python中的时间处理有时令人头大，记得我刚学python的时候，也被这个困扰了好久。
本研究的目标是在一家专门从事不良贷款组合的巴西公司254,914名客户的样本中开发一个催收评分模型，使用Logistic回归来识别那些更倾向于偿还不良贷款的客户。 此外，本文还提出了商业应用的建议。
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
“呼死你”软件骚扰债主，一群肌肉男上门围堵进行侮辱和恐吓，送花圈、泼粪等极端手段无所不用其极，甚至使用暴力...
金融的本质其实是人。在我们用机器学习、用特征变量、用设备指纹抓欺诈的背后，是一张张渴求得到帮助的脸，是一个个获得贷款就能改变命运的家庭，只不过这些温暖的真实被冰冷的虚假掩盖了。当我们没有能力对真假进行甄别时就只能无视这些真实，所以金融也就成了冷冰冰的金融。 但如果互联网金融平台能识别出真正的“坏人”，而不是通过简单粗暴的规则来进行一刀切的剔除，那么需要获得帮助的人能够得到他需要的金融服务，金融企业也得到了风险可控的收益，这是否也是一种功德呢？ 前几天，我跟大学同学聊天。他无意间谈到他的一位发小梁某某靠收购玉
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。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：在贷后催收行业中，每个公司每天的录音量可达上万小时，因此语音识别功能对其非常重要。今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师，为我们介绍在坐席辅助系统中，语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack 大家好！我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾，我们公司在去年四月份成立。在2016年，我们已经是联信集团的一个智能化部门，一直在做语音与文本相
过去一周，国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻？数据行业都有哪些新观点和新鲜事？DT君为你盘点解读。
金融科技&大数据产品推荐：百融信贷决策审批系统
金融风控，可以是对于信贷类金融风控（银行贷款，花呗，信用卡等），也可以是现金支出（刷微信支付余额和支付宝余额）。
继大数据技术之后，近些年来人工智能技术成为了各个行业关注的热点，各种开源框架琳琅满目，创新应用也层出不穷，在为企业带来新机遇、新挑战的同时，也让人们体会到了科技进步所产生的巨大改变。 人工智能技术的英
互联网金融，特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后，随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严，行业已进入洗牌周期。特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。
笔者在过去的一些文章中曾对美国三大征信机构不同版式的消费者信用报告(本文亦称个人信用报告)格式及内容做过详细阐述,但阐述主要针对信用报告的样例进行,对于样例中未出现的报告成分甚少述及,对于报告中各类信息的覆盖面也没有论述。本文主要讨论报告中各类信息的来源和实际报送情况,不涉及信息的展示。本文的参考资料主要来源于美国联邦政府监管部门的公开出版物。 信用档案与信用报告 根据美国联邦政府金融消保局的定义,消费者的信用档案指征信机构记录和存储的关于消费者的全部信息,与信息存储的具体方式(如纸质或电子)无关。
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning论文解读
生活中总是不乏这样的疑问和揣测，毕竟这是个浮躁的时代，在快节奏生活的高压下，「信任」越来越稀缺。
