金鹏汽车金融大数据风控系统主要基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，有效针对新车贷款、二手车贷款等业务，提高风控效率。...的产品投递 1、产品名称 金鹏汽车金融大数据风控系统 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价 3、产品介绍 金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。...6、产品优势 金鹏汽车金融大数据风控系统风控能力行业领先。秒速审批，一站式低成本。精准风控，近100%覆盖权威有效。自动定价，自动决策引擎定价，差异化匹配资质，高体验。...7、服务客户／使用人数 主要使用者：机构的汽车消费金融业务风控审核人员。 目标客户：汽车消费金融公司25家以上，融资租赁公司70家以上，其它有汽车信贷业务的公司千家以上。...金鹏汽车金融风控系统一站式解决预审批风控难题，基于大数据科技、决策树规则引擎、深度学习等多项核心技术，提高车贷行业风控能力，给予更准确、更效率、更便捷的风控体验。
客户名称/所属分类 大型持牌消费金融公司·风控 任务/目标 由于新金融业务的迅速普惠化，金融客户也面临着崭新的挑战和需求。...一方面由于客群下沉，可获得的用户信息愈发受限，数据质量参差不齐，传统风控经验无法直接应用，急需利用先进技术来提升风控能力； 另一方面互联网金融往往小额量大，基于人工的风控成本过高，用自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率也是必然的发展趋势...实施过程/解决方案 上述三个方面的挑战贯穿风控的各条业务线，此次案例的解决方案着眼于风控核心的反欺诈和授信两个阶段来阐述如何解决这几个问题，并构建一整套完整的申请贷前风控体系。...企业介绍： 氪信CreditX是一家独立的第三方金融人工智能公司，致力于在金融风险领域运用高维数据处理和机器学习技术，为企业和金融机构提供场景化的风控解决方案和产品体系。...氪信提供一整套基于大规模机器学习框架的自动化风控引擎和数据风险服务，旨在风控业务的整个工作阶段提供完整的功能服务。
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。...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。...一方面，深度学习模型都有很高的模型复杂度，需要大规模的样本数据，而风控领域要获取大规模的样本数据的成本极高。...另一方面，如前所述风控特征数据的维度间是平行的，不存在邻近关系，较难利用CNN和RNN这样具有较好物理含义的深度学习模型，而简单的堆砌若干个全连接层在高维特征数据上是很难得到一个稳定的模型。...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。
很多风控模型到了中国之后并不适合，因此很多中国领先的互联网金融公司并没有采用美国的风控模型，大多是自己开发风控模型。...中国目前互联网金融的风控环境和东欧的信用环境相似，东欧的一些征信公司在中国很有市场就是这个原因。中国互联网金融公司在信贷风险管理方面面临的挑战如下。...恶意欺诈的共性信息较少，即使有大量的坏种子，也不好建立风控模型来实施控制， 互联网金融公司只能依靠风控经验、客户信息验证、部分行为数据来实施反欺诈。...5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。...互联网金融公司做风控时，缺少坏种子用户和数据的冷启动对其风控是一个较大的挑战。这种信贷违约和恶意欺诈的坏种子，不能够通过其他方式来解决，例如线下和向第三方购买。
一、评分卡的分类 在金融风控领域，无人不晓的应该是评分卡（scorecard)， 无论信用卡还是贷款，都有”前中后“三个阶段。...根据风控时间点的”前中后”，一般风评分卡可以分为下面三类: A卡（Application score card）。目的在于预测申请时（申请信用卡、申请贷款）对申请人进行量化评估。...风控评分卡种类 美国fico公司算是评分卡的始祖，始于 20世纪六十年代。Fico的评分卡的示例如下（这是个贷前评分卡，也就是A卡）： ?...我们最熟悉的，莫过于支付宝的芝麻信用分，又或者知乎盐值（虽然知乎盐值不是评估金融风险的，但也算是评分卡的应用之一） 但是，随着信贷业务规模不断扩大，对风控工作准确率的要求也逐渐提升。...因为实际业务里，分数也高风险越低，当然你也可以设计个风险越低分数越低的评分卡，但风控里还是默认高分高信用低风险。 计算出A、B的方法如下，首先设定两个假设： 基准分。
本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融”的发言实录。...作为安全风控部门，我们的职责比较明确，就是要为业务保驾护航，保障每一个客户的账户跟资金的安全，帮助整个金融业务拓展到全球的每一个角落，服务于每一个普通消费者，这是蚂蚁金服智能风控和业务走过的路。...因为我们所有的交易是在线上发生的，与传统金融机构的区别在于，我们所有的风险也都是暴露在线上的。通过多年的努力，我们构建了一套全方位立体化智能的风控体系，这里我可以分享几个数据： 第一个数据是一百毫秒。...举个例子，我们整个风控体系就像人的骨骼，数据是人的血肉，AI是人的大脑，三者有机结合在一起，构成了我们整个智能风控体系的框架。然后高效实时的运作起来，是蚂蚁金服智能风控体系的第一个优势。...随着整个国家的消费升级，给这部分客户带来了巨大的金融服务市场。 目前蚂蚁金服的安全风控能力已经成熟，以产品化“蚁盾”的形式输出和服务更多的行业合作伙伴。
