SpyNote.A 和 SpyNote.B 与最新变种 SpyNote.C 的主要区别就是活动目标，SpyNote.C 变种冒充汇丰银行、德意志银行、Kotak 银行、BurlaNu 银行等众多知名金融机构...卓越的能力 SpyNote.C 恶意软件变种执行的独特功能，在 2022 年具有远控功能更的恶意软件中被识别出来。
该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营 ?...从英国信用行业欺诈防范体系中看出，绝大多数欺诈可以分为申请欺诈、身份欺诈。...—————————————————————————————————————————— 二、欺诈防控体系 欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹...召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 1、银行卡欺诈防控体系 ? 2、检测级别提升路径 ?
而作为研发一员，项目管理的最重要一个环节就是“前期风险评估”。 根据自己实际的工作内容（已脱敏）和踩过的坑，总结一下自己对“技术人如何做好项目风险评估和把控”的理解。...（1）研发环境一般分为4种： 本地开发环境local 集成测试环境test 灰度发布环境cannary-env 正式发布环境pro-env （2）特别需要注意的是灰度发布环境，这是非常有效的风险管控手段...：灰度测试是一种（遵从某种灰度策略）给一小部分用户开放新功能体验，来降低风险与验证软件新功能的手段。...如何更好做到“前期风险评估”？...怎么做好“前期风险评估”呢，我觉得做到以下五点非常重要： 迭代改动范围 研发工作量评估 研发发布计划时间表 研发资源协调 上线风险评估 迭代改动范围 迭代改动范围：这个对于开发来说很好理解，简单来说就是你的改动要提前评估到会影响到哪些业务
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，即模型学习得太过详细，把一些个例的特点作为共性，使得模型的泛化能力较低。...一般认为，训练集上表现好但在测试集上表现不好的模型，有过拟合的风险；而模型在训练集上效果明显差于测试集，则有欠拟合的风险。...关于作者：梅子行，资深风控技术专家、AI技术专家和算法专家，历任多家知名金融科技公司的算法研究员、数据挖掘工程师。...师承Experian、Discover等企业的资深风控专家，擅长深度学习、复杂网络、迁移学习、异常检测等非传统机器学习方法，热衷于数据挖掘以及算法的跨领域优化实践。...本文摘编自《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》，经出版方授权发布。
数据猿导读 互联网金融行业四年来发展如火如荼，有越来越多的互联网金融公司过于追逐公司规模和用户量，忽视了对风险的把控，产生了大量风险和隐患。...此后，有越来越多的互联网金融公司过于追逐公司规模和用户量，忽视了对风险的把控，导致互金行业产生了大量风险和隐患。...从行业发展态势来看，仅仅在两年时间内就出现了4000多家P2P公司，但现有的监管制度并不能对其进行有效管控。若不及时改革，必然影响互联网金融行业发展前景。 那么问题来了，金融企业应该如何控制风险呢？...这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。而大数据技术通过对这些数据进行组合，可以对金融风控实现管理作用。...互联网金融企业以数据为底层支持，结合区块链、云计算、人工智能等技术，搭建完善的大数据风控体系，就可以嵌入到理财产品、信贷、保险等消费场景，解决和降低互联网金融企业现有的风险和问题，从而使互联网金融行业逐步走向稳健和规范化发展道路
近期，火绒威胁情报系统监测到有黑客团伙针对金融行业进行钓鱼攻击。用户点击钓鱼文件后，其会下载多个文件进行互相关联，随后黑客可以远程控制受害者电脑。...该病毒的执行流程，如下图所示： 病毒传播流程图 该黑客团伙投递的病毒文件名均为行业关键词，通过微信或邮件等方式投递给目标用户，诱导用户下载，对用户造成严重威胁。...目前，火绒收集到的相关文件名列表如下图所示： 伪装文件名 根据火绒威胁情报系统记录，该类攻击至少从9月份开始，并且其中包含Gh0st远控木马的变种，能执行包括屏幕截图，远程上线等恶意操作。...分析 DLL 时可以发现，所有逻辑调用都封装在 Program 类的构造函数中： 构造函数代码 在构造函数内，会进行一系列路径拼接和域名拼接，把结果作为配置写入到以进程号创建的文件名中，用于指定要下载的后续阶段程序以及其存放的位置等信息...随后执行其导出函数 "fuckyou"： 解密并加载 DLL 解密过程中，前面的数据作为解密密钥并保留，通过自定义的解密算法，获取最终的核心文件： 解密过程 解密后的核心 DLL 实际上是 Gh0st 远控木马的变种
7月15日晚7点，我们邀请到京东科技的闫玉成老师，为我们分享金融风控行业的联邦建模案例。...分享嘉宾 京东科技 闫玉成 算法工程师，从事风控及联邦学习领域的研究和实践 参与方式 【入群看直播】欢迎加入FATE联邦学习官方交流群，本群主要为联邦学习爱好者、相关专业人士提供交流平台，可与专家互动
