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【金融数据】消费金融：大数据风控那点事？

相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。三、互联网金融行业的风控挑战中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...大数据风控的劣势：还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。

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金融科技：金融科技与数据科学概述

我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。

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金融科技：数据篇

金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。...不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。我结合自己的项目经验，从风控类和营销类两个方面来介绍所用到的数据集。 01风控类数据凡是对于风控有作用的数据，都可以纳入风控类数据。...3）用户的终端数据终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据...5）用户授权社保数据用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。...8）贷中贷款和还款数据用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。

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金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...这种模式主要的问题在于：开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力；重复工作多，要素指标相似、重合度很高...非衍生指标即指标计算仅仅依赖于数据源表，而不依赖与历史的监控指标，例如PSI值、迁移率等，这些指标描述了监控要素分布的变化，其计算只依赖于源表的当前周期和对比周期数据，不需要对监控指标进行衍生，如PSI...小结针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现

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金融科技&大数据产品推荐：金融魔方 ---专业的金融SaaS服务平台

在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn...微信公众号ID | datayuancn 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；感谢金融魔方的产品投递 1、产品名称金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质

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专访 | 文因互联：从「金融数据」到「金融知识」

只要它把数据按照一定规则、以一种人类能理解的方式进行组织，我们是否也可以从三万份「数据」里获得等量的「信息」与「知识」?...这就是文因互联希望完成的工作：对纷繁复杂的数据进行处理，归纳总结出金融知识和逻辑，辅助解决各种金融场景下的问题。 ? 承担这样的转换工作的，是文因研发数百个能力模块。...郑锦光表示，「有的方法可能适用于通用数据集，而另外一些方法可能更贴合领域专业数据集。...在金融问答场景下，除了事实类问题（比如某公司股价/资本积累率/实际控制人）之外，最常见的还有三类问题：第一类是关于行业里有哪些公司（某公司的相似企业有哪些），第二类是行业规模，第三类是行业的产业上下游。...，这相当于将分析师的工作前置，融入搜索之中；有大量公告发布需求的金融业核心机构，使用「公告摘要」功能，能够快速地得到一份由机器提取关键信息点并按照规定制式组织语言而成的摘要，这是帮助机构员工节省时间与迅速提高效率的手段

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解读:“金融数据治理指引”

2018年3月16日，银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》。...本次指引旨在指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理水平。将数据治理纳入公司治理范畴，将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。...解读“指引” 解读1 指引下发范围广泛此指引通知下发给各银监局、机关部门、政策性银行、大型银行、股份制银行、邮储银行、外资银行、金融资产管理公司及其他会管金融机构。...指引中第五十三条还特别指出，“外国银行分行以及银行业监督管理机构负责监管的其他金融机构参照执行本指引”。参考下现有银行金融机构。 ?...解读2 将数据治理纳入公司治理范畴指引第四条，“银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。”

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金融科技：数据导入技术

金融科技行业，我接触的主要数据格式： 1 csv格式或者xlsx格式，轻量级的数据格式 2 SAS软件数据格式，通过SAS软件处理和保存的数据 3 数据库表格数据，关系数据库或者数据平台的数据表 4 第三方数据...API调用传送数据json格式金融科技行业的数据科学工作，不管是探索，还是分析，还是建模，我们要先导入数据。...我的经验分享如下： 1 首先，清楚数据的格式 2 其次，选择合适的技术栈 3 第三，编写代码导入数据 4 最后，数据检视 01 导入csv格式或者xlxs格式数据 1.1 Python语言使用pandas...2 使用pyhive库访问和获取大数据平台Hive数仓的数据表 3.2 R语言使用RODBC包从数据导入数据表，需要在Win系统或者Linux先配置好ODBC。...例如： 1 使用RPostgreSQL包访问和获取PostgreSQL数据库的数据表 2 使用RMySQL包访问和获取MYSQL数据库的数据表 04 第三方数据返回的json格式 4.1 Python语言

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浅析金融大数据安全

传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。...从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。...金融大数据的安全有三个很重要的工作内容，分别是安全管理及监管合规、数据安全、业务安全。具体到实际的安全映射上，分为以下四类。 ?...2、大数据平台安全 2.1基础设施安全大数据平台首先要考虑自身基础设施安全。由于金融属性，大数据平台不太会考虑使用云的形式。...但最核心的内容，是做好安全域管理，做好边界防控，把大数据平台在内部盒子里运转。 2.2敏感数据保护大型金融集团里，大数据会包括来自各种内外部机构的数据。

