美国反保险欺诈联盟成立,法律也是在逐步完善,骗保人员被刑法处置,对于骗保也出现了相对应的专业解决方案。 古罗马帝国诗人马提亚尔在他的作品《隽语》中讽刺道,“Tongilianus,你花了200拉斯买了房子;然后城市里一场常见的火灾摧毁了房子。你因此获得10倍于房价的赔偿。Tongilianus,我想这看起来难道不是你自己放火烧了自己的房子么?”(有兴趣的可以去查查,古罗马帝国的房子多
摘要 随着互联网行业的高速发展,互联网金融应运而生。它是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网"开放、平等、协作、分享"的精神往传统金融业态渗透,对人类金融模式产生根本影响。宜人贷数据部数据
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
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金融科技&大数据产品推荐:家装分期——满足万亿市场的家装分期消费
2019世界人工智能大会(WAIC)正在上海召开,腾讯安全天御“业务安全大脑”拔得头筹,斩获了WAIC大会唯一安全分论坛——“安全赋能、智创未来”人工智能安全高端对话“2019世界人工智能产业安全十大创新实践”奖项。
【案例】渤海银行——在线业务自动化信用审核
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。
近日,在广州举办的2018腾讯“云+未来”峰会圆满落幕。这场聚焦云计算行业的盛会吸引了众多业界重量级嘉宾,多场论坛探讨就云计算的发展现状、技术突破、安全未来等话题展开了热议。其中,腾讯云倡导的“智慧安全”理念深入人心,处在数字化转型的浪潮中的企业对安全需求日益增加,云端安全正成为数字化发展的重要护航者。
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。
Acorns首席数据科学家种骥科:AI在“移动优先”的互联网金融商业模式中的应用
4月12日,腾讯智慧零售正式对外发布腾讯优码数字化营销解决方案。该方案融合了腾讯全平台能力,在传统码营销方案基础上带来四方面的升级,提供从产品管理到营销效率提升的一站式服务,助力品牌主实现与消费者真正“零距离”沟通。(详情见今天推送的第一篇文章) 其中,安全保障是腾讯优码的差异化竞争优势之一。腾讯云副总裁黎巍在发布会上表示: “ 安全威胁是零售业数字化转型中不可回避的挑战之一,依托腾讯独有技术和安全优势,搭载腾讯云天御风控系统的优码,将为零售企业提供全链路的营销风控,帮助品牌主把钱花在刀刃上,让每一分优惠
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
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投稿来自卧龙大数据(公众号:DataWoLong) 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 随着普惠金融业务的深入,以及消费金融业务竞争的白热化,针对信用白户的风控显得尤为重要。如何面向信用白户进行快速有效的信用评级,卧龙大数据根据自己的实践经验,就电商、社交数据在风控上的应用价值与大家进行一些分享。 一、电商社交数据的数据覆盖度: 卧龙和众多不同类型金融机构进行了数据匹配测试,下图为各类金融机构的互联网行为数据整体匹配情况。 可以看出: 传统的农商行主要面对线
[导读]为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上,更好地了解大数据技术行业领域中的应用,清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程(课号:80470193)。 本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设,并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心创始人、联席总监种骥科博士联袂任教。 在讨论课上,同学们会深度接触互联网金融行业中建立信用和风控模型的理论和实
近日,在广州举办的2018腾讯“云+未来”峰会圆满落幕。这场聚焦云计算行业的盛会吸引了众多业界重量级嘉宾,多场论坛探讨就云计算的发展现状、技术突破、安全未来等话题展开了热议。其中,腾讯云倡导的“智慧安全”理念深入人心,处在数字化转型的浪潮中的企业对安全需求日益增加,云端安全正成为数字化发展的重要护航者。 腾讯云自身已全面覆盖各项安全合规资质,并且腾讯云基于“云管端”的智慧安全体系,将八大领域的安全能力对外输出。构建了数据安全、网络安全、主机安全、安全服务、风控安全、流量安全、内容安全、终端安全的能力阵列;同
【案例】融360:智能金融系统建设最佳实践案例
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?
重磅来袭!7家企业获评“金猿奖•2017金融科技锐意创新实力企业奖”
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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
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
5月23日,由腾讯研究院、腾讯云、腾讯安全、微信支付、腾讯广告、腾讯优图实验室、招商银行、中信建投证券联合编制的《2023金融科技十大趋势报告》(以下简称《报告》)正式发布。《报告》从创新篇、智能篇、普惠篇、安全篇、融合篇五个方面总结了十大金融科技前沿趋势并辅以案例分析,为金融科技产业的发展,以及科技与金融业务的深度融合发展提供实践参考。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长,国内信用消费环境的日趋成熟,我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计,信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
10月15日-16日,2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题,聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。 (2020亿邦未来零售大会) 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》(以下简称《白皮书》),对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示,其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐。 (《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》) 亿邦动力网是我国影响力最大的电子商务专业媒体,而亿邦动力研究院则是我国知名电商研究智库机构。亿
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!
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。
金融科技&大数据产品推荐:神策分析——可私有化部署的用户行为分析平台
只有机器敏锐地捕捉到了这一切,只见每个订单的风险分都在上升,系统亮起鲜红色的警示,当机立断拦截了这一地址下的订单,冻结「用户」的消费金额,一次别有预谋的黑产行动被粉碎。
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。
量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外,我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系,这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来
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
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
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