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某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《某城商银行――体系应用1》 精选一近年来，伴随互金、消金等业务形态的崛起，个人金业务范围逐步扩展至新场景、新客群，探索出了新模式、新通道。与此同时，作为的“本质”的面临了前所未有的挑战。尤其是在、消金领域，新形势下命题迟迟无法破题，导致大量积聚的风险正在蚕食着行业健康、可持续发展的基石，主要表现在以下几个方面：积聚政策性风险。在风控领域缺乏真正有效的解决方案的情况下，大量机构被迫“超高”来弥补风控的不足，也引来了监管部门对“”等业务的强力整顿。倒逼客户回流传统机构。曾几何时，高举“效率为王”，以急速放贷为突破口，给行业带来了几缕新气。然而，过高的利率、妖魔化的，正在倒闭客户远离这个行业。造成行业社会价值极大削弱。“好人不敢来”、“坏人里面挑好的”成为常态，新金融与“普惠”的初衷渐行渐远。与此同时，、技术逐渐成熟，行业看到了彻底解决风控症结的新路径、新方法、新技术。为此，构建新形势下的新一代智能风控体系以有效识别风险、降低风险，如何有效依场景、创新性使用新技术、平衡风控的效率与效能，打造新型的智能风险控制系统成为我们这个时代风控人的核心使命。本项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的效果。周期/节奏项目的整体分为两个阶段，第一阶段为实施部署，持续了16.5周，具体分为：方案制定、接入准备、系统测试、软件实施、验收测试、系统上线等6个阶段，于项目开始到结束。第二阶段为上线运营，跟进了12周，从开始到结束。具体项目排期如下：客户名称/所属分类项目名称《某城商银行大数据智能风控体系》。以下为所属分类选择：1、风控行业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，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。总会有些事情是不能控制的，风险总是存在的。做为管理者会采取各种措施减小风险事件发生的可能性，或者把可能的损失控制在一定的范围内，以避免在风险事件发生时带来的难以承担的损失。2、大数据技术服务基于大数据特点：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、失效高等，结行业特点，从大数据的思路出发，提供从数据到技术到业务再到决策和战略部署的整体解决方案服务，为企业和带来从量到质的过程。任务/目标银行现有风控体系面临数据应用范围扩展、风控决策效率不匹配场景需求，本项目旨在达成如下目标：1）探索非金融体系数据的应用：现有风控体系基于央行报告设计，内部数据集成项目正在进行过程中，时间不可匹配业务，外部数据（征信数据除外）尚未有接入经验；2）提升风控决策效率：传统风控系统单笔订单审批时间超过半小时，但场景客户填写资料后就在现场等，需要做到“实时”或“准实时”放贷；3）尝试风控体系自动化优化：需要针对消费金融场景独立构建分析体系、风控体系自优化等内容；4）探索风控系统的云模式：以消费金融业务为试点，探索风控系统云化的可能性。挑战本项目整合了数尊的三个核心产品：BOX（数尊宝）、BOL（数据连）、BOD（数尊塔）等三个产品，分别用以实现外部数据的接口及调度管理、内外部数据的任务/算法/运维管理、智能化决策引擎系统等三大主要功能，三个产品针对消金场景而设计。尽管数尊拥有丰富的三个自有产品的实施经验，但仍然面临了以下三个方面的挑战：1）认识层面：客户方对云化、外部数据的应用存在疑惑，也缺少经验，部分人员存在认识不清、不敢推动、不知如何推动的情况；2）数据层面：内部数据存储于多个系统，存在多口径、格式等多个方面的问题；外部数据样式多变、项目执行过程中持续增加了多个接口（相应接口的字段也都有增减）；3）项目：对新业务的业务量预估值过高，对系统性能提出了超高水平的要求，导致系统部署方案进行多次调整。实施过程/解决方案本项目基于公司已有的外部接口管理平台、内外部数据实时处理平台、智能决策平台，采用多项成熟的外部数据处理标准、构建超过2000+内部风控决策规则，并且通过人工智能算法对决策流关键要素（如：字段、规则、评分卡）进行自动的监控及预警。项目紧密结合新金融风控的特点、客户特点、以友好的体验方式，提供给客户一整套易用、灵活以及较彻底的拜托传统IT的束缚的智能化风控决策系统。从如下项目构架图可以看到整个项目包括大数据接入平台（BOX）、大数据中间件（BOL）、智能决策平台（BOD）3大部分。1、大数据接入平台项目基于公司现有的BOX系统，整合已经接入30+以上外部数据供应商的数据接口，实现对央行征信、运营商数据、银联数据、电商数据、**数据等2000+维度的字段的集成和实时调用。另外，BOX系统采用了先进的数据路由的理念，对同一字段实现了“主从备”多数据源调用的动态优化，同时，也支持业务人员基于字段响应时长、字段覆盖率和字段成本等指标，对数据调用策略进行界面化配置。所涉关键功能包括：1）数据接口变更的界面化配置。实现对接口HTTP、调用参数、覆盖字段、字段返回值等内容的前台维护和界面化配置。2）数据调用路由，确保数据的稳定性。实现对多数据源的动态调用策略，封装了成本优先、覆盖率优先、按比例设置主从等多个策略。3）外部接口原始数据的切片式存储和检索。实现对外部接口原始数据的存储和检索，以及数据的维护。主要解决的问题：1）解决外部接口持续增多、数据口径/逻辑不稳定所带来的频繁变动的问题。2）解决外部数据调用需要兼顾“稳定性”和“节费”的问题。3）解决调用来的原始字段存储的问题。《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选二本文分析了大数据在零售业务、和研究业务中运用的现状与在提升中后台工作效率中的作用，并对未来进行了展望。本文认为，由于海量数据存储整合难度大、有效的人工智能算法仍须探索，以及人才培养仍须加大力度等问题的存在，证券行业驾驭大数据技术仍须克服重重困难。互联网+时代，证券行业制定大数据战略迫切而适时。一方面，近年来大数据被提升到国家发展战略层面，**提供资金及政策支持，鼓励企业在大数据方面的发展和转型，大数据技术体系发展逐渐成熟。基于开源和商业技术共同形成的大数据技术体系已经在互联网行业应用多年，推出的稳定软件版本及云服务能够支持后来者落地实施大数据战略。另一方面，得益于部分互联网行业龙头在大数据方面的探索和推动，具备大数据项目经验的人才培养体系逐渐建立，形成了大数据发展的良好土壤。同时，经过多年的发展积累，大数据资源已经越来越丰富，国内外领先企业为大数据应用也提供了很多极具价值的应用场景，这些典型案例可以为证券行业转型提供较好的学习标杆。同时，证券行业竞争压力也与日俱增，证券公司转型刻不容缓，已经基本具备了大数据技术应用的条件。首先，证券公司的业务转型为大数据技术提供大量的应用场景。证券公司在零售业务转型过程中，对客户的个性化、综合化的服务要求产生了对大数据技术的应用需求；在深耕机构业务的过程中，来自与机构客户相关的产品创设、销售以及等需求也将与大数据技术产生重要联系；其次，多维度的数据源为大数据技术应用提供重要的分析基础。证券公司不仅能获取来自互联网新闻等非结构性文本类数据，而且可以快速积累来自外部的交易数据，以及内部的客户行为数据；最后，基于大数据的算法在自然语言处理、语音语义识别、图像识别等领域的突破，以及TensorFlow等各类算法开源平台的发布，为大数据技术提供有力的算法保障；GPU/TPU等芯片技术的飞跃发展、5G等新一代通信技术的日趋成熟，为大数据技术应用提供有力的物理保障。总体而言，随着大数据时代来临，证券行业具备了全面应用大数据技术的条件，大数据技术将助推证券公司业务的成功转型，持续发展大数据技术的证券公司将引领行业的未来。请输入标题大数据技术助力证券行业的转型和发展可以体现在三个方面： 第一，推动证券公司日常经营活动中的数据化运营，利用大数据提升证券公司各业务线以及中后台职能部门日常工作中各个环节的运营效率；第二，利用大数据技术推动证券公司业务的智能化应用，并从中挖掘新的业务形态与业务机会； 第三，基于大数据及相关技术建立一套更加有效科学的管控工具，保障证券公司各项业务经营风险可控，确保坚守底线。01零售业务：深化数字化运营，推动业务智能化转型 零售业务是证券公司最重要的基础业务，合理运用大数据技术，实现零售业务的数字化运营，提高客户服务的效率及质量尤为重要。证券公司能够服务多少客户、管理多大的团队、经营多少营业网点，与其对大数据应用的能力息息相关。证券公司可以运用大数据技术推动“”的分布式管理。在这套管理体系下，不仅可以采用数字化的工具为一线员工提供精良的装备，驱动员工自我发现问题与改变战法；还可以借助制度与技术的力量，实现整个生态系统的自我纠偏和完善。以广发证券的分布式管理体系为例，“”是基础任务分发平台，公司的各网终端负责收集客户的需求，经过金钥匙平台的算法分析后分派到全国各地的7000名，并按照服务响应时间、客户满意度以及业务转化率对业务进行管理和优化。同时，根据公司内多平台数据资源，广发证券自主开发的“经营驾驶舱”，可提取其中与业务经营最相关的信息，根据各级管理人员和员工的需求为其提供不同侧重点的数据支持，高层管理人员着重对全局的把握以便及时调配资源，中层管理人员围绕KPI完成与系统内变动及时调整经营策略，基层人员则重点关注管辖客户、资产与个人绩效钱包。通过大数据技术的应用，公司不仅有效提升各级管理的运营效率，而且大幅提升客户的服务质量。目前，产品同质化也困扰着整个证券行业，证券公司更需对客户进行深入分析和细分管理，通过精准营销为其推送合适的产品服务。而精准营销的核心在于对用户进行画像描绘，而大数据技术的应用能够帮助证券公司更好地做到这一点。通过提取客户交易等核心数据，分析其投资习惯、品种偏好以及风险承受能力等深度信息，进而有针对性地对其展开产品营销活动，从而提高营销成功率。与此同时，成为财富管理新蓝海，也是近年证券公司应用大数据技术匹配客户多样化需求的新尝试之一。