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搞定,必须有的平台,业务身份和扩展点

业务需要解决信息获取成本高、互联互通成本高、服务的不确定性、低水平重复建设这四个难题的。 以三个要素来共同解决一个复杂生态的协作问题。这三个要素分别是: - 协议标准、运行机制。 以此为指导原则去建立业务平台化的实施标准和业务管标准。 所以电商业务其实就是由一系列业务能力标准、运行机制、业务分析方法论,配置管理和执行系统以及运营服务团队构成的体系,提供各业务方能够快速,低成本创新的能力。 平台 业务需要一个中心化控制单元,即运营平台。它主要由协议标准、能力地图、业务需求结构分解、全局业务身份、业务全景图、业务度量等构成。 通过业务化,把所有业务的数据汇集沉淀,以便为新业务的成长提供经验及系统建议,最终通过数据来反哺业务创新。

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互联网金融风模型「建议收藏」

除了事后审核,事前预防、事监控也非常重要——事前,将账户的风险分级,不同账户对应不同风险等级;事,对新上线的产品进行风险评审以及监控策略方案评审。(解决80%的问题因此这块才是真正的核心。 (说白了就是自己风业务流程,对于投资人者以及融资用户进行风险等级划分) 2、信用评级:交易对手和产品进行主体评级及债项评级。 (就目前风险披露数据只是按照国家要求进行风险披露,但是并没有标地产品进行风险披露,融资企业进行风险披露,这个披露系统可以做成风险评估报告,后期也可以利用企业供应链关系库一定会用到(但是这部分数据都是针对上市而言 第三梯队(7家):GEO集奥聚合、白骑士、华道征信、立木征信、算话征信、联智策、正信用。 前海征信可以获取到个人用户的公积金信息。 考虑主要出发点应该是从贷前、袋、贷后三个方向去考虑,结合传统业务的风模型和互联用户的行为数据。针对资金,资产进行风险等级划分,防欺诈系统、袋的舆情监控、贷后的权重叠加。

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    2022腾讯全球数字生态大会

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    互联网金融学习总结(5)——市场主流的风模型简要学习总结

    除了事后审核,事前预防、事监控也非常重要——事前,将账户的风险分级,不同账户对应不同风险等级;事,对新上线的产品进行风险评审以及监控策略方案评审。(解决80%的问题因此这块才是真正的核心。 (说白了就是自己风业务流程,对于投资人者以及融资用户进行风险等级划分) 2、信用评级:交易对手和产品进行主体评级及债项评级。 (就目前风险披露数据只是按照国家要求进行风险披露,但是并没有标地产品进行风险披露,融资企业进行风险披露,这个披露系统可以做成风险评估报告,后期也可以利用企业供应链关系库一定会用到(但是这部分数据都是针对上市而言 第三梯队(7家):GEO集奥聚合、白骑士、华道征信、立木征信、算话征信、联智策、正信用。 前海征信可以获取到个人用户的公积金信息。 考虑主要出发点应该是从贷前、袋、贷后三个方向去考虑,结合传统业务的风模型和互联用户的行为数据。针对资金,资产进行风险等级划分,防欺诈系统、袋的舆情监控、贷后的权重叠加。

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    案例解读宜信如何运用区块链双链技术重构供应链金融服务

    近日,保监会下发了《中国保监会办公厅关于推动供应链金融服务实体经济的指导意见》(以下简称“《意见》”),该《意见》提出,鼓励银行保险机构将物联网、区块链等新技术嵌入交易环节,提升智能风水平。 案例背景 供应链上下游企业,中小企业不仅对信息流有一定的要求,而且对资产流也有不同程度的需求。 不仅如此,翼融链还记录了买家的位置信息、登录信息,为上层应用进行风险预警,为大数据分析提供了可信的基础数据。 由于区块链提供了可信的环境,整个过程可以省去相应的协作单据,从而大大提高了供应链的协作效率。 另外,通过资产产生信息和资产流转信息的交叉验证,结合参与方的身份信息和交易内容,共同作为金融机构进行风和授信的依据,促进了资金的快速运转。

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    数据分析专家谢士晨做客数据猿,听听这位日本名古屋大学博士都说了些啥?

