金融科技&大数据产品推荐： 数美金融风控—构建立体的全业务流程风控体系
随着新年后资金面的舒缓，货币基金收益率开始了持续的回落，货币基金投资方式的必然调整也加剧了风险收益比的不确定性。更为严峻的是明显的竞争加剧，随着一些大型商业银行让夺利益推出类似产品，始终无法进入线下支付的支付宝和财付通并不占优势。 支付清算是现代金融服务的大门，但如果马云所勾画的“外行对于内行的颠覆性领导”仅仅停留在这个层面，未免有些言过其实了。令我们欣喜的是，在大门的里面，互联网金融同样给传统银行们上了一课。并且相比于坐在顺风船上的余额宝，从尘埃中走出的阿里小贷更具有那么一丝超现实的意
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！
题图摄于北京北三环 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师，联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。） 相关信息：招聘云原生工程师 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 联邦学习 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型数据的数量和质量。在企业内部，数据通常作为孤立的数据孤岛被储存在服务器中。同时，商业竞争或隐私保护法律的限制，企业之间不能直接共享数据。 基于这些原因，许多企业或部门的数据样本
郭 锐 腾讯公司 FiT金融产品创新实验室 & 平台研发部 助理总经理 说到区块链，很多小伙伴会觉得一头雾水。但说到区块链背后的核心思想，很多腾讯的同学就会非常熟悉——“去中心化”、“去信任化”、“不可篡改”、“可追溯”。看起来就像是腾讯海量服务之道的基础设计原则。没错，那到底什么是区块链？其实区块链就是一个去中心化、去信任化的分布式、一致性存储系统。简单来说就是叠加了拜占庭容错的海量服务之道。 去中心化的意思是，不需要一个权威的中心。去信任化则是基于互不信任的原则但是能够从机制上保障
6月9日，腾讯研究院与TechWeb联合主办第12期“互联网前沿沙龙”，就腾讯如何在互联网金融大潮下布局展开探讨。微众银行副行长黄黎明称，将抛弃二八法则，做普惠金融，让每一个QQ、微信用户的零钱包
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
清华x-lab公开课第三期第二讲邀请到中国社科院法学研究所商法研究室副主任赵磊，他为清华带了了题为《证券交易信用机制 —— 从CSD到DLT 》的演讲。
数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
金融技术通常被称为金融科技，是技术创新领域增长最快的领域之一。金融科技指的是一套专注于在社会中提供金融服务的新方式的技术。金融行业的这场技术浪潮始于使用计算机记录金融交易，评估纳税，创建最佳投资组合等等。今天，客户将账户余额实时信息提取到追踪客户支出的应用程序，以及允许快速财务决策的工具等所有功能都是金融科技影响的例子。
之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~
一提到hadoop相信熟悉IT领域或者经常关注互联网新闻的朋友都应该很熟悉了，当然，这种熟悉可能也只是听着名字耳熟，但并不知道它具体是什么东西，或者用来做什么。这些都不重要，重要的是你知道有hadoop这么个东西就可以了。
“行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析价值 escalator识别四种不同类型的分析 -** 描述性，诊断性，预测性和规定性** - 按难度和商业价值排序。规定性分析是最复杂的级别，但提供最大的价值，是该escalator的顶部。通过回答关键问题，“我们如何实现这一目标？” ，规定性分析以行动形式提供了商业成功的秘诀。在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。
2015年可算是我国个人征信市场化的元年，1月国内个人征信市场化闸门正式开启，目前腾讯征信等8家征信机构均已完成央行的入场调查和工作验收，也就意味着他们极有可能全部获得牌照。就在人人欢呼等待民营征信机构开门迎客，金融行业一片欢腾之时，百度、京东金融等巨头纷纷杀入，拍拍贷、算话征信等新兵也不肯落后各出奇招，百家争鸣背后马上面临着一场短兵相接的厮杀。而在这个千亿级别的征信市场上，P2P网贷自然成为首当其冲的战场，各方玩家也已做好持久战的准备，巨头们大刀阔斧招招致命，中小征信机构面对层层绞杀该如何成功突围，恐怕唯有另辟蹊径方能另寻生机。
作者 常国珍、吕鸿福 概述： 本文基于 R 语言，通过一个逻辑回归构建汽车贷款申请信用评级的案例，来为大家简单介绍信用风险模型及建模流程、R 语言实现、及中间需要注意的一些问题。包含的主要内容有以下几部分： ● 信用风险模型简述 ● 信用评分模型建模流程/框架 ● 基于 R 语言的汽车贷款申请信用评级案例实现（代码） 以下进入正文 Part 1：信用风险模型简述 说到信用风险模型，常见的有下面三种： n Application（申请评分）模型 Ø 通过客户申请时的信息，预测客户将来发生违约/逾期等的
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