该业务提供线上的，能够基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。顾在客户资料收集分析、的制定、执行以及后续的维护等步骤上均采用智能系统自动化完成，且具有低门槛、低费率等特点，因此能够为更多的零售客户提供定制化服务。随着线上投顾服务的成熟以及未来更多基于大数据技术的策略的应用，智能投顾有望从广度和深度上都将证券行业带入财富管理的全新阶段，为未来政策放宽从前端佣金收费向后端的管理费收取模式转变进行探索准备。近几年智能投顾业务在国内外均取得快速发展，截至2016年末，境外领先的金融机构先锋及嘉信的智能投顾业务已经分别管理了数百亿美元的规模。国内近一年来，部分机构在该业务领域也开始起步，广发证券的“贝塔牛”以及招商银行的“摩羯智投”均为所属行业的代表产品。虽然目前国内该业务的用户体量尚无法与美国市场相比较，但国内财富管理领域存在较大的需求，同时证券公司在客户的数据储备以及互联网技术应用上也具有较大优势，因此未来有望借助大数据技术大力发展该业务，实现传统经纪业务往财富管理的成功转型。02零售业务：深化数字化运营，推动业务智能化转型 互联网时代，信息的多样化与扁平化，新闻等互联网文本挖掘类数据对市场的影响日渐紧密，基于互联网文本数据与传统交易数据、财务数据相结合进行金融产品也得到的普遍认可。应用大数据技术，结合传统，推出大数据是对传统产品的有力补充，为投资者提供新的选择。2014年底，与百度合作，综合了百度客户的搜索数据及广发自己搭建的选股因子数据库，推出了备受市场关注的百发。近两年，相继又有多家与不同互联网企业合作推出了数十只大数据，大数据在产品创新中的应用已经得到实现。未来随着大数据技术的更加成熟，更多数量、更深层的大数据主题产品将有望陆续面市。与此同时，随着深度学习等人工智能技术的日趋成熟，基于大数据以及人工智能算法的逐渐兴起。通过基于自然语言处理技术（NLP），从网络文本中获取数据，基于深度学习等算法对获取的各类数据进行分析预测，建立、公司公告等文本事件与相关资产在金融市场中的表现的关联，迅速判断市场中出现的各类机会。这类基于大数据技术与人工智能算法的投资策略不仅拓宽了信息获取源，提升了信息的分析深度与广度，而且与传统投资策略表现相关性低，是对传统策略的有力补充。2012年，CAYMAN ATLANTIC公司发行了一只，通过Twitter、Google以及其他媒体平台上的进行分析，得到对市场各类资产的预测结果并依次进行，并取得不错的业绩。2017年1月，境外宣布，将公司原来专注于“基本面”主动研究以及专注于“大数据”的量化研究两个团队合并成一个大部门。贝莱德此举表明，随着资本市场数据规模的提升以及大数据技术的逐渐成熟，投资将更多依赖于大数据分析结果进行辅助决策。可以说，投资管理已成为大数据技术的下一个目标。03研究业务：提升工作效率，打造智能化投研新模式 随着互联网及大数据技术的迅速发展，目前证券公司所提供的卖方研究服务中，部分低效的人工统计工作将被以大数据技术为核心的量化研究所取代。包括上市公司调研、数据分析等重复性统计分析工作将率先受到冲击。RS Metrics是一家总部位于芝加哥的卫星情报分析公司，通过高分辨率卫星影像，对零售店、餐馆、商场、办公楼和其他商业地产的停车场进行监控，可以估计出它们在全国范围内或者某一地区的客流量增长情况，帮助分析师了解公司基本面，预测销售量，预估企业运营状况。这类借助于卫星遥感大数据技术手段，相比于传统的分析师实地调研能够大幅提升工作效率与准确度。可以预期的是，随着大数据技术应用成本的降低，这类替代分析师人工调研的手段将得到普遍应用。不过，大数据技术的应用不只是提升分析师的调研效率，或许也将诞生新的服务与盈利模式，推动传统研究销售业务往线上智能化发展。诞生于硅谷的Kensho为大数据技术在研究领域的成功应用提供了非常好的范本。Kensho公司成立于2013年，专注于通过机器学习及云算法搜集和分析数据，把长达几天时间的传统周期缩短到几分钟，能够分析海量数据对资本市场各类资产的影响，并回答复杂的金融问题。它能取代部分人类知识密集型的分析工作，提供快速化、规模化、自动化的分析结果。04研究业务：提升工作效率，打造智能化投研新模式 证券市场日益丰富的以及不断扩充的成交规模，使得交易、及风险管理等中后台业务所需应对的数据规模也快速扩张，引入相关技术应对大数据可以大幅提升工作效率。在交易领域，运用大数据技术搭建算法交易平台能够支持批量、高效地完成各种复杂交易指令，降低交易误差。提升客户使用体验的同时，也能够为客户提供对数据进行深度挖掘所带来更丰富的。在结算领域，随着营业网点的扩张以及交易品种的增加，交易数据的规模与复杂程度大幅提升。大数据技术的应用能够为结算工作提供更快的响应速度以及更准确的匹配结果，从而确保结算业务高效，安全的运作。芝加哥商品交易所（Chicago Mercantile Exchange）每天产生约 1100 万张合约，存储了 100 TB 的数据，且仍在每日不断增长。交易所需要每天为内部团队提供复杂的数据分析报告，为了提升报告的及时性，CME 采用了 Oracle公司的 EXADATA 的解决方案，用结构化的 RDBMS，减少每次批量处理过程的时间。同时 CME采用了Hadoop数据处理平台，通过并行查询方法来提升数据处理性能，并且减少成本开支。在风险管理领域，日益增加的交易品种与客户数量，为证券公司实时测算、监控以及管理各类、合规风险提出了更高的要求，大数据技术在这个领域也能充分发挥作用。广发证券的 “风险数据集市项目”利用大数据技术整合公司各条业务线的风险相关数据、第三方市场数据、交易对手数据、关联人数据、监管披露数据，形成相对完善的风险数据集市，在强大的计算力支撑下实现全面准确实时的监控及预测各种风险指标，强化各条业务线的风险管理能力。证券行业驾驭大数据技术仍须克服重重困难目前，大数据技术在证券行业中的应用与推广还处于起步阶段，趋势虽不可阻挡，但同时也面临诸多困难与挑战，当前亟须解决的核心问题主要有以下几方面。一是海量数据分散存储，整合难度大。海量数据的管理对任何一个行业都是极具挑战性的难题。证券行业数据量增长快速且数据结构复杂，每天都有大量的新旧数据需要迭代处理。此外由于业务多元化的特点，证券公司的大数据往往分散于相互独立的各个业务部门，无法进行畅通共享导致大数据处于严重的切割和分散状态，同样的问题在行业内不同公司之间也存在。同时，证券行业部分数据涉及用户的安全与隐私，在运用大数据技术进行分析的过程中要避免数据的泄露，同时也要保护客户的隐私数据不受侵犯，这对证券公司的大数据安全技术以及对合规及风险管理能力提出了更高的挑战。因此，如何在政策允许的范围内实现内部海量数据的有效整合以及与外部机构数据的共享，是大数据技术应用推广过程中须解决的首要问题。二是寻找有效的人工智能算法需要长期探索。证券行业的大数据往往具备高维度、动态以及强随机性等不确定特征，且多数为非结构化数据。非结构化数据的一般性特征通常不够清晰，而且所反映的对象背后缺乏客观严谨的逻辑，具有更强的不确定性和不可预测性。从这些数据中提取基本信息结合特定的金融逻辑、应用情景以及经验，运用人工智能算法进行“深度挖掘”得到最终的投资决策，将高度依赖能否构建有效的处理算法，这是大数据技术应用的重点与难点。证券市场的大数据技术从“初步提取”到“深度挖掘”还有漫长的路需要探索。三是大数据业务的落地及人才的培养均需要继续加大力度。从大数据技术的部署以及相关业务的开展来看，虽然证券行业许多公司都在战略上给予了高度的重视，但是在具体业务的落地和推进中，实际投入的资源有限，取得的进展也相对较慢。证券行业的核心竞争力在于“人”，大数据应用也不例外。但是，与其他IT领域不同的是，金融大数据人才往往须同时具备算法、IT以及金融等多学科交叉背景，目前证券行业该类人才相对占比较低，未来应对大数据浪潮还须继续加大此类人才的储备。作者：广发证券股份有限公司副总裁、与研究工作组副组长杨龙来源：清华金融评论未央精选行业时事北京将关闭全部发文表态：无合法依据英国发布和警告 摩根大通CEO炮轰主犯被判无期徒刑 拉卡拉被迫中止案例分析Hippo Insurance：用技术简化服务Nova Credit：提供移民在原国家的信用报告Random Forest Capital：利用机器学习对每笔贷款进行再定价十一贝：人工智能驱动下的整体解决方案监管动态传北京约谈 发布清理整治工作要求上海网贷145条整改认定细则传出 禁止关联方中国互金协会发布P2P存管规范征求意见稿央行：ICO属非法公开融资，各类代币发行融资活动应当立即停止深度观察史上最大征信泄露，Equifax深陷危机，中国同行怕了吗？P2P负责人亲述：未盈利的平台恐难熬过整改期P2P想要备案 为何推动起来会如此艰难？互金从业者，如何识别并避免法律风险？活动荐书《全球商业模式：格局与发展》，你拿到手了吗？：全阵容45位嘉宾观点集锦未央海外游学计划启动！之旅等你报名【GELP荐书】这是属于父辈的故事清华大学五道口金融学院互联网实验室成立于2012年4月，是中国第一家专注于互联网金融领域研究的科研机构。专业研究 | 商业模式 o 政策研究 o 行业分析内容平台 | 未央网 o 互联网金融微信公众号iefinance创业教育 | 清华大学中国创业者训练营 o 全球创业领袖项目（报名中！点击查看详情）网站：未央网 http://www.weiyangx.com免责声明：转载内容仅供读者参考。如您认为本公众号的内容对您的知识产权造成了侵权，请立即告知，我们将在第一时间核实并处理。WeMedia（自媒体联盟）成员，其联盟关注人群超千万《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选三来自布道投稿的《风控体系的一般架构》首先要对风控体系做个简单的定义：指可以达成风险管理量化目标、边界清晰、结构清晰、动态可持续的风险管理体系。目标清晰：率、率可控是基本要求，检验风控体系有效性需要几个完整的信贷周期，结合公司盈利目标确定逾期率、坏账率的合理区间。边界清晰：所有伴随显著风险产生的流程及环节原则上需要纳入风控体系内进行量化动态监管，风控体系的边界就是风险产生的范围。