    随后,他详细介绍了百融金服及其风业务。 同时,投顾问发布一份报告也显示,2016年P2P网贷行业贷款余额接近为8500亿元,如果按保守的比例15%-20%不良率估算,行业的坏账规模高达1700亿元。 在这样的背景下,金融机构利用大数据进行风险控制已经慢慢成为了业界主流。 百融金服就是大数据风行业的佼佼者之一,其客户包括工商银行、建设银行、中国银行、招商银行、光大银行、民生银行、广发银行、浦发银行、兴业银行、华夏银行、微众银行、北京银行等180余家银行机构,以及捷信、 中银消费、北消费、马上消费等大型消费金融公司,以及行业领先的网贷企业(P2P)、小贷公司等2000余家金融机构。

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    零伽壹链改研究:供应链金融潜能爆发,解密背后的区块链技术应用!

    2019年7月,保监会发布《中国保监会办公厅关于推动供应链金融服务实体经济的指导意见》,《意见》要求,银行保险机构应依托供应链核心企业,基于核心企业与上下游链条企业之间的真实交易,整合物流、信息流、 根据中国租赁联盟公布数据,2019年国融资租赁企业(不含单一项目公司、分公司、SPV公司、港澳当地租赁企业和收购海外的企业)总数约为12130家,较2018年增加了353家,增长2.91%。 1.2.1 四流难合一导致:企业融资难、银行风难、政府监管难 供应链金融以供应链起点至终点的真实贸易情况为基础,以贸易产生的可确定未来现金流为直接还款来源。 企业间缺乏统一的商务信息系统使得四流难合一,从而形成了中小企业贷款难、银行风难、相关部门监管难的情况。 1.2.6缺乏可信的贸易场景 在供应链场景下,核心企业为可信的贸易背景做背书,而其他中小企业缺乏实力来证实自身的还款能力及贸易关系的存在,同时小型企业缺乏完善管理机制、财务报表不规范,在现存的银行风体系下

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    用Python实现智能风

    《智能风实践指南-从模型、特征到决策》 ▲主编:蒋宏 ▲组编:融360模型团队 ▲编著:马海彪 王欢 王超 智能风已经被提及了很多年,在业界也有诸多应用实践,但是,智能风相关书籍,能够阐述完整智能风体系 季元 邮储银行风险管理部高级风险专家 金融科技的影响已经深入到生活的方方面面,智能风作为金融科技的细分领域,在这一系列变化的背后发挥了重要的作用。 涵盖了智能风技术的风特征、建模、策略等各个方面,是金融科技技术在风实战领域的宝贵经验总结。 郑宏洲 盛消费金融首席风险官 人工智能和金融风的结合是当今信贷风险管理的主流技术方向。 蒋宏老师有多年基于大数据进行风建模和策略制定的经验,通过本书做到高屋建瓴,在不离具体实操经验的基础上,给出了整体解决方案。有志于在智能风领域精进的同学想找一本书来学习,那就非此书莫属了。 ; 第6章 介绍了智能风相关的管理经验,解读智能风的一系列管理原则。

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    《白皮书》:专为人脸识别定制的安全解决方案

    针对环境风险、运行攻击,可以将识别的风险标签展示在控制,并支持按时间查询风险趋势、风险对应的设备型号分布、系统版本分布等维度数据。威胁可追溯。 与业务、风系统结合,把终端发现的风险,以及对应的策略分析结果输出给业务/风体系,再结合业务流程进行人工处置、加黑等操作。开放数据接入。 有效对接公有云数据对接,提供名单数据管理、指标特征管理、威胁情报管理、设备指纹探针等管理,并能够根据需求进行自定义处置,能够直接应用于企业自有的决策引擎、机器学习平台,提升整体风产品的防能力。 黑名单、云端数据,提供特征、使用模型、指纹策略和风险画像的输出,能够直接应用于企业自有的决策引擎、机器学习平台,提升整体风产品的防能力。全流程防。 事前通过客户端安全、设备指纹技术、反欺诈侧进行进行风险防范,事基于态势监控、设备与系统告警、多维度策略、实时决策和实施处置进行风险防,事后基于审查设置、设备画像分析、关联关系挖掘、样本数据沉淀等进行风险分析与挖掘

