消费金融大数据风控解决方案计划

互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统

肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。艿1. 什么是机器学习？蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning

的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《Machine Learning》一书中对其的定义：羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E." 莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家可以去查看，在这里我就不赘述。简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。芁机器学习与人类思考的对比自主学习”的能力, 预测

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：银行业大数据应用 1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

大数据风控的现状、问题及优化路径

大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站）摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。关键词：互联网金融；大数据；风险控制大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数

据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。

如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/e45982135.html, 如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训至少应该从数据资源获取、数据处理、数据应用场景3个层面去谈。他表示，数据应用的风险控制首先数据资源量要大，且数据需要持续生产、持续更新、动态变化。其次，要用技术加固数据，面对数据越来越多、越来越分散、相关性越来越弱等问题，想要做到强大的数据处理必须要使用深度学习、机器学习、强化学习等先进技术，可建立风控模型、量化运营模型、用户洞察模型、企业征信模型等模型和产品出来；最后企业需要在应用场景下训练和使用数据，这样才能使数据处理能力得到反馈，使之成为一个正向的循环。许凌透露，京东金融的资源获取主要来自体系内电商数据，体系外大量合作投资获得的数据，还有一部分来自大量模型变量和多维度数据。大数据风控团队的核心能力在于拥有海量数据、能够实时决策以及数据在贷前贷中贷后的流转三大能力。强大的数据获取和处理能力不仅包括对数据稳定性的维持，还包括对第三方欺诈数据的识别等等。关于技术如何推动数据加工的问题，张敬华表示，拿到数据之后如何做清洗、加工、分成以及进行分布式计算、风控决策等等都需要大量技术层面的工作。张敬华以“用户敏感信息”为例指出，技术要做到的是如何在保护用户隐私的情况下，让风控人员、不同的系统客户人员使用和支持，并进行流转。全业务的智能决策引擎实践是掌众金服正在做的事情，该决策引擎包括风险授信，即让用户在56秒得到贷款；智能支付，用户在微信、支付宝等不同场景的代扣代收代付体验；精准营销，即怎么基于不同用户，实现贷款的需求。这一决策模型能够实现在于掌众的自动化学习反哺体系，通过人工智能机器学习进行实践。欺诈风险识别、信用风险识别是捷信当时亟待解决的问题，张韶峰表示，这两大方面涉及贷款申请设备反欺诈、黑名单过滤、身份验证、网络异常行为及申请信息对比等问题。由于捷信的客户群下沉，其客户主要是蓝领工人、农民工，但这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告。张韶峰介绍说，用机器学习算法和大数据技术，百融金服经过大半年的探索，最终的模型有效性由原来的0.2做到了0.38。以还款能力计算为例，首先需要了解用户收入，第二个是负债，第三个是消费，以及很多辅助变量，以及是否看书或杂志、手机号使用多少年、在什么地方消费、社交圈怎么样等等，张韶峰表示这些都可以用来进行风险识别。

大数据在互联网金融风控中的应用研究

大数据在互联网金融风控中的应用研究【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。【关键词】大数据;互联网金融;风险控制 1.引言互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。 2.大数据在互联网金融的应用方向从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。 2.1 高频交易和算法交易以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快

银行大数据解决实施方案

银行大数据解决方案

一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。

互联网金融做大数据风控的九种维度

互联网金融做大数据风控的九种维度在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。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、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种： 1验证借款人身份验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

