||百姓网公众号微信扫码关注百姓网小程序微信扫扫立即体验扫码下载手机客户端免费抢油卡、红包、电影票|您正在浏览信息，点击查看更多服务中量金融诚招代理&公司名称：中量宝（北京）科技有限公司服务内容：服务范围：投资金额：1万以下品牌名称：中量金融诚招代理所在地：中量网招商联系人：王总联系：(北京)联系时，请一定说明在百姓网看到的，谢谢！见面最安全，发现问题请举报其他联系：咨询电话王总：
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中金支付发布大数据创新成果
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《中金支付发布大数据创新成果》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《中金支付发布创新成果》 精选一中国经济导报讯 记者潘晓娟报道 5月18日，中金支付有限公司（CPCN）在北京发布其在大数据领域的创新实践成果，意味着中金支付依自身的资源优势正式跨入大数据应用这股浪潮之中。据悉，中金支付发布了“洞悉”、“听谛”、“微观”三款产品，分别应用于企业、身份核验和个人风险控制，通过数据分析进行评估、建模，帮助企业更好地了解客户和市场，从而降低生产活动中的风险。当今时代，大数据逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产力的增长。中金支付常务副总经理史佳乐指出，大数据服务的战略意义在于对那些含有意义的数据进行专业化处理与分析。利用大数据技术对企业的生产、流通、销售、财务等相关信息挖掘，可以帮助企业分析，量化企业，从而更有效地促进机构信贷业务的开展，能够减少的发生。《中金支付发布大数据创新成果》 精选二名家 原创 专业 新锐编者按：风险控制是金融领域必不可少的一环。近些年，为了实现更精准、更高效的，金融机构纷纷引进了大数据技术。然而，大数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质和数据泄露等有效性不足问题，由此引发的风险事件层出不穷。的横空出世，为大数据风控带来了些许曙光。那么，大数据+，是否真的能在风险控制领域擦出不一样的火花？金融业的核心在于风险控制（以下简称风控）。随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻。用个人经验预判风险的传统风控模式，已经不能完全满足新时代的风险管理需求。伴随着大数据技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据风控应运而生。然而，大数据风控真的有效吗？大数据风控美中不足众所周知，大数据风控是指利用大数据技术对交易过程中的海量数据进行量化分析，进而更好地进行风险识别和风险管理。大数据风控的核心原则是小额和分散，即预防资金相关者过度集中。小额的设计原则主要是针对海量数据构成的统计样本，尽量避免出现统计学中的“小样本偏差”。分散的设计原则主要是通过分析借款主体的人口属性、商业属性、行为属性和社交属性等数据来建立大数据。基于大数据的风险控制，突破了传统风险控制模式的局限，在利用更充分的数据的同时降低了人为偏差，是金融机构创新传统金融风控模式的变革利器。应用大数据技术不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本。然而，大数据风控并不完美，首先，大数据风控技术无法解决数据孤岛问题，即数据的开放和共享问题。目前，**、银行、券商、互联网企业和公司掌握的信息难以在短时间内互联互通，从而形成一个个信息孤岛。当交易在不同金融机构之间进行时，数据孤岛导致了信息的不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。金行业若想利用大数据风控技术提升风控水平，就必须打破数据孤岛，解决和信息获取不及时的问题。其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量，特别是来源于互联网的半结构化和非结构化数据，其真实性和利用价值很低。举例来说，在美国，Lending club和Facebook曾经合作获取并利用社交数据；在中国，也曾大费周章地采集的社交数据，以期实现对借款人信用的全面评定。但是两者得出的结论如出一辙，由于社交网络中的数据主观随意性很强，这些在网上提取的社交数据根本不具有利用价值或者利用价值十分低，错误率高达50%。电商平台上的交易数据也由于一些现象而失真。这些信息的收集与利用就如同垃圾的运进运出，几乎没有任何意义。基于这些低质数据的风控效果也会大打折扣。最后，大数据风控过程中存在数据泄漏问题。近年来，数据泄漏风险事件屡见报端。日，汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光，显示其瑞士分支帮助富有客户逃税，隐瞒数百万，提取难以追踪的现金，并向客户提供如何在本国避税的建议等。这些文件覆盖的时间为2005年至2007年，涉及约3万个账户，这些账户总计持有约1200亿美元资产，堪称史上最大规模银行泄密。Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示，2015年网络安全事件共有79790起，确认的数据泄露事件超过2千个(2122个)。这些都降低了大数据风控的有效性和应用价值。区块链能否解救大数据风控？2008年11月，一位名叫（Satoshi Nakamoto）的加密爱好者首次提出了。是一个的分布式数据库，这种去中心化、开放自治、匿名不可篡改的数据结构特性使其一出现就迅速取得大量关注。区块链的出现，也在一定程度上解决了大数据风控有效性不足的问题。于中，，而记录这种货币发行与交易的“账本”。为了不涉及被信任的第三方，这个“账本”需要保证交易双方能够相互信任，且保证全部交易信息公开透明，自动传达给交易双方。因此，这个“账本”必须是共享、自治和不可随意更改的。用专业的说法就是，要有去中心化、开放自治和匿名不可篡改的特性。区块链的四大核心技术实现了这些特性：（1）分布式记账、分布式传播、分布式存储，保证了系统内的数据存储、交易验证、信息传输全部都是去中心化的；（2）通过时间戳（区块（完整历史）+链（完全验证）=时间戳）来记账，形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库；（3）所有权的信任是“算法式信任”，非对称加密算法保障交易数据的可信；（4）实现了可编程的，使系统可能去处理一些无法预见到的交易模式。