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。...基于金融科技防控欺诈风险 与此同时,多头借贷、伪冒欺诈等事件不断上升,金融科技在欺诈风险方面的创新也至关重要。在FinTech应用实践方面,消金机构在自己投入力量研发的同时也会引入外部的力量。
技术进步以及千禧一代的消费者行为和预期的变化引发了很多各具特色的金融科技创业企业的出现,一些创业企业改变了银行业的服务模式。...银行业越来越数字化,金融服务曾经是银行的专属,现在创业企业可以为客户提供一系列的银行服务,从贷款,到交易,投资再到支付和资金转账,甚至更多,而且更简便,也改善了客户体验。...这种服务模式基于企业的商业模式而且其价格也对传统银行业的运作模式形成了挑战。 自从2010年以来,全球在金融科技领域的投资每年跃升46%,2014年达到137亿美元。...全世界范围内成立了超过12000家金融科技创业企业,而且金融科技领域的加速器每天都会在世界某个地方成立。 传统银行业意识到银行—金融科技创业企业之间的合作能为双方创造无穷的价值。...BankAPP2着眼于未来,关注广泛的银行业务领域:为寻找银行的数字客户开发相适应的应用;为满足小型和大型企业客户需求提供解决方案;消费和支付应用;在金融和银行领域其他创造性解决方案。
)进行金融产品交易(买卖)。...4.对于每个交易对手,计算银行所面临的风险。 5.生成可导入Microsoft Excel的报告,其中包含银行已知的所有交易对手的风险数据。...非功能性要求 新“风险系统”的非功能性要求如下: 性能 风险报告必须在新加坡的下一个工作日上午9点之前生成(即3小时之内生成)。 可伸缩性 该系统必须能够应对未来5年的贸易量。...审计 以下事件必须记录在系统审计日志中: 报告的生成。 风险计算参数的修改。 用于调整计算风险的输入参数必须有理由说明。...容错和弹性 如果可能的话,系统应该采取适当的步骤来从错误中恢复;所有的错误都应该被记录。 如果某个交易对手的风险计算发生错误,那么应该将错误记录下来,并继续进行余下交易对手的风险计算。
具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告 可以看出,无论是投资规模和应用潜力,信息行业(互联网和电信)和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...资料来源:国泰君安 总的来看,大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚,其应用深度和广度还有很大的扩展空间。...可喜的是,金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高,相信在未来的两三年内,在互联网和移动互联网的驱动下,金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。 来源:经管之家 作者:傅志华
具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告 可以看出,无论是投资规模和应用潜力,信息行业(互联网和电信)和金融行业都是大数据应用的重点行业。...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...资料来源:国泰君安 总的来看,大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚,其应用深度和广度还有很大的扩展空间。...可喜的是,金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高,相信在未来的两三年内,在互联网和移动互联网的驱动下,金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
金融行业对于数据安全的要求比较高,因此金融行业常用密钥体系是有比较强的安全性和参考性,可以作为云厂商或者其他业务的参考,简单整理了下金融行业集中常见的密钥体系。...4.密钥管理设计原则 密钥管理的设计主要遵循以下基本原则。 4.1.保证密钥自身的机密性 除非对称公钥外,用于加、解密的密钥和用于生成密钥的敏感资料必须保持机密,不允许任何人知道任何密钥。...(3)在硬件加密设备外的密钥成分(用于合成密钥),必须保证双重控制、多人掌握。 4.3.密钥分发 用于加解密的密钥,在进行分发时必须保证在切实可信、最少数目的地点进行。...4.4.密钥隔离 用于加、解密的密钥,在产生和使用时必须用于其最初设计的目的。 4.5.密钥同步 必须提供机制来保证和验证已分发密钥的正确性,且该密钥的使用不会影响到其他密钥的安全性。...4.6.活动日志 密钥管理的所有活动必须记录到活动日志中,且该日志库必须保护自身管理的安全性。
在互联网时代通过去中间化的方式来实现的金融行业的改变,才能被更深层次的金融内在的改变所取代。...当互联网金融开启新进化,未来将会呈现怎样的状态呢? 金融行业将会从平台回归行业。...互联网金融和传统金融的竞争状态最终让金融和科技变得相对较为独立,金融和科技之间的界限变得不那么明显,最终导致的是金融行业的混乱不堪。...当互联网金融的发展开始进入到新阶段,我们看到的是一个从所谓的互联网平台回归到金融行业的过程。在这个过程当中,一些非金融的元素开始被荡涤干净,金融开始更多地回归到金融行业本身。...另外,互联网金融的前车之鉴让人们意识到仅仅只是将新技术与金融简单相加无法改变行业本身,只有通过将新技术与金融 行业进行深度融合,才能让金融行业的发展带入到一个全新的阶段。
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。...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....(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 (8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。 3.
