Simon Brown的Software Architecture for Developers II；译者：伍斌） 背景 一家办公室设在伦敦、纽约和新加坡的全球投资银行，与其他银行（交易对手）进行金融产品交易...互操作性 与现有数据系统的接口应符合并使用现有的数据格式。
在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。...本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。...因此，金融科技需要被大量运用于对这类客群的风险识别和评估。如果没有与之匹配的信用体系建设，消费金融所面临的信用和欺诈风险等必会是矛盾与问题爆发的焦点。...当前，消费金融领域的主流玩家在金融创新与应用融合上通常的做法是通过模型的建立去分析不同客群的风险情况。...招联与中科院合作建立的智慧金融实验室及其在消费金融领域的创新成果是有代表性的重要案例之一。
图3-3很好地解释了过拟合与欠拟合的含义，a图表示欠拟合，b图表示一个良好的拟合，c图则表示过拟合。通俗理解，过拟合就是模型学得过于细致，欠拟合就是学得过于粗糙。...训练集上的表现与测试集上的表现的差值称为泛化误差，而泛化误差由3部分组成：偏差（bias）、方差（variance）、噪声（noise）。...图3-4所示为训练程度与误差的关系。 ▲图3-4 训练程度与误差 通常离线模型训练完成后，在最终模型上线前，会将测试集和训练集整合，重新对模型的系数做拟合，进而得到最终的模型。...关于作者：梅子行，资深风控技术专家、AI技术专家和算法专家，历任多家知名金融科技公司的算法研究员、数据挖掘工程师。...本文摘编自《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》，经出版方授权发布。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...通过对风险的衡量与认识，采取相应措施与处置 方案使得风险最低和利润最大化。可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1....三、数据挖掘在金融风险预警中的应用 1.金融数据挖掘流程 2.
网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。...（一）网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术，如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用，而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现，尤其是风险管理技术的网络化...传统的金融风险管理，是建立在实物线索基础上的。...网络风险如何消化、对冲与缓释，也需要考量。网络风险的分类，大体上同实体风险相同，在网络金融中，也存在与交易相关的信用风险、操作风险和市场风险。...因此，网络公司应仿效金融机构对全部金融交易提取一定比率的赔付准备，并计入其风险成本。建立完善的风险缓释体系，才能使网联网金融真正成为惠民金融的一部分，得到健康与规范的发展。
技术正在改变金融服务 技术和创新是我在联储理事会工作的重点。技术可以提高金融业提供服务和产品的速度、降低成本和提高效率。本周的会议议程包括我在创新工作中密切关注的许多主题。...金融服务的大部分创新都发生在非银行部门，但技术也在深刻改变银行业务。越来越多的客户专门通过数字渠道与银行互动。他们通过手机查看余额、申请信用卡、存款和付款，而不是去银行网点。 但变化远不止于此。...去年这个时候，联邦银行机构发布了一份指南，旨在帮助社区银行评估与金融科技公司建立和考虑关系的风险。...我们与社区银行、金融科技公司和其他利益相关者进行了广泛的接触，并结合了促成有效合作伙伴关系的战略和战术决策的现实世界经验。 在我接下来的发言中，我将重点关注金融服务创新领域可能最关心的几个问题。...新的牌照和对美联储账户服务的访问 在结束之前，让我再谈一个与银行牌照类型创新有关的话题。 近年来，在州和国家层面，全国范围内授权或考虑的新的牌照类型有所增加。
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。...因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...通过对风险的衡量与认识，采取相应措施与处置方案使得风险最低和利润最大化。可见，金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1.