、开放自治、匿名不可篡改的特性使其应用场景迅速扩张，从最初的数字货币，到证券交易结算、会计审计等涉及合约审核的金融领域，再到**、医疗等公共领域，术解决了现实世界中存在的诸多技术壁垒。具体来说，近两年构建了称之为“四大发明”的大数据模型体系：司南-风险管理模型系统、火药-量化运营模型体系、活字-模型体系、造纸-大数据模型体系。毋庸置疑，与传统风控体系比较，依托于大数据技术的“四大发明”的风控体系能够更加精准识别及遏制套现行为，目前为止已经为1亿用户完成了信用评估。然而，大数据风控体系仍然无法解决其数据源上存在的问题。无独有偶，将于大数据风控体系，可以有效解决大数据风控数据孤岛、数据低质和数据泄露等数据源问题。影响大数据风控有效性的关键因素，是数据库的维护成本和信息传递效率。而单从数据的角度来看，区块链是一个由所有参与者共同记录（而不是中心化机构单独记录）信息、由所有参与记录的节点共同存储（而不是存储在中心化机构中）并且不可随意篡改的数据库。在这个中，每个用户节点都拥有整个数据库的完整拷贝，并且当某个用户节点要对数据库写入数据时，它需要向广播这些数据，以便其余用户节点对这些数据进行验证审核操作。只有全网共同验证和认可后，数据才能写入区块链，并且一旦数据写入区块链后，就不能随意修改或删除。这样一个技术构建的数据库，对于大数据风控有效性的提高有重要意义。首先，区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者。设想以下情况：一位客户同时向A银行和B银行各申请一百万的，但其房屋价值只有一百万。如果两家银行加入了同一区块链，就能即时辨别出客户的交易行为和风险，避免放贷总额超过抵押值。除了交易主体外，监管部门也可以作为一个用户节点，实时监控其他用户节点的交易信息，防范风险事件的发生，无需再等到事后申报。利用区块链中全部数据链条进行预测和分析，监管部门可以及时发现和预防可能存在的，从而更好地维护金融市场秩序和提高金融市场效率。可见，区块链去中心化的特征，可以消除大数据风控中的信息孤岛，通过信息共享完善风险控制。其次，区块链的分布式数据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决。在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储，每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证，这提高了数据的真实性。而由于没有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改，从而降低了单一节点制造错误数据的可能性。举例来说，在银行或交易平台内部建立，一位客户构成一个节点，一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险；另一方面，卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效。伪造的数据若想通过络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的计算能力，当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升。另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本，只有当整个发生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改。因此，区块链具备公开、透明和安全的特点，可以从源头上提高数据质量，增强数据的检验能力。最后，区块链可以防范数据泄漏问题。由于库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，，从而加强了对数据泄漏的监控。另外，区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在，用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥有者才知道，就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏，这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利用价值。对于来自数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链，节点数量越多，所需的算力也就越大，当节点数达到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的。因此，通过区块链对信息存储进行加密，保证数据安全，防范大数据风控中可能出现的数据泄露问题，是区块链的重要应用之一。大数据风控+区块链，未来在哪里？BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测，和普及将成为2016年金融业的最大趋势。那么，成为大数据风控的助推器吗？笔者认为，“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔的，但不是一蹴而就的。随着以及资金和人力的持入，区块链会与大数据技术跨界融合，对风控领域现存问题提出更合理更高效的解决方案。区块链的身份验证和加密技术也将在大数据风控中发挥作用。区块链采用非对称加密，在信息传递过程中，用公钥（公开全网可见）对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相应私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时，用私钥对信息签名，用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥，但能验证私钥）。与此同时，利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度。过去几年，在金融活动的合约审查及执行过程中，人为的操作风险和一直是大数据风控难以解决的问题之一。