信息安全解决方案并非万能,在制定计划前,你需要将行业特性考虑在内。 涉及到企业云部署带来的安全风险及危险时,更是如此。...零售业,高等教育,K-12教育,政府,科技,金融服务,制造业,医疗行业都面临着以下的隐忧: 1:账号被盗 2:云恶意软件 3:数据过度暴露 4:个人身份信息(PII)及支付卡信息(PCI)数据泄露 5:...然而,仅有5%的受访企业表示他们采取了积极的措施来保护证书。 这些行业的暴露风险也相当高。平均而言,1%的员工拥有71%的的企业数据以及74%的客户数据。 仔细分析研究,问题就开始不断发散。...随着医疗创新继续推进,IP问题也可能逐渐开始被行业关注。 金融服务行业 该行业仅有44%的用户创建内容。但是,1%的员工掌握着80%的企业数据集99%的公众数据。...金融服务行业最关注的三个问题如下:过度分享(75%),PII(80%)以及PCI(55%)。
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。...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....(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 (8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。...数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 (1)信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。
之前我们为大家详细介绍了分布式系统环境下,银行运维所面临的挑战与难题,分布式运维建设模式,以及分布式系统下运维工具的落地建议,但工具的建设并不意味着运维的成功转型升级,运维体系的建设需要有科学的指导思想以及体系化的建设理念...本文我们就以Google经典运维体系理念——SRE为例,通过对SRE的主旨内容剖析,梳理SRE与运维开发之间的联系,同时通过典型SRE落地案例详解,与大家一同探讨SRE在金融行业的落地经验。01....3)SRE指导思想与关键概念SRE具备以下几个指导思想:拥抱风险:不确定性始终存在,我的目标是通过一系列的方法,去减少风险。服务质量目标:透过具体指标反应运维水准,反过来约束失误可靠性。...SRE在金融行业落地探讨1)落地案例分析以国内某大型银行SRE实践为例,其SRE落地进程有以下几个重要关键点:① 确定SRE落地的核心理念:符合长期战略,改善运维手动、重复性工作,建立SRE团队提升运维价值...除此之外我们对众多企业SRE进程和落地实践也进行了详细的深入分析,包含农业银行、腾讯、美图等,如您感兴趣,欢迎点击了解详情!2)经验探讨① SRE是否适合在金融行业落地?
如今,开源已经成为主流,整个信息产业已经从过去的闭源模式转换为现今的开源模式。越来越多的金融企业纷纷踏上开源技术之路,如何使用开源技术并规避开源风险,已经成为金融行业面临的新挑战。...《金融行业开源治理白皮书》即将发布 首次系统梳理开源风险 面对开源软件使用过程中的一系列问题,金融行业该如何规范地使用开源技术,最大化减少使用开源带来的风险?...基于对行业的深刻理解,中国信息通信研究院和浦发银行、农业银行、中信银行等多家拥有丰富开源治理经验的金融机构,共同编写了国内首个《金融行业开源治理白皮书》,并重磅推出了金融开源治理的优秀实践案例,为金融行业积极应对开源风险...此次推出的《金融行业开源治理白皮书》,是国内首次对金融行业的开源风险和治理方法进行系统梳理,也是中国信息通信研究院继2018年发布《开源治理白皮书》和《开源许可证使用指南》以来,对开源标准体系的进一步深化和完善...据悉,《金融行业开源治理白皮书》对金融企业引入开源技术的背景和开源技术的意义进行了全面解读,重点梳理了引入开源可能导致的相关风险,并对金融行业在开源治理方面可以采取的措施给出了建议。
虚假应用程序 SpyNote 有几个不同的变种,最新的 SpyNote.C 成为了主流的变种。...首先发现的变种 SpyNote.A 和 SpyNote.B 与最新变种 SpyNote.C 的主要区别就是活动目标,SpyNote.C 变种冒充汇丰银行、德意志银行、Kotak 银行、BurlaNu 银行等众多知名金融机构...卓越的能力 SpyNote.C 恶意软件变种执行的独特功能,在 2022 年具有远控功能更的恶意软件中被识别出来。...收到攻击者的命令后,攻击者的 C&C 服务器会收到从网页获取的凭据和信息。...随着源代码的发布,SpyNote 的不同变种很可能会继续出现。
中国金融行业IT系统容灾标准采用六级分类,分为1-6级,对应不同的恢复时间目标(RTO)和数据恢复目标(RPO)。...金融机构在选择容灾标准时需结合自身的业务规模、业务重要性和风险承受能力来确定。 在中国,金融行业的IT系统容灾标准是由中国银行业监督管理委员会(现已整合为中国银保监会)等监管机构制定的。...以下是对中国金融行业IT系统容灾标准的详细介绍: 分级分类管理:根据金融机构的规模、业务范围和系统重要性,监管机构将金融机构划分为不同等级,并制定相应的容灾要求。...根据监管要求,容灾中心的地理位置需与主数据中心有一定距离,以降低受同一自然灾害或其他突发事件影响的风险。...总之,中国金融行业IT系统容灾标准旨在确保金融机构在面临突发事件时,能够保障业务稳定运行、客户资产安全和金融市场的稳定。
