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【案例】宜信——可信金融风控SMART-ITFIN支撑应用

本篇案例为猿推出的型“金融主题策划”活动(看详情)第一部分的列案例征文;感谢 银联智惠 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由猿主办,互联普惠金融研究院合办,中国信息通信研究院 SMART—­­ITFIN致力于突破信风控瓶颈,实现基于多源融合的信风控管理,建立全生命周期的信风控,并通过监控识别高风险信信息,借助信风控模型提前预警潜在风险,支撑小额款 实施过程解决方案通过采集融合银联、政府、社会组织、企业(均经授权)等多源化,建立和管理一的信风控存储,并依托先进的挖掘和机器学习算法对进行挖掘分析,针对持卡人和商户两分析主体 4.开放服务以用户画像和商户画像为核心画像,对外提供包括增值信息服务、画像、交易报告、智慧反欺诈、智慧模型等支撑型应用,并支持服务报告、在线、接口调用等多种服务方式。 2.交易报告持卡人报告:通过卡号出的持卡人相关指标,包括模型评分、资产状况、每月消费状况、消费类分布、消费地域分布、交易行为特征、信用相关交易计。

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【干货】时代的金融征信

征信坚持两原则:第一是互惠原则,只有首先报才能。第二是全面共享原则,同质信息的共享是全面(正面信息和负面信息都有)对等的。 图4 我国征信的模式目前,全国集中的库,通过与公安部身份联和质检总局组织机构代码联,与金融机构一点接入,达到秒级响应的高效率访问,实现全国范围内一的制度、标准、授权和管理。? 在信用报告上,截至2014 年底,企业征信当年累计量9950万次,个人征信当年累计4.1 亿次,信用报告被广泛深入地应用于信用风险管理领域。 (NFCS),目前全国已经有近500家机构正在接入、或准备接入这个中,194家机构提供、涉及借款人63万、余额305亿,累计110万次。 知识无极限6、回复“啤酒”挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”咖——PPV课爱好者俱乐部省分会会长招募9、回复“每日一课

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    风控-简介

    2.4.3 络借微粒宝2.4.4 络消费2.4.4.1 经用户授权采集其上银行,包括:储蓄卡账户信息和交易流水、信用卡账户信息和账单明细、款记录用户银流水信用卡报告 Mongo最的特点是它支持的语言非常强,其语法有点类似于面向对象的语言,几乎可以实现类似关库单表的绝部分功能,而且还支持对建立索引。 手机在时长:验证手机的在时长区间,按自然月计。在时长=销号时间-开户时间,停机计入时长。手机号归属地;家庭固话;进件单位电话核验;三方单位电话核验等。 (中)中行为评分(中)额度管理评分(后)失联预测评分(后)偿债能力评分申请准入分:申请准入置信度 申请命中机构 申请命中消费金融类机构 申请命中款类机构 机构总 最近一次机构时间 设备特殊名单:通过设备用户及其社交关是否命中设备特殊名单库的计评估。设备采集:设备信息采集产品设备全局信息,返回给客户通过设备标示到的关于设备和用户的信息。

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    Django

    annotate() 的每个参代表一个计。例如,要计算每本书的作者人:生成集中每一个项目的计第二种方法是为 集 中每个独立的对象生成计。 两个都会返回至少有一本好书(评分于 3.0 )的出版商。但是,第一个中的计会提供出版商的所有书的量;第二个中的计只返回好书的量。 但是在输了的中只会包含作者名和 average_rating 的计。你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用一个集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响 缺省排序或 order_by() 子句的副作用一个集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响

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    【案例】农业银行——房产前管理解决方案

    本篇案例为猿推出的型“金融主题策划”活动(看详情)第一部分的列案例征文;感谢 房价 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由猿主办,上海金融行业信息协会、互联普惠金融研究院联合主办 1、自动估值房价依托自身国内覆盖面最广、范围最,精准度最高的库+多项行业领先的独有专利科学算法+行业领先的专业模型计算,实现自动生成抵押物估值,多渠道海量源参与计算,能够实时给出抵押房产最接近市场公允价的估值结果 5、轻松软件可根条件筛选、看评估记录,区别于传模式中人工核对的繁琐,实现自动计对账、报告原件核实,非常方便快捷,从根本上提高作业效率。 历经十年积累,房价现已建成中国最房产库。以为依,结合科学专业的估价方法和模型,自动生成估值,避免人为因素干扰。 评估模块从传线下模式逐步转变为以线上下载报告为主,提高了款审批速度,节约成本;客户体验明显提高,业务竞争力增强。