大数据风控主要针对客户端，对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据风控技术显得捉襟见肘。2009年初，区块链技术的出现，使智能合约系统成为可能。基于的特点，可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中心系统在数据监控和验证中的作用，并消除人为操作因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统，使合约的检查自动化。区块链技术作为一种特定的数据库技术，将与大数据风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式。笔者相信，在不久的将来，两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据时代。- End -- 如果喜欢，请分享给您的朋友吧 -让我们一起在这里，关注大数据金融...【版权保护声明：大数据金融杂志选发有优质传播价值的内容，并极其尊重优质原创内容版权，如所选内容影响到您的权益，请联系我们删除。】近期金讯播报：1.央行再发 传化支付因立功获牌中国支付网从央行网站获悉，传化支付有限公司正式拿到支付业务许可证，编号为：Z1。传化支付获得的牌照业务类型为：互联网支付、移动电话支付、预付卡发行与受理(仅限线上实名支付账户)。这是央妈发放的第271张支付牌照，第111张互联网支付牌照，使得支付牌照存量总数从246张又升为247张。传化支付获牌业内早有传言，传化支付内部人士一直声称已有牌照，只是央行迟迟未予公布。从央行公示信息来看，传化的牌照是因为处置浙江易士风险事件立功而获批的。公示信息显示，2015年12月起， 传化支付有限公司及其母公司通过债务承接方式，配合地方**处置浙江易士企业管理服务有限公司风险事件，人民银行暂未公告其许可信息。目前，浙江易士公司的风险处置已基本完毕，现按规定予以公告。因此传化支付的首次获牌时间从日算起，至日前有效。这与之前最后一张支付牌照“广东广物电子商务有限公司”算在了同一年发牌，将有很大可能在同一批续展。2. 备案登记意见稿出台：继上海之后再提“存管”过半，深圳市金融发展服务办公室于7月3日晚间公布《（征求意见稿）》），步上海后尘，深圳也要求P2P“属地化”，只能找深圳辖区内设有分行以上（含）级别机构的商业银行达成安排。据澎湃新闻不完全统计显示，已经完成存管的至少12家P2P要更换存管银行。深圳的征求意见稿要求，P2P想要申请备案登记，需要满足的条件为：与在深圳市行政辖区内设有分行以上（含）级别机构的商业银行达成资金存管安排，此外，主要资金结算账户（包括网络资金专用账户）应当开设在商业银行在深圳市行政辖区内的分支机构。3. 互联网彩票仍未开禁 百度彩票将暂停更新7月3日晚间，百度旗下百度彩票发布公告称将对互联网彩票相关业务进行调整，该站PC及无线端将于日停止信息更新。在日之前，百度彩票的账号登录及个人账户查询等功能仍可正常使用，用户需尽快按照提款须知查询和提取。自2015年财政部、公安部、国家工商行政管理总局、工业和信息化部、民政部、中国人民银行、国家体育总局、中国银行业监督管理委员会等八部委联合发文叫停互联网彩票业务以来，互联网彩票的禁售时间已有两年有余。今年2月财政部、民政部、体育总局联合发布加急文件《关于对擅自利用互联网销售彩票问题整改落实情况进行督查有关事宜的通知》（简称《通知》），再次查处整顿互联网彩票。4. 华夏邓白氏备案开始公示，外资开展企业征信业务即将落地？7月3日，人民银行上海总部在官网发布《关于对上海华夏邓白氏商业信息咨询有限公司企业征信机构备案的公示》。公示附件显示的时间是6月30日。公示信息显示华夏邓白氏注册资本为100万元，邓白氏国际信息咨询（上海）有限公司出资额为51万元，股权占比为51%，华夏国际信用咨询有限公司出资额为49万元，股权占比为49%。而邓白氏国际信息咨询（上海）有限公司是邓白氏国际有限公司（美国）的全资子公司。根据2013年颁布的《征信业管理条例》，我国企业实行备案制，但市场上已有数月未传出有企业征信机构完成备案的消息。截至发稿，根据公开信息，计入华夏邓白氏，我国已有134家企业征信机构获得备案资质。 此次华夏邓白氏如能顺利完成公示，获得企业征信备案资质，或可视为外资终于进入我国征信业的一个标志。5.中国正制定合同规范、债务标准6月29日，据新华网报道，战略研究部负责人肖翔做客新华会客厅，并就及消费者权益保护等话题发表了相关看法。“标准是数字规范发展的基础性工作。”肖翔介绍称，协会正在加快相关标准建设。此前协会牵头成立了金标委互联网金融标准工作组，并担任组长单位。从具体标准看，目前，去年已正式发布实施。标准已完成专家审查环节，下一步将提交审议并发布。此外，互联网金融、合同规范、债务催收、数据统计、信用信息共享等标准也在积极研究制定之中。这些标准的出台实施，将有助于提升数字普惠金融的规范化和标准化程度。6. 正式上线：9家支付机构接入，占超九成份额在经过三个月的试运营后，有着“网络版银联”之称的网络支付平台正式上线。日，平台宣布正式启动业务切量，即开始转接清算一般用户实际交易场景的网络支付业务。其中，在支付机构接入方面，截至6月30日，财付通、、、百付宝、支付宝、平安付、7家支付机构完成接入，联动优势、中移电商接入工作进入倒计时。这9家机构网络支付和移动支付的交易规模，合计占比超过96%。在网联平台正式上线的同时，官方也给出了直连银行的模式将被立刻叫停的时间表：到2018年下半年，网联将完成与所有第三方机构和银行的对接。《大数据金融》杂志·征稿为进一步提高《大数据金融》杂志及新媒体平台的专业性和可读性，及时反映新金融产业发展现状，现长期征集互联网金融、众筹金融、移动金融、大数据金融发展相关内容稿件，凡相关领域从业者、研究人士、教育界人士、大专院校学生及其他相关人士均可投稿。投稿邮箱： .cn联系电话： 6名家 原创 专业 新锐－长按关注－《中金支付发布大数据创新成果》 精选三【IT168信息化】“从一万米高空看大数据应用是金光灿烂，然而在落到地面上看大数据应用则是一片沙海。大数据应用就像是沙里淘金。我们需要学会从数据的沙海中淘出有含金量的业务信息。”副总裁兼CIO裴兆旭在由IT168CIO-CTO俱乐部梭子鱼共同主办的主题为“大数据开启商业新未来”沙龙现场(以下简称沙龙)一针见血的道出了大数据的发展现状。　　