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金融科技：数据建模框架

金融科技行业如何开展数据建模工作呢？我给大家介绍三种数据建模框架，分别是IBM公司的CRISP-DM，SAS公司的SEMMA和我总结的PDFMV。...2 数据理解：梳理需要哪些数据，如何收集，数据探索性分析，数据质量报告。 3 数据准备：数据整理、数据清洗，数据集成，数据再格式化。 4 建模：数据划分，模型选择和构建。...1 数据采样：一要正确反映业务分析需求，二要考虑数据的规模和维度。 2 数据探索：深入理解数据的过程，利用统计学和数据可视化技术。 3 数据调整：数据转换和再格式化。 4 建模：模型设计和构建。...因此，在数据阶段，我们需要重视数据的源头、数据的聚集、数据的质量、数据的探索、数据的理解、数据的清洗、数据的转换等一系列与数据相关的工作。...我是陆勤，在金融科技行业从事数据科学工作，也是一名终身学习者。我工作过的内容主要包括数据清洗和准备、风控评分模型、数字营销模型、风控策略分析、数据建模环境构建和维护等。

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金融科技&大数据产品推荐：金鹏汽车金融大数据风控系统

金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，有效针对新车贷款、二手车贷款等业务，提高风控效率。...官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 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；感谢网智天元...的产品投递 1、产品名称金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类消费金融金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。...集团首创集数据、内容、用户、时间、情感于一体的国内领先的五维大数据智能平台，构造了独特的金融大数据智能处理和应用平台，围绕金融数据的手机、整理、分析、管理和综合利用，为金融行业大数据应用提供完整的产品和服务方案...，帮助客户通过大数据驱动业务运营，创造金融大数据应用价值。

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殷剑锋：互联网金融是互联网金融还是大数据金融

现在，互联网金融是非常时髦的词汇，从年初开始，我们一直在跟踪研究，研究来研究去，反正就那点内容，整个思路在其他场合也说过。我的题目是“互联网金融，究竟是互联网金融还是大数据金融”。...第一种模式，基于电子支付的，从电子商务进入金融行业，以阿里为典型，阿里能够做金融，其中很重要的原因淘宝网、天猫、支付宝、阿里云等等所提供的数据，数据是阿里金融的基础，从阿里金融的运营状况可以看到。...金融行业用的这些数据从哪儿来呢？金融行业掌握的数据资产是最多的，主要来自于内部数据，排第一位的是交易数据；第二位是数据记录等等，涉及到媒体、传感器、音频、视频等等不是金融行业应用数据的主要方面。...，这是金融行业在互联网创造的大数据时代没有有效运用数据资产、数据资本的一个缺陷。...数据密度非常低；数据处理能力，我们对数据的挖掘和分析能力比其他国家落后很多。究竟我们应该说是互联网金融，还是大数据金融呢？或者泛泛地说我们应该更加关注互联网？还是应该关注大数据？

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3月26日数据动态早报 | 大数据应用、智能金融、超级电商金融以及区块链金融

数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。...一、通信行业数据动态 1 中国移动公布了截止2016年12月31日年度业绩报告，董事长尚冰在《董事长报告书》（以下简称“报告书”）中更是重提5G研发和物联网重点业务发展。...【搜狐网】二、电子商务数据动态 1 江苏常熟京云数据科技有限公司和京东云签订合作协议，双方将在“大数据+服装产业”领域建立长期、全面的合作关系。...【DoNews网】三、互金行业数据动态 1 “科技与金融结合的创新，在很大程度上决定金融业的核心竞争力。目前有四个领域受到高度关注。”...李礼辉指出的四个领域包括大数据应用、智能金融、超级电商金融以及区块链金融。【新浪网】四、医疗健康数据动态 1 浙江大学成立睿医人工智能研究中心，构建全国首个开放式医学人工智能平台。

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大数据金融渐行渐进

这是因为，无论是互联网还是金融业，其实质都是大数据（信息）。首先，对互联网企业而言，流量、客户等数据（信息）是其涉足金融业的基石。...因此，要准确反映近年新金融趋势，“大数据金融”比“互联网金融”更为贴切。大数据金融有以下七大特征：网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。...在大数据金融时代，金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。对某项金融产品（服务）的支持和评价，消费者可实时获知该信息。高效率性。大数据金融无疑是高效率的。...传统金融想也不敢想的金融深化在大数据金融时代完全实现。大数据金融图景尽管大数据技术还处于早期发展阶段，但大数据金融已透出了一片曙光。我们结合多方面的文献和事实，试图勾勒出大数据金融图景。...综合金融服务方案定制、体验式服务、更多社会化服务会成为金融实体店的主要内容。高度个性化金融。大数据金融时代，客户已被高度数据化。