结构清晰：为量化管理各类风险（欺诈风险、信用风险、操作风险、市场风险等）需要基于流程进行合理的结构涉及，一般风控体系涉及电审系统、催收系统、风险决策引擎、库、敏感词库、数据监测中心等结构模块。动态可持续：当系统出现偏差时通过人工和算法可以实现负反馈，保证体系不奔溃，长期完成风控目标。下图为风控体系一般架构：风险决策引擎——实现风险决策的核心模块，要为后期迭代留下空间，早期建议设置三层结构：元素（风险因子）、规则（执行阈值及执行动作）、事件（规则归类组合）。落实到最底层的参数，元素可以新增埋点进行数据采集，规则可以进行增减及阈值调整。规则的执行顺序和组合方式可以自己配置优化，后期拥有周期性数据后可以基于算法评分决策，前期没有训练数据情况下需要依赖风控专家经验。后期在风控参数足够丰富情况下还可以开发中小模型协助电审及催收进行科学决策。早期的简易模型可以对通过的规则不做记录、对灰色风险属性做电审标签提示，在电审系统内命中规则多条呈现。电审系统——针对黑名单、白名单之外的边界状态，进行适当的人工介入，随着数据化决策的推进，电审比例在下降。当然电审也可以包含其他交易过程中的异常行为（异常交易拦截等）风险控制，不仅仅指贷前电审。一般电审系统用户信息、认证情况、关联信息网络关系图、网查信息、订单情况、电审记录等，每个平台可以根据自己的情况进行差异化设计。其中关联信息网络关系图有助于电审专员进行团伙识别，可以通过邮箱、手机号、身份证号等多维度关联，举例如下：数据监测——其已成为风险研究、风险识别的必须手段，也是跟进金融财务盈利情况的必须工具，涵盖以下子版块：1、风控规则命中分布：对风险决策引擎系统的执行情况进行统计归类分析，可以清晰的了解近期及历史客户风险特点分布，可能涉及数百条风控规则命中情况；2、金融交易数据：涉及申请量、电审量、通过量、取现额度、取现订单量、分期金额、分期订单数量、期限分布、等，涉及分析；3、信用状况信息：涉及信用管理核心字段，显示用户整体信用状况，跟进用户授权的信息进行核心归类，主要有、、资产状况、逾期情况、负债情况等；4、金融财务信息：涉及利息、本金、服务费、违约金、罚息、外部数据调用费等模块，可以实现对盈利能力及的量化评估；5、外部数据监测：当前大数据风控方向下，涉及大量的外部第三方数据（身份认证、、互联网反欺诈、运营商解析、解析、央行征信报告解析、电商账户解析等）调用，需要对调用量、有效性、成本、稳定性等进行持续监控，需要对数据质量进行动态管理，具体统计口径要根据具体场景进行设计；6、信息：对涉及外部资金的平台，需要对资产转让数据进行统计及管理，涉及受让方、金额、订单量、类型、期限、折扣、结算方式、保证金比例等等，具体要根据合作交易条件来进行统计。风险库：风险库可以进行风险标签积累，黑名单库可以基于身份证号、手机号、邮箱、用户名、固定电话等多维度进行积累及关联，使用黑名单过滤直接风险，使用外部黑名单命中是要及时存储黑名单数据。敏感词库可以基于大量的文本挖掘来完成，早期的行业经验可以完成部分积累，敏感词库在通讯录分析、运营商数据解析、自媒体内容解析等环节有使用催收系统：涉及，涵盖短信提醒、电催、上门催收、法院诉讼、网络仲裁等众多环节，还涉及、线下还款、催收记录、信息、逾期费用核算等众多功能需求。相关知识阅读【听风控人道风控事】五招教你把好放贷风控关【听风控人道风控事】行业风险点及应对措施[同盾安全小tips]几个小招数，手把手教你如何让密码更安全！[同盾安全小tips] “加密”神功晋级，get?！[同盾安全小tips] 七步，让你使用MAC更安全！《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选四大数据可说是2015年和2016年的重点话题，一方面成为互联网和资本市场的火热话题与风口，另一方面国务院也在《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》系统部署了全国大数据发展工作，大数据俨然成为国家层级的重点战略。而和金融业息息相关的数据应用方面来说，国务院在随后颁布的《（年）》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台”。至此，国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷上马大数据应用的探索，冀望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有体系、探索新型态基于场景化的、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。大数据和传统数据的差异谈到大数据，首先应当了解，对金融行业来说，大数据“大”在哪里，和传统数据在本质上有什么样的不同，才能够更好地理解和更有针对性地应用这宝贵的新资源。就如同原油也需要经过层层的提炼，才能成为人类可以大量应用的石油产品，大数据也需要经过精心的筛选和应用设计，才能起到实质的功效。传统金融机构，在建设信用风险打分模型的数据来源主要有几个方面：第一，人民银行征信中心数据；第二，客户自己提交的外部个人财力证明数据，如房产证、汽车行驶证、单位开具的收入证明等；第三，金融机构或集团内部积累的客户历史数据，如银行的工资流水，历史贷款数据，等。传统数据的优点和缺点传统数据优点是这些数据和金融的价值相关性高、数据采集规范。然而缺点是维度较小，并且覆盖的人群有限，对于新形态的互联网模式适应程度较差，也不容易达到普惠覆盖的目的。 金融机构基于这些高价值数据，纷纷设计出各种，最终实现对的打分评估，是目前较为成熟的运行方式。大数据的特点大数据时代的客户信息渠道更加多元化，主要包括内部收集和外部渠道，内部收集指各互联网生态体系内，长期积累的用户数据。外部渠道则是指各种数据源采集，如通信数据、社保数据、法院失信数据、交通数据、数据等等。其数据特征包括几个方面，第一，数据覆盖面广。各大互联网集团，通过各种APP采集积累了用户行为各方面的数据，如搜素历史数据、电商交易数据、支付交易数据、社交数据，以及各种APP采集的用户行为数据等等。第二，大量非结构化的破碎数据导致的数据不准确。数据采集渠道的多元化和非标准化，随之带来的问题就是，客户信息不准确，同一客户不同维度的信息经常不完整或匹配不上。第三，数据来源不稳定。不少大数据采集通过灰色渠道收集个人隐私数据，数据连续性和可持续性欠佳，往往有数据过时或缺失问题。第四，消费数据和信用数据关联性弱。尽管市场上常见的大数据机构收集了各种维度的客户行为信息，试图描绘客户画像，但消费类的数据和客户信用风险以及还款意愿并不直接相关。目前的大数据公司往往缺少内部征信数据、外部征信数据、数据等强金融变量数据，而集中在客户衣食住行和社交信息，要直接拿来作为信用风险评分模型的有效性依旧有待考验。考虑到大数据和传统金融数据的差异性和互补性，所以更多的应该是如何通过模型的设计和提炼，使得这些大数据源经过提炼，可以从原油变成成品石油般广为应用。大数据在借贷中的应用借贷反欺诈的应用由于网络借贷和传统金融面对的受众区别，借款人主要来自线上，考虑到目前网络犯罪的试错成本极低，为数众多的很容易成为诈骗集团觊觎的目标，一般根据行业经验，网络往往都会有高达九成的借款需求存在欺诈和行为风险。因此借贷反欺诈的重点在于从100名潜在借款人当中，准确识别出真正有还款意愿的10名借款人。通过技术的防范手段很多元化，一般通过核实手机号、身份证号码、电脑唯一设备号、手机唯一设备号，可以进行下列过滤识别手段：交叉比对借款人登记的住家地址、公司地址，以及申请人当时申请的定位地点，如果差距超过10公里，风险系数极高；某些地址或大楼，属于申请诈骗高发地址的，风险系数偏高，会得到一个分值；发现和多个平台同时存在借款记录的，风险系数偏高；手机号属于法院黑名单、租车黑名单、使用时间段不足6个月、被多次标记恶意骚扰电话等，风险系数偏高；6个月内，同一个手机设备号，曾经在银行、小贷公司、多家有过多次申请记录的，风险系数极高；手机设备号近一天关联申请人3个手机号以上的，风险系数极高；手机号与设备是否匹配、第一次激活时间距离申请较近，风险系数较高。基于大数据自动化流程提升效率在通过反欺诈引擎，识别出真正有还款意愿的借款人后，这个阶段的重点在于建立大数据辅助的信用风险评分模型，尽可能的从多维度数据补强出传统金融数据不足之处，精准定位达不到传统金融机构要求，但是又具有良好还款能力的借款人。目前行业内流行较广的应用是在个人征信过程中，针对小额度（低于1万元）的贷款需求尽量采取自动化、批量化的模型审批系统，将原先需要人工花费30分钟、逐一审核的15个风险控制点，采取自动化和接口的方式，在1分钟内能完成和放贷，极大地提升运营的效率，更有效地通过技术手段压缩了运营成本。不过针对大金额的借贷，考虑到欺诈风险和成本较高，传统的金融征信数据和手段依旧不可或缺，同时使用大数据进一步提升风险管控和提高效率，例如通过接口自动实现身份证、法院、社保的信息核实，可以提高准确率和审批效率。未来也可以试图在传统风控打分模型中引入更多的大数据元素，作为的参考标准，例如有金融参考性的保险数据、航空记录、社保记录等。构建基于场景的数据风险管理体系通过建设交易借贷的场景一体化，是目前各大互联网金融平台和传统金融机构进行错位竞争的舞台。其中由于借款人是直接通过信用借贷行为取得所想要的产品或服务，套现诈骗风险相对较低，金额一般也较小，各大平台借鉴着灵活的体系和快速执行力，纷纷投入精力设计各种低风险、场景化的金融应用服务，并不断持续优化客户体验。场景化金融的风险管理要素，在任何一个的场景中，都有借款人、贷款用途（购买特定产品和服务）、资金流和产品服务流这几个基本要素，在这些特定点中，通过下列规则的设定和组合，可以有效的极大的降低风险。第一，基于购买特定产品和服务类场景的借贷产品，例如产品服务非一次性交付，如长达一年的教育课程培训套餐或多次实施的医疗美容套餐。第二，资金流和产品服务流形成闭环，意味着借款人不能拿到现金，平台的资金流是直接付给产品服务提供方，如购买iPhone、个人二手车款。第三，风险可控有抵押需要快速周转灵活调度资金的场景，如二手车商的、房地产置换的，也是很好的。