拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据...拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据，通过机器学习技术，你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗？ 简介 同样作为数据的学习者，这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。
P2P网贷行业仍然获得大量投资人青睐的事实。...，网贷反欺诈任重而道远；由于缺乏对用户实际经济能力、偿还能力的有效评估，风控压力巨大；由于缺少对用户的精确识别和等级划分，贷后管理面临诸多问题，无法实现对优质用户的利益提升和对劣质用户的有效的催收。...宜人贷当然也不可避免地面临同样的挑战，为此，宜人贷基于过去五年在互联网借贷行业的深度积累和丰富实践，以及在数据抓取、反欺诈和线上获客方面的深入投入和研究，推出了YEP共享平台，为宜人贷以及其他互联网金融相关企业提供了一个集数据抓取...但宜人贷也在不断的尝试很多新的技术，例如Neo4j，就是宜人贷在相关的新技术尝试中发现的“明珠”。...据悉，目前宜人贷YEP共享平台已经向行业开放，种类不同的金融平台可以进驻，共享宜人贷品牌流量。一方面，能为客户提供更丰富的选择。
宜人贷蜂巢是基于用户授权数据，通过创新式抓取解析引擎，并结合顶尖的数据挖掘、机器学习、计算机视觉等技术，提供数据抓取解析、数据风控等产品和服务的工具。...的产品投递 1、产品名称 宜人贷蜂巢 2、所属分类 金融科技·风控反欺诈 3、产品介绍 宜人贷蜂巢是基于用户授权数据，通过创新式抓取解析引擎，并结合顶尖的数据挖掘、机器学习、计算机视觉等技术，提供数据抓取解析...、数据风控等产品和服务的工具。...目前，蜂巢不仅为宜人贷乃至宜信公司的风控反欺诈产品服务，蜂巢技术能力对外输出，业已惠及慈善、金融、投资、汽车、传媒等行业。...因此，未来， 宜人贷蜂巢这些以大数据风控为基础的产品，将为金融科技行业的风控反欺诈保驾护航，此类服务势必有着极为广阔的市场前景。
其灵活而全面的金融科技基础设施，使其能够设计和定制丰富的借贷端与投资端产品线。点融先进技术实现新的风控，利用大数据，丰富借款人数据挖掘，完善反欺诈体系。...6、宜人贷 宜人贷是一家中国领先的金融科技平台，2012年，由宜信公司推出。...宜人贷通过科技驱动金融创新，为中国优质城市白领人群提供高效、便捷、个性化的信用借款咨询服务；通过“宜人财富”为大众富裕人群提供安全、专业的财富管理服务。...2015年12月18日，宜人贷在美国纽约证券交易所成功上市，成为中国金融科技第一股。...7、玖富集团 玖富集团成立于2006年，致力于通过移动互联网和大数据风控技术为粉丝用户提供简单高效优质便捷的金融科技与信息服务，为用户创造财富价值。
我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图： 从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单： 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行
而投融家外，投融长富旗下车贷平台“萌小薪”则干脆标的造假欺骗投资者。...从而，再来看所谓爆雷“安全港”中宜人贷、爱钱进、无忧车贷、微贷网等，就能发现这次集中爆雷有明显的选择性，在合规经营上投入较多、过去不能靠高额收益揽客被挤压市场的，似乎生存环境反而更好了些。...2、大树确实好乘凉 在因为自己投资的平台爆雷而一片唉声叹气的微信群中，如果有人问现在还有什么平台值得信任，回答往往分成两类：专业一点的，会提供宜人贷、人人贷、爱钱进、微贷网之类处在“安全港”的平台，而不关注这些的会给出一个简单的答案...爱钱进在风控科技层面投入很多资源做大数据和风控，依托凡普金科自主研发的智能大数据动态风控系统“FinUp云图（Cloud Atlas）”强化风控体系，积极对接行业协会等组织，扩展平台原有的反欺诈数据库。...合规洗牌的发生，是由于在竞争洗牌中存活的P2P平台开始面临资产端本身的巨额风险暴露（经济下行压力等综合问题导致），以及过去的风控不过关导致的损失后果显露，甚至是在承担当初为了在竞争洗牌中存活而做下的种种错事
为了满足各类数据获取/计算等需求，宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie，本文将重点介绍其技术架构及功能模块。...但大部分方案都遵循以下原则： 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则。...本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程，纵观宜人贷和业内，可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影。...[1534415525675058581.png] 二、宜人贷数据平台Genie架构及特点 2.1 Genie架构 宜人贷属于互联网金融公司，由于带有金融属性，所以对平台的安全性、稳定性、数据质量等方面的要求要高于一般的互联网公司...五、整体数据处理架构 综上我大概的介绍了宜人贷的实时数据处理架构，下面我们看一下整体的数据处理架构。