数据“爆炸”催生互联网金融大数据　　当下，互联网的发展和信息爆炸已经将我们推入了以云计算和大数据为新特征的信息社会，数据爆炸性增长催生了大数据技术的出现，引发了一系列衍生物出现，如互联网金融等等，大数据已经不再只是研究实验室的研究课题，它们已经冲击着社会，并对商业实践产生颠覆性地影响。金融业作为传统行业之一，也感受到了“地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，就会面临被淘汰的危险。　　对于金融行业，大数据的应用可以帮助金融机构从外部海量数据的矿藏中找到有业务价值的信息，从捕捉客户心理特性、意见倾向，直至全面了解客户。更深层次地，大数据的应用可以让我们从描述客户信息到预测客户行为，最终到规范社会行为，不断提升数据分析的价值。在裴兆旭看来，在未来十年，大数据技术引发商业创新，数据重构商业。　　“大数据应用如果用传统思维，从内部数据做封闭式开发，则是大器小用，又像在封闭的小鱼缸里开发，不与海洋世界相通，无法培养出’大鲸鱼’。”▲交易中心副总裁兼CIO 裴兆旭　　相比于过去传统的传统数据挖掘，今天的大数据与过去相比有着明显的区别，传统的数据挖掘是把所有的数据进行清洗、整理把它变成已知的然后运行分析，但是如果缺少几项内容，所要分析的结果就会有问题，这是传统的数据挖掘以及BI的缺点，今天的大数据它已经走向新的模式特别针对非结构化的数据也可以进行全量的分析。比如过去某通过BI进行客户分析它所产生的数据不够准确，无法给企业带来价值，而另一家企业采用了大数据的算法以及客户心理学习加推送算法，使得该保险企业取得了巨大的收益。　　互联网金融如何落地大数据　　1、大数据淘金价值巨大 要与业务场景结合　　虽然我们可以看到大数据的淘金价值巨大，但开展大数据并非一蹴而就的。裴兆旭指出，大数据说起来容易，但做起来非常难，大数据对于企业的CIO非常重要，但是企业CIO一听到大数据就头大，这是因为他们缺乏有效的手段――除了技术手段以外业务手段也缺乏。目前众多CIO都以数据“持有者”自居，而非管理者，缺少淘金的精神和技能。如果IT团队只有关系数据库方面的专家(“榔头”)，他们看见的也只有结构型数据(“钉子”)。而CIO需要扮演乐队指挥的角色，熟练管理离散数据源和不同数据形式，协调各类新的业务机会。CIO不仅要把传统的技术、系统由结构化处理走向非结构化、全量，同时开展大数据还要与具体的业务场景结合，这样才会产生巨大的价值。　　其次，数据系统架构必须解决新旧数据的整合问题。传统数据方式得以保留的原因在于IT高管认为结构化数据格式的可控性较高。然而，新的非结构化数据管理方式可以提供一种全新的控制管理概念――将数据转变成新的价值来源。混合结构化与非结构化数据并成功构建平衡的数据架构，这是挖掘数据隐含价值的关键。　　第三，目前很多**机构和公用事业机构出于保护自身利益的原因，不开放数据资源共享，短期看这种不开放是有利于小家的利益。但从长远来看，不利于社会化发展，不利于大家的利益。推动大数据商业发展，需要监管机构的建立金融服务标准化规范以及大数据接口标准，从而解决金融机构通过安全共享标准化的大数据，实现薄利多销，让利给客户，做大做强金融业务。有了标准化的大数据，中小企业才能从社会化的数据中挖掘客户行为与情感信息，有利于传统商业模式和创新数据商业模式的结合，有利于减少大数据挖掘成本，有利于减少重复开发带来的资源浪费，更有利于打破行业壁垒，实现跨界创新。▲IT168CIO-CTO俱乐部梭子鱼共同主办的主题为“大数据开启商业新未来”沙龙“”　　2、创新不是单靠技术　　在互联网金融变革中，互联网很重要的一块，那么具体来看，互联网借助大数据去实现创新?对于此，裴兆旭首先介绍了互联网保险系统的组成，它认为，互联网保险系统由电商平台 (技术系统)、保险(产品)、 互联网金融(业务模式)、大数据分析挖掘(数据挖掘的精准营销和实时快速定价)组成，而且互联网保险创新不是单靠技术开发，也不是单靠业务推销。它的成功的关键在于：　　项目主管和他的项目团队能够抓住客户的需求，刚性需求和主流心理需求，设计创新产品和配套的客户服务来捕捉客户，吸引客户，倾听客户的意见，改善产品与服务，从而不断扩大客户规模。　　互联网金融创新尤其是的成败在于社会化的风险控制; 大数据技术是识别客户行为趋势和信用的捷径;而社会化的风险控制的落地在于建立2个重要的评分/指数体系：第一是信用评分体系 -> 信用指数第二是全民电子病历 -> 健康指数。如果建立了这二项社会化体系，中国社会的互联网金融将进入大发展阶段。支撑金融行业的多种产品与服务的大创新，将会创造巨大社会价值和商业价值。　　在最后，裴兆旭指出，发展互联网金融需要社会化的信用体系。“发展互联网金融，金融行业需要适应开放式互联网环境中建立开放式技术商业模式。互联网金融需要社会化的信用体系; 运用大数据技术于互联网金融创新还应该有’善的灵魂’!”▲IT168CIO-CTO俱乐部梭子鱼共同主办的主题为“大数据开启商业新未来”沙龙《中金支付发布大数据创新成果》 精选四看点：金融稳定委员会从供需端出发，剖析面向客户、运营、、监管的四大用例，评估其对微观、宏观财务的影响。正在成为热点项目，可以用于交易和实施监管、市场趋势预测等，打通金融机构、供应商和客户之间的信息壁垒，提高工作效率，降低运营成本，迎合多变的市场环境，发展新型商业模式。1AI引起了“全球央行”的注意在2008年全球爆发的局面下，2009年4月初伦敦决议设立一个全球的金融监管体系，并于该年6月27日正式运作，专家称其为“全球央行”，此即金融稳定委员会（Financial Stability Board，简称FSB）。金融稳定委员会的具体职能包括：评估全球金融系统脆弱性，监督各国改进行动；促进各国监管机构合作和信息交换，对各国监管政策和监管标准提供建议；协调国际标准制订机构的工作；为跨国界风险管理制订应急预案等。▲年全球人工智能并购活动随着计算机和大数据的发展，近两年人工智能技术越来越多的应用于诊断疾病、翻译语言和驾驶汽车等。世界经济报告显示，全球针对人工智能创企的投资从2011年的2.82亿美元增长到2015年的24亿美元，此间并购交易也在加剧。▲人工智能、大数据分析、、、监督式学习、增强学习、非监督式学习之间的关系人工智能，可以执行那些传统算法无法解决，需要人工辅助的任务的计算机系统，其在金融领域的应用潜力引起了FSB的注意，并发布了本报告（人工智能和机器学习之于金融服务）。