2019年9月6日，第三方数据风控公司魔蝎数据和新颜科技的相关负责人在同一天被警方带走调查，由此拉开了行业大整顿的序幕，聚信立、天翼征信、公信宝、同盾科技子公司、51信用卡、考拉征信等诸多公司也被纳入调查行列。
导读：十余家数据风控公司被调查，行业陷入停滞。百余款app因违法违规采集个人信息被下架整改。
金融的所有业务，几乎都是和风险打交道，而贷款机构将钱带给你，肯定希望你是一个守信用的好人。所以，大家在申请个人信用卡或者是小额贷款的时候，都需要填写一些个人信息，例如年龄、工作、收入、学历等，银行和贷款机构将会对这些信息进行审核，然后决定放不放款。 但是如果仅仅是小额，如1万以下，那么一个一个审核肯定成本是直线上升的，所以就需要有一套自动化的决策工具来决定哪些人是好人，哪些人是坏人，那么信用评分卡模型就派上用场了。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历
余额逾期率（互金口径）=\frac{逾期未还本金（互金统计口径）}{未结清本金（余额） }
大家好，今天给大家分享的是，微信团队最近推出的一款非常强大的输入法软件。这是我用过最好的输入法软件，绝对没有之一。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
1、现金贷洗牌：用户无力还款当老赖 首逾率已逼近50% “老赖”集结不还钱首逾逼近50% 坏账抬头，逾期风暴一触即发，平台催收与缩量、转型并举，服务商损失或达千万，资金方收紧口袋 在老赖的煽动下，一些无力还款的用户也动了当“老赖”的念头，“可以不用还钱了，国家说了，不能暴力催收”。一场逾期风暴正强势袭来，平台不良及逾期率突增，“首逾（首次逾期率）已经快突破50%”，“存量逾期50%到70%的都有。” 在监管收紧、牌照限制、逾期率攀升等多重压力下，部分现金贷平台加快缩量调整、转型步伐，“目前一天放贷的金额在
参考消息网6月10日报道 俄媒称，在中国，人工智能正逐渐取代讨债公司，一些P2P借款平台正在试验这种偿还债务的新技术——人工智能在网上寻找有关债务人的信息，包括他亲朋好友的联系方式，并开始打电话，发SMS要求还债，同时机器人借助语义分析勾勒出对方的心理肖像，选择合适词语催促他还债。
互联网金融在经历P2P时代的野蛮生长后，近年来随着行业进入规范化程度不断提升，整个行业也进入全新发展期，行业参与者逐渐转变为以传统金融机构为主，金融科技企业等助贷机构为辅的全新发展格局。叠加用户结构的年轻化，以及居民消费能力的提升，消费金融成为金融服务大盘的重要一支，金融服务主体也从企业等大客户为主，转变为以广大C端消费者为主。
在此前的「UAVStack的慢SQL数据库监控功能及其实现」一文中，我们提到，数据库连接池监控能够让运维人员随时了解数据库连接池的状态，有效防止系统出现连接池活动连接数占满无法连接数据库的情况；而慢SQL监控功能则可以动态展示一个系统的SQL情况，帮助优化SQL语句，让系统更稳定。
据英国《卫报》、China Labor Watch 等外媒日前曝光了亚马逊的中国 Echo 智能音箱代工厂存在违规行为， 外媒报道称，衡阳富士康工厂在生产亚马逊的 Kindle 电子书、Echo 音箱和平板电脑时，侵犯了工人的权益。
疫情期间，老师和家长为孩子们上课操碎了心，在众多的远程上课的APP中，突然它站了出来！ 作为一款国民级的应用，它向来以群众基础广泛，音视频通话稳定，传输大容量文件不费劲著称。 这次为了让娃儿们更好的学习，QQ版本进行了重大更新! 不用下载，不用复杂学习，在原来的QQ班级群，就可以完成所有教学相关的事。 接下来，请看它的实力表演： （PS：前车之鉴，请诸位小学生手下留情，五星一次付清~） 上课就用“群课堂” 新推出的“群课堂”功能，老师在QQ群就能直接进行在线教学，用电脑和手机都可以发起或加入学习，大班
为什么有那么多美国的SaaS公司取得了成功？很多人理所当然地认为，是因为欧美企业服务的市场好。
信用类产品设计：借款人以各方面信用资料为基础申请的贷款，没有第三方担保，一般款项额度低，但放款时间较快，一般以个人居多 1 信用类贷款流程 1、借款人提供资料：根据每个平台对风控的算法和调控维度来收取