大数据在互联网金融风控中的应用探究

大数据在互联网金融风控中的应用探究互联网金融是一种新兴金融，依托于互联网工具如社交网络、云计算、搜索引擎等实现资金的融通、支付等业务，保证在安全、移动等网络水平上被电子商务用户接受以后产生的新模式、新业务，适应更多人的需求。未来的互联网金融发展空间无限大，现阶段互联网竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。 1 互联网金融和大数据的特点 1.1 互联网金融的特点交易成本低廉：资金供给双方在资金的融通过程中所发生的成本称之为交易成本，互联网借助信息网络，减少了人力、物力的投入，发布信息、匹配产品、定价、交易都依靠互联网完成，大大降低了交易成本。交易过程快捷简单：互联网金融模式下金融业务由计算机操作，效率高、速度快，不受时间、空间的限制，客户只需要一台电脑就可以实现资金的高效运转。数据价值大：依托于大数据和电子商务，互联网金融实现飞速发展，互联网的便利性使得人们的生活和工作依赖于互联网，将一些单位和个人的消费信息在网络空间暴露，产生了海量的数据库，数据就是资源，只要加以分析和研究就是巨大的商业价值。风险系数高、创新强：随着科技的发展，不断产生新的金融产品、融资形式，一些互联网产品和支付方式也层出不穷，如网络银行、网络保险公司、众筹融资、网络证券公司、余额宝、支付宝、微信支付、

网络贷款等。但现阶段对互联网金融的监管力度较弱，缺乏法律约束，导致一些不法分子非法集资，进行网络诈骗，严重危害了互联网金融的安全。 1.2 大数据技术大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念，用来描述和定义信息时代的海量数据，是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面，可优化数据处理环节，提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例，2015年累计放款1953亿元人民币，交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本，提高交易频率，拓宽交易空间，改善交易体验，促进互联网金融的发展，但也存在一些隐患和风险，会泄露个人隐私，限制企业的管理决策等。 2 大数据在互联网金融中的应用虽然大数据的应用在现阶段并没有完全达到预期的精确性，但是已经有很多较为成功的案例。如DataSifi根据对社交数据网络的分析总结，制定出具体的方案;Zest利用大数据信用评估，已经获得一亿美元的融资;Decide利用价格信息预估价格走势，提出了较合理的购买建议等。随着数据的积累和平台的发展，互联网金融逐渐盛行，受余额宝、微信理财通等的影响，国内主要应用于理财方面，实际上金融

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例:FactSet (5) Conotate功能介绍: (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)

来自Connotate的解决方案金融数据聚集每天,所有的政治事件、金融行业动态、企业动态与其她的市场动态都会发布到网上。实时地监控与了解金融行业的动态对于占领与稳固金融数据的市场份额就是必不可少的。速度与精准度就是最关键的。自动化Web数据监控与抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站与世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻与媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到: ?通过监控市场动态,利用内部变化监控与关键字搜索方式,提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据与减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户与政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务与管理的灵活性有了Web数据自动化监控与抽取的Connotate,管理人员与分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式与繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet与其她世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控与抽取。金融行业应用信息与内容随时可以在Web上获得,随着其价值的增加,对相关的信息内容做出及时的措施、分析与加快决策就越来越显得重要。有了Connotate的帮助下,投资者与分析师可以针对企业与部门的表现有更加深刻的认识,即使在市场瞧来并不就是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门与政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力与招聘人员活动等操作数据,与各种能够帮助预测分析的指标。

大数据风控的现状、问题及优化路径

摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。关键词：互联网金融；大数据；风险控制大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用，芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供相关的金融和经济服务。腾讯的微众银行推出的“微粒贷”产品，其风控核心就是，通过社交大数据与央行征信等传统银行信用数据结合，运用社交圈、行为特征、交易、基本社会特征、人行