▲从供需角度理解人工智能和机器学习在金融领域的应用从供给端看，人工智能和机器学习为金融市场参与者提供了可用的工具，包括云服务、更快的数据处理/解析、更低成本的目标数据库、能够自动学习和进行预测的数据模型等。与此同时，在更快更可靠的电子交易平台和经济数字化下，机器学习算法能够接触更多公开、实时的交易数据和企业公开声明（美国的市场监管机构已经允许交易公司利用社交媒体发布公共声明，且上世纪90年代之后新闻就已经能被计算机理解了），结合来自社交媒体、在线搜索趋势、收视数据等给出的消费者信息，从而实现复杂的交易指令和信用评估等。▲年间全球数据存储成本（蓝线）和数据可用性（红线）发展示意从需求端来看，金融机构能够利用人工智能和机器学习发展新的业务需求，降低成本，管理收益风险，提高运作效率，优化客户流程。因此，越来越多的金融机构主动引进相关技术增强竞争力和品牌热度，剩下的也不得不采取措施迎战。为了优化成本结构，金融机构也在积极的与监管方寻求合作项目，如保险条例、数据报告、最佳执行交易、和金融恐袭预防（AML/CFT）等。因此，监管机构需要应付更多更复杂的数据信息，平衡其与数据保护之间的关系。2四大智能金融用例面向客户：信用评分、保险和聊天程序人工智能和机器学习已被广泛用于金融机构的前台，大型的客户数据被导入聊天程序，使其能够为客户“面对面”的用自然语言交流，提供信用评估和风险提示，给出。先来看信用评估工具，主要基于历史交易数据（信用账单、是否及时缴纳水电费等）和AI评分模型（回归、和统计分析之类的工具），它可以帮助加款决策速度，限制增量风险。除了金融机构已经有的结构化数据，非结构化和半结构化的数据源（社交媒体活动、手机使用和短信活动等），甚至金融环境和金融周期，也逐渐成为信贷等级评估参考。当然，关于个人数据的隐私和保护问题现在还是一个政策争议点，机器学习本身的逻辑不可理解性也会受到质疑。目前，已有掌握该技术的美国公司瞄准缺乏信用评估机制的中国市场。再来看定价、营销和管理，基于实时、高精的消费数据（在线购物行为或汽车行驶里程）等，AI可以帮助进行定价决策和损失评估，减少索赔处理时间，提高盈利能力，降低运营成本，这一领域的AI应用，美国、英国、德国和中国等国都在进行积极普及。潜在的数据错误，以及利益驱动下排除某些群体的问题是争议点。最后来看聊天程序，即助客户进行交易或解决问题的虚拟助手，也称聊天机器人。这些自动化程序能进行文本和语音识别，与客户用自然语言进行交流，给出财务建议，帮助客户进行财务决策，金融机构也可以通过聊天程序与客户的互动来获取客户信息。目前，亚洲金融机构监管机构已将聊天程序投入使用。面向运营：资本优化、风险模型、市场分析人工智能和机器学习开发出来的应用程序可以帮助金融机构进行资本优化（银行），提供风险管理模型（反向测试和模型验证），并对交易的市场影响进行分析（大交易的建模）等。先来看资本优化，传统银行严重以来数学（函数）方法进行，但人工智能和机器学习基于大数据分析给出的方案不仅更快（计算能力强），考虑的维度也更全面。2012年，有行业观察人士指出大多银行声明已经在利用很牛的程序优化（RWA），节约了5%至15%。衍生品利润率也在优化的范畴，比如利润率估值调整（MVA）。与此同时，清算和双边保证金的新规定增加了对优化资本和初始保证金的复杂技术的需求。再来看风险模型，即利用人工智能和机器学习算法对大型、非结构化和半结构化的数据集进行分析，考虑到市场行为、监管规则和其他趋势的变化，进行反向测试、模型验证和，避免低估风险，提高模型容错性，提高。目前，美国和欧洲的一些监管机构已将AI引入风险管理，一家全球性的企业和也将无人监督算法引入验证模型。最后来看市场分析，人工智能和机器学习可以补充传统的市场影响模型，从零散的历史数据中获得更多信息，帮助识别非线性关系，评估交易（包括自家公司的交易）对市场价格的影响，创造“交易机器人” 自学如何对市场（价格波动和）变化做出反应，求解对市场影响最低的交易行为。面向交易和管理除了上述环节，人工智能和机器学习正被一些公司应用于自主的（无监督的）设计交易和投资策略。对于交易执行方（卖方）而言，他们希望用人工智能和机器学习算法提高销售能力，比如从历史交易数据挖掘客户行为，提供语音、文本服务（聊天程序）并从中挖掘新的客户信息，导入电子平台数据池，帮助公司满足非的交易前交易和交易后的透明度要求。与此同时，基于AI技术的风险建模可以帮助银行提供风险配置方案。对于投资组合管理方（买房）而言，人工智能和机器学习可以从更数学的角度理解市场行为，给出市场预测（价格波动）及其时效性，带来直接和间接的更高回报。有业内人士评估，纯粹被AI管理的资产大概有，这个数字正在快速增长。不过很多表示，在不清楚怎么回事的情况下，他们不愿意完全自动化。此外，企业对于数据共享的意愿和标准都比较暧昧。因此，算法需要考虑监管规则和可理解性。面向法规和监管是的一个子范畴，预计2020年市场规模将发展到64.，复合年增长率（CAGR）76%。对于非结构化数据（电子邮件、语音、即时消息、文档和元数据）而言，监管科技本质上是机器学习与自然语言理解的结合。在欧盟，必须遵从MiFID II、UCITS、AIFMD等指令，而机器学习可棒帮助用通俗的语言解释这些规则。此外，AI还被用于客户身份认证（），直戳金融机构最贵、最费力且高度重复的痛点。此外，AI算法还能对交易数据（TRs）的质量进行评估和筛选。目前已有金融机构（杜克贝克）的采用监督式学习算法自由识别文本字段，自动检测不符合强制清算要求的事务。机器学习还可用于识别异常交易和风险主体，检测和预测市场波动、、金融压力、房价、工业生产、GDP以及失业率，评估用户情绪，抓住可能对金融稳定造成的威胁。央行可以利用人工智能来协助货币政策评估。一些监管机构，如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）、美国证券交易委员会（SEC），正在使用人工智能进行可疑交易识别。具体做法包括从证据文件中识别和提取利益实体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准更省力的打击通过统进行的犯罪活动（反）。3微观财务分析人工智能和机器学习可极大的提高信息处理效率，减少信息不对称性，增强金融信息功能系统，从而帮助市场参与者更大规模的手机信息和更全面的分析相关牵动因素，实时的调整交易和投资策略以适应当下的金融环境，建立缓冲机制，通过各种渠道（自动化业务流程、根据需求分析分配资源分布等）降低成本和风险（发现欺诈、洗钱、违约、网络攻击等），鼓励金融机构开源数据与行业中的其他部门、企业合作，帮助稳定整个金融系统。