首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

风控中台新春特惠

风控中台是指利用云计算技术搭建的一种风险控制平台,旨在为企业提供全面、高效的风险管理和决策支持。该平台通过集成多种数据源、应用场景和算法模型,能够实时监测和分析企业的各类风险,并及时预警和应对风险事件。

该平台的优势在于:

  1. 综合性:风控中台整合了各类风险数据和模型,能够对企业进行全面的风险评估和预测,帮助企业制定有效的风险管理策略。
  2. 实时性:平台基于云计算技术,能够实时获取和处理大量的风险数据,快速响应并应对风险事件,降低损失和影响。
  3. 可扩展性:平台采用模块化设计,支持灵活的功能扩展和定制,可以根据企业的需求添加新的风险监测模块或算法模型。
  4. 数据安全性:平台提供数据加密、权限控制等安全机制,保护企业敏感数据的安全性和隐私。

风控中台的应用场景包括但不限于银行、保险、互联网金融、电商、物流等行业。在银行业中,风控中台可以用于实时监测和评估客户信用风险、市场风险、操作风险等;在互联网金融领域,可以帮助平台进行反欺诈、反洗钱等风险管理工作。

针对该风控中台的应用需求,腾讯云推出了云风控服务。云风控服务是基于腾讯云强大的计算和数据处理能力,提供全面的风险管理解决方案。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官网的云风控服务页面(https://cloud.tencent.com/product/rp)。

请注意,以上回答仅供参考,实际情况需要根据具体需求和实际情况进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 金融科技|普金融下的智能信贷

    一 普金融及智能金融是一种以较低成本为社会各界人士(尤其是欠发达地区和社会低收入者)提供较为便捷服务的金融服务体系。 风险管理是商业银行经营发展的关键因素。...图2 智能发展趋势 三 普金融智能关键技术 智能系统运用人工智能技术实现对申请人的反欺诈和全流程自动化审核与监控,其贯穿贷前贷贷后整个流程,主要包括以下几个步骤: (一)产品确定 如大额抵押贷...四 普金融智能发展路径建议 目前,国内大部分商业银行对智能系统的建设尚处于初级阶段,即线下为主,线上为辅。...图4 智能关键发展路径 在未来,通过在智能化转型过程不断的尝试与探索,商业银行对“智能”本身的理解也将会不断加深。...只有将智能放在商业银行普金融经营发展的大环境,才能真正处理好普金融传统和智能的关系,综合评估和运用两者的优势,以一种更加平稳、循序渐进的方式推动智能化的平稳转型。

    2.7K10

    ML | 的异常检测原理与应用

    今天来介绍一下的异常检测,从最基础的概念开始讲起,因为本人对这块的内容平时工作也做得不多,更多滴偏向于“纸上谈兵”,有什么说得不对的地方,也欢迎各位朋友指正~谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测(Anomaly Detection 或 Outlier Detection),又称为离群点检测,在我们领域很多地方都会用到...抽象来说,就是需要从一堆数据,找到那个“邻舍不同”(粤语)的点,并能够给出合理的判断和解释。 02 异常检测的难点 为什么说异常检测很难呢?...主要有几个原因: 1)异常点和噪声会混杂在一起,机器难以具体识别开来; 2)现实很少有异常点的标签,因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多,也不符合常识认知; 3)对于标签的定义也是很难,比如1个金融场景...所以很多时候我们在操作的过程,会先用无监督方法挖掘出异常样本,再基于这些样本去做有监督模型挖掘更多的异常点,这中间也多了一层转化,所以准确率和置信度上也有一定的下滑。

    2.8K20

    ML | 建模怎么做拒绝推断

    02 为什么要做拒绝推断 在我们的生活,有很多关于幸存者偏差的例子,比如我们身边的同事月收入都是过万,就误以为大多数人都是这样子,身边的人都是本科毕业,就以为大多数人都上过大学。...《建模的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...以上的5个步骤,就是实施拒绝推断推断法之一的展开法。...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了,让初涉模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识,这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲,因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担,公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 建模的样本偏差与拒绝推断