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

大数据在互联网金融风控中的应用

大数据在互联网金融风控中的应用互联金融是一种新兴金融，依托于互联工具如社交络、云计算、搜索引擎等实现资金的融通、支付等业务，保证在安全、移动等络水平上被电子商务用户接受以后产生的新模式、新业务，适应更多人的需求。未来的互联金融发展空间无限大，现阶段互联竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。 1 互？金融和大数据的特点互联金融的特点交易成本低廉：资金供给双方在资金的融通过程中所发生的成本称之为交易成本，互联借助信息络，减少了人力、物力的投入，发布信息、匹配产品、定价、交易都依靠互联完成，大大降低了交易成本。交易过程快捷简单：互联金融模式下金融业务由计算机操作，效率高、速度快，不受时间、空间的限制，客户只需要一台电脑就可以实现资金的高效运转。数据价值大：依托于大数据和电子商务，互联金融实现飞速发展，互联的便利性使得人们的生活和工作依赖于互联，将一些单位和个人的消费信息在络空间暴露，产生了海量的数据库，数据就是资源，只要加以分析和研究就是巨大的商业价值。风险系数高、创新强：随着科技的发展，不断产生新的金融产品、融资形式，一些互联产品和支付方式也层出不穷，如络银行、络保险公司、众筹融资、络证券公司、余额宝、支付宝、微信支付、络贷款等。但现阶段对互联金融的监管力度较弱，缺乏法律约束，导致一些不法分子非法集资，进行络诈骗，严重危害了互联金融的安全。大数据技术大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念，用来描述和定义信息时代的海量数据，是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面，可优化数据处理环节，提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例，20XX年累计放款1953亿元人民币，交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本，提高交易频率，拓宽交易空

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、力口工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1.大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2.大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3.大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经

相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接（三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀的数量资源情况，将数据主要分为三大类: 第一类：客户基础数据客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自身特点的数据。个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等

浅议互联网金融风控

浅议互联网金融风险控制民贷网张艳由于风险存在损失的不定性，所以企业才出现了风险管理和风险控制。第一了解两个概念：风险管理和风险控制。风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。下面是对风险管控常见问题的解答。一、目前最常用的风控模型是哪些？风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险，并且根据市场与资本，建立最有效的风控模型进行风险手段。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，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力来决定的了。模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止损状态，

并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么；什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等，其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准。个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业分析的偏好都不同，如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特点情况下，去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分机制，但是也要通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数。不过我认为不管何种风控模型下，都要注意在降低风险的同时，测算收益率、承受能力（抗压能力）和成本分摊能力之间的平衡，降低或者分摊，甚至消化损失发生概率，风控人员也要反复推测到某一个产品，当风险发生时，是否有足够的预案，将损失降低到最低限度。二目前最大的几家平台有什么异同？首先我不会去评测任何一家公司的风控异同，因为产品不同（差异化产品结构），导向认定的客户群体不同（目标客户群体）等。因为每家风控专业人员，对于产品偏好行业不同，每个公司的风控都有自己特色的风控存在形式、行业优势，每个公司风控都会对某个或某些行业了解很透彻，或者对特定项目有独特的掌控能力，或有一定从业的行业经验，例如很多同行业风控来自：法律、银行、资本市场、保险、融租、房地产、贸易链、实体经营产业、甚至三农等等，所以他们对于某一个风控点，都有很好的把握度，这就是行业分析和企业偏好问题了，这也直接影响到每个公司的产品差异。