英国金融科技公司SPECTRE.ai就注意到了这点，其正在尝试利用区块链和VR技术来遏制这一趋势的发展。 关于区块链和加密货币，想必大家都不陌生，已成为近年来的新闻热词。...而这一现象也表明了高新技术和金融领域中区块链和加密货币日益增多。...将这项技术与SPECTRE.ai的无交易者技术联系起来，并推广到社会交易中，是大势所趋。”...确实，VR改变了我们看世界的方法，不再是以旁观者的角度分析与看待事物，而是被带入其中，以当局者的视角，更清晰、直观地做出决定。
《金融科技发展规划（2022-2025）》指引了金融科技4.0时代的探索，可持续金融创新发展在科技驱动下将进一步催化“科技向善”与“金融向善”的深度融合。...“金融+科技”创新支持高碳行业绿色转型发展的融资需求，有助于加快可持续发展挂钩债券等新型金融工具的落地实践，打通信息披露和转型关键指标的科技痛点，避免对行业“一刀切”，兼顾金融本质与科技提质增效双赋能。...（5）创新重点议题解决方案。生物多样性的丧失对经济和金融稳定可能构成重大威胁的风险已经被全球央行联合研究小组提示，相应金融风险缓解措施亟待加强。...借助科技手段在生物多样性有关风险敞口评估、生物多样性金融风险指标体系构建、生物多样性与金融监管融合、生物多样性识别与投融资管理、生物多样性金融产品创新等众多领域开展实践，有助于引导生物多样性各利益相关方整合能力...科技企业在可持续金融中的探索 将科技创新与数字技术赋能社会发展及社会价值创造是腾讯践行“科技向善”使命的具体举措。在此过程中，“技术+资金”的双驱效应，有助于覆盖更广和更深的攻坚领域。
在以AI为代表的数字技术不断驱动金融业高质量发展的背景下，碳金融服务的多样化为低碳科技企业培育、低碳技术研发和低碳成果转化提供了有效的资源支持，低碳科技创新与碳金融的高效协同将推动低碳社会顺应数字经济浪潮更可持续的发展...本质上来看，夯实低碳科技创新与碳金融的协同关系，就是让低碳相关科技成果及时产业化，发挥金融对低碳科技创新及产业发展的支持作用，同时为金融支持实体经济转型发展提供有力抓手。...当碳排放权变成多数企业参与市场竞争中的重要资源，碳信用等创新工具在碳金融中的应用将进一步繁荣，推动实现碳金融与低碳发展的良性互动。 强化碳账户应用，推动金融资源供给与低碳转型需求的充分匹配。...低碳科技创新 协同碳金融发展的未来展望 做好低碳科技创新与碳金融的协同，需要充分撬动金融生态及各类相关主体，将资源向低碳技术研发、低碳企业孵化、低碳产业转型倾斜；需要“以需求促落实”，将低碳科技创新、碳市场发展...在机构发展层面，探索金融机构金融产品国外创新应用，鼓励科技企业积极参与国际低碳科技创新合作，推动以AI为代表的数字技术与碳金融的深度融合；在金融合作层面，发挥我国在G20可持续金融政策体系中研究引领、标准制定
从2013年到2018年，中国互联网金融行业经历了从异军突起到全面监管的时代，“变”是整个行业的主旋律。...然而，作为互金领域里的小微信贷信息服务商，积木时代成立之初所怀揣的“普惠”初心却不曾改变，在普惠金融这条长跑的路上一跑就是三年。 积木时代成立于2014年12月，隶属于微金融服务集团“积木拼图”。...与其他互联网金融公司争夺一二线城市不同，积木时代自成立起就将市场定位在三四线城镇及农村地区，甘愿做金融“泥腿子”，服务小微企业和三农群体。...同时，风控数据难以依靠线上获取的特点，导致许多新金融机构对这块市场也持观望态度。小微企业和三农群体“融资难”的问题迟迟得不到缓解。...就如积木拼图集团CEO董骏强调的，做金融，善良比聪明重要，耐性比狼性重要，积木时代一直坚守着这样的文化理念，用看似“笨”的方法，一步一步开疆拓土，为更多不被金融服务覆盖的地区和人群送去普惠的金融服务。
—————————————————————————————————————————— 一、欺诈、损失定义与分类 1、欺诈分类 欺诈与客户虚假信息识别的案例较少，因为这些案例的数据源十分敏感，一般不会流入市场供大众参考...同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。 召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 1、银行卡欺诈防控体系 ?