来源：ToBSaaS｜作者：戴珂 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 美国SaaS的成功，归因于订阅模式的成功 为什
信贷业务，是一种基于信用的贷款业务，属于金融机构的资产性业务。我接触的产品形态，小额信贷、大额信贷、消费贷、小微企业贷、信用卡循环授信等。
高额收息、暴力催收……即便被央视“315晚会”曝光，监管部门多方围剿，“714高炮”依然在夹缝中顽强求生。
腾讯云天御产品（业务安全服务）负责人王翔：互联网金融风控的现状和趋势
前段时间，来自辽宁鞍山的25岁女生因杀害了自己的母亲，一审被判无期徒刑。而弑母背后的原因则让人唏嘘不已。由于其平时花销巨大，又没有稳定的工作，因此欠下巨额的网贷和信用卡债务，无力偿还。想通过自杀一了百了，却又担心自己死了之后母亲无法承受，于是将母亲杀害。
分享中介绍了高效科技组织的特点及管理经验，指出科技团队的定位和使命在于支持业务、赋能业务、最终引领业务，同时，还介绍了面向未来的科技组织的特点及对管理者提出的能力要求。
我们知道在坐火车或者坐飞机的时候需要验证身份，这个时候我们会出示我们的身份证，工作人员核验过后就可以继续出行了，这种形式叫身份验证。
数据猿导读 清理整顿现金贷，金融环境真的会变好吗？笔者认为，现金贷只是消费金融高速发展的产物，大众的需求决定了它的发展。一味的清理禁止，不能从根本上决绝问题，也不能使金融环境变得更好。 作者：文璟 本
古语有云，欲先攻其事必先利器，这句话用在编程中也是同一个道理，好的工具会在学习和工作中帮助我们极大地提升效率。优秀的程序员之所以优秀的原因并不一定是他写代码的速度比所有人都快，但是他解决事情的效率一定是比很多人都要高的。居家办公的过程中，我整理了一下自己常用的软件，这里我们称之为办公利器， 下面请看我推荐，如果感觉有用的话，还请把赞点一点，有更好的也欢迎在评论区补充
大家平常用电脑的时候，经常需要快速检索或者打开某一个应用程序，如果你的电脑文件、应用程序太多的话，找起来还是非常麻烦的，另外Win10本身自带的搜索功能不尽如意，远不能满足大家日常高效办公的需求，今天给大家推荐一款本地搜索效率神器Listary，相信你使用过后肯定会爱不释手，大家一起来看看把！
接口测试是软件测试中的重要环节，它主要验证系统不同模块之间的通信和数据交互是否正常。在软件开发过程中，各个模块之间的接口是实现功能的关键要素，因此对接口进行全面而准确的测试是确保系统稳定性和可靠性的关键步骤。
2019年4月28日，母公司金诚集团实控人韦杰等33名高管因涉嫌非法集资被警方带走，这家号称资产规模超700亿的公司轰然倒塌。
前段时间，互联网金融被大面积洗牌，其原因是大部分金融公司存在利息高，催收暴力等行为，国家逐步对互金公司严格监管，在一轮洗牌的背后，其实也隐藏着不为人知的一面。 在信息发达的年代，除了互联网金融可以在网络全面申请外，也有一大批网络贷款中介的出现。在这些中介里，可能有些人在做贷款中介前都没涉足过贷款金融行业，但他们的发展速度惊人，收入在短时间内已经超过线下中介，这些人通过对移动互联网的熟悉，打着法律的擦边球，开启了他们的“项目”。 📷 网络中介收集了大量的互联网贷款信息，首先进行一次整理，将易于申请的整理出来，
如果是动态图那更是加分，我一直相信没有学不会的读者，只有教不会的老师，好的书籍绝对能起到事半功倍的作用，好的图形的加持，那更是倍上加倍。
简介：大家在平常使用电脑的过程中，随着时间的推移，电脑Windows系统会变得越来越卡，越来越慢！很多人都会选用电脑自带的系统安全软件来优化Windows系统，不过效果不理想，反而越来越慢！其实，怎么样解决电脑卡、运行缓 ...
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。
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
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