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如何像BAT 一样,挖掘金融大数据这座“金矿”?

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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【独家】移动互联网大数据助力金融风控(课程精华笔记+PPT)

[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

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案例会说话︱全景解析腾讯云安全:从八大领域输出全链路智慧安全能力

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

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渠道、数据、技术,谁才是网络信贷市场的决胜因素?

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?

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响铃:八家征信机构开业在即,应用市场前景如何?

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!

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

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。

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量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构

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

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领券