在政府发布的相关政策中，不少都提及了供应链金融。2月19日，工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防控的通知，其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...截止2019年年末，保理公司的注册量已经达到了1.2万家。据统计，从2010年1月到2019年8月，市场的增长保持着每年超过20%的增长速度。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把控和风控的能力上具有一定的优势。 往深处讲，再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金，可以形成快速有效低成本的供给，甚至还具有一定的风控能力。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...---- 在后续课程中我们会继续为大家介绍 腾讯云对供应链金融科技解决方案、产业风控的相关内容 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”观看完整视频噢！
在政府发布的相关政策中，不少都提及了供应链金融。2月19日，工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防控的通知，其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...截止2019年年末，保理公司的注册量已经达到了1.2万家。据统计，从2010年1月到2019年8月，市场的增长保持着每年超过20%的增长速度。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把控和风控的能力上具有一定的优势。 往深处讲，再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金，可以形成快速有效低成本的供给，甚至还具有一定的风控能力。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...从供应链金融的场景出发，我们正在筹备金融科技支持供应链金融蝶变的白皮书。白皮书的主题面向国内金融助力、支持小微企业融资、推动实体经济发展。
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。...在此阶段，银行可以根据自有的数据库、资金实力、技术实力、客户资源等，通过两方面加强风控建设：其一，选择成立技术研发部门或子公司等方式进行智能风控系统模块自主研发；其二，借助外部公司力量，例如通过购买阿里云...、腾讯云等已成型的智能风控系统公司的技术产品，对银行内部风控系统进行改良。...（五）建设人才队伍，完善风控体系 人才队伍是建设智能风控体系的核心力量，同时也是金融机构风控的核心竞争力。...只有将智能风控放在商业银行普惠金融经营发展的大环境中，才能真正处理好普惠金融中传统风控和智能风控的关系，综合评估和运用两者的优势，以一种更加平稳、循序渐进的方式推动风控智能化的平稳转型。
同时，随着消费金融的兴起，征信体系成为了消费金融公司发展背后的主要障碍之一，信贷欺诈大量涌现。这给金融行业的发展带来了极大的阻碍，致使很多借贷行为无法圆满解决。 这个问题有多严重？...这意味着金融行业的风控需求异常迫切。面对更加下沉的客户群体、更加复杂的用户信息，既需要保证业务安全合规，也需要把控风控尺度和客户体验之间的平衡。 那么现在的金融机构是如何做这些的呢？...传统金融机构里会请金融风控师、审核员等对借贷资质进行人工审核，但该工作对相关从业人员的要求极高，既要有相关的背景知识能够对客户的资信状况做全面了解，又要求严谨认真，有独立的判断能力。...在度小满用户风控场景中，通过ERNIE对用户行为信息进行语义层面深度建模，定制化产出一个用户风控ERNIE模型。...基于ERNIE的度小满金融风控模型KS指标绝对提升1.5，AUC指标绝对提升1.5，优化了21.5%的用户排序，有效地提升了优质客群人数，有效地降低了贷款风险并且大幅度减少审核人力。
前言： 本文重点： 工业界 金融欺诈风控领域上 GNN的应用及进展 注： 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融风控」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外，业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈风控领域之外...- 数据集现状 3⃣️金融风控方向GNN进展 阿里蚂蚁 【网络结构设计】自动选择邻居的GNN 【淘宝】运费险诈骗识别「反欺诈」 运费骗保 GeniePath算法 【支付宝】恶意账户识别 / 高危账户识别...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融风控类 - 数据集现状 总述： 图深度学习技术应用在风控领域已经证明是有效且必要的，但发展时间较短，整体进程还处在发展初期阶段。...（都和我们预期的银行金融数据不同，且蚂蚁金服数据未开源） 3⃣️金融风控方向GNN业界进展 3.1 阿里蚂蚁 由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务，产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。...主要应用于以下场景： 金融风控场景：万亿级边资金网络，存储实时交易信息，实时欺诈检测。 推荐场景：股票证券推荐。 蚂蚁森林：万亿级的图存储能力，低延时强一致关系数据查询更新。
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