虽然汽车金融市场前景可期，但汽车金融行业涉及到大量且复杂的契约关系，传统的纸质合同签约方式不仅费时费力费成本，同时在合同的管理和保存方面都存在较大的风险隐患。...而安全合法的电子合同不但能够为汽车金融企业节省各类成本、提升签约效率、增强用户体验，更重要的是还能有效的解决身份验证、合同篡改等问题。电子合同成为了汽车金融行业降本提效、提升风控的有效手段。...电子合同如何赋能汽车金融行业？...电子合同则可以很好的解决身份验证这个难题，帮助汽车金融行业做好风控。...4.电子合同防篡改，降低法律风险 纸质合同在快递寄送及人工归档保存的过程中，易被篡改、丢失、损坏，其薄弱的风险防范能力对于汽车金融行业的健康发展有弊无利。
风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...而对于互联网金融来说，由于发展时间短、变化快，目前尚没有形成体系化的风险管控体系，对于参与其中的用户和机构而言，都存在着巨大的风险。 互联网金融机构，作为互联网金融的主体，将承担风险管控的重要任务。...对于金融机构而言，主要可分为针对内部的管控风险和外部的信用风险。...风险管控，一直是金融管控的重点和难点，内容复杂、涉及面广，专业人员缺乏等因素一直制约着我国金融行业的风险管控。...对于互联网金融机构而言，这些问题相对于传统金额行业更为严重，可以说，互联网金融行业处在一个未知的网络中，面临着许多未知的事情，也存在着许多未知的风险。
什么是金融服务业？它指的是金融机构运用货币交易手段，融通有价物品，向金融活动参加者和顾客提供的共同受益、获得满足的活动这一类行业。其主要包括银行、证券、保险、信托、基金等。...金融服务行业是先进服务业中相对独特和独立的一个行业范围，但现在金融服务业走到了迭代升级的历史转折点。 1.png 从工业文明到数字文明，从工业经济到数字经济，金融服务面对前所未有之大变局。...此外随着大数据在各个行业的应用，如何通过量化数据来进行销售管控，降低金融风险也显得很是重要。可以说，智能获客、智能管控是银行、保险和消费金融公司都迫切需要解决的事情。...针对金融服务行业遇到的问题，EC可从四个方向提出解决方案。...04.png EC一个工作台可以对销售行为、销售业绩进行管理，保证客户经理工作量、产出情况实时可查，KPI考核有据可循，实现对客户转化率、销售目标完全情况的充分管控，降低风险。
如何将大数据技术运用于金融风险防范工作中，构建起风控防御网？本文作者结合能金云的运作实际，与大家分享了大数据技术在规避金融风险中发挥的价值。...看到这个消息，对我们能金云是个很大的提振，因为我们的优势在于利用大数据技术进行金融风险防控。...那么如何将大数据技术运用于金融风险防范工作中，构建起风控防御网？以下我将结合能金云的运作实际，与大家分享一下大数据技术在规避金融风险发挥的价值。...那么对金融机构来讲，这也是角色的转变，之前金融对新能源产业可能是一个支持性的角色，逐渐转变成未来的主导性的角色，需要对行业、项目更加深入，体系化甚至是持续优化的认知和定位。...能金云风控体系的“法” “点”是投资商的“千里眼”，囊括了6大维度，一千多个风险点。 能金云风控体系的6大维度包括外部风险、资产基因风险、营运风险、欺诈风险、资产交割风险和金融风险。
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，银行本质就是经营风险，不同的风险偏好决定了银行的经营水平。...二、金融行业信用风险控制的挑战 金融行业在过去主要依靠经验和宏观经济形式来实施风险控制，以定性为主，更多依赖风险管理精英的个人能力，特别在经济发展很好的时期，风险管理偏好不太科学，不能够反应出真正的风险水平...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。...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。...但如果把这两个模型放在一起使用，利润会提升了38.3%。每个模型平均半年就会诞生一个新版本，替代旧的版本。新版本通常会加入更多的变量和数据源。
一 普惠金融及智能风控 普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士（尤其是欠发达地区和社会低收入者）提供较为便捷服务的金融服务体系。 风险管理是商业银行经营发展的关键因素。...智能风控，是将大数据和人工智能等技术应用到风险控制环节，以提升风险控制的效率和精准度的一种风控模式。...，实现金融科技与银行业务的深度融合。...在利用（税务数据、企业/个人征信解析、三方数据等）数据构建线上评分模型，获得小微企业的初步建议额度后，再结合线下尽调以及标的企业所在的细分行业、细分企业规模等产业数据最终得出风控结果。...，增加模型的可信度；在模型关系处理方面，要求普惠金融风控模型能与营销模型深度、有效地融合起来，让风控模型从单纯的风险拦截型转变为质量筛选型，以更有效地避免风险在时间上的累积，减少风险暴雷事件的发生。