今天的安全不仅仅是企业发展的底线，也是天花板，企业能不能通过云平台实现风险抵御等等，这都是企业必须要在接入云平台前要首先考量的问题，如果将云比喻为一条高速公路的话，安全就是保证这条高速公路高速畅行的关键。 腾讯副总裁丁珂在刚刚结束的CSS 2019上带来的比喻，掀起新一轮云安全的讨论。在云安全专场上，来自腾讯安全以及合作伙伴更是带来了不少云上安全趋势和案例分享。一起来看看，都是哪些干货？ 家乐福 618保卫战 （家乐福技术总监袁鸣凯） “就在上台前10分钟，我还发出了一个安全策略调整邮
“这总是能够创造大图景的小碎片。” - 本系列前几篇文章介绍了信用评分工具包的关键要素，包括评分卡模型，评分策略，实施和监控。 通过将这些单件放在一起，我们开始构建企业决策管理（EDM）系统的更大图景。 但是，这对于执行完整的信用风险决策流程仍然不足。 制作完整的EDM图片需要将更多的拼图碎片放在一起，包括客户申请处理，内部和外部数据收集，策略规则，用于欺诈检测和风险管理的其他分析模型，优化，覆盖等。
链接：https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw
1、维护信用主数据：BP或UKM_BP 在客户一般一般视图中，增加了信用度数据，可以将外部信用评级机构对客户的评估数据放入，可作为计算信用风险的数据； 信用段数据： 信用段数据类似，FD32中的信
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？
随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合。互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance简介 ZestFinance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司，2009年9月成立于洛杉矶，由互联网巨头谷歌（Google）的前信息总监道格拉斯·梅瑞
12月16日-17日，由中国电子技术标准化研究院举办的“第九届中国云计算标准和应用大会”在北京召开。大会聚焦云计算产业新阶段面临的诸多挑战与机遇，从技术标准、技术解析、应用落地、未来趋势等方面进行深入的解读和探讨。 腾讯受邀参加会议，并且腾讯云被评为2019云计算标准化工作突出贡献单位，同时成为首批通过中国电子技术标准化研究院分布式块存储标准符合性测试、边缘云标准符合性测试和OpenStack产品标准符合性测试，这三项重要测试的单位。 一、标准化助力云计算发展，构建“标准化+”新业态 随着政府和企业数字
《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近 期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金 融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于
《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中
如果把2015年看做是我国个人征信市场化的元年，那在这个千亿级别的征信市场上，借贷成为了首当其冲的战场，无论是传统金融大佬平安、还是互联网巨头阿里、腾讯，抑或是创业新秀宜信、最大黑马飞贷都使出浑身解数，准备打一场持久战。但现实情况是虽然国家近一步放宽了借贷市场，借贷市场依然吃紧，再加上整个行业的残酷厮杀，无担保、无抵押依靠信用贷款的借贷模式到底能不能迎来爆发，又将面临着什么样的问题？
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance简介 ZestFi
2015年可算是我国个人征信市场化的元年，1月国内个人征信市场化闸门正式开启，目前腾讯征信等8家征信机构均已完成央行的入场调查和工作验收，也就意味着他们极有可能全部获得牌照。就在人人欢呼等待民营征信机构开门迎客，金融行业一片欢腾之时，百度、京东金融等巨头纷纷杀入，宜信、铜板街、拍拍贷、马上消费金融等互联网金融平台以及独立第三方机构算话征信等公司也不肯落后各出奇招，百家争鸣背后马上面临着一场短兵相接的厮杀。在这个千亿级别的征信市场上，各方玩家也已做好持久战的准备，巨头们大刀阔斧招招致命，中小征信机构面对层层绞杀该如何成功突围，恐怕唯有另辟蹊径方能另寻生机。
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数据猿导读 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春
合理的“现在购买，稍后付款”是许多金融和零售公司为了增加客户群而向其客户提供的诱人服务。 但是，双方在进行信贷决策时需要了解风险。 贷款人和客户都很重要，即客户能够履行信贷义务，并在贷款期限结束时偿还购买欠款。 贷款人需要能够评估每个客户的违约风险，从而贷款人可以决定向谁提供服务。
由于数据可用性和计算能力的快速增长，机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集，我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现，其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确率。 但是，它们比RiskCalc模型更像是一个“黑匣子”，机器学习方法产生的结果有时难以解释。 机器学习方法可以更好地拟合解释变量与违约风险之间的非线性关系。 我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。