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    必读:个人征信时代起源和发展

    从国内央行征信来看,2015年已达6.3亿,这还只是央行体内的量,可见征信行业市场可见还是非常巨。以此类推,央行外的类征信市场规模应该也是非常客观。 这些备案机构属于正规军,市场上还有很多科技公司也在做征信业务,但为了避开监管,多打着“信风控”等名号开展的交易业务。 传征信体的征信(央行)由于体制和技术等原因使用多限于金融行业,而互联金融平台的征信结果往往有在金融业外的更多应用。 产品输出方式:各类接口直接联调调用、页版登录及管理、定制化风控报告、联合建模。 而消费金融及P2P等机构,因为面对的客户群、产品及风险等原因,多以非央行为主,基本不使用央行。国内征信行业合作伙伴默认征信有2套:央行征信和民间借征信

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    【案例】某银行信用卡中心——反欺诈应用案例

    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发展。根中国银行业协会计,信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联欺诈。? 本篇案例为猿推出的型“金融主题策划”活动(看详情)第一部分的列案例征文;感谢 百融金服 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由猿主办,互联普惠金融研究院联合主办,上海金融行业信息协会 3、接口百融将根该银行信用卡中心的需求,提供和专线接口两种方式。 1)接口方式百融提供相应的接口程序,接口可支持不同业务开发不同接口功能,保证拓展性的基础上,可实现单笔和批量两种功能,满足该银行信用卡中心发起一次返回所有结果的需求。 2)方式百融将为该银行信用卡中心提供方式,用户可通过页输入相关信息进行页版是百融自主研发的风险罗盘,同样支持单笔和批量两种方式。

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    库一样你的 Linux 操作信息

    将所有的信息格式化为一个库的 SQL 的输出进行看将会十分有益。想象一下,你能够像具有类似名称的 SQL 库表一样 ps 和 rpm 命令的输出。 像 SQL 一样输出库中的信息通常保存在表中。 下面的返回中的用户和每个用户的用户 ID、组 ID、主目录和默认的命令行解释器。Linux 用户通过看 etcpasswd 文件的内容并执行 grep、sed、awk 命令获取同样的信息。 然而,这些信息保存在量巨的表中;我过的一个中,有 156 个不同的表,这个字可能是十分惊人的:$ echo .tables | osqueryi | wc -l156$要让事情变得更容易, 可以从这些表开始获取你的 Linux 的信息:信息表:osquery> select * from system_info;限制信息:osquery> select * from ulimit_info

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    腾讯云图TGDB启动“天”,剑指“黑产”

    库擅长的就是关和关计算,尤其处理海量的、复杂的、互联的、多变的,即使诈骗团队的交易账号再分散、交易层级再复杂隐蔽,图库也能按图索骥,实时精准定位恶意个体及其团伙。 1.2 TGDB实时深链关联关,洞悉全团伙诈骗模式 通过腾讯云图TGDB,这些看似隐蔽的个体正常团伙欺诈模式却是漏洞百出、行迹暴露无遗。 3.2 TGDB可实现的实时插入计算,让分析与金融决策零延时 如果说前面的信用卡套现和信风险感染还只是让腾讯云图TGDB牛刀小试的话,洗钱络关极度复杂,不仅量,还更新快、会过时等特点 TGDB能够存储万亿点边规模的账号交易络,实现百万节点的毫秒级响应,不仅支持规模的实时插入计算,更能高效删除过期。 无论是海量、更新快,还是关联关维度多且深,所有这些让基于静态规则的传反洗钱手段难以招架的字金融风控场景,在专为分析复杂关联的海量而生的腾讯云图TGDB面前,一切关都有图可循。

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    时代,全球征信业发展》研究报告

    征信是:征信是金融建设的关键环节;征信是传金融行业转型的内在要求;征信是互联金融再下一城的重要支撑。 产品体:以企业和个人信用报告为核心的征信产品体。a)企业征信:包括企业信用报告、关联企业、信资产结构分析、历史违约率等;b)个人征信:包括个人征信报告、信用报告字解读(信用评分)等。 使用机构:包括商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司等各类放机构,且征信的信息端口遍布全国各地的金融机构点,信用信息。 ZestFinance 来源十分丰富,除了传的信记录等,还包括量交易信息、法律记录、租赁信息、购信息等,能够更全面地刻画每个人的属性,公司的来源主要包括第三方、、直接问用户等 ——公共征信主要包括企业和个人的借信息,与市场化的征信机构相比该的信息范围要窄许多,对诸如企业地址、业务范围、所有者名称等信息基本不搜集;(4)信用信息使用——只有被授权的央行职员或金融机构职员才能通过公共征信相关信息