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    木马上演白利用偷天神技:揭秘假破解工具背后的盗刷暗流

    近日,360安全中心监测到一批伪装成“迅雷9.1尊贵破解版”、“百度网盘不限速”工具的远木马正大肆传播。 远木马入侵后,会趁中招者不注意安装Teamviewer等远程工具,进一步伺机窃取中招者的网及游戏账号,实现转账盗刷及窃取游戏装备等操作。 setup.ini的内容: ? 360安全卫士早已防御查杀该远木马,在此建议广大网民,想获取VIP权限,还是通过正规渠道进行办理。 如果想使用破解工具,也一定要在安全软件的保护下运行,一旦安全软件进行风险预警,切勿抱有侥幸心理继续安装运行。 ?

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    产业安全专家谈 | 疫情期间,银行“零接触”信贷如何做好业务风

    疫情期间,腾讯安全天御助力某银行狙击“撸口子”黑产过程展现的风能力,也为金融业数字化转型提供了具有参考价值的范本。 那么与传统信贷相比,线上“零接触”信贷业务客群有何不同? 互联网信贷更多的使用互联网大数据来做风,大大提升了征信数据的覆盖率,可以对更大范围的客户进行风险评估,包括人行征信记录薄弱的客户也能参与信贷,真正推动了信贷业务的普惠进程。 传统银行客群相对单一,很多都是代发工资客户、代缴费客户,更容易进行风险和信用评估。而对于互联网客群,由于渠道的开放性,客户种类更加多样,这也导致互联网信贷风必须要做好客户分群,进行更精细化的设计。 李超:完善的风能力应包含贷前,贷,贷后三个阶段的风险控制,最核心的是贷前风,因为一旦风险贷款已经发生,后面能做的事情非常有限。 要做好线上信贷风,银行应从以下两方面入手。 因此,在激烈的流量争夺,风能力成为核心竞争力,风能力越强、通过率越高,也就能获得更多流量,甚至得到更多优质客户。

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    2022爱分析・银行数字化实践报告

    音视频,支撑银行对内对外多业务场景6.1 过去到现在:为支撑视频银行业务,构建可复用的音视频成为刚需6.2 未来:视频类需求丰富化,音视频将用于支撑对内对外多场景6.3 支撑银行多业务场景, 与此同时,宁波银行在经过总行风部门的实施验证后,正在逐步将平台推广至分行,为全行风业务深度赋能,提升全行数据价值。 三是合规风成为刚需。近年来,保监会对客户服务过程监督逐步收紧,要求银行规范销售行为、实现业务留痕与可回溯,这对该行的合规风提出了新的要求。 、视频等在内多个中系统。 隐私计算助力交通银行风、营销能力全面升级精准风,有效缓解中小微企业融资难的问题。

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    2021爱分析・区域性银行数字化实践报告(一)

    如大数据和人工智能的发展为银行风赋能,网络身份认证技术则对风反欺诈和营销有明显的帮助作用,视频流媒体的不断发展对银行对公开户、视频面签等业务均有所助力,区块链技术的发展则为银行供应链金融等业务提供了更多可能 AI可以向业务提供智能化赋能,助力业务的智能化,实现前台的智能风、智能营销等。 一个基础,数据助力风建设 智能风以数据为基座,打通数据链路,形成数据分析、数据挖掘与数据治理为一体的数据资产库。 多重亮点,风赋能全行数字化转型 同盾科技帮助A行建立覆盖全流程、全业务、全渠道的基于数据驱动的智能风体系,将行方风研发流程平台化、工具化。 二是有效助力提升全行风效率。