特别指出的是，算法依赖于第三方开发人员和服务商，且未必有可理解性，需要结合人类员工的观察、评估结论，注意可能造成操作风险。此外，消费者、中小企业也可以通过AI技术享受更方便的借贷学习，享受更便宜、更广泛的金融服务，获得针对性的财务规划方案，推进惠普金融。当然，其中可能涉及的种族、宗教、性别等敏感数据所属的AI伦理范畴有待更广泛的讨论。鉴于人工智能和机器学习是相对较新的事物，缺乏相关共同认知和国际标准，并存在数据安全和隐私、操作风险、社会伦理等问题，因此需要国际标准制定者和监管机构等多方协作努力，避免不恰当的使用造成系统风险放大。目前，已经有国际证券委员会（IOSCO）发表了AI在市场监控、数据手机、跨境合作方面的技术影响，高级监管机构（SSG）也对算法的可践行性和相关控制进行了剖析，巴塞尔银行监管委员会（BCBS）也将该技术考虑到公司内部政策和程序中去以保证开发过程的一致性。4宏观财务分析从整个经济体的角度来看，人工智能和机器学习可以帮助提高金融服务的效率，避免无效和失误行为，将资金分配给有需要且有价值的和项目，降低支付和结算成本从而造福个体投资者、消费者，可以刺激实际经济活动，影响金融市场的集中度，使整个体系收益。此外，人工智能和机器学习所属的数字经济也将促进金融服务和各个行业之间的协作，比如电子商务、等，打通各环节链路，提高资源利用率，发现新的经济增长点。而人工智能本身作为一个新的产业，不仅将收到先锋/创新企业的追捧，对于那些还没采纳AI的企业而言，也不得不买装备应战，从而带动一个新的经济增长点。但值得注意的是，更有效的信息处理可能带来宏观金融的同时，也可能提供高频交易这样打破市场规则的行为。部分公司可能使用人工智能或机器学习技术利用更低的交易成本获得更高的回报。换言之，AI增强了金融市场的流动性，但复杂的交易过程和风险是否是AI技术和整体金融环境能够承受的，难下判断。目前，更多样化的风险分担结构，或者说金融体系中更紧密的相互联系可能有助于分担风险。如毕马威所说，金融机构应缩短开发的反馈周期，将开发项目分成若干个迭代周期，以适应多变的经济环境和需求市场。此外，AI可能破坏保险行业的风险分担功能，算法偏见可能导致不受欢迎的歧视，在伦理层面可能受到的冲击也值得注意。智东西认为，金融行业的数学性加上大量的结构化、非结构化数据，使其成为人工智能的一个重要落点，带来更高的效率和更低的成本，且智能金融（AI+金融）也吻合了更全局、精准的数字经济大趋势，迎合多变的市场环境，带来惠普金融、电子商务、共享经济等新的增长点。因此，AI+金融/智能金融成为一个新的风口，一个能够获得监管支持、多机构分担风险的风口。附1、名词释义机器学习，是人工智能的一个子范畴，灵感来自大数据分析，泛指能够进行自动优化的算法，包括监督式学习（算法会提供一组包含标签的“训练”数据）、非监督式学习（提供给算法的数据不包含标签）、增强学习（在监督和非监督学习之间进行：算法被输入一个未标记的数据集合，为每个数据点选择一个动作，并接收反馈）、深度学习（受大脑结构和功能的启发，使用了在“层”中工作的算法，该结构被称为人工神经网络，可以用于监督，无人监督，或强化学习）等。2、算法与应用年间，由于现代计算能力的飙升和机器学习算法，特别是深度学习算法的提出，人工智能的概念再一次火了起来。深度学习可以应用于不同类型的问题（分类、回归分析等），因此在图像识别和自然语言处理等领域产生了显著的效果，而这些技能之于汽车/自动驾驶、医疗、法律、金融等领域意义重大。关于C金所，是由深圳市前海汇博互联网金融服务有限公司建设并运营的国有全资的，于日上线，是中小担集团全资子公司。截至2017年8月，C金所已累计发布项目超过45亿元，所有的项目实现00！C金所，安全好去处！年化收益最高7.2%随时可以转让赎回！微信号：cgcfax_info致力做最优质的来源：智东西《中金支付发布大数据创新成果》 精选五5月18日下午，中金支付在北京举办“洞悉”――大数据产品发布会。本次发布会共发布了“洞悉”“听谛”“微观”三款产品，分别应用于企业风险控制、身份核验和个人风险控制。“洞悉”产品定位于解决企业普遍存在的风控信息不对称、不及时等问题；“听谛”主要为企事业单位提供身份核验服务，采用多维度验证、多渠道验证、交叉验证等方法进行核验；“微观”主要为金融及泛金融机构提供个人风控服务，要功能包括信息核验、欺诈评估、风险评估等。中金支付有限公司成立于日，注册资金1亿元，是中金金融认证中心有限公司（即中国金融认证中心，CFCA）的全资子公司。《中金支付发布大数据创新成果》 精选六目前互联网金融发展迅猛，不过伴随而来的风险也不得不提。此前《》（下称“《指导意见》”）和《（征求意见稿）》（下称“征求意见稿”）对外发布并于近日正式结束公开征求意见，似乎代表着的“寒冬”到来。互联网金融如何控制风险？如何才能突破实名认证这个难题？互联网金融的“大数据”又是如何搜集的？互联网金融掌握了能颠覆传统金融的风控技术在不依赖央行征信系统的情况下，市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用咨询服务。高顿财经FRM研究中心kelvin老师指出，互联网金融企业的风控大致分为两种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再分享征信信息。央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。而这些人却有可能在央行征信系统外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。市场上一些线下小贷公司、对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业提供查询、不良用户信息查询、查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推进的工作。而随着加入这个游戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾勒的信用图谱也将越来越清晰。互联网海量大数据中与风控相关的数据利用电商大数据进行风控，对于大数据的谋划可谓非一日之功。在很多行业人士还在云里雾里的时候，阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料，再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。