    1.8K30

    ML | 建模GBDT和XGBoost怎么调优

    03 什么建模场景下常用这两个明星算法?...贷 B卡(行为评分卡):S级出场率。 交易反欺诈:A级出场率,主要是支付,防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失:A级出场率。 贷后 催收告警:A级出场率。 迁徙率预测:B级出场率。...在模型我们经常也是用来做分类(Classification),但我们知道GBDT的基分类器是CART,即Classification And Regression Tree,所以也可以支持回归建模...而关于模型怎么调优,我会在下一节一起讲。...模型怎么调优 关于模型的调优,先前有篇文章讲得比较细致《ML[7] | 模型调优的思路有哪些》,大家可以移步去回顾一下。

    1.5K30

    的大数据

    的意义 何为?字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构(包括银行,小贷,P2P等)来说,的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。...这其中除了一部分明显的自融欺诈外,大多数平台垮掉的原因还是不过关。 ◆◆◆ 2. 的核心 风险控制需要做什么?与逾期率的绝对数值相比,对风险的控制能力要重要得多。...国际上传统的方法 的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见,这需要量化的工具,也就是模型。...x ,y:在美国,人们一般在上大学的时候就会拥有人生第一张信用卡。这样等到后续买房(房贷)买车(车贷)的时候,就已有了不短的信用历史了。...大数据的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴,我们既需要好的材料,也需要好的厨师,当前大数据在运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。

    1.5K120

    建模的IV和WOE

    建模IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换不可缺少的部分。 很多文章已经讨论过这两个变量,本文在吸收前人优秀成果的基础上,希望用通俗易懂的语言让大家快速理解这两个变量。...并用简单的例子让大家明白在实际如何运用这两个变量,最后给出建模过程实际需要用到的Python代码。 1....表 1 - 极端例子1(用第一种方法算WOE) 从表1可知,如果该分箱坏人在总坏人中的占比和的该分箱的好人在总好人中占比相同,WOEi为0。...表 3 - 极端例子2(算IV) 从表3知,该组别坏样本占比和好样本占比的差异性越大,该组WOEi的绝对值越大。...,针对不在组别1的数据另外进行分析。

    2.1K30

    的大数据和机器学习

    本篇文章只关注个人信用借款的。抵押贷,企业贷不在讨论范围。 ◆ ◆ ◆ 1. 的意义 何为?字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。...做得好与坏直接决定了一家公司的生与死,而且其试错成本是无穷大的,往往一旦发现出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底,全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。...这其中除了一部分明显的自融欺诈外,大多数平台垮掉的原因还是不过关。 ◆ ◆ ◆ 2. 的核心 风险控制需要做什么?与逾期率的绝对数值相比,对风险的控制能力要重要得多。...国际上传统的方法 的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见,这需要量化的工具,也就是模型。...大数据的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴,我们既需要好的材料,也需要好的厨师,当前大数据在运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。

    91830

    信贷如何平滑的做收紧?

    本篇来介绍下风的策略收紧,内容节选自《100天专家》第67期。 1. 什么是策略新增? D类调优可分为宏观和微观两个层面的。...1)概念理解 策略新增就是,在不改变已有策略的基础上(保持不变)额外增加新的策略,来达到策略调优的目的,一般应用在D类的收紧策略。...基于新的数据维度制定规则策略,补充到决策流程。因为已有策略不变,额外增加了新的审批策略,通过率会下降。 2....2)二维交叉规则示例 下面是一个二维交叉的规则组合,评估交叉格子的区间坏账率(Lift)和样本数量占比,反映对于逾期率、和通过率的影响。 4....以上来自原创课程的节选,“Python代码实操视频讲解” 的完整内容(如下示例),在《100天专家》中进行视频更新。

    16010

    必做的数据分析

    大数据领域就没有不做数据分析的,大数据也不例外。 我的观点是和其他互联网业务都是互通的,本文介绍下风必做的数据分析,用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事,必先利其器。...01 业务理解 如果一家金融机构聘请你给他们的业务做咨询,你知道怎么办吗? 别告诉我,你想硬搬建模比赛的那套东西。不要掉价。 解决方案一定是针对当前业务和用户客群独家定制的。...通过KYC,你可以大致知道发力的方向在哪里,是拓展新户还是挖掘存户,是提升能力还是优化产品设计,等等。 02 漏斗分析 进件漏斗分析可以帮助我们定位到产品设计的薄弱位置,从而针对优化。...vintage分析把不同期的样本放在了一起,可以用来观察不同期客群风险的变化,然后确定是流量本身的变化,还是宏观形形势的变化,还是策略的变化等等。...如大家所见,在领域所在的数据分析,应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为和其他业务一样,本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑,数据分析必然也并无二致。

