1.数据读取 本案例主要背景为贷款情况审查。银行可以通过个人贷款状况对个人信用进行分类，从而更好地避免金融诈骗的发生。...包含通过前一个完成的日历季度发放的所有贷款的完整贷款数据。 查看数据集中行与列数量。 dataset.shape 可见数据集共有90112行，145列。...emp_title列的意思是借款人在申请贷款时提供的职务，此处为空的情况下不能简单的进行填补,因为有可能空值代表该人无职业或者职业不明确，也没有好的办法对这些缺失值的职业进行判断，此处使用哑变量的思路进行填补...emp_length列是所有贷款帐户用户的工作年限，此处尝试使用中位数的方法进行填补。...il_util列是所有贷款帐户的当前总余额占信用限额的比例，采取简单的均值填补的方式。 首先查看该列的均值为多少。
作者：陶旭东，北京师范大学，Datawhale成员 一、背景介绍 本文以天池的金融风控赛为背景，梳理了金融风控的整个实践流程，帮助大家避坑学习。...赛事的场景是个人信贷，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这个问题在现实的风控场景中很常见，属于典型的分类问题。...详细字段如下： - id 为贷款清单分配的唯一信用证标识 - loanAmnt 贷款金额 - term 贷款期限（year） - interestRate 贷款利率 - installment 分期付款金额...- annualIncome 年收入 - verificationStatus 验证状态 - issueDate 贷款发放的月份 - purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别 - postCode...- totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数 - initialListStatus 贷款的初始列表状态 - applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请
贷款投放的宗旨是了解客户 我们知道，一笔贷款主要通过收息或者收费的方式获取息、费收入，如果借款客户违约，放贷机构非但无法获得息费，更将面临本金的损失，而这部分损失是要更多的息费才能弥补的，也就是说如果无法将违约率控制在一定范围之内...因此防范客户的违约风险是放贷机构的核心工作，具体的防范措施多样、复杂，各家放贷机构也多有自己的独门秘笈，其中通过分析以往贷款的贷后表现，从而设置相应的准入门槛、调整优化审批策略是一个基础又通用的方法。...一般而言，学历的高低与收入成正比，高学历群体无论是贷款数量还是违约率均低于低学历群体。...在贷款审批上可以适当限制低学历客户，尤其是男性的贷款通过率。...所以说当我们采取一项措施时，需要考量的是收益、风险与客户体验这三点，缺了哪一点，最后的结果可能都不是我们预想的那样。 ----
笔者邀请您，先思考： 1 金融科技如何使用机器学习技术？ 2 机器学习可以解决金融科技那些问题？ 金融是地球上没有人不需要的东西。这是生活的基本必需品，因为每个人都需要钱来吃饭，旅行和买东西。...目前的金融市场已经由人和机器组成。人们越来越多地发现贷款违约，窃取他人账户资金，制造虚假的信用评级等等。 今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。...从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。...我们应该在金融中使用机器学习的一些原因是： 可靠性：在处理金融方面，建立对人的信任至关重要。由于银行，投资公司，股市每天不会交易几美元，所以我们必须信任公司或处理它的人。...因此chatbots为小公司提供了一个很好的机会来减少他们的开支并帮助公司的收入增长。 股市预测 ? 每个人都想通过购买股票来致富。 但是你买了合适的股票吗？ 那些实际上会涨？
本文译者：中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 刘斌 微信号 shpdlb
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底层革新，未来更加需要改头换面的新金融 新零售所改变的并不仅仅只是用户购买商品的方式，更重要的是代表一种全新的生活方式。...新金融更多的体现的是一种全新的发展模式，在这个发展模式中，各个元素都发生了本质的变化，金融的使用方式、金融的表达方式、金融的运作逻辑都产生了改变。...因此，新金融更多的代表的是一种本质的改变，这种改变将传统的元素不断挤压，传统的逻辑不断重塑，传统的模式不断颠覆，最终获得的是一个彻头彻尾改变的全新事物。 新金融会是互联网金融的下一站吗？...既然新金融有如此多的改变，那么新金融会是互联网金融的下一站吗？新金融真的能够承担起如同新零售一样的任务吗？我们又将如何看待这个事情呢？ 首先，从目前的情况来看，新金融会是互联网金融的下一站。...之所以会说新金融是互联网金融的下一站，另外一个很重要的原因就在于它能够给金融行业带来更多的改变。未来的新金融或许将会真正摆脱金融的标签，转而成为不同行业之间的一种标配。