不过考虑到每个场景设定的不同，对应的风控要素自然也不同，最理想的，会建立数十种不同的场景化金融，针对每个场景定义出不同的风控要素、准入条件和禁入人群、利率定价、还款周期等等。从实操的角度来说，第一步应该是在每一个风控场景，由风控人员和技术人员设定出精密的各种金融要素条件，第二步是尽量善用外部数据源来辅助，能真正体现每一个互联网金融平台的产品设计和风控水平。做催收的应用在传统数据受限的场景下，大数据能显著提升贷后催收的成果，目前国内都已经开始探索这方面的应用，互联网金融行业也早就已经着手使用。具体来说，主流应用是查找逾期失联客户的电话、地址、邮箱、QQ 、微信、微博等信息。帮助委托方与失联客户建立沟通渠道。如果还是失败，大数据公司往往会进一步分析该手机号最常联系人，做进一步联系，试图联系失联客户。在获客和客户价值挖掘上的应用传统金融机构或银行，目前评价一个客户价值，相对来说较为片面。举例来说，一个客户在某银行里，只有一张，没有其他信用卡或贷款服务，只有账户里面几千元活存，那这个客户对银行来说，往往被定义为交易不活跃的低价值客户。如果可以通过大数据角度来看，通过身份证号、手机号进行客户画像描绘后，可能分析出来这个客户经常关注，经常频繁使用和银行APP，较高频次的国内和国际航空记录。这个时候分析出来的结果反而可能是高净值客户。通过大数据可以帮助金融机构和互联网金融把客户画像描绘的更加完整。这样一来，结合了原先的传统情景和大数据分析后的场景，金融机构和互联网金融平台的决策就会截然不同。这个客户虽然在银行或互联网金融平台暂时是一个低价值客户，但实质上是一个高净值客户，可以通过适当推送的产品组合，并结合电话销售，推荐适合的金融产品或服务，例如全家海外旅游分期贷款，或者短期高收益的金融产品。这也是通过大数据分析能改变传统获客和客户挖掘交叉营销的模式。同时，通过算法的分析和训练，可以建立现有用户的群组，分析出一群比较相似的人，推荐一些他们经常会选择的东西，根据这些信息可以去推荐相应的金融产品或服务给他，一方面让客户觉得不会干扰，进而提升接受度和转化率。从智能推荐的角度，会利用不同的标签参数、ID的参数等等完成推荐的工作。ID在整个数字营销领域是非常关键的一件事情，需要知道这是同一个人，才会有意义，不然所有营销的工作都是分散、割裂的，对整体的营销效果并不会很好。有了相对稳定的老客户，那如何开发新客户进行获客？很多互联网平台往往会外包给一些外部营销公司、媒体公司。其实从大数据的视角来看，应该是分析现有的稳定老客户，根据这些老客户可以通过相似的推荐、相似的选择找到什么样的用户会发生转化，根据标签设定找到已经转化的老用户相似的用户，根据这些用户选择性的去投放不同的媒体渠道和属性，不停优化整个投放的结果，可以有效的降低。挖掘POS流水的价值通过挖掘POS流水的历史交易数据，也是一种新的趋势。一种是通过分析商户POS机的历史交易记录流水，综合分析所在行业、月均交易额、交易额稳定性、交易变化趋势、客均消费金额、持续经营时间，实时评测其收入和还贷能力，最后得到一个商户预。另外一种是分析个人多张的流水，从月均收入和消费金额、消费大类分布、资产状况、特殊类别统计、银行卡等级、常驻城市，最后生成持卡人预授信额度。就如同人类从发现石油，将石油精炼出煤油，为世界人民带来夜晚的光明。随后又将更进一步的提炼出今天广为全世界使用的汽油和柴油，彻底改变了人类的生活。大数据亦然，也会从传统数据，升级为大数据，进一步再升级为结构化的全数据时代，将会彻底改变人类观察世界、运作世界的方式。从金融行业来看，各家大数据供应商的数据，随着采集设备和种类的增加，采集方式日渐结构化，辅以各种大数据分析工具的齐备、大数据分析从业人员增加，可以预期在不久的将来，大数据将会渐渐的彻底改变目前整体传统金融行业的运作方式，随之而来的，各金融机构在战规划略和资源倾斜上，也会越来越重视大数据的投入，并逐步将数据的积累、分析、应用变成金融机构核心竞争力的一部分。在国内，除了借贷业务外，预期在保险行业、券商行业、大资管与财富管理行业，还存在着巨大的发展空间和机遇等着各类金融机构进行探索。收藏文章
不感兴趣 0请您登录后收藏文章。《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选五至顶网CIO与应用频道 10月16日 评论分析：一、摘要与主要结论随着全球数字化转型的不断加速，全球云计算市场总体稳步增长，2015年以IaaS、PaaS和SaaS为代表的典型云服务市场规模达到522.4亿美元，增速20.6%，预计2020年将达到1435.，年复合增长率达22%。国内云计算整体市场在政策、产业、资本的互相驱动中，也得到快速发展和进步，2015年，我国公有云市场规模达到102.5亿元，预计到2020年，我国公有云服务市场规模将达到570.3亿元。尤其2016年以来，银行、保险、制造业、政企等传统领域业务逐渐迁移上云，用户也越来越关心不同云服务商不同云计算产品的质量与性能，以选择匹配自身的业务特征和资源需求的云服务。中国电信云计算研究中心“云眼”研发团队依托设在北京研究院的集团级云计算重点实验室，在前几期国内主流公有云服务性能评测的工作基础上，以面向公众用户的公有云产品为对象开展了本次工作。本次评测从互联网厂商云、技术导向型创业云、和电信运营商云三大阵营中各选取一家具有代表性的云服务提供商（阿里云、UCloud、中国联通(行情600050,诊股)沃云），并针对中国电信天翼云3.0竞品对比的具体业务需求进行。其中，电信运营商阵营选择联通沃云，考虑到其与天翼云同期进入公有云市场，且较移动云有更多的行业应用。本工作开展时间为日至9月30日，开展地点为中国电信北京研究院，所选择的产品资源池分布为：阿里云的华北2可用区B，UCloud的北京二可用区B，中国联通沃云的廊坊基地A，中国电信天翼云3.0的贵州资源池。与“云眼”以往工作及和行业相似工作对比，本次评估有两个突出特点：第一，为了展现云基础设施对上层不同云业务的支持，引入了基于典型业务负载的场景评测。包括：网站承载场景，视频流媒体场景，大数据分析场景，图分析场景，电子商务场景。第二，针对外部重点竞争对手阿里云、UCloud、联通沃云，面向中国电信天翼云3.0，覆盖了业内最全系列的云主机产品规格。包括：基准规格（1U1G）、标准规格（4U8G）、中档规格（8U32G）、高档规格（16U32G），豪华规格（16U64G）。本期主要结论如下：（1）综合来看，UCloud和天翼云3.0属于第一阵营，阿里云表现一般，沃云综合能力最弱。（2）对于基于典型业务负载的分场景评估，天翼云3.0和UCloud业务承载综合能力最优，同时两者具有明显的差异化，其中天翼云3.0承载电子商务业务、视频流媒体业务性能较好，UCloud则承载图分析业务、大数据分析业务性能较好。阿里云虽然业内口碑和生态良好，但业务场景的承载性能表现一般，联通沃云最弱。（3）对于基于行业基准的单项性能评估，UCloud除了数据库综合性能稍逊于天翼云3.0外，在计算、存储、网络和操作系统方面的综合性能基本都是最优的。天翼云3.0除存储性能外，综合性能紧随其后，其中经确认天翼云为避免IO争抢而对存储性能进行了限制。阿里云、联通沃云分别次之。（4）云眼基于Z标准化的加权业务承载性能模型以及单项综合性能模型分别参见如下两图示：图1云眼基于Z标准化的加权业务承载性能模型图2云眼基于Z标准化的单项综合性能模型二、竞争态势与定性分析（一） 市场动态：云计算与大数据技术结合是目前云业务的趋势互联网投研平台爱分析公布企业级服务50强榜单，云服务成为企业服务50强的最大组成部分，合计估值1，181.5亿元，占上榜企业总估值的59.7%，UCloud、阿里云、腾讯云成为此企业级云服务商“三强”。听云发布《2016第一期云评测报告》从技术性能、服务易用性上等对12家云计算企业综合衡量，前三甲依然被阿里云，腾讯云，UCloud“包揽”。（1）阿里云 2016年8月举办的云栖大会上宣布推出人工智能ET，ET基于阿里云强大的计算能力，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。现场，ET展示了自己模仿马云说话的新技能。据了解，ET背后采用的是大数据AI技术。（2）青海联通联合华为技术有限公司、中兴通讯(行情000063,诊股)股份有限公司、武汉烽火通信(行情600498,诊股)份有限公司等16家国内知名企业构建了青海省沃云数据生态链联盟，共同助力青海省大数据信息产业的建设发展。（3）UCloud 8月22日，UCloud通过信息安全管理体系ISO 27001和云安全国际金牌认证CSA STAR，成为继阿里云后，国内公有云领域第二家获得此项国际权威认证的企业。（二）云行业市场产品分析1.阿里云：电商云和两个重点产品（1）电商云以天猫平台为实践基础，提供云主机之上的大数据运营，视频直播，以图搜图，客服机器人(行情300024,诊股)等多种服务 ，重点客户：亲宝宝，卡当，大麦。（2）金融云：提供金融公共云，和金融专有云两种模式服务，提供金融云PAAS，大数据平台等服务重点客户：网商银行、、、2.UCloud：金融云和电商云两个重点产品（1）金融云：传统银行，保险行业，，互联网金融，打造混合云服务架构，支持多地灾备，符合银行合规，重点客户是，东方财富(行情300059,诊股)网，，浙江农信（2）电商云：中小型电商，跨境电商，社交电商，大型电商客户，针对不同客户提供混合云，海外通道，直播等服务，重点客户是贝贝网，有赞，什么值得买3.沃云：政务云、医疗云和制造云（1）政务云：协助**构建统一的IT支撑环境，为**机构提供基础云服务以及网络办公的软硬件条件 ，客户有河南信访局，内蒙发改委（2）医疗云：基于沃云基础服务，建立由医疗云、食品药物云＋云医院、医疗云影像＋药品云构成的，客户是广东食药局（3）制造云：为制造业提供高效的云运作平台，增强产业内部协调能力，为行业创新、内外部交流、信息公开与跨行业合作提供基础支撑 ，客户有爱立信 ，volvo4.天翼云网站天翼云目前按照政务云、医疗云、教育云等重点行业提供按行业的解决方案 ，重点客户有国际统计局，人民检察院，厦门卫生局，百度，搜狐 。建议门户网站增加行业定制解决方案。（三） 基于云平台的大数据的产品1.