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    Oracle 通过字典信息

    简介:字典记录了的信息,他是只读表和视图的集合,字典的所有者是sys用户。注:用户只能在字典上执行操作,而维护和修改是由自己完成的。 ;一共有100张左右2.3、dba_tables它会显示所有方案拥有的库表,但是这种库字典视图,要求用户必须拥有dba或者是select any table的权限? system用户登录select * from dba_users;约有30种用户,一般情况下2.5、dba_sys_privs 它可以显示用户具有的权限,该表必须具有dba或者select system用户登录select * from dba_role_privssystem角色概有131种角色例:scott用户所具有的权限,这个的思路和普通的权限一致1、首先scott scott所拥有的所有的对象权限和权限2.8、? 2.9、当前库的全称select * from global_name?当前库名为ORCL

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    金融科技&产品推荐:91征信——用互联改变征信

    标准化通讯方案及智能分发技术实时、秒级反馈,实现互联金融及传金融机构间的互联互通,联防联控官 | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn本产品为猿推出的“金融科技价值 标准化通讯方案及智能分发技术实时、秒级反馈,实现互联金融及传金融机构间的互联互通,联防联控。 实时最新债务信息通过分布式络,链接会员,实时分发请求保证每一次得到借款人最新债务信息。 速度快 3s近600家运用索引机制,构建借款人借图谱,实现了3秒反馈分布式结果,给予用户秒级产品体验。 指标精简明晰提炼借关键指标,未经标签处理,反馈最真实最精简的有效,对借结果进行信息共享。利于建模 标准化,关键指标信息清晰,利于建模,可以邮箱提升模型区分度。

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    征信看银行风险控制创新

    例如,银行往往希望第一时间知道一家企业客户在获得款后是否面临新的法律诉讼,但是银行使用的方式仅仅是依靠信经理不定期手动当地法院站的方式获取信息,这当中存在着巨的不确定性,一旦信经理忘记或者操作失误 金融机构不用再投入巨资自建,不用花巨精力和成本寻找各种风控。银行风险控制与征信结合1难以解决所有问题,但可以作为有效的工具能为信行业带来什么价值? 目前征信公司提供的民间借相关信息主要包含黑名单信息、款申请信息和被信息。 以好云风控为例,其包含了各家征信公司的黑名单信息以及好云风控平台整合的十家P2P平台的黑名单信息,同时也包含了好的1000万条款申请记录和每个星期增加一倍的被信息。 综上,笔者认为,在互联时代和时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任,就要在信息使用、前调中监控等风险控制方面借助互联的优势,拥抱征信

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    金融科技&产品推荐:百融信决策审批

    | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn本产品为猿推出的“金融科技价值—驱动金融商业裂变”型主题策划活动第一部分的文章案例产品征集部分;感谢 百融金服 百融信审批不仅支持全流程化管理,还可根客户需求实现模块化的灵活配置,包括反欺诈前审批中监控催收等模块化产品,客户既可以选择组合模块,又可以选择单个的模块使用,也可选择全流程的服务 、用户、角色进行新建、修改、等操作;并自动记录每日用户登录信息,在日志中可对以往登录信息进行跟踪看。 百融预置规则集可以根客户需求选择适用规则投入使用,如黑灰名单、法院执行情况,申请信息关联等规则策略、设备反欺诈规则集等。 6.4支持迁移及与其他业务的顺利对接百融信审批兼容性较强,支持与信结构审、催收、影像款资料)、录音(案件调致电)的完美对接。

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    如何用社交做了微粒【腾讯工程师干货分享】

    在WOT”互联+”时代技术峰会上,来自腾讯挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交在征信领域的应用探索》为主题的演讲,在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交开发个人信用评分模型,并应用在微粒。 二、腾讯社交在谈腾讯社交构成之前,刘黎春先介绍了传征信的分析维度:其一是用户的基础信息,如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况,工作年限,工作状况等基本上和每家银行或者每个做征信的机构获得的都差不多 其二是信情况,看用户申请几张信用卡,最近一个月的征信报告被的次,因为我们家都知道征信报告被的次可以直接代表最近有没有比较频繁地做款的申请或者信用卡申请。 2.建立完善的用户画像标签体结构,从不同维度、粒度对用户进行描述。3.搭建用户画像挖掘,基于规模存储和机器学习计算平台,定期对全量用户进行计算和挖掘,并提供用户标签的使用和服务。? (注:在客户申请看微粒额度时,腾讯要求客户签署征信电子授权协议,然后去客户的人行征信报告,并将人行征信应用于评级模型,因此最终评级模型的KS值还会有显著提升。)?