接下来是鄙人遇到过的被拒问题，望能帮到诸君！...，与您的应用相关联的卖家和公司名称不会反映应用中的金融机构或其元数据。...下一步 您的应用必须以反映金融机构的卖家名称和公司名称出版。 如果您代表客户开发了这个应用程序，请告诉您的客户将您添加到他们的Apple开发者帐户的开发团队。...———————————————————————————————————————————— 问题解释：app如果是跟公司相关的，那么开发者账号要用企业邮箱才可以，个人邮箱是不允许发布企业应用的。...中填写的技术支持网址等是跟公司有关的网址； 3.如果上面两条还不能解决，杀手锏：确认开发账号申请邮箱是否是公司邮箱。
建设银行旗下金融科技公司建信金科，实行的是更为全局化和体系化的大模型布局。具体而言，从通用能力、安全合规、金融需求三方面为出发点，设计了金融行业的大模型能力体系。...以银行最关键的风控场景为例，当某笔申请贷款审批通过或被拒绝，确定了某个贷款额度，背后的原因要能够解释，比如申请人的收入状况、违约记录等等，这些都是依据。...但是，大模型在面对千亿级的参数或特征时，背后是没有对这些风险特征进行定义的，其中间恰恰缺少了一层可解释性。 “在大模型兴起之前，我们说服银行内部使用 AI 模型进行审批贷款，就花了足足三年时间。...魏政刚指出，语料是制约金融业落地大模型的关键桎梏。...解决这个问题并不容易，技术应用必须回到目标和业务价值，生产力的提升如何带来生产关系的改变。”周建华表示。 热思考，冷启动 所以，金融行业广泛采用大模型是“用大炮轰蚊子”吗？
AI训练营金融风控参考 1.项目实战金融风控之贷款违约预测 以金融风控中的个人信贷为背景，根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。...rain.csv id 为贷款清单分配的唯一信用证标识 loanAmnt 贷款金额 term 贷款期限（year） interestRate 贷款利率 installment 分期付款金额 grade...annualIncome 年收入 verificationStatus 验证状态 issueDate 贷款发放的月份 purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别 postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前...贷款的初始列表状态 applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请 earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份 title 借款人提供的贷款名称...其中，notebook是默认的。
以往，提及金融科技，很多人想到的是，它与互联网金融之间的剪不断理还乱的关系，现在，提及金融科技，人们更多地看到的是，金融科技本身所迸发出来的新特质以及发挥的新功能。...一句话总结，金融科技，不再是互联网金融的傀儡。 何为金融科技的新特质、新功能？...可见，仅仅只是将金融科技当成是互联网金融的挡箭牌，仅仅只是用金融科技的外衣来掩盖互联网金融的弊端，是无法获得长久的发展的。...同互联网金融式的，仅仅只是将流量看成是终极追求的发展模式不同，金融科技更加关注的是自身与实体经济的融合，自身对实体经济的赋能和支撑。...无论是从金融的角度来看，还是从科技的角度来看，甚至是金融科技深度融合之后的形态来看，它都具备成为新型基础设施的无可比拟的优势。
自出现以来，可获得性和歧视一直是正式金融系统中的关键问题。随着技术的不断发展，金融科技应运而生，可以打破这些障碍，并通过金融普惠对世界产生积极影响。...同时，普惠金融对于中小型企业（SME）是必要的：很大比例的中小型企业报告说，获得信贷的机会有限是主要制约因素，尤其是在中东，北非和中亚地区。...如今，金融科技以多种方式为金融普惠做出了巨大贡献，包括它们所影响的市场。 金融科技可以进入数字支付和新市场 ? 缩小中小企业普惠金融差距 在许多新兴市场中，缺乏贷款渠道严重限制了企业增长。...更糟的是，银行可能不愿向较小的企业贷款。在MENAP区域，大约32％的公司将获得信贷作为主要限制因素（而全球平均水平为26％）。在CCA地区，这一数字较低，约为18％。...数字金融服务（DFS）的发展，利用移动电话基础设施为以百万计的无银行账户的消费者提供金融服务。在IMF甚至认为DFS是“有前途的渠道，以克服普惠金融面临的地理障碍。”
【题目】 一家金融贷款公司，需要了解用户贷款逾期未还的情况。该公司数据库中有一张用户"贷款逾期天数"表。...M4+， 现在需要在数据库中分析出每种逾期时段（M0、M1、M2、M3、M4+）的订单个数，如果是你，会如何分析呢？...【解题思路】 1.多条件判断 每个逾期时段（M0、M1、M2、M3、M4+）表示一种条件，这是典型的多条件判断业务问题。...遇到这种业务问题，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用case语句来解决多条件判断问题。...“1”，不满足的标记为0 。