阿里云：行业解决方案中提供大数据产品，门户网站提供单一大数据产品销售（1）分析型公众趋势上新：（2）全网情报快速感知（3）千万站源、日增20亿网页，最快2分钟获取数据（4）热点主题多维分析（5）源站、专题、关键词、标签自由组合、多维分析（6）媒体传播深度解析（7）传播层级、情感趋势、、水军分析，深剖资讯热点2.UCloud:Hadoop基础能力提供（1）ATA数字营销大数据解决方案（2）高性能物理云主机方案，提升实时竞价速度并降低TCO（3）分布式缓存服务，保障竞价数据大容量低延时交换（4）大数据服务，提供灵活扩展Hadoop集群计算能力3.沃云：整体打包沃云和大数据服务能力（1）智慧保定：运营在联通沃云之上，包括政务云平台、数据交换共享中心、网上政务审批大厅、综合服务门户、智慧城市演示（2）青海联通在中国联通集团公司数据共享的基础上，推出风控产品、APP指数、终端指数、旅游指数、用户画像等多项应用产品，拥有成熟的电子政务云、智慧旅游云、智慧交通云、智慧医疗云等领域大数据应用综合解决方案4.天翼云 ：目前提供较全的大数据产品（1）信贷评估用户信用分值评估、号码状态核查和用户身份验证（2）精准营销精准用户画像、网络行为分析、竞品分析及标签服务（3）咨询分析提供基于电信及互联网数据的各行业多类别的评估报告及专业咨询服务（4）PaaS提供大数据应用所需的计算、存储资源和数据汇集、处理、展现等服务三、云眼评测场景及指标（一）典型业务场景1.网站承载场景网站（Web）是互联网时代云服务商所承载的最基本业务形态，在云服务商提供的云服务中占有很大比重。网站承载场景模拟了用户登录社交网络并执行一系列操作的过程。这些操作主要包括：首页浏览操作，登录操作，个性化设置操作，发送聊天信息操作，添加好友操作，注册操作，退出操作，更新动态操作，接收聊天信息操作。主要过程是Faban负载产生器，根据预配置的网页迁移矩阵，向Web服务器发送请求。Web服务器使用Nginx,并支持目前流行的社交网络开源引擎Elgg。服务器向缓存服务器Memcached发送查询请求，Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。如果未命中，再向MySQL数据库中查询相应的数据。2.视频流媒体场景流媒体服务的普及使其预计占据互联网流量的主导地位。该场景用Nginx作为流媒体服务器来获取视频。客户端基于Httpperf流量生成器，请求不同长度和质量的视频。其中视频的质量分为4种：240p, 360p, 480p, 720p。在该场景中，以响应时间作为性能衡量指标，即响应的时间越短，视频流媒体场景的性能越好。3.大数据场景对于人类产生的大量数据，对其分析可以提取出很多有用的信息，比如说对用户进行个性化图书推荐。大数据分析场景是基于Hadoop，利用Mahout机器学习库提供的经典机器学习算法分析大规模数据集，该数据集是维基百科英文页面文章，利用机器学习算法将这些文章分类，最终分为：艺术，文化，经济，教育等25个类别。根据不同的云服务商将同等规模的数据集分类完成所用时间的不同，衡量其大数据场景的性能。处理时间越短，其性能越好。4.图分析场景图分析是一种基于图的数据挖掘业务，涉及并行的分布式图形处理。该场景依赖于Spark框架，执行大数据集的分析，该数据集是Twitter用户网络图。通过在Spark上运行GraphX执行分布式图处理运算。执行PageRank算法分析出用户网络图中每个用户的重要性（影响力）。该场景的性能是通过完成时间体现，即处理用时越短，该场景的性能越好。5.电子商务场景通过多台客户机向服务器发出Http请求，请求调用Web服务器上的网页文件，这些文件从数千字节到数兆字节不等。在相同的时间里，服务器回答的请求越多，就表明服务器对客户端的处理能力越强，系统的Web性能就越好。最大并发用户数值根据结果进行调整，为了确保稳定性，针对不同的并发用户数值，都进行三轮测试，只有当三轮测试的TIME_GOOD=95%,TIME_TOLERABLE=99%时，此时的并发用户数值是我们所需要的压力值。（二）行业基准性能1.计算性能云眼监测系统进行计算性能评估的第一个基准是来自EEMBC的CoreMark，它通过分析处理器的管线架构对其效率进行评分，并通过执行三个主要任务来测试常用运算的执行效率。目前CoreMark已成为量测与比较处理器性能的业界标准基准测试，CoreMark数字越高，意味着更高的性能。有些业务场景需要进行复杂的运算，比如推荐算法中通常含有大量的矩阵计算，模拟证券交易或者交通状况则可能会用到蒙特卡罗模拟。云眼监测系统模拟实现了五类主流的复杂运算A: 快速傅里叶变换FFT；B:松弛迭代法计算线性方程组的解SOR；C:蒙特卡罗模拟MC；D:稀疏矩阵相乘Sparse；E:矩阵分解LU。并将上述复杂运算实现成为如下四种场景进行评估：场景1: Java语言版小型运算；场景2: C语言版小型运算；场景3: Java语言版大型运算；场景4: C语言版大型运算。并不是CPU核越多越好，内存带宽对提升系统性能越发重要，尤其对于访存密集型业务。因为如果不能足够迅速地将内存中的数据传输到处理器中，若干处理核心就会处于等待数据的闲置状态，而这其中所产生的闲置时间不仅会降低系统的效率，还会抵消多核心和高主频所带来的性能提升因素。云眼监测系统基于专业内存测试基准HPCC进行评估。2.网络性能云眼监测系统对于网络性能的评估首先涵盖了IP层的网络延迟和传输层的网络带宽。在此基础上，从业务层的视角，把业务使用网络区分为三种模式进行评估：（1） RR模式：多次Request/Response，比如数据库connection上的多次交易transaction；（2） CRR模式：多次Connect/Request/Response，比如来自不同client的HTTP请求；（3） STREAM模式：批量数据传输，比如FTP文件下载等。3.存储性能频繁的IO模块很有可能成为整个业务的性能瓶颈，因此存储IO性能对云上业务至关重要。对于存储IO的性能评测，云眼监测系统区分了读和写两种基本操作，随机和顺序两种访问模式，以及带宽、延迟、IOPS吞吐三种常见指标进行评估。4.操作系统性能如何评价用户使用操作系统的性能呢？云眼监测系统模拟了操作系统上常见的六类操作进行评估：A：字符串处理速度；B：系统调用速度；C：文件拷贝速度；D：管道通信速度；E：进程创建速度；F：脚本执行速度。5.数据库性能关系型数据库广泛应用于银行交易、网站购物、余票查询等业务中，例如MySQL/Oracle/PostgreSQL等，而数据库的事务吞吐率是衡量数据库性能的主要指标（单位：transactions per second）。四、云眼评测数据分析云眼本次评估的全系列产品具体规格和配置如表1所示，产品资源池分布如表2示。表1 云产品全系列规格配置表表2 产品资源池分布表（一）网站承载场景图3显示了被测云服务商在网站承载场景下的性能数据，单位是Operations Per Second，即在相同的负载下，每秒执行的网页操作数越多，则代表网站承载场景的性能越好。据图可以看出，对于各规格产品的网页承载业务，天翼云3.0和UCloud性能最佳。但是在基准规格，阿里云和UCloud表现最好。综合来看，天翼云3.0和UCloud，在负载相同的情况下每秒能够处理的网页操作数量最多，阿里云和沃云较弱。图3 每秒处理的网页操作数量（二）视频流媒体场景图4显示了被测云服务商在视频流媒体场景下的性能数据，单位是Seconds。据图可以看出，对于基准规格（1U1G）产品的视频流媒体承载业务，阿里云性能最好；对于其他规格产品的视频流媒体承载业务，阿里云、天翼云3.0和UCloud属第一阵营。同时沃云与阿里云、天翼云3.0和UCloud相比，在多种规格的云主机上，有1秒左右的差距，在基准规格（1U1G）的云主机上差距达到2秒。图4 视频平均播放延迟（三）大数据场景图5显示了被测云服务商在大数据分析场景下的性能数据，单位是Minutes。据图可以看出，对于各规格产品的大数据分析业务，除阿里云处理时间较长外，其他各家性能相当。其中，天翼云3.0在基准规格（1U1G）表现不佳，但是在其它规格产品上处理用时靠前。UCloud在该场景中表现最好，其在各个规格上处理用时均最短。图5 机器学习算法的运行完成时间（四）图分析场景图6显示了被测云服务商在图分析场景下的性能数据，单位是ms。据图可以看出，在基准配置（1U1G），阿里云和UCloud表现较好；在较高配置的云主机，特别是8U32G及以上，天翼云3.0表现最佳，沃云和UCloud较之稍弱，阿里云在该场景表现最差。同时可以看出，不同的云服务商，其基准配置和其它配置的云主机在该场景上处理用时差异较大。但是常规配置及以上，处理用时差异较小。图6 图分析算法的运行完成时间（五）电子商务场景对于电子商务业务，天翼云3.0支持最大数量的并发用户数，沃云在该场景下业务吞吐最差，仅为天翼云的一半。图7 业务支持的最大并发用户数（六）计算性能1.处理器核心性能下图8显示了被测云服务商随机分配基准云主机的CoreMark分数，阿里云同规格所分配云主机得分偏低。我们也通过人工查看虚拟机CPU主频的方式验证了此数据。图8处理器核心性能Coremark得分2.复杂运算性能图9显示了被测云服务商在前述四种场景下的复杂运算性能，单位是mflops （Million Floating-point Operations per Second）,联通沃云和天翼云3.0略胜一筹。为了展示某一种特定复杂运算的性能，图10展开了场景4: C语言版大型运算的具体数据。由于不同运算的性质有差异，可能存在不同运算结果有翻转的现象。比如天翼云3.0的松弛迭代法计算线性方程组的解SOR运算速度不如沃云，但是稀疏矩阵相乘Sparse却反超。图9分场景复杂运算性能图10场景4主流复杂运算性能图11-18展示的其它四种规格的复杂运算的性能和其场景四展开情况，规格为4u8g的虚机的复杂计算性能，天翼云3.0和阿里云略胜一筹，UCloud表现最弱；规格为8u32g的虚机的复杂计算性能，天翼云3.0和沃云表现靠前；规格为16u32g虚机的复杂计算性能，天翼云3.0和沃云略胜一筹；规格为16u64g的虚机复杂计算性能，天翼云3.0和沃云表现较好。图11分场景复杂运算性能