类网站的大数据同样对非常有价值。的年份、是否通过、、卡片种类；数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。在国内，2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，其用意给人很多遐想空间，获得社交大数据，阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手。小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。因此，贡献数据，共享数据的模式正逐步被认可，抱团取暖胜过单打独斗。第三方支付类平台未来的机遇在于，未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。互联网金融风控大数据加工过程在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特别地依赖于信用担保行业，用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的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。事实上，在美国，征信公司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于提供给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策判断和市场营销。高顿财经FRM研究中心kelvin老师表示，在中国，互联网金融的风险管理还有很长的一段路要走，不过，互联网的便利性与连通性，对金融的发展都是必须的。目前，中国需要吸收一些专业化的风险管理人才，对此进行风险管理，让互联网金融更好发展。《中金支付发布大数据创新成果》 精选七原标题：大数据如何提升金融效率？探索新金融监管合规期，大部分有实力的基本能顺利完成整改，而风控才是决定平台可持续发展的关键！典型的网络借贷业务例如、款、、以及等，都需要完整的风控体系来识别欺诈用户及评估用户信用等级，那么如何搭建有效的风控体系就成为网贷长远发展需要解决的首要问题。互联网金融的高风险有、操作风险、信用风险、技术风险、违规经营风险等，贯穿整个金融服务的各个环节。以供应链金融为例，主要存在、身份盗用、还款拖延、抵押物估值不准、抵押物等金融风险，成为行业痛点。随着元年的到来，大数据、云计算、机器学习、图像识别、人工智能等技术的广泛运用，利用大数据降低风控成本，提高风险管理效率，帮助网贷平台优化业务模式，完善行业发展，已是大趋势。大数据优化风控主要体现在以下三方面：一、对人的大数据风控。从人的网购、手机话费、娱乐消费、物业费、头等舱乘坐次数等等生活轨迹中发掘有信贷价值的数据，建立大数据反欺诈系统，再从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等运营安全方面，多方位协助完前、贷中、贷后各个阶段的风控体系，有效识别骗贷、欺诈等行为，减少损失。传统的，往往只针对借款人提供的资料进行人工审核，资料真实性和个人征信情况难以求证。大数据的优势，通过从社交、征信、消费、地理位置、行为等源头收集数据，描绘用户画像，清楚用户消费喜好及生活轨迹，从而推断不同客户群体的还款意愿和还款能力，可以进行系统的客户管理，有效降低欺诈风险。二、对企业的大数据风控。供应链金融从生产、销售、服务三个关键环节提供一站式金融服务，涉及到应收账款、、电子订单、物流数据、财务报表等等核心企业数据，传统的风控大多通过线下实地考察收集企业数据，存在人工成本高、数据覆盖面小、效率低的问题，而借助大数据及相关技术，将线下数据搜集转移至线上，数据全覆盖，可以在运营成本和坏账成本控制上尽量减少人工介入，加上机器智能化操作，能够让金融效率得到有效提升。此外，运营一年以上的网贷平台具备大量数据的积累，但并没有得到合理运用，数据的闲置不仅造成资源浪费，还给企业平台带来成本压力。但通过大数据先进技术的应用，为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了广泛的空间与潜力。三、数据共享下的大数据风控。马云曾经在一次演讲中说道：“人类正从IT(Information Technology) 时代走向DT(Data Technology)时代”。在DT时代，数据成为最有价值的资产。数据的价值在于关联，但是现实中，数据大部分是割裂和分散的，金融行业尤为突出。在共享经济和平台经济崛起时代，数据的不开放，使个人、、银行、监管等各方损失巨大，例如，网贷平台尽管通过自身及其他方式能够获得大量数据，但这些数据的含金量远不如银行个人征信数据，加上平台之间数据的割裂，以及不容许试错机制，都令大数据风控等先进技术，由于缺少完整全面的数据支持，成为摆设。而对于供应链金融来说，围绕核心企业及上下游中小企业形成了完整的产业生态圈，核心企业掌握几乎所有重要数据信息，通过与核心企业一方达成合作，形成大数据风控闭环，正好解决了数据缺失困扰。以专注于的互联网投普汇云通为例，自2015年8月上线至今，两年间通过核心企业掌握300多家中小微企业基本情况及其财务人员、股东、社保缴纳等多项核心数据，累积为28万多提供综服务，并通过数据解读分析及用户画像描绘建立了精准化和个性化的服务体系，能够更高效触达用户并提供精准服务。同时，在撮合交易环节，普汇云通从贷前的准入机制审核，贷中的风控审查、项审会审批，贷后的定期跟踪、风险预警等，通过云计算和大数据建立了一套高效的反欺诈和信用决策管理体系，**提高了平台风险识别能力。近年来，国家对大数据的重视程度日益提高，十九大报告更是明确指出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。互联网金融是大数据落地应用的重要行业领域，在这一背景下，普汇云通等互金平台需继续积极探索大数据在风控领域的深层次应用，加快大数据、人工智能等前沿技术落地于互联网金融行业，解决行业痛点和实际问题。返回搜狐，查看更多责任编辑：《中金支付发布大数据创新成果》 精选八　　近日，一部名为《辉煌中国》的纪录片在轮番播放，该片集中反映了十八大以来中国所取得的各项经济社会发展成就。知名互联网金融企业在片中的惊艳亮相，引起了行业的广泛关注。　　