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用大数据创新金融服务

金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。...以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？...商业智慧的确是必备的资料分析工具，但金融机构若只引入商业智慧平台且就此打住，大数据分析的潜力可说还没有发挥三成。资料分析依其用途分为四个层次，从浅入深为描述、解释、预测及最佳化。...研究专长为使用者经验、多媒体系统、社群计算、计算社会学、群众外包、大数据分析、信息安全。

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大数据“撑起”线上消费金融

这是一款针对学生群体的先消费后付款的信用服务,学生凭借学生证、身份证及借记卡,就可通过京东金融APP在线申请开通。...大数据支撑贷款授信　　“本质是商户和蚂蚁微贷之间的保理业务。蚂蚁微贷通过复杂的大数据运算,结合风控模型,为符合资质的消费者判定可用的分期额度。”...京东金融相关负责人介绍,京东白条通过对消费、金融的大数据深入分析,对用户的消费记录、配送信息、退货信息、购物评价等数据进行风险评级,寻找到符合风控标准的用户。...来自京东金融的数据显示,京东白条上线半年时间,在白条用户中,有55%使用了分期付款服务,使用分期付款的客单价比非白条用户的客单价高出了50%。　　...专家指出,互联网金融的核心竞争力在于借助对大数据的挖掘与分析,降低信息不对称、减少交易成本,进而提升资源配置效率并促进经济增长。　　见大众日报：大数据“撑起”线上消费金融

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数据库安全之金融

金融行业正常业务范围概括起来主要有以下四大部分，分别是银行业，证券业，保险业及其他金融服务。其中银行业包括中央银行，商业银行，其他银行。证券业主要有股票、债券、期货及其他有价证券的投资交易活动。...其他金融业务是上述三种业务之外的业务，主要有金融信托、金融管理、金融租赁、财务公司、邮政储蓄、典当以及其他未列明的金融活动。...在这样的信息化背景下，金融行业紧跟潮流，在信息化设备采购上一直保持着国际先进水平，但仅保持硬件及软件系统的先进性还是不够的。...数据库作为金融行业信息系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，整个业务流程过程中的操作、数据的变更、新增、删除都存储在数据库中，保存着客户的个人资料以及资金等各类信息。...针对网络中的威胁，金融行业也采取了很多防御措施，比如在金融信息系统最外层部署了网络防火墙，在应用层部署了IDS、IPS、WAF、堡垒机等一系列安全产品，在客户终端上也部署了相应的防病毒软件，但在数据库层面安全措施做得不够

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【金融数据】挖掘数据价值，打造智能银行

今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。...比如，国外银行通过对客户的交易数据分析，推算出客户经历“人生大事”的大致节点，由于人生中这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买，因此一些银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。...大数据智能化为进一步提升客户关系管理与服务水平，营造可持续发展的金融生态环境，切实提高全行对公业务的规划能力、营销能力、产品支持能力、风险管理能力、考核评价能力，民生银行建成智能管家平台，借助互联网思维和大数据分析挖掘工具...大数据云端化在金融集团层面上，民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施，使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。...“猫头鹰”为民生银行支行管理者即时获取支行经营状况的移动产品，具体功能：支行行长可实时查看所管理支行的金融资产余额、个人存款余额、个人贷款余额以及其同比、环比的变化情况；支行行长随时可查看未来七天到期和起息的理财产品金额

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金融数据创业公司的机会

金融数据的商机在哪里？...尤其是我认为如果能把某些精华的互联网理念和流程（比如网络、众包等）以及新技术（大数据）带到金融数据界，还是有机会的，比如： 1）金融网络/社区。...金融数据搜索引擎Quandl已经通过网页信息采集和众包社区贡献的方式汇总了800多万个金融和经济数据集。...从数据中提取信号无疑是金融数据界的终极游戏，有一些有意思的创业公司也在这方面投入了大量精力，比如为华尔街提供社交数据分析的Dataminr，和号称要“为金融界带来一场智能助手革命”的Kensho。...但总体上我认为将有越来越多的创业公司进入金融数据领域寻找机会，而且某些公司的确有取胜的可能。我很愿意看到金融数据界的进化会沿着什么路线发展。

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【数据挖掘】金融行业的数据挖掘之道

结合文本挖掘的客户服务分析流程在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...但是进行实际分析和尝试的过程当中发现这样一个典型的算法，在我们的实际业务场景上其实并不是特别的适用，首先我们缺少训练数据，因为我们这一套意见类别的分类体系是新建的，历史上并没有积累好数据，如果我们重新去标注呢...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。

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