图12场景4主流复杂运算性能图13分场景复杂运算性能
图14场景4主流复杂运算性能图15分场景复杂运算性能
图16场景4主流复杂运算性能图17分场景复杂运算性能
图18场景4主流复杂运算性能3.内存带宽性能图19显示了被测云服务商同配置基准云主机的内存带宽性能（4u8g），单位是GB/s。其中，阿里云访存性能略高2~3GB/s。图19内存带宽性能图20~22显示的是被测云服务商在其他规格（如8u32g、16u32g、16u64g）同配置基准云主机的内存带宽性能。UCloud的访存性能略低3~4GB/s（规格8u32g）,UCloud的访存性能略高3~4GB/s（规格16u32g），沃云的访存性能略高3~4GB/s（规格16u64g）图20内存带宽性能图21内存带宽性能图22内存带宽性能（七）网络性能1.网络延迟网络延迟是网络性能首先需要关注的指标，网络延迟通常使用Ping工具进行测量。网络延迟分为外部延迟和内部延迟，由于外部延迟会受测量点地域、带宽、接入网环境等诸多因素影响，这里以被测云服务商的内部网络延迟为主要考察对象。云眼监测系统在被测云服务商相同地域、相同可用域以及相同VPC中随机供应两台业务虚拟机，发起100次互Ping并统计最小延迟（Min）、最大延迟（Max）、平均延迟（Average）和延迟标准方差（Std Dev），单位是ms。如图23所示，其中青云的内部网络延迟较平均水平低一个数量级； UCloud不但延迟低，而且波动小；联通沃云内网延迟最高，且波动最大。图23网络延迟2.网络带宽如果说网络延迟是IP层需要关注的指标，那么网络带宽则是传输层需要关注的指标。在与前述网络延迟评测相同的环境下，云眼监测系统测量了内网的TCP最大带宽，单位是Mbit/s。被测云服务商天翼云3.0和阿里云提供千兆的内部网络带宽，而沃云和UCloud拥有万兆的内部带宽。另外经确认，天翼云进行了内网限速。图24网络带宽3.网络吞吐率图25给出了被测云服务商在前述RR、CRR、STREAM三种不同业务使用模式下的网络吞吐率，其中RR模式和CRR模式下的单位是transactions/sec，STREAM模式下单位: Mbits/sec。由此可见，网络带宽大并不一定业务吞吐高，对于数据库和Web访问业务，天翼云3.0和UCloud吞吐性能最好，沃云吞吐性能最差。图25网络吞吐（八）存储性能目前主流的云服务商都提供普通云硬盘和SSD高速云硬盘两种服务，我们以普通云硬盘为主要对象。在本报告被测的主流云服务商中，UCloud、天翼云3.0和联通沃云使用了普通云硬盘，阿里云则使用高效云硬盘。存储性能首先划分为读和写两种基本操作，随机和序列两种访问模式，以及带宽、延迟、IOPS吞吐三种常见指标进行了排列组合和编号，如表3所示。其中，带宽单位:KB/s，延迟单位: usec，IOPS单位：Operations Per Second。表3 存储指标排列组合表存储IO吞吐（以4u8g为例）如图26示，对于普通云硬盘，UCloud IOPS吞吐显著，尤其对随机访问进行了优化，阿里云次之。另外经确认，天翼云为了避免IO争抢，对存储性能进行了限制。图26普通云硬盘IOPS存储IO带宽如图27~28示，考虑到量纲不同，将A序列写带宽、D序列读带宽与G随机写带宽、J随机读带宽区分。可见IO带宽越大越好，沃云顺序访问带宽较高，UCloud随机访问带宽最高。图27~28普通云硬盘存储带宽同样，存储IO延迟如图29~30示，可见沃云顺序访问延迟较低，UCloud随机访问延迟较低。图29~30普通云硬盘存储延迟图31-50显示的是其他几种规格（如1u1g、8u32g、16u32g、16u64g） 带宽、延迟、IOPS吞吐三种常见展示情况。图31所示：规格为1u1g的UCloud IOPS吞吐显著，尤其对随机访问进行了优化，沃云吞吐次之，UCloud顺序访问延迟最低，天翼云3.0随机访问延迟较低,；图36所示：规格为8u32g的UCloud IOPS吞吐显著，阿里云、沃云和天翼云吞吐一般，UCloud随机访问延迟最低，沃云次之,天翼云3.0顺序访问延迟较高；图41所示：规格为16u32g的UCloud IOPS吞吐显著，沃云次之，UCloud随机访问带宽较高，阿里次之；图46所示：规格为16u64g的UCloud IOPS吞吐显著，沃云次之，UCloud随机访问延迟最小，沃云顺序访问延迟较低。图31普通云硬盘IOPS图32~33普通云硬盘存储带宽图34~35普通云硬盘存储延迟图36普通云硬盘IOPS图37~38普通云硬盘存储带宽图36普通云硬盘IOPS图39~40普通云硬盘存储延迟图41普通云硬盘IOPS图42~43普通云硬盘存储带宽图44~45普通云硬盘存储延迟图46普通云硬盘IOPS图47~48普通云硬盘存储带宽图49~50普通云硬盘存储延迟（九）操作系统性能云眼监测系统基于Centos 7.1（64位），模拟了前述6类常见的系统操作。图51是被测云服务商操作系统性能的综合得分，沃云性能偏弱。六种常见操作的拆分数据（以16u32g为例） ，综合性能高的，不一定所有的所有的系统操作都是最快的，比如详见图52~53，UCloud综合分数最高，但是天翼云3.0的脚本执行速度反而是最快的。图51 操作系统综合得分图52~53 六种常见系统操作执行速度（十）数据库性能1.关系型数据库性能云眼监测系统以流行关系型数据库MySQL为对象，对被测云服务商云主机上运行关系型数据库的性能进行了评测。MySQL数据库的吞吐率相差不大，天翼云3.0最快，沃云最慢。图54 关系型数据库性能云眼产品的门户及联系方式云眼系列其他子产品介绍http://cloudinsight.ctbri.com.cn/cloud/《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选六首页
正文 |以科技之美，诠释互联网金融的普惠之路
18:34:48 来源：环球财讯网 评论：0 点击：现今谈到互联网金融，定要提及后来者居上的。随着科技的发展与创新，金融行业正发生着翻天覆地的变化。成立于2015年的汇中网就是这样一家伴随着科技飞速发展而兴起的企业。 仅仅通过
现今谈到互联网金融，定要提及后来者居上的金融科技企业。随着科技的发展与创新，金融行业正发生着翻天覆地的变化。成立于2015年的汇中网就是这样一家伴随着科技飞速发展而兴起的金融科技企业。
仅仅通过数年的努力，汇中网就已完成，成为业内仅13.95%实现银行之一。更在今年8月荣获了AAA级最高企业信用认证。也正因为如此，对于金融科技，汇中网经营管理委员会主任丁强深有体会。
改革与创新
伴随着飞速发展，大数据、云计算、等新技术已经全面应用于金融的各个领域，丁强认为联网金融优于传统金融的一个突出特征就是科技。先进的科技赋能运营、服务、产品、风控等方面,引领金融改革与创新，进一步提高行业效率，提升金融的服务能力，并为金融的风险管控、防范风险提供路径和手段。
首先，随着大数据的发展，通过数据共享，整个行业变得更加的便捷、高效、低成本，大数据革新了企业的运营管理机制，并通过技术驱动来提高金融与场景的融合，提升运营效率，降低运营和获客成本，更有利于企业营造一个高效运转、充满活力、良性循环的运营环境。
其次，客户的忠诚度来源于其自身的切实体验，大数据和人工智能等技术的应用，使各个环节之间的数据互通和业务有效衔接，通过高效的撮合系统提升服务效率，打破企业和客户之间沟通 痛点 ，实现智能化分析与决策，提升金融服务质量，优化服务能力，从而直击服务痛点，有利于为客户营造智能安全的服务体验。
第三，借助现代信息技术手段，让企业更了解客户的需求，将金融服务和产品嵌入到人们的日常生活的各个场景中，从而为其量身定做更适合客户的产品，突破时间和地域的约束。创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务。有利于增加用户的黏性，让用户对产品和平台产生足够的安全感和信任感，让有了更长的生命周期。
人工智能与大数据，金融科技下的风控艺术
无论是传统金融业还是互联网金融，风控都是平台的核心要素，人工智能与大数据的融合，将为风控带来了革命性的变革。
汇中网大数据中心拥有两支专业的数据团队。其中，数据平台团队负责大数据平台的建设维护、内外部数据的接入整合、数据资产的积累管理以及数据应用的开发维护;数据模型团队则主要负责特征分析和特征工程、模型定义、开发、调试、评价、部署和升级，以及建模工具的开发维护，数据模型团队成员大多由硕士或博士组成，具有深厚的人工智能和机器学习背景。
经过不断的研究和探索，汇中网已经将大数据技术成功应用于风控体系，上线大数据风控系统 RMP ，包括欺诈检测、信用评级、风险监控、借款人管理等等。此外，汇中网还将结合数据来提高风控效能，帮助公司做出更稳更准的风控决策，一方面为公司创造商业价值、助力合规进程的推进，同时也为客户提供更好的服务。
而在人工智能领域，互联网金融行业对其的探索才刚刚开始。投资、借款、反欺诈、等领域都将出现人工智能的身影。实际上，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术。在未来，汇中网会运用知识图谱、深度学习、无监督学习、集成学习、自然语言处理等前沿技术手段深入挖掘数据中所蕴含的金融相关信息，，最大化大数据的业务价值。并结合人工智能，提供更个性化的智能解决方案，在风险定价、风控前置、行为分析、智能客服等方面提供业务支持。
以人为本，用科技创造服务之美
互联网不只是技术，更体现在服务上，对于丁强与汇中网而言，更好的服务也是一种 美 。利用创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务，取之于客户的同时用之于客户，不断去深度挖掘客户的需求与意见，然后进行调整和改进。
自上线运营时起，汇中网就遵循着 以客户为中心 的核心经营理念，致力于解决难融资贵、消费者权益保护难、业务创新和防范风险平衡难等三大难点。在平台发展过程中，汇中网较早地提出了以 合规自律经营、紧随政策指引 为底线，以 大数据+人工智能双引擎 为动力的发展思路，努力实现服务覆盖广泛化、客户群体大众化、风险管理数据化、交易成本低廉化的发展目标。简单用一句话概述就是，让大众享受到更加便利、更多实惠的金融服务。