    1.2K30

    建模SHAP值原理与Python实现

    它基于博弈论的沙普利(Shapley)值,用于衡量每个特征对预测结果的影响。 在建模,SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。...一、SHAP库的使用步骤 SHAP库在建模的使用步骤如下: 数据准备:首先,需要准备用于建模的数据集。这可能包括各种特征,如借款人的收入、信用评分、负债比率等。...三、SHAP值可视化、和模型特征重要性比较 1 导入数据 首先读取Python自带的鸢尾花数据,具体代码如下: # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from...iris.feature_names]) # 特征转DataFrame df['target'] = iris.target # 添加目标值 df = df[df.target.isin([0, 1 ])] # 取目标值的...至此,建模的shap值可视化已讲解完毕,如想了解更多建模内容,可以翻看公众号建模”模块相关文章。

    1.1K20

    互联网金融的数据科学

    宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识,从三方面来分享互联网金融的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后,大家可以在线上进行理财借款。...传统都是使用一些基于规则的手段。线上随着用户量和数据量越来越大,我们会使用一些数据科学技术进行线上反欺诈规则的提取或智能欺诈风险发现。...知识图谱在金融的应用场景 互联网金融是一种机器学习的过程 互联网金融中风和机器学习一样要定义Y目标和X变量。 Y目标和普通机器学习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。...建模的数据科学 ? 在整个,它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外,其它基本都是一致的。...FinGraph是线上风险关键的一环 ? 总结:数据科学在互联网金融中发扬 图挖掘技术可以把风工作,从局部考量提升到全局考量。

    2.7K50

    广告流量反作弊的模型应用

    商业化广告流量变现,媒体侧和广告主侧的作弊现象严重,损害各方的利益,基于策略和算法模型的业务,有效保证各方的利益;算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型,本文首先对广告反作弊进行简介,其次介绍系统中常用算法模型...,以及实战过程具体算法模型的应用案例。...作弊流量主要来自于: 模拟器或者被篡改了设备的广告流量; 真设备,但通过群控制的流量; 真人真机,但诱导产生无效流量等。...二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务应用背景 智能,运用大量行为数据构建模型,对风险进行识别和感知监控,相比规则策略,显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。...random forest) 2.2 广告流量模型算法体系 体系分四层: 平台层:主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上,引用开源以及自定义开发的算法应用于业务建模

    56820

    广告流量反作弊的模型应用

    商业化广告流量变现,媒体侧和广告主侧的作弊现象严重,损害各方的利益,基于策略和算法模型的业务,有效保证各方的利益;算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型,本文首先对广告反作弊进行简介,其次介绍系统中常用算法模型...,以及实战过程具体算法模型的应用案例。...作弊流量主要来自于: 模拟器或者被篡改了设备的广告流量; 真设备,但通过群控制的流量; 真人真机,但诱导产生无效流量等。...二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务应用背景 智能,运用大量行为数据构建模型,对风险进行识别和感知监控,相比规则策略,显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。...random forest) 2.2 广告流量模型算法体系 体系分四层: 平台层:主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上,引用开源以及自定义开发的算法应用于业务建模

    2.1K30

    【干货】建模把原始变量转成WOE实现

    对于WOE原理不清楚的小伙伴,可以先看下本公众号之前的文章:建模的IV和WOE。 本文重点讲解用Python的toad库实现变量的WOE转换。...第一种: WOEi = ln(第i个分箱的坏样本数/总坏样本数)-ln(第i个分箱的好样本数/总好样本数) 此时可以理解为:对于第i个分箱,该箱坏样本在总坏样本的占比和该箱好样本在总好样本占比的差异性...表 1 - 极端例子1(用第一种方法算WOE) 从表1知,如果该箱坏样本在总坏样本的占比和该箱好样本在总好样本占比相同,WOEi为0。...至此,建模把原始变量转成WOE实现已讲解完毕 往期回顾: 一文囊括Python的函数,持续更新。。。 一文囊括Python的有趣案例,持续更新。。。...一文囊括Python的数据分析与绘图,持续更新。。。 一文囊括模型搭建(原理+Python实现),持续更新。。。

    1.2K30
    领券