风控建模的技术方案 1 逻辑回归模型 在银行的传统评分卡建模中，应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。...如果特征和标签并不是单调的增减关系，必须要做特征的分箱处理，及把特征值的主值区间划分为若干段，1个连续值特征会变为n个0-1取值的one-hot特征。...对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征，如何挖掘多个特征之间的互补性，产生组合的分箱特征是一个技术挑战。...总之，金融风控模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的风控模型已经随着银行业的发展应用了数十年。...而互联网金融面临的如何组合大量的弱特征数据对于用户的逾期行为给一个准确的预测，是一个新出现的技术课题，技术方案也在快速的迭代演进中。
Simon Brown的Software Architecture for Developers II；译者：伍斌） 背景 一家办公室设在伦敦、纽约和新加坡的全球投资银行，与其他银行（交易对手）进行金融产品交易...4.对于每个交易对手，计算银行所面临的风险。 5.生成可导入Microsoft Excel的报告，其中包含银行已知的所有交易对手的风险数据。...7.为部分业务用户提供配置和维护风险计算所使用的外部参数的方法。 非功能性要求 新“风险系统”的非功能性要求如下： 性能 风险报告必须在新加坡的下一个工作日上午9点之前生成（即3小时之内生成）。...风险计算参数的修改。 用于调整计算风险的输入参数必须有理由说明。 容错和弹性 如果可能的话，系统应该采取适当的步骤来从错误中恢复；所有的错误都应该被记录。...所有交易价值和风险数据将仅以美元呈现。
把产品从上线到再次迭代分为了五个阶段。每个阶段所需要运营能力是不同的。 ? 第一阶段 产品准备期 这个阶段我们要用到用户运营能力、新媒体运营能力、渠道运营能力、数据运营能力。...产品运营更要关注的事情： 靠产品本身去把用户黏贴在平台上面。第一次关注产品，吸引用户。然后单纯靠产品本身吸引用户，然后建立起用户和产品，产品和别的用户这样链接。...用户浏览时长是不是符合该产品在该行业内浏览时长。 产品运营更要关注的事情： 内容本身在哪里跳转流出失去了用户。 活动运营能力 产品运营和普通运营都要做的事： 如果活动效果不好，针对现有活动增加活跃量。...把理性和感性进行结合，找到产品真正的数据原因。 品类运营能力 产品运营和普通运营都要做的事： 安排热门品类或者把热门商品和服务推向首页进行展示，扩大付费效果和用户下单量，支付等行为。...特别新服务上线后，发现页面转化率和订单率到达一定好的效果后，可以把服务页面进行前置页面。
作者：36Kr研究院 2017年9月，36氪研究院最新发布《2017 FinTech行业研究报告》，金融是在不确定的环境中进行资源跨期的最优配置决策行为，其本质是价值流通。...从此角度看，科技与金融的融合动力主要体现在其对价值流通的加速能力以及流通过程中产生的风险控制作用。目前为止，金融与科技融合主要经历了三大发展阶段：金融IT阶段、互联网金融阶段、金融科技阶段。...大数据风控 大数据风控行业概述 大数据风控产业链图谱及参与者分析 风险之一——欺诈风险分析 风险之二——信用风险分析 大数据风控技术未来发展分析 三....智能投顾 智能投顾行业概述 智能投顾＆人工投顾对比 中国市场＆其他市场对比 行业参与者竞争力分析 政策监管 智能投顾产业链图谱 五....FinTech行业总结 FinTech行业总结 未来发展＆投资机会分析 致谢 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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。...在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常...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，如多数风控要素都涉及...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
在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。...本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。...基于金融科技打造信用分评分模型 当前，消费金融公司的客户群体主要是中低学历、三四线城市甚至是农村人群，没有人行征信的客群占全国经济人口比重超六成，这对企业的风控能力提出了更高的要求。...基于金融科技防控欺诈风险 与此同时，多头借贷、伪冒欺诈等事件不断上升，金融科技在欺诈风险方面的创新也至关重要。在FinTech应用实践方面，消金机构在自己投入力量研发的同时也会引入外部的力量。...线上风控和线下风控最大的区别在于线上风控需要不断地进行快速的迭代优化，以满足线上复杂多变的风控需求。金融科技能力在线上风控的应用上有着其不可替代的优势。但是在金融科技使用的过程中，也必须满足一些条件。
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