在城市立体预警防控体系、情指勤一体化、新一代情报综合信息管理体系以及移动云平台等领域联合创新，帮助公共安全行业客户更好地对大数据资源进行资产管控，挖掘数据资源价值，发挥情报在整体公共安全工作中的作用。...【中金在线】 2 在LendIt朗迪全球金融科技峰会上，宜人贷发布科技能力共享平台(Yirendai Enabling Platform，YEP共享平台)，打算输出金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力...宜人贷CEO方以涵称，“YEP共享平台对行业开放后，不符合宜人贷定位的客群，就可以转介给入驻YEP共享平台的企业，以降低行业获客成本、提升客户体验。”...【健康一线】 名词解析： 互联网金融是传统金融机构与互联网企业（以下统称从业机构）利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。...从数据流的角度来看，就是要基于数据驱动决策，不管是获客、还是风控；不管资金端、还是资产端，数据可以看做每个环节是否健康的指示器。
风控定义 风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。 风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。...这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。...信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。...文章例子参考《智能风控平台：架构、设计与实现》
从投资角度看消费金融的火热 现在很多的VC都在投资消费金融领域的团队，为什么VC如此看好这个领域？因为这里面可以有很多想象的空间。 3....从科技公司角度看风控能力： 第一块是数据，数据是风控的基础，能拿到什么样的数据很重要； 第二块是工具，风控与反欺诈的需求对实时分析与响应提出了很高的要求，提供相应的技术工具的支撑； 第三块是应用，根据不同的商业模式和业务流程...用户反欺诈 用户欺诈主要是针对信贷类产品，对用户欺诈的防治可以发生在用户的获取、授信、 交易，及贷后的每一个核心环节。用户反欺诈，希望能做到风控前置，在用户进来之时，就能识别欺诈。...任课教授 种骥科博士，现任宜信宜人贷首席数据科学家。曾任美国卡内基·梅隆大学教授与博士生导师，开创了卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心，任联席总监。种骥科有多年互联网、大数据及金融创新经验。。...在加入宜人贷之前，曾任职于美国Simply Hired招聘平台，创建了数据科学部，并应邀为白宫科技办公室参谋大数据技术产品设计。
宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。线上随着用户量和数据量越来越大，我们会使用一些数据科学技术进行线上反欺诈中规则的提取或智能欺诈风险发现。...在这过程中宜人贷的理财APP可以很方便地在移动端进行操作，背后的流程简易，使用户体验好，完成了出借到借款的全方位信息服务。 宜人贷：极速信任——自动化信用评估。...银行采取的是信贷员模式，而在互联网金融中，我们是以一种线上信贷工厂的模式，快速经过系统的风控体系审核，就可以批贷。这其中欺诈风险控制成为我们最大的一个挑战。...风控建模中的数据科学 ? 在整个风控中，它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外，其它基本都是一致的。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是
但是互联网金融所包含的业务种类远不止这两个，单纯的信用贷款类，就有专门放贷给学生的学生贷；在朋友圈之内贷款的朋友贷；给外企白领贷款的白领贷…… 如果你拿学生贷的模型给农民贷客户来用，或者拿给上海白领开发的模型给甘肃...E.应用场景 风控模型的应用场景非常广泛，只要牵扯互联网金融的行业就缺少不了风控模型的存在，从借贷的角度来看，平台要评估借贷者的个人征信和还款能力从而保证投资者的收益；从投资者的角度，要保证平台的资金安全...，从而保证自己的投资或者本金获得合理的收益和保护。...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。 四、风控的核心 如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?