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    书读少别骗我,QQ等级也能款了?

    因此,互联很可能会像各种互联理财产品一样,对传业务带来很冲击。互联业务的瓶颈传款严控风险,需要申请人提供各种手续甚至抵押财产,在逾期不还情况下还有很多手段进行追缴。 一方面,并没有一套完善的信用维护和,个人信、商业交易、基本资料、公共记录诸多散落在不同地方,并没有通过一套体打通,普通机构无法得知一个人的过往信用记录,理论上来说,一个人如果过去守信用 所谓个人征信,是指依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工,并根用户要求提供个人信用信息和评估服务的活动,专业的个人征信机构可以向别的金融服务商提供信用等服务,今年1月,央行已向 对于腾讯、阿里等公司而言,他们可以通过所掌握的社交、交易这些“独家”变相了解用户信用情况,为自家互联金融业务服务。 如果真的这么多人去借钱,腾讯再的家业估计也无法支撑,因此我估计腾讯的信用体评估应该还有更多社交分析结果,不只是QQ等级,可能还有好友关、消费记录等等。

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    金融科技&产品推荐:蜂巢——科学驱动的互联风控解决方案

    | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn本产品为猿推出的“金融科技价值—驱动金融商业裂变”型主题策划活动第一部分的文章案例产品征集部分;感谢 宜人 的产品投递 5、产品功能目前,通过蜂巢抓取解析得到的,主要应用于账单反欺诈、社交关图谱、风险特征建设三方面的应用。 ② 实时更新毫秒级抓取、秒级解析,实时抓取、流式处理、离线等功能,为平台业务进展提供有效保障。 且采用最为先进的租户隔离以及加密技术,最程度上保障安全。7、服务客户使用人“宜人蜂巢”基于宜人平台4年来的稳健运营,成为宜人对外金融能力输出的关键。 截至2017年8月,通过蜂巢放款的交易金额达310亿元,日均量超过34万次,体验用户人超过1030万,累计成功蜂巢共3077万次。

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    算话征信CEO蒋庆军:只有真正“说话算”的征信机构才能建立起公信力

    蒋庆军可谓是征信行业科班出身的老兵,他毕业于北京学学院概率,曾任上海资信公司研发中心负责人,主持开发过中国第一个征信局个人信用评分模型,并被在沪商业银行使用超过400多万次。 了解,算话征信团队四个合伙人全部来自于上海资信公司,负责上海个人联合征信的建设和运营,参与了新中国第一个个人征信的建设,有十多年的征信从业经验。 在第三方征信平台将债务人信息共享以后,信机构就可以通过平台该用户之前的信用。“征信平台最的价值,就是告诉社会谁讲信用、谁不讲信用。 很多信机构担心将信共享给征信平台以后,征信平台可能利用这些自己展开款业务,从而与自身形成竞争关。 ,该用户之前的非银借信息,比如他曾经借过多少钱、还了多少钱,是否有负面记录等;算话的信用风险评分,以此预测客户的违约概率。

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    -Hive语法

    案例实操 出分于60的select * from score where s_score > 60;2.6 比较运算符? 等于80的所有的select * from score where s_score = 80; 在80到100的所有select * from score where s_score between 80 and 100; 成绩为空的所有select * from score where s_score is null;成绩是80和90的select * from 成绩于80,并且s_id是01的select * from score where s_score >80 and s_id = 01; 成绩于80,或者s_id 是01的select ) from score group by s_id; HAVING 语句having与where不同点 where针对表中的列发挥作用,;having针对结果中的列发挥作用,筛选

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    引擎Presto

    Presto设计精巧,可以处理海量,最化地利用硬件性能,计算全部在内存中完成,很好的利用高速络来进行调度。性能基本上是Hive的10倍。 向Presto集群提交一个,其整个过程会经历4个阶段:1、提交:客户端向Coordinator提供的RESTful服务提交SQL语句2、生成执行计划:Coordinator根传递的SQL语句生成响应的执行计划 3、调度:Coordinator根生成的执行计划,依次进行Stage和Task调度。 Presto队列是用于控制并发量和可接收的SQL量,可针对用户、提交来源、Session等信息进行个性化配置。 Hive Connector 使用Hive的元,Coordinator节点通过Hive Metastore加载元,Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS

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