目前金融机构的主流玩法有四种：1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成，2. 金融智能搜索；3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易；4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。...其中最为知名的是号称”取代投行分析师“的投资机器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投资大众化的人工智能公司，旗下有一款产品Warren被称之为金融投资领域的“问答助手Siri”。...这方面国内的很多互联网贷款，征信公司都在大量使用自然语言处理技术，例如宜信，闪银等。另外一些公司则利用这些技术进行B端潜在客户的搜寻，如Everstring，并将信息出售给其上游公司。...目前知识图谱在金融中的应用大多在于风控征信，基于大数据的风控需要把不同来源的数据（结构化，非结构）整合到一起，它可以检测数据当中的不一致性，举例来说，借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样...最早应用知识图谱在金融领域的Garlik就是这一代表。
1516765444858.png 新顶级域名竟以小七位的价格成交，相信不少人为之惊讶！...从含义上看，域名Home.loans主体home有“家、家庭”的含义，后缀.loans有“贷款”的含义，联系起来有“家庭贷款”的意思，非常适合搭建家庭贷款类平台。 ...而买家Blake Janover近日正推出家庭贷款网站，收购域名Home.loans正是为了新项目做准备。...目前访问域名Home.loans发现，该域名已被启用建站了，搭建了“家庭贷款”相关的网站。 如今.com/.cn后缀的精品域名已经成为稀罕物，不少投资人和终端把目光转向了新顶级域名。...虽然不是主流后缀，但与域名主体搭配得体，一样能有着不错的含义，建站后也能帮企业起到不错的宣传效果。
在这样一种情况下，互联网金融的元素已经从简单的互联网和金融两种元素演变成为用户深度参与的多元结构。 这种转变是互联网金融正在从一个孤立的个体成长为一个生态体系的具体体现。...，从而让互联网金融不再是一个独立的存在，用户不再是互联网金融外部的一个东西，通过两者之间发生更多联系让互联网金融运行得更加稳健。...以数字货币、区块链等新的金融产品为代表的新的金融产品开始不断出现，金融类型开始呈现多样化的发展势头。...目前，以腾讯的理财通、阿里的蚂蚁金服的主要代表的互联网金融巨头都在将人们生活的环节更多地接入到金融领域当中，通过将人们的生活与金融产生更多联系，找到金融与人们生活的结合，为金融行业发展找到新的发展空间，...只有不断加入新的技术，深度改变金融行业本质，拓展金融行业的想象空间，才能找到金融科技时代未来的发展方向。 互联网金融深度调整，金融科技时代还会远吗？
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 相关文章： 数据挖掘实践（金融风控...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘机器学习专栏 4.建模与调参 项目链接以及码源见文末 4.1 模型对比与性能评估 4.1.1 逻辑回归 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关...其中，notebook是默认的。...参考资料：还是没有理解透彻吗？可以查看参考资料进一步了解哦!...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
需要注意的是，预付款并不是贷款（Loan），两者之间有什么不同呢？ 在概念上，商业预付款是一种商业行为。Kabbage用预付款购买网店在未来一段时间内完成交易的部分销售收入。...因此，商业预付款与贷款的区别在于，提供商业预付款是为了换取企业未来的收入，而贷款提供方的目的则是获取利息。 资金使用方用以偿还预付款的未来现金流，是通过银行或第三方支付完成的。...Kabbage声称“七分钟”放贷，其核心审核模块是预付款申请批准和利率决定，这个决策过程体现了Kabbage在数据挖掘和处理技术方面的创新。 Kabbage贷款决策流程中，核心的步骤是贷款分数的确定。...思考与总结 长期以来，在谈及网络平台向网店或商家提供金融服务，特别是贷款服务时，人们都对阿里小贷羡慕不已。...一方面是淘宝的平台上积累大量的商家，另一方面是平台积累了大量的数据，使得阿里能够基于这些数据作出放贷的决策判断。由于阿里小贷平台并没有向第三方开放，那些希望在平台上获得金融服务的机构只能望洋兴叹。
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 1.赛题简介 赛题以金融风控中的个人信贷为背景...赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。...贷款的初始列表状态 applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请 earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份 title 借款人提供的贷款名称...信用评分卡是用于用户信用的一张刻度表。以下代码是一个非标准评分卡的代码流程，用于刻画用户的信用评分。评分卡是金融风控中常用的一种对于用户信用进行刻画的手段哦！...项目链接以及码源 数据挖掘专栏 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
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