2、毫无核心能力的中小平台将面临生死劫 目前，一些平台已经签约或正式上线银行存管，如宜人贷已与广发银行完成对接并上线，云钱袋已与西安银行签订存管协议，但暂未签订银行存管的平台仍占多数。...那些风控、合规性不高、规模较小的平台，极有可能被加速淘汰。 3、银行顾虑犹存 尽管已有民生银行、江西银行、徽商银行、恒丰银行和华兴银行等38家银行布局P2P网贷平台资金直接存管业务。...比如喊着“37°理财家”（37°C为人体安全体温，意思是用大数据风控护航健康理财）的中业兴融选择在社区医疗、三农健康以及出境旅游等垂直领域发展，并提出安心、健康、合规三大宣言。...2、自己安全，才能让客户安心 让客户安心的第一要义就是得有一套真正靠谱的风险监控技术，平台必须在风控、贷后管理不良资产处置方面做出投入。尽管行业中，不少平台会对逾期率、不良率以及交易规模等进行粉饰。...主打“安心”的中业兴融则采用纳米级风控体系，来严格筛查遴选第三方借款项目，并运用大数据场景化风控模型，通过数百项评测维度展开项目评审，再加上自主化银行级安全系统和第三方过失保证金机制，来完成安心的服务承诺
这就需要对风控模型进行合理的设计。一般来说，要提升风控的拦截效率，就需要考虑更多的维度，但这也会带来计算性能的下降。在效率和性能之间需要进行平衡。...二、基于规则的风控 规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。 常见的规则有： 1....互联网金融风控离不开机器学习，特别是支付风控。 在各种支付风控模型中，决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型，我们根据已有的数据，分析数据特征，构建出一颗决策树。...这个过程，将在下一篇的风控架构中介绍。 五、模型评估 风控本质上是对交易记录的一个分类，所以对风控模型的评估，除了性能外，还需要评估“查全率”和“查准率”。...支付风控场景分析 ； 支付风控数据仓库建设 ； 支付风控模型和流程分析(本文)； 支付风控系统架构 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
风险管理的目标是减少和消除EL，但是更concern UL，A对 承担风险的数量和潜在损失的大小不是绝对相关的，B错 风险管理的最后一步是监控，C错 风险...
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到...，机器难以具体识别开来； 2）现实中很少有异常点的标签，因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多，也不符合常识认知； 3）对于标签的定义也是很难，比如1个金融场景，欺诈的定义有太多，比如薅羊毛的、团伙骗贷的...、个人骗贷的，基本上都混合在一起，不利于有监督模型的开展。...3.集合异常：某一堆的数据集合，整体表现异常，但看单个个体又没那么异常的，比如说地方性团伙骗贷。 好了，讲完了异常点的分类，来讲一下异常检测算法的分类吧。
比如说，审批通过率很高的场景，这样子其实贷后样本基本上与真实的客群分布相差无几；相反地，另一个极端，比如审批通过率很低的场景，由于拒绝推断与真实贷后表现之间会存在比较大的差异，加入拒绝样本不太好去控制模型的收敛...《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...方法一：简单说就是把模型应该拒绝的客户，按照一定规则（比如不那么坏的客户）给予审批通过的决策，后续观察其贷后表现，给未来的模型提供更丰富的数据； 方法二：指的是从其他机构或者类似产品中获得客户的贷后表现数据...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...比如：一个模型是打算应用于初审环节(贷款审批流程)，因此我们在初审节点后的变量都是不能用的，比如终审环节、门店审核等等，还有一些贷后的变量都是不能用的。
合规风控始终是公司的首要核心竞争力，该券商不断推进全面风险管理体系建设，需要全方位提升主动合规风控管理能力，进而提升风险管理精细化、智能化水平。...而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。...非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...解决方案 沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构，承载合规风控核心数据库系统，助力业务处理效率大幅提升。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。
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