大数据在互联网金融中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e45982135.html, 大数据在互联网金融中的应用作者：张怀民来源：《电脑知识与技术》2018年第36期摘要：以互联网为载体的各种金融形式得到了广泛应用，给人类经济社会带来巨大变革，更新了人们的生活消费方式。近年来，大数据技术逐渐应用到互联网金融中来，为其提供了坚实的技术保障，更新并完善了互联网金融的业务模式，以精准营销和风险控制为特色。关键词：大数据;互联网;金融;技术应用中图分类号：TP393; ; ; 文献标识码：A; ; ; 文章编号：1009-3044（2018）36-0005-02 1 互联网技术和大数据技术的融合互联网金融简言之是将金融功能以互联网技术为载体，依托云计算在互联网平台形成的金融服务体系。互联网金融在人们普遍认识和接受互联网的基础上，将互联网与传统金融结合，形成的满足目前市场需求的新型金融模式，其本质是金融，媒介是互联网。互联网金融发展快、覆盖率高、效率高、成本低，明显弥补了传统金融市场的短板[1]。但是互联网金融发展时间短，模式尚存在漏洞，如管理弱，风险管控困难，目的不明确等缺点。基于互联网技术的缺陷，大数据技术应运而生，其信息获取能力、储存能力、管理能力和数据智能分析能力远远超出传统数据库，具有数据规模大、运算速度快、数据类型丰富、数据价值高等四大优势[2]。将大数据技术合理的应用在互联网金融中，可以有效地弥补目前互联网金融的缺陷，通过庞大的数据库分析用户的数据信息，得出数据之间的关联和规律，并将其应用在销售、信贷等金融服务中，实现精准营销。此外，详实的客户信息能够有效地降低互联网金融管控风险，并且能够根据用户需求实现互联网金融产品的精准设计[3]。 2 大数据技术在互联网金融中的应用 2.1 大数据在互联网金融风险防控中的应用目前国内每个行业仅仅是掌握客户的部分金融信息，每个行业处于数据孤立状态，大数据技术能够有效地将同一个用户在不同行业的金融信息综合起来，实现数据共享，数据对于各行业的效用也发生了质的改变，由参考转为依赖[4]。未来互联网企业与其他行业之间的数据合作需要逐渐增加，通过共享风险管理系统，增加对中小企业第三方服务咨询数据的访问，通过建立更完善的数据收集渠道和信用评级系统为金融风险防控奠定全新的基调，大数据技术在其中起到了纽带作用。

基于区块链的金融大数据风控平台的制作方法

图片简介: 一种基于区块链的金融大数据风控平台，包括金融数据获取模块、金融数据检测模块、金融数据传输模块和区块链存储模块，所述金融数据获取模块用于收集金融数据，所述金融数据检测模块用于对收集的金融数据进行聚类，并判断聚类所得的各个类中的金融数据是安全数据还是可疑数据，将判断为可疑数据的类中的金融数据舍弃，将判断为安全数据的类中的金融数据通过金融数据传输模块传输至区块链存储模块进行存储。本技术的有益效果：设置了金融数据检测模块，所述金融数据检测模块通过对接收到的金融数据进行聚类，并判断聚类所得的各个类中的金融数据是安全数据还是可疑数据，保证了这些金融数据在进入区块链存储模块时的安全性。技术要求 1.一种基于区块链的金融大数据风控平台，其特征是，包括金融数据获取模块、金融数据检测模块、金融数据传输模块和区块链存储模块，所述金融数据获取模块用于收集金融数据，并将收集的金融数据输入到金融数据检测模块，所述金融数据检测模块用于对接收到的金融数据进行聚类，并判断聚类所得的各个类中的金融数据是安全数据还是可疑数据，将判断为可疑数据的类中的金融数据舍弃，将判断为安全数据的类中的金融数据通过金融数据传输模块传输至区块链存储模块进行存储；所述金融数据检测模块包括金融数据分类单元和金融数据判断单元，所述金融数据分类单元用于对接收到的金融数据进行聚类，将金融数据分类单元接收到的待分类的金融数据表示为集合，且，其中，表示集合中的第个金融数据，表示金融数据集合中的金融数据量，所述金融数据分类单元采用FCM算法将金融数据集合中的金融数据进行分类，设表示金融数据集合划分的类别集合，且，其中，表示类别集合中的第个类，表示类别集合中的类别数，所述FCM算法采用聚类有效性指标确定将金融数据集合划分的类别数，的表达式为：

大数据信贷风控

《大数据信贷风控技术》课程大纲第一章银行大数据收集与运用一、什么是大数据案例：林彪与大数据二、信贷业务为什么要引进大数据案例：某县农商行承接工行、湖北银行退出纺织企业，形成风险三、银行大数据来源案例：某银行大数据贷款四、大数据技术操作程序（一）建立客户风险评估系统模块（二）系统对接或其他渠道采集大数据信息（三)细分客户，精准营销（三）客户受理与分类（四）客户调查（五）系统自动交叉验证客户信息（六）通过模型系统对客户进行分析（大数据分析）（七）系统自动进行客户等级评分（八）贷款决策（九）系统贷后跟踪调控五、小微客户调查大数据信息收集

