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    【应用】揭秘互联网金融的大数据风控

    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

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    【钱塘号专栏】揭秘互联网金融的大数据风控

    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

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    对话腾讯安全杨勇:产业互联网带来哪些新的安全挑战

    在 2019 腾讯安全国际技术峰会上,腾讯安全平台部负责人、腾讯安全学院副院长杨勇向TechWeb等表示,产业互联网的发展给安全问题带来很多新的挑战,具体表现在三个方面。 第一,攻击面扩大,比如腾讯安全科恩实验室最新研究的汽车安全问题,实际上就是产业互联网带来的,是互联网跟汽车行业出行安全的结合。 第二,跨界,如果要解决安全问题,现在需要更多不同领域知识的结合。 第三,产业攻击场景的出现,现在攻击场景越来越产业化,比如,之前的攻击是你有一段代码,操作系统有一个漏洞,然后我把这个漏洞研究好我黑进去了,然

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    信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

    一、当前风控模式现状 近年来,信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此,科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前,对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种,每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行,该模式重视实地调查和信息验证,主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训,提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能,从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心,是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分:一是考察借款人偿还贷款的能力,二是衡量借款人偿还贷款的意愿,三是银行内部操作风险的控制。每个部分,IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整,信用记录空白等的小微企业,其中,信贷员负责整个过程,从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高,信贷员对贷款全流程把关,一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心,以信贷员的判断为依据,有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式,“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言,就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下,信贷审批发放首先要做到标准化,每个流程都有确定的人员分工,如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法,从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高,可以进行量化审核。过程之间环环相扣,对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样,意味着需要消耗大量的人力成本,每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘,并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法,多维度刻画信用主体的“画像”,向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起,该模式利用互联网数据的连通性,对触及到的风险的数据进行筛选,大大减少了人工审核的时间成本,同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发,以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型,希望读后能给你一定的启发。

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    量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构

    量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外,我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系,这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来

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    【钱塘号专栏】BAT、网易、京东等是怎么做大数据风控的?

    本文作者:蹲在角落数蝈蝈 大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷、消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。 现在提到互联网金融、Fintech,首先想到的就是大数据风控。随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶

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    【推荐阅读】BAT、网易、京东等是怎么做大数据风控的?

    本文作者:蹲在角落数蝈蝈 大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷、消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。 现在提到互联网金融、Fintech,首先想到的就是大数据风控。随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一

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    领券