一、市场调研 目前市面主流的风控模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜...1.3 京东金融风控调研 1.3.1 用户支付瞬间需要做的事情 如判断用户的设备信息、登录行为、访问特征、信用状况、商品信息、商家特征、配送区域、银行卡状态等。...数据风控还有很长的路要走，如量化投资风险评估与运营也属风控范畴，风控也可和推荐领域相结合。...总之，互联网金融风控核心还是服务客户，提升产品价值，最大程度的做到差异化的防范，智能化是风控的发展方向，京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管控解决方案。...因此风控显的更加尤为重要。通过风控模型获取优质的资产。 二、风控模型 风控模型应该是从两个角度去考虑，第一个角度是资产端风控策略，第二个角度是资金端风控策略。
风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式； 首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，...通过市场分析后不难发现，基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品，目前很多平台还是具有传统业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度，传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃...纯互联网背景出身的互联网金融公司，应从哪几个方面去把关风控？ 其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系。关键是从事了互联网金融你怎么去经营。 首先，你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？...首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向...关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门，所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员 所以现状是很多大的公司的风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英，也不能一概说风控人员就怎么乱
的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程风控体系 2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。...作为反欺诈领域专业品牌，数美经过2年的实践与积累，构建了立体的全业务流程风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。...信贷风控云预置了一系列的风控策略，客户可以直接选择使用。 信贷风控云提供了方便、灵活的可视化规则配置界面。风控专家可以通过web工作台灵活地调整预置规则策略，定义新的规则策略，满足公司不同需求。...这让金融企业面临着来自市场与黑灰产的双重挑战，并因此催生了对新金融风控的需求。 数美将企业沉淀数据与自身数据库相结合，一站式的帮助企业解决欺诈问题。...公司基于人工智能和海量数据解决金融、互联网等领域广泛存在的欺诈问题，目前已服务上千家客户，覆盖金融、直播、社交、电商等领域。
关键词：企业应用 企业管理 电子签约 汽车行业 随着汽车购买需求的大幅增长、信用制度的逐渐普及、金融政策的大力支持，我国汽车金融行业得到了飞速的发展。...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。...据前瞻产业研究院的数据统计及预测，2020年中国汽车金融市场规模将接近2万亿元。巨大的市场需求下，电子合同将成为汽车金融平台提升业务效率、加强风控能力的有利武器。
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
二、风控的迁移学习 回到金融风控任务，需要寄望于迁移学习的场景还是挺多的。很经常的，业务有扩展，引入了新的一个经营客群，而新的客群样本量刚开始肯定是很少的，这时就很需要借助下旧客群的数据。...而难点在于，风控领域很难像NLP领域那样的文字表示直接迁移，NLP中一个任务的文本表示可能就很适用另一文本任务。...下面结合风控的信用评分卡的任务，具体介绍迁移学习方法及项目代码实践。 首先先做下任务的背景介绍。...信用评分卡是风控领域的核心任务之一，依据如个人基本信息、经济能力、贷款历史信息，用于判断借贷用户的按时还款的概率。...本文数据来源github.com/aialgorithm/Blog《一文梳理金融风控建模全流程(Python)》 2.1 基于样本的迁移 基于样本的迁移，是通过迁移源域的某些样本或设定样本权重到目标域学习
传统金融面临的信用风险比较大，主要是还款能力的问题。而在线上进行欺诈普遍是利用一些黑科技，国内的欺诈手段非常的复杂。 传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。...但在国内没有权威的征信机构来提供这些数据，对于互联网金融公司来说，收集这样的数据难度非常大。而且传统评分卡的有效特征挖掘非常困难。 欺诈风险：欺诈风险包含了伪冒申请和欺诈交易。...知识图谱在金融风控中的应用场景 互联网金融中的风控是一种机器学习的过程 互联网金融中风控和机器学习一样要定义Y目标和X变量。 Y目标和普通机器学习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。...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。...FinGraph是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
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