五、小微客户调查大数据信息收集（一)系统对接方式收集个人信息（二)逐户采集方式收集个人信息第二章互联网大数据在贷款主要环节运用一、贷款营销环节（一）营销方式多样。（二）获客渠道广泛。（三）网络营销操作步骤案例：大学生郑德幸赌球欠巨债跳楼身亡揭60多万校园贷背后真相（四）网络社群营销案例：组织社群成员办理金融业务二、受理环节三、贷款调查环节（一）做实现场调查。（二）强调非现场调查重要性。（三）充分运用网络科技技术。

四、贷款审查环节五、贷后管理环节（一）贷后非现场检查（二）全程监控，及时预警。案例：胡志明小道与物联网 (三）现场检查案例：水产加工公司调查交叉验证（四）交叉检验案例：王耀武与美国进口的白色手纸（五）贷后决策自动化。（六）多种方式进行贷款催收。第三章大数据评信授信技术一、客户信用等级评定技术二、评分授信技术三、客户征信等级评定技术四、三类评信技术比较第四章运用大数据交叉验证一、什么是交叉检验

TalkingData大数据风控解决方案

TalkingData 大数据风控解决方案及成功案例一、行业背景随着“互联网+”、互联网金融、金融大数据、金融科技等领域的持续创新和快速增长，众多金融企业开始掘金以个人消费者为中心的新兴市场，P2P金融、消费金融、现金贷等创新金融业务持续推出。与此同时，各类金融风险不断涌现，传统的数据及风控手段难以及时和准确地发现个人用户的潜在风险。企业亟需着手建立基于大数据的智能化决策能力，依托拥有海量数据资源的第三方机构，在保证数据全面、公正的前提下，持续优化风控和营销等关键决策效率。二、 TalkingData大数据风控解决方案 TalkingData以稳定、合规、安全可靠的数据为基础，围绕金融用户这一核心，为金融企业提供数据采集、接入、加工、分析、决策为一体的金融风控数据服务，帮助金融企业构建营销反欺诈、用户反欺诈、用户授信辅助等业务决策能力。

TalkingData大数据风控解决方案将移动大数据技术与专业的金融风控业务相融合，既适用于需要拓展和下沉用户的传统金融机构，也适用于正在积极拓展创新金融场景的互联网金融企业，为这些企业提供独有数据和专业化风控技术。三、 TalkingData风控解决方案在商业银行信用卡中心的案例某国内商业银行信用卡业务风控及反欺诈系统项目中，TalkingData作为数据及服务的供应商，提供了平台、数据、服务一体化解决方案，帮助客户实现了数据采集、外界数据接入、用户反欺诈和授信评分模型服务等数据决策系统。

具体实现内容包括： 1.风控数据采集、接入和加工服务：用户行为数据获取及应用能力一直是制约客户采用新技术的主要障碍，TalkingData提供了完善的数据技术能力帮助客户建立风控数据能力 l●在用户申请客户端利用设备指纹技术，经过授权后，无干扰采集用户行为数据 l●基于用户行为标签的外部数据服务，形成面向用户分析的基础信息 l●依照业务场景定制风控标签服务，形成可用于风控分析建模的深度加工特征 l●数据特征加工及模型服务，形成数据决策基础。 2.用户反欺诈服务：欺诈用户的申请欺诈和交易是金融企业损失的主要来源之一，TalkingData用户反欺诈方案通过综合多维数据对用户行为进行探测、评估及评分，帮助客户提升多类型欺诈行为的识别率。

年度金融大数据服务平台项目规划书

一. 项目介绍 1.1项目背景银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。