与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同，今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序，筑牢金融风险防火墙”，着重强调了要控制金融风险。 为什么要控制风险呢？...知名财经金融评论家余丰慧告诉数据猿记者，总体上来说，互联网金融风险主要出现在P2P行业，各种跑路、欺诈案件非常多。...有关专家解读为，科技将成为互联网金融企业下半场决胜的关键要素。 余丰慧告诉记者，互联网金融是以大数据为基础，通过搭建大数据风控系统，挖掘用户的借贷数据，可以判断用户信用情况，从而有效防范其金融风险。...在利用科技控制金融风险过程中，数据和技术将发挥巨大作用。...运用新的技术手段将金融业务数据进行整合，然后利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，才能应用于金融风险管控。
同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。...召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 其中SVM可以像逻辑回归做概率，但是这个概率是点到超平面之间的距离与最长距离之比。...——笔记︱金融风险之欺诈分类以及银行防控体系简述 一、SVM线性可分与不可分 1、线性可分与不可分 ?...线性可分指的就是直线（如左图），用了一条直线来进行划分，实心圆与空心圆，用直线来分类；不可分就是曲线分类，准确性比较高。...不可分的情况有两种处理方式： （1）容错的话，直接用线性，设置容错个数，错了就错了 （2）不容错，做惩罚函数，做多项式转化，变为线性的问题 如果惩罚过多，会造成过拟合的问题，泛化能力不足 二、核函数 SVM的核函数与神经网络的激活函数一致
金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。...以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？...商业智慧的确是必备的资料分析工具，但金融机构若只引入商业智慧平台且就此打住，大数据分析的潜力可说还没有发挥三成。 资料分析依其用途分为四个层次，从浅入深为描述、解释、预测及最佳化。
1月15日下午，以“数字金融创新与实践”为主题的2021腾讯云Techo Hub技术巡回活动第七站在北京盛大开启。本次活动聚焦金融科技领域，多位技术专家深入探讨数字金融领域的创新与实践。...本地专用集群是可以部署在客户现场并且开箱即用的云产品，可以满足在边缘场景下算力的诉求，适合于总部+多分支机构统一管理的场景，同时，其完善的云产品能力与开箱即用的特性也特别适用于金融客户快速构建灾备能力。...联邦学习兼顾 AI 应用与隐私保护，开放合作，协同性高，充分释放大数据生产力，广泛适用于金融、消费互联网等行业的业务创新场景。...在腾讯金融云与腾讯云小微协同打造的超级APP框架中，开发阶段实现了整体的技术架构的统一，技术规范和设计规范的统一，实现多团队并行开发，基于底层能力的支撑，可以实现组件化、插件化的模式。...6.png 腾讯云全新一代金融业务开发平台拥有移动开发六大核心能力加持，即插即用、数据智能、极致体验、低代码开发、场景化和全方位安全。从价值落地出发，从而实现业务创新。
我国互联网金融创新步伐较快，而起步又相对较晚，其相应的监管措施尚未及时跟进，使得互联网金融的宏微观风险逐渐凸显。...由于互联网金融本身所具有的虚拟性特征，使得其投资者与互联网金融机构之间成为了利益共同体，而另一方面二者又是相对独立的，拥有不同的特性，因此要想将两者紧密结合起来，除了通过法律法规相互约束之外，交易双方之间还必须在道德和信用的基础及法律法规的底线上...在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险，避免对金融风险作出错误的估计，造成不必要的损失。...企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心，从而收集、整理、加工、存储数据，以便其他层级用户的使用。...2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。
华夏基金首席数据官陈一昕表示，科技创新是发展数字经济的核心源动力。金融行业如何促进科技与金融业务场景的深度融合，是各市场主体的重要课题。...因此，在面对金融领域文本专业性强、应用场景多变的情况下，如何构建落地快、易迭代、可适配金融垂直领域的中文NLP模型是科技创新的一项重要挑战。...感知文本情绪、定位关键信息的金融科技创新能力建设，未来赋能各业务场景和系统。...同时，华夏基金正基于数据服务能力整合、数据资产管理体系构建、流程组织优化、金融科技生态建设、OKR（目标与关键成果法）引入等一系列举措，升级数字化转型基础能力，打造敏捷协同，自趋创新的高效业务模式，真正实现业务与科技的深度融合...，此次双方合作，可谓强强联合，共促金融科技创新。
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