发布会解读了QTrade满足金融行业监管要求的服务价值,通过分享产品视频与现场实操演示,展示了QTrade的金融增值功能与创造性的产品亮点。...——QTrade负责人周靖宇 据介绍,所有使用企点QTrade的用户必须进行实名认证,对于交易中可能出现的存在风险的沟通,智能管理功能都能有效规避。...会上,张晔谈及企点QTrade产品时说: “通过我们(腾讯企点)开放的即时通讯、大数据、机器学习等技术,与合作伙伴一起打造一套既满足金融行业的监管要求,又能够提升交易效率和体验,降低交易风险的解决方案,...腾讯企点联合QTrade还将在北京、深圳等地举办多场产品发布会暨客户见面会,为更多监管机构、行业组织、金融机构及其从业人员带来更多现场近距离深入了解产品和与产品团队当面交流的机会。...点击下方“阅读原文”了解更多关于金融行业解决方案。
最近我们监测到这样一个热点话题的讨论,有人说“大家看清楚了,针孔摄像头就是这样装进ATM机偷看你的密码的。”这是一个风险事件,工商银行需要做到及时了解和掌握。...同时,我们又新建了一套互联网的监测分析系统,能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析,当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇,这个可能是需要投入比较大的精力的,我们在这个过程中也是花费了不少的精力,最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题,尤其是针对传统行业来说的,因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样,大家都在说,其实也很少人知道应该怎么去做,经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的,其实都不太容易落地,从我们实际落地的角度来看...,大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
人工智能在金融行业的应用 近年我国人工智能市场发展非常迅猛,而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段,其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。...目前,“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段,人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速的行业典范之一。...金融机构基于人工智能与大数据等金融科技的发展,不仅风险控制更加严密,运营成本逐渐降低,信贷损失率得到保障,而且服务流程也变得更加高效、安全。...借助计算机和量化交易技术,智能投顾平台可为经过问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议。 金融搜索引擎: 信息的甄别和筛选对于金融行业来说尤为重要,但其工作量和工作难度往往较大。...AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变,再加上产业内部转型升级的迫切,新金融无论是在时代发展大势上,还是在社会经济发展驱动上,都将是一项长久不衰的“黄金”产业,毫无疑问,一场掘金新金融盛宴即将到来。
方浩 红帽金融行业解决方案经理 大家好,我会从偏行业角度来谈一下DevOps在金融行业去落地的时候会遇到的一些问题。 ?...在这个过程中,实际上我会发现互联网对传统的银行业和保险行业造成了非常大的影响。...其实对于金融客户来说,我们在落地DevOps的时候,不仅是一个技术方面的工作,比如说从整个DevOps的开发到运维的工作的协同上打通,到深层次垂直方面的CI/CD的工具链集成,会有和金融客户相关的特定的事情...在这个过程中,对于开源的软件的使用,其实我们在DevOps的过程里面,是需要从源头开始去保证金融客户的应用环境的安全。...它会整个贯通从我们的IT人员到基础设施到我们的开发规范,把整个企业中需要重复去操作的事情,需要存在高风险的操作的内容,把它固化下来,然后形成企业的生产过程。
但是,随着新科技与金融行业的联系逐步加深,未来还将会有更多新的技术将会与金融行业产生联系,并给消费金融的未来发展带来诸多可能。 表现形式的改变将会让消费金融呈现更多的发展可能性。...消费金融将会改变金融行业的整体格局。当前,银行的业务结构尽管已经发生了变化,但是银行业的整体结构依然处于一个相对较为传统的阶段。以大型的贷款、金融为主的金融行业结构已经表现出了相对较为疲软的增长状态。...随着消费金融的创新与改变,未来它在整个金融行业结构当中的占比将会更大,从而让金融行业不再仅仅只是依靠银行、证券、大型金融机构来拉动,而是靠成千上万个消费者来拉动。...由海量用户组成的消费信贷将会成为金融行业的主要构成部分,并由此给金融行业的整体结构带来本质性的改变。...由此所带来的金融新形式将会将我们的生活带入到一个全新的发展阶段。随着金融行业底层逻辑的逐步转变,未来将会有更多改变将会在金融行业当中发生,并由此给我们的生活带来更多变化。
引言: 对于微服务,每个人都有自己的理解,与互联网企业的大量落地相比,微服务在传统金融行业还没有普及,这首先是传统金融行业线上系统需求更新和版本迭代没有互联网公司那么频繁;其次是技术能力约束了新技术的落地...;再者传统金融行业对系统可用性和稳定性的要求非常高。...微服务能够给金融行业带来什么?金融行业微服务架构如何选型?这些都需要我们对微服务架构进行深入的剖析。 目录: 一、什么是微服务 二、主流微服务框架 三、微服务架构关键技术 一、什么是微服务?...各个开发团队的人员不必耗费大量时间了解整个服务端架构,主要通过了解某个微服务的金融业务需求和技术体系即可参与开发,从而降低了学习成本以及改动代码带来的风险,代码审查流程的简化也相应地加快了开发响应速度。...适合支撑少量系统的场景使用。 配置中心可以支持高可用模式部署,满足金融行业的要求。 5、监控中心 基于Skywalking定制实现 ?
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