开放、包容、普惠，构建新型金融模式
在竞争日益激烈的今天，除了错位竞争、服务、拓展空间等战略措施外，汇中网还一直遵循着三个有利于的原则，即有利于支持实体经济发展、有利于防范化解、有利于保护或借款人的合法权益。而这也符合了当今 一带一路 政策下互联互通的内在要求，以 互联网金融 为代表的新金融体系将发挥开放、包容、普惠等经济特点，为沿途众多企业提供更加便捷的金融方案，为民众提供多元化的金融消费场景，为区域发展带来更加多元化、专业化、个性化的金融服务。
目前社会已经构建了一个比较完善的传统金融体系，但现有的传统金融体系仍然有些问题无法解决，这个时候需要科技金融企业去弥补短板，才能够为金融提供更加便利、可得的金融服务，使金融服务更加深入到普通大众。作为的网贷平台，企业发展与社会责任并重，汇中网希望成为一家以合规为基石，以创新驱动发展的企业，并将金融科技作为动力，通过自己的努力，与行业伙伴一起，推动互联网金融行业的健康发展。
诚信经营，共建
金融与科技的深层次融合，不断推动着行业格局的变化和可持续发展，重塑行业生态，深入地改变企业运营模式和产品服务，给企业的发展带来新动力，但互联网金融的快速发展也容易导致风险扩散和交叉传导。因此，在汇中网看来，企业的合规诚信经营，是企业健康发展的重要因素。严谨化、规范化、合法化发展不仅保障了客户利益，为企业提供健康的市场大环境，而且关系到整个行业乃至整个国家经济的良好发展。
自成立之初，汇中网就树立了遵守国家法律法规、践行合法合规发展的经营思想，不断
完善自身平台建设。希望以此为行业带来合规正能量，与行业同仁一起，共同创造一个健康有序的环境。
面向未来，汇中网将以更高标准规范自己，坚持稳中求进、创新发展，广泛接受用户、协会成员及社会各界的监督，履行，以实际行动促进行业持续发展，共同构建行业健康新生态，实现普惠金融的共济共赢。《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选七　　现今谈到互联网金融，定要提及后来者居上的金融科技企业。随着科技的发展与创新，金融行业正发生着翻天覆地的变化。成立于2015年的汇中网就是这样一家伴随着科技飞速发展而兴起的金融科技企业。　　仅仅通过数年的努力，汇中网就已完成银行，成为业内仅13.95%实现银行资金存管的平台之一。更在今年8月荣获了AAA级最高企业信用认证。也正因为如此，对于金融科技，汇中网经营管理委员会主任丁强深有体会。　　改革与创新　　伴随着金融科技的飞速发展，大数据、云计算、区块链和人工智能等新技术已经全面应用于金融的各个领域，丁强认为联网金融优于传统金融的一个突出特征就是科技。先进的科技赋能运营、服务、产品、风控等方面,引领金融改革与创新，进一步提高行业效率，提升金融的服务能力，并为金融的风险管控、防范风险提供路径和手段。　　首先，随着大数据的发展，通过数据共享，整个行业变得更加的便捷、高效、低成本，大数据革新了企业的运营管理机制，并通过技术驱动来提高金融与场景的融合，提升运营效率，降低运营和获客成本，更有利于企业营造一个高效运转、充满活力、良性循环的运营环境。　　其次，客户的忠诚度来源于其自身的切实体验，大数据和人工智能等技术的应用，使各个环节之间的数据互通和业务有效衔接，通过高效的撮合系统提升服务效率，打破企业和客户之间沟通“痛点”，实现智能化分析与决策，提升金融服务质量，优化服务能力，从而直击服务痛点，有利于为客户营造智能安全的服务体验。　　第三，借助现代信息技术手段，让企业更了解客户的需求，将金融服务和产品嵌入到人们的日常生活的各个场景中，从而为其量身定做更适合客户的产品，突破时间和地域的约束。创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务。有利于增加用户的黏性，让用户对产品和平台产生足够的安全感和信任感，让消费金融产品有了更长的生命周期。　　人工智能与大数据，金融科技下的风控艺术　　无论是传统金融业还是互联网金融，风控都是平台的核心要素，人工智能与大数据的融合，将为风控带来了革命性的变革。　　汇中网大数据中心拥有两支专业的数据团队。其中，数据平台团队负责大数据平台的建设维护、内外部数据的接入整合、数据资产的积累管理以及数据应用的开发维护；数据模型团队则主要负责特征分析和特征工程、模型定义、开发、调试、评价、部署和升级，以及建模工具的开发维护，数据模型团队成员大多由硕士或博士组成，具有深厚的人工智能和机器学习背景。　　经过不断的研究和探索，汇中网已经将大数据技术成功应用于风控体系，上线大数据风控系统“RMP”，包括欺诈检测、信用评级、风险监控、借款人管理等等。此外，汇中网还将结合数据来提高风控效能，帮助公司做出更稳更准的风控决策，一方面为公司创造商业价值、助力合规进程的推进，同时也为客户提供更好的服务。　　而在人工智能领域，互联网金融行业对其的探索才刚刚开始。投资、借款、反欺诈、区块链等领域都将出现人工智能的身影。实际上，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术。在未来，汇中网会运用知识图谱、深度学习、无监督学习、集成学习、自然语言处理等前沿技术手段深入挖掘数据中所蕴含的金融相关信息，，最大化大数据的业务价值。并结合人工智能，提供更个性化的智能解决方案，在风险定价、风控前置、行为分析、智能客服等方面提供业务支持。　　以人为本，用科技创造服务之美　　互联网不只是技术，更体现在服务上，对于丁强与汇中网而言，更好的服务也是一种“美”。利用创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务，取之于客户的同时用之于客户，不断去深度挖掘客户的需求与意见，然后进行调整和改进。　　自上线运营时起，汇中网就遵循着“以客户为中心”的核心经营理念，致力于解决小微难融资贵、消费者权益保护难、业务创新和防范风险平衡难等三大难点。在平台发展过程中，汇中网较早地提出了以“合规自律经营、紧随政策指引”为底线，以“大数据+人工智能双引擎“为动力的发展思路，努力实现服务覆盖广泛化、客户群体大众化、风险管理数据化、交易成本低廉化的发展目标。简单用一句话概述就是，让大众享受到更加便利、更多实惠的金融服务。　　开放、包容、普惠，构建新型金融模式　　在P2P行业竞争日益激烈的今天，除了错位竞争、服务长尾、拓展空间等战略措施外，汇中网还一直遵循着三个有利于的原则，即有利于支持实体经济发展、有利于防范化解金融风险、有利于保护投资人或借款人的合法权益。而这也符合了当今“一带一路”政策下互联互通的内在要求，以“互联网金融”为代表的新金融体系将发挥开放、包容、普惠等经济特点，为沿途众多企业提供更加便捷的金融方案，为民众提供多元化的金融消费场景，为区域发展带来更加多元化、专业化、个性化的金融服务。　　目前社会已经构建了一个比较完善的传统金融体系，但现有的传统金融体系仍然有些问题无法解决，这个时候需要科技金融企业去弥补短板，才能够为金融提供更加便利、可得的金融服务，使金融服务更加深入到普通大众。作为践行普惠金融的网贷平台，企业发展与社会责任并重，汇中网希望成为一家以合规为基石，以创新驱动发展的企业，并将金融科技作为动力，通过自己的努力，与行业伙伴一起，推动互联网金融行业的健康发展。　　诚信经营，共建普惠金融　　金融与科技的深层次融合，不断推动着行业格局的变化和可持续发展，重塑行业生态，深入地改变企业运营模式和产品服务，给企业的发展带来新动力，但互联网金融的快速发展也容易导致风险扩散和交叉传导。因此，在汇中网看来，企业的合规诚信经营，是企业健康发展的重要因素。严谨化、规范化、合法化发展不仅保障了客户利益，为企业提供健康的市场大环境，而且关系到整个行业乃至整个国家经济的良好发展。　　自成立之初，汇中网就树立了遵守国家法律法规、践行合法合规发展的经营思想，不断　　完善自身平台建设。希望以此为行业带来合规正能量，与行业同仁一起，共同创造一个健康有序的网络金融环境。　　面向未来，汇中网将以更高标准规范自己，坚持稳中求进、创新发展，广泛接受用户、协会成员及社会各界的监督，履行自律公约，以实际行动促进行业持续发展，共同构建行业健康新生态，实现普惠金融的共济共赢。
《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选八现今谈到互联网金融，定要提及后来者居上的金融科技企业。随着科技的发展与创新，金融行业正发生着翻天覆地的变化。成立于2015年的汇中网就是这样一家伴随着科技飞速发展而兴起的金融科技企业。仅仅通过数年的努力，汇中网就已完成银行资金存管，成为业内仅13.95%实现银行资金存管的平台之一。更在今年8月荣获了AAA级最高企业信用认证。也正因为如此，对于金融科技，汇中网经营管理委员会主任丁强深有体会。改革与创新伴随着金融科技的飞速发展，大数据、云计算、区块链和人工智能等新技术已经全面应用于金融的各个领域，丁强认为联网金融优于传统金融的一个突出特征就是科技。先进的科技赋能运营、服务、产品、风控等方面,引领金融改革与创新，进一步提高行业效率，提升金融的服务能力，并为金融的风险管控、防范风险提供路径和手段。首先，随着大数据的发展，通过数据共享，整个行业变得更加的便捷、高效、低成本，大数据革新了企业的运营管理机制，并通过技术驱动来提高金融与场景的融合，提升运营效率，降低运营和获客成本，更有利于企业营造一个高效运转、充满活力、良性循环的运营环境。其次，客户的忠诚度来源于其自身的切实体验，大数据和人工智能等技术的应用，使各个环节之间的数据互通和业务有效衔接，通过高效的撮合系统提升服务效率，打破企业和客户之间沟通“痛点”，实现智能化分析与决策，提升金融服务质量，优化服务能力，从而直击服务痛点，有利于为客户营造智能安全的服务体验。第三，借助现代信息技术手段，让企业更了解客户的需求，将金融服务和产品嵌入到人们的日常生活的各个场景中，从而为其量身定做更适合客户的产品，突破时间和地域的约束。创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务。有利于增加用户的黏性，让用户对产品和平台产生足够的安全感和信任感，让消费金融产品有了更长的生命周期。