本文主要探讨了区块链技术在共享经济领域的应用和潜力。作者认为，区块链技术可以为共享经济提供更好的安全保障，并提高交易效率。共享链作为全球首家基于共享经济领域的区块链，其代币SSS在火爆的行情下是不可多得的机会。
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
苏宁金融「5+1」核心业务策略正式成型。「5」指的是聚焦供应链金融、消费金融、微商金融、支付和产品销售五大核心业务，业务将加快平台化发展；而「1」指的是输出金融科技，包括反欺诈、任性贷信用风险决策模型、乐业贷信用风险决策模型、企业风险预警系统、金融 AI 等科技服务，正渐次对外开放。
<数据猿导读> 如今大数据已经被应用到方方面面，征信行业也如此。大数据的海量数据能够帮助征信行业快速便捷的掌握客户的信息，为工作提供不小的便利，然而有利就有弊，以当前的技术来说把控数据源的量与度仍是关
一、 风控模型的A卡、B卡、C卡 风控模型根据设定的y变量与可获得的x变量不同，大致可以分为三类：即A卡，B卡，C卡。今天就让我们聊聊三者的区别。 1、A卡（Application score card） A卡即申请评分模型，此类风控模型的目的在于预测申请时点（申请信用卡、申请贷款）未来一定时间内逾期的概率。Y变量的设定观察点为申请时点，定义为表现期内是否逾期。X变量一般只有客户填写的申请书信息，加上外部查询的数据与征信报告。 2、B卡（Behavior score card） B卡即行为评分模型，此类风控模型的目的在于预测使用时点（获得贷款、信用卡的使用期间）未来一定时间内逾期的概率。Y变量设定观察点为使用期间的某一时点，定义为表现期内是否逾期。由于行为评分模型的观察点在获得贷款或信用卡之后，这段时间内是可以获取到贷款或信用卡的使用还款行为数据的。另外使用过程中同样可以查询外部数据和征信报告的变化，这些行为数据衍生成x变量后，模型的效果会大大提升。 3、C卡（Collection score card） C卡即催收评分模型，此类风控模型的目的在于预测进入催收阶段后未来一定时间内还款的概率。Y变量设定的观察点为进入催收阶段的时点，定义为表现期内是否还款。催收评分模型有一个特有的数据，那就是催收的行为。比如打过几次电话，是否约定还款等等，这些催收行为x变量会影响催收模型的效果。
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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来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
搭乘互联网的东风，金融产业一日千里，但在业务爆发式增长、金融业勃勃生机的背后，金融犯罪正如影随形，暗地里滋长迅猛。据报道，早在2016年，仅网络诈骗黑色产业链就已"年产值超千亿元"。除了黑产化，金融犯罪的手段也在不断翻新升级，呈现出组织化、专业化、隐蔽化等数字时代金融诈骗的新特征。 纵观人类金融史，可以清晰地看到，"金融反欺诈"本质上就是攻守双方技术博弈的进化史。从传统金融时代的"单一的电信诈骗" VS "黑白名单"，到"互联网+金融"早期的"多样化金融欺诈" VS "规则引擎为主结合黑白名单"，再到目前
上一步中开发的信用风险评分卡模型，得到的是不同风险等级客户对应的分数，我们还需要将分数与违约概率和评级符号联系起来，以便差异化管理证券公司各面临信用风险敞口的客户，这就需要对证券公司各面临信用风险敞口
资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险，增加优质的资产标的。 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 中诚信征信 的产品投递 1、产品名称 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0 2、所属分类 金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0是由中诚信征信独立自
刘志斌 微信技术架构部高级工程师 随着腾讯公司微粒贷产品的上线，大家耳熟能详的互联网金融、大数据征信等热词，也一脱以往雾里看花的神秘外裳，正式切入大众用户的日常生活。作为从最初就与webank共同进行技术开发与业务合作的团队成员，笔者将陆续推出一系列的文章，首先介绍互联网征信体系的背景、产业格局、核心技术及发展趋势，然后将着眼于腾讯（尤其是微信）社交大数据的应用技术阐析、开放性问题探讨、难点攻坚及创新。目的在于为大家揭开所谓大数据金融、社交征信的神秘面纱，促进大家的讨论交流和收集宝贵建议，也激发出
导语 | 随着人工智能、大数据、云计算等技术向纵深发展，数字化转型已成为银行发展的“必答题”。调整战略规划和架构重组、加大信息科技投入、推进科技人才队伍建设、持续推出数字化产品……近年来，深化数字化转型，以科技赋能金融服务已成为不少银行的发力点。今天，我们特邀腾讯云 TVP 行业大使、舜源科技合伙人＆CTO 韩光祖老师，他将从战略设计到架构到实施落地，分上下两篇全方位地剖析银行数字化发展的未来，本篇主要从顶层设计方面深入解读。 作者简介 韩光祖，腾讯 TVP 行业大使，舜源科技合伙人＆CTO，美国南加州大
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