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    支付流程的坑点

    支付流程的猜的几个坑。 主流程仅保留记录流水、 执行风、调用支付路由、调用支付渠道服务,其他操作都异步化处理。 接口的安全性问题,包括通道安全和防篡改机制。 有些系统在风出问题时可以旁路风,但是在支付系统,风出问题必须停止交易。 整体上,风可以分为数据采集,数据分析,实时计算,规则配置,实时拦截等模块。风本身是个大话题,以后专门讨论。 一般来说,银行会提供两种支付途径:无跳转的快捷支付接口和带跳转的网接口。前者在绑卡,支付的时候,不需要跳到银行页面上去处理,后者则需要在银行的网页面上完成。 网支付还是挺麻烦的。联接入也需要ADSS认证。 银行,建议先看这一篇文章,了解下对接银行的难度。那最终需要选择哪些银行?先看个统计数据。

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    支付渠道那些事

    主流程仅保留记录流水、 执行风、调用支付路由、调用支付渠道服务,其他操作都异步化处理。 接口的安全性问题,包括通道安全和防篡改机制。 风,信用和统计所需要的数据,通过MQ同步到Hbase里面。作为支付系统最有价值的数据,在存储上做到专库专用,无可厚非,毕竟存储成本还是廉价的。 ? 风模块 风对支付的重要性怎么强调都不过分。 有些系统在风出问题时可以旁路风,但是在支付系统,风出问题必须停止交易。 整体上,风可以分为数据采集,数据分析,实时计算,规则配置,实时拦截等模块。风本身是个大话题,以后专门讨论。 一般来说,银行会提供两种支付途径:无跳转的快捷支付接口和带跳转的网接口。前者在绑卡,支付的时候,不需要跳到银行页面上去处理,后者则需要在银行的网页面上完成。 网支付还是挺麻烦的。联接入也需要ADSS认证。 银行,建议先看这一篇文章,了解下对接银行的难度。那最终需要选择哪些银行?先看个统计数据。

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    金融科技&大数据产品推荐:易鑫大数据风平台

    易鑫大数据风平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、流式计算等核心技术,整合线上线下多维度数据,可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷监控、贷后追踪等全方位的金融风场景。 、信用评分、贷前审批、贷监控、贷后追踪等全方位的金融风场景。 应用场景3:风决策支持 通过平台自身不断积累的风险数据,进行风模型的迭代优化,风险定价决策的调整,风人员工作量统计,各类风险特征的深入挖掘等,不断优化和提升风工作质量。 ? 第五,风可视化; 提供直观的用户画像可视化视图,以及实时的风险统计视图,支持业务人员更好地进行风险业务决策。 2016年,易鑫平台的交易量超过26万,总交易规模超过270亿元。现在易鑫平台的线上用户单月购车需求逾600亿元,业务范围遍及全国300多个城市。

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    直播回顾 | 保险代打卡对抗实战这事儿,终于有“参考样本”了

    保险公司行业渠道主要包括个人代理、保渠道、直销渠道,直销渠道包括互联网、电销等方式,如意外险、旅行险、百万医疗险贡献保费占比从2016年46%大幅增至2018年59%。 但2018年后人力增长放缓,2020年上半年代理人增速出现-0.2%负增长,2021年,据年初保监会数据,代理制销售人员数据与上年末的842.8万人相比,缩减252.1万人。 针对人脸识别劫持风险和内外勾结获利风险,根据业务流程的先后顺序,可制定事前、事、事后的防方案。就人脸识别劫持风险而言,事前我们可以先做设备风险的识别。 可以后台的策略可以配置目前仍在使用的App版本有哪些,哪些版本不应该存在,存在App版本具体包信息检验。事前可借助顶象防御云进行风险识别。 可从以下几方面进行预防:1)设备终端运行环境检测,校验运行环境风险特征和App版本是否正常,识别是否有注入、函数劫持、二次打包等特征,通常人脸绕过大多具备以上特征;2)打卡行为检测,设备使用限制,如限制多人使用同一手机打卡

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