人工智能与大数据，金融科技下的风控艺术无论是传统金融业还是互联网金融，风控都是平台的核心要素，人工智能与大数据的融合，将为风控带来了革命性的变革。汇中网大数据中心拥有两支专业的数据团队。其中，数据平台团队负责大数据平台的建设维护、内外部数据的接入整合、数据资产的积累管理以及数据应用的开发维护；数据模型团队则主要负责特征分析和特征工程、模型定义、开发、调试、评价、部署和升级，以及建模工具的开发维护，数据模型团队成员大多由硕士或博士组成，具有深厚的人工智能和机器学习背景。经过不断的研究和探索，汇中网已经将大数据技术成功应用于风控体系，上线大数据风控系统“RMP”，包括欺诈检测、信用评级、风险监控、借款人管理等等。此外，汇中网还将结合数据来提高风控效能，帮助公司做出更稳更准的风控决策，一方面为公司创造商业价值、助力合规进程的推进，同时也为客户提供更好的服务。而在人工智能领域，互联网金融行业对其的探索才刚刚开始。投资、借款、反欺诈、区块链等领域都将出现人工智能的身影。实际上，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术。在未来，汇中网会运用知识图谱、深度学习、无监督学习、集成学习、自然语言处理等前沿技术手段深入挖掘数据中所蕴含的金融相关信息，，最大化大数据的业务价值。并结合人工智能，提供更个性化的智能解决方案，在风险定价、风控前置、行为分析、智能客服等方面提供业务支持。以人为本，用科技创造服务之美互联网不只是技术，更体现在服务上，对于丁强与汇中网而言，更好的服务也是一种“美”。利用创新产品模式，让大众更简单、便捷地获取金融服务，取之于客户的同时用之于客户，不断去深度挖掘客户的需求与意见，然后进行调整和改进。自上线运营时起，汇中网就遵循着“以客户为中心”的核心经营理念，致力于解决小微企业融资难融资贵、消费者权益保护难、业务创新和防范风险平衡难等三大难点。在平台发展过程中，汇中网较早地提出了以“合规自律经营、紧随政策指引”为底线，以“大数据+人工智能双引擎“为动力的发展思路，努力实现服务覆盖广泛化、客户群体大众化、风险管理数据化、交易成本低廉化的发展目标。简单用一句话概述就是，让大众享受到更加便利、更多实惠的金融服务。开放、包容、普惠，构建新型金融模式在P2P行业竞争日益激烈的今天，除了错位竞争、服务长尾、拓展空间等战略措施外，汇中网还一直遵循着三个有利于的原则，即有利于支持实体经济发展、有利于防范化解金融风险、有利于保护投资人或借款人的合法权益。而这也符合了当今“一带一路”政策下互联互通的内在要求，以“互联网金融”为代表的新金融体系将发挥开放、包容、普惠等经济特点，为沿途众多企业提供更加便捷的金融方案，为民众提供多元化的金融消费场景，为区域发展带来更加多元化、专业化、个性化的金融服务。目前社会已经构建了一个比较完善的传统金融体系，但现有的传统金融体系仍然有些问题无法解决，这个时候需要科技金融企业去弥补短板，才能够为金融提供更加便利、可得的金融服务，使金融服务更加深入到普通大众。作为践行普惠金融的网贷平台，企业发展与社会责任并重，汇中网希望成为一家以合规为基石，以创新驱动发展的企业，并将金融科技作为动力，通过自己的努力，与行业伙伴一起，推动互联网金融行业的健康发展。诚信经营，共建普惠金融金融与科技的深层次融合，不断推动着行业格局的变化和可持续发展，重塑行业生态，深入地改变企业运营模式和产品服务，给企业的发展带来新动力，但互联网金融的快速发展也容易导致风险扩散和交叉传导。因此，在汇中网看来，企业的合规诚信经营，是企业健康发展的重要因素。严谨化、规范化、合法化发展不仅保障了客户利益，为企业提供健康的市场大环境，而且关系到整个行业乃至整个国家经济的良好发展。自成立之初，汇中网就树立了遵守国家法律法规、践行合法合规发展的经营思想，不断完善自身平台建设。希望以此为行业带来合规正能量，与行业同仁一起，共同创造一个健康有序的网络金融环境。面向未来，汇中网将以更高标准规范自己，坚持稳中求进、创新发展，广泛接受用户、协会成员及社会各界的监督，履行自律公约，以实际行动促进行业持续发展，共同构建行业健康新生态，实现普惠金融的共济共赢。《某城商银行――消费金融大数据智能风控体系应用1》 精选九原标题：刘铁斌：利用全面掌控和防范市场风险日-3日，由、深圳市人民**主办的第十三届中国(深圳)大会在深圳召开。本届大会以“开放融合 提升服务 共赢未来——新时代期货及衍生品行业的转型与发展”为主题。12月2日下午，由承办的“科技发展与信息安全”分召开。中国证监会信息中心副主任刘铁斌以《金融科技在证券的应用与发展》为主题发表讲话。中国证监会信息中心副主任刘铁斌刘铁斌指出，现代科技主要是由人工智能、区块链、云计算和大数据组成，俗称ABCD。由信息技术组成现代科技，包括移动互联、社区网络、量子计算、3D打印等等，很多技术组合在一起，催生了行业的监管科技。“监管科技，实际上应该是分成两个方面：一方面是监管+现代信息技术，它是指证监会和交易所等等市场核心机构，利用现代化的技术来优化和改造监管和监察等业务，全面掌控和防范市场风险，强化针对证券期货违法的执法能力。第二方面是合规风控和现代信息技术，这是指机构利用现代信息技术手段来提升业务监控和合规审计效果，来保证业务的合规开展，提供能力，规范投资者的交易行为。”刘铁斌如是说。他还表示，现代科技已经应用到各个应用场景当中，未来的十大科技的发展方向，可能会根本性的改变我们人类的生活模式。以下为文字实录：刘铁斌：各位领导，各位嘉宾，大家下午好！今天我汇报的题目是“金融科技在证券期货业的应用与发展”。大家知道，刚刚开完十九大，我们国家现在进入了一个新时代，值得我们庆幸的是，现在从国家到证监会都非常重视，非常重视信息安全工作，**书记专门强调国家经济发展和产业转型需要信息技术作为催化器、加速器，充分利用核心技术实现各行业的跨越式升级，提升产业转型速度，缩小与发达国家的差距。这是我们很好的契机。金融科技的基本情况从三方面阐述，基本内涵、发展现状和应用情况。大家知道，现代科技主要是由人工智能、区块链、云计算和大数据，俗称ABCD，由信息技术组成现代科技，包括移动互联、社区网络、量子计算、3D打印等等很多技术组合在一起，催生了行业的金融科技和监管科技。ABCD这四方面现在是作为最重要的信息科技的基础来为我们行业的金融科技的发展提供一个基本的保障。云计算，现在普遍采用新型的技术服务模式，它包括IaaS、PaaS、SaaS等等，通过提供统一的基础资源的服务、平台的服务、计算能力的服务还有软件的服务，来为大家提供集约式，能降低成本能快速部署的应用。人工智能，实际上是一种机器学习的过程，它可以分为有监督学习、无监督学习、强化学习，其中它的一分支是深度学习，涉及深度神经网络，利用以前人类认知的专有领域，比如图像识别、文本理解、音频识别，所以这个也是特别受关注。目前在狭义的阶段，应该说是针对特定任务和机器学习的解决方案，今后我们可能会迎来更广义的人工智能，可以将所有的问题都能够智能化。基本上人工智能接近于人脑的思维。，这几年也是研究非常广泛，从等，最重要的应用大家还在探讨之中，银行在这方面的应用可能比我们应用的前景更广泛一些。但是在证券也会有相应的应用，一会儿我会讲到。大数据，应该说现在大家炒得比较热，它实际上是一种基础性的，容量大，类型多，存储速度快，它是由各种解决方案、体系、结构、工具和平台集合所组成，能够应对在数量、速度和多样性日益增长的。我觉得大数据实际上还是一种最基本的数据集合，所以它会在不到5年时间内，将来不再是单独的类。我们讲到金融科技，？金融科技是金融和现代信息技术的结合，是核心机构和证券机构利用现代信息技术全面改造和优化业务流程和市场服务能力，为不同类型的投资者提供定制化、高效的、全面的、智能化的业务服务，来推进行业机构提升经营管理能力，优化运营结构和降低经营成本，来促使经营机构进行差异化的竞争。监管科技，实际上应该是分成两个方面：一方面是监管+现代信息技术，它是指证监会和交易所等等市场核心机构，利用现代化的技术来优化和改造监管和监察等业务，全面掌控和防范市场风险，强化针对证券期货违法的执法能力。二方面是合规风控和现代信息技术，这是指机构利用现代信息技术手段来提升业务监控和合规审计效果，而保证业务的合规开展，提供尽职调查能力，规范投资者的交易行为。从现在发展来看，我们可以归结为几个特点：一是算力平台化、算法工具化，尤其是以人工智能为代表。现在很多厂商拥有的大数据结构层的技术和平台产品，规模不断扩大，阿里现在有达到五千台服务器的规模。大数据分析和人工算法也都是开源的。二是大数据的数据垄断化，现在很多厂商拥有自身业务领域优势，能够获取独特的数据资源，一方面它严格的限制对外的数据共享，比如阿里、百度、腾讯等等，，这些大型互联网科技公司，拥有海量数据，BAT三家拥有的数据应该是3300PB，这是什么概念呢？一个PB相当于是15个美国国家图书馆的数据量，他们有3300PB，每天以4PB的速度增长，数据规模是相当的恐怖。大数据产业的成熟化，将来可以为我们的监管需求能够提供服务。大数据应用的基本方式，一种相应的模型。这是优势，包括技术门槛比较低，产业日趋成熟。但是劣势是现在金融监管领域没有相关的经验可以借鉴，还是属于初期发展阶段。从Gartner发布的信息发展科技现状来看，未来10年发展主要是三个方面，智能化、数字化和网格化，这是未来数字业务和生态系统的一种基础。未来十大战略发展趋势，除了，还包括智能应用、程序和增强分析，包括智能事物、边缘云、绘画平台、沉浸体验、事件驱动等。人工智能应该说是未来十年内最具颠覆性的一种科技，因为它具有前所未有的计算能力，接近无限的数据量，并在深度神经网络中取得空前的进步。这些使拥有人工智能科技的机构可以驾轻就熟，适应新环境、解决新问题。智能应用程序分析，现在正在改变着工作性质和工作场所、结构，未来几年当中，几乎所有的应用程序和服务都将包含一定程度的人工智能。它的增强分析应该说是一种特别具有战略意义的下一代数据和分析范例，通过机器学习，为广泛的业务用户、应用人员和普通数据科学家，能自动化整备数据。所以它将成为颠覆的数据市场的一种驱动因素。也是数据分析的未来。智能事物，现在应该说是一种超越严格变成模型、执行的物理事物}