互金企业争相布局大数据基地 　　《辉煌中国》第三集里高度评价了贵阳大数据产业建设所取得的发展成绩，有利网在贵阳布局的大数据基地也在这一片段中被首度曝光于全国观众面前。　　贵阳现在不仅是国际知名的生态城、旅游城，更是全球大数据产业的聚集地。高海拔、低气温、低电价，成就了贵阳“天然机房”的独有优势。国务院2015年发布的《促进大数据发展行动纲要》明确提出支持贵州建设国家大数据综合试验区，而在贵阳市公布的大数据产业发展“十三五”规划中，有利网作为大数据金融产业的代表企业就名列其中。　　作为最早进入互联网金融领域的企业之一，有利网一直通过技术驱动来更新优化借款、贷款端的流程，尤其是自2015年以来完成收购整合之后，有利网先后在贵阳、合肥等地自建大数据中心，通过云计算、云服务等大数据手段不断提高放款效率、优化贷款质量。　　有利网大数据中心的建设不仅在推动地方经济发展、释放行业潜力和培养大数据人才等方面受到地方**的肯定，更大幅提升了自身的数据处理能力，为正在进行中的普惠金融升级之战赢得先发优势。　　普惠金融升级离不开大数据 　　在我国早已深入人心，但金融距离真正“普惠”仍然任重道远，的再升级已经成为摆在众多金融机构面前的共同难题。　　制约中国普惠金融进一步发展的最大瓶颈就是“成本高、风险高”。特别在经济相对落后的区域，广大居民往往未被很好地纳入金融体系的服务范围。在这种特殊国情之下，大数据技术正在中发挥出越来越重要的作用。　　通过整合“大数据”资源，金融机构将可以全面了解之前被忽略的“”和小微等客户历史信用情况，极大降低业务风险，金融机构在制定各类决策时，可以利用大数据技术开发出高效、灵活的授信量化模型，将帮助金融机构准确判断市场的发展趋势，作出有效的战略决策。　　大数据技术还可以为企业提供更多样的风险管理方法和手段，使更加精确，风险防范更为有效，此外，由于大数据决策的客观性，避免了人为因素对于决策的影响，可有效解决传统金融中的内部控制问题。　　大数据还可以帮助金融机构更好地进行经营管理。利用大数据方法，可帮助金融机构及时深入分析员工的日常操作、交易的每个环节，甚至能够预测可能出现的问题。　　大数据技术正成为新金融企业核心竞争力 　　有利网CEO曾对媒体表示，如果说之前的互联网金融是重新组装生产要素，那么现阶段的互联网金融则要着重于生产力的革新。　　有利网在利用大数据技术构建企业核心竞争力方面一直遥遥领先于同行。　　在线上的方向，有利网致力于建立更精准的服务体系，提高对客户的精细化服务能力；在资产端方向，公司自主开发反欺诈系统及信用决策系统，做到了更高效的授信和风险识别，在激烈的市场竞争以及高强度的反欺诈实战中证明了有效性和行业领先地位。　　科技金融的产业升级，已经不再是简单的技术复制，而是从0到1的创新，深入金融的本质，只有符合金融本质发展的技术才有价值。只有把金融与大数据等技术有效的结合，才能更符合产业的发展，创造出属于企业的核心竞争力。　　文章属于网贷互动转载的商业信息，内容不代表本网观点，仅供参考。《中金支付发布大数据创新成果》 精选九日~2日，Intel IVS 英特尔中国行业峰会）在苏州金鸡湖国际会议中心隆重召开，国内的工业互联网厂商寄云科技应邀参加，并携“寄云工业设备远程监控和运维解决方案、寄云工业大数据分析平台、寄云时许数据库套件”等产品方案参加此次展会，受到众多与会观众的青睐！作为国家高新技术企业，寄云科技利用边缘计算、、大数据以及云计算等先进技术开发了国内首个世界级的工业互联网平台——寄云NeuSeer平台。基于寄云NeuSeer工业互联网平台，寄云科技为工业企业提供从传感器数据采集、实时数据存储和转换、设备远程监控和告警，到工业大数据的深度处理和分析等多维度的服务，让人与机器可以顺畅交流，最终实现故障诊断、故障分析和预测、可靠性分析、产线优化乃至产能提升等。数据采集分析让机器拥有语言能力在奔向智能制造发展道路上，工业企业往往因设备分布广、运维费用高、告警不及时等问题举步维艰。如何有效降低设备运营成本及提高核心竞争力已受到越来越多的工业企业关注，并已成为企业亟需解决的问题。基于寄云NeuSeer工业互联网平台，寄云科技推出的工业设备远程监控和运维解决方案可以帮助工业企业完美的解决上述问题。该方案通过寄云工业物联网网关帮助企业实现工业设备、控制及业务系统的数据采集，再通过寄云工业物联网平台将数据转发至云端，构建云端的监控面板，并将传感器的时序数据保存至时序数据库，提供查询和展示功能。另外，通过寄云工业大数据分析平台可以对工业设备传感器数据进行分析，并训练异常数据监测模型，从而找到设备故障原因，最终实现工业设备的故障预测及预测性维修。寄云科技让工业生产中产生的大量数据变得更有价值，赋予了机器说话的能力。分析结果展示搭建人机交流之桥梁工业生产中的数据不仅包含设备传感器数据、还包括各种IT系统运营数据及第三方数据，工业数据和人之间如何实现交流呢？寄云工业大数据分析平台及应用开发平台不仅可以帮助工业企业实现数据接入、数据预处理、数据清洗及数据质量分析等，还可实现数据的高可定制、可视化等功能，让分析结果和预测性决策依据清晰直观的展示。操作人员则可通过该展示将结果将决策下发至机器和操作系统，实现物理空间和虚拟空间的有效衔接，让机器具备智能，从而提高生产效率和资源利用率。寄云科技让人机交流实现完美的连接，使工业企业快速实现OT和IT的高效融合。寄云科技为彩虹集团特种玻璃事业部提供的智能工厂数据感知分析平台方案，让该集团生产产线具备了远程数据感知功能，实现了智能机器人、PLC协同作业，达到了工业网关和自动化设备高度安全融合。寄云科技的解决方案打通了各系统之间的数据流程，对生产数据和业务数据进行分析，分析产品的质量和工艺的情况，进而优化产线，优化生产流程，减少成本，增加效率，实现“可视、可控、可预知、可智造”的目的。此外，寄云科技还为轨道交通、电力能源、航空航天以及健康医疗等多个行业的世界500强客户提供了智能制造、大型设备故障诊断与预测等多种专业的服务。在此次峰会寄云科技展位上，现场观众不仅可以参与到寄云互动解决方案中，真实感受工业领域技术带来的变革，还可以亲眼看到寄云NeuSeer工业互联网平台的强大能力。同时，寄云科技也期待与业界专家和观众进行现场深入的交流。《中金支付发布大数据创新成果》 精选十文/意见领袖（微信公众号kopleader）专栏作家 周昆平随着大数据技术的发展，银行获取此类信息的成本极小，数据收集的维度、广度和时点得到了扩展，可对客户的交易信息和行为轨迹进行实时的监测，此时得到的结果因依靠庞大数据的支撑，其质量和可信度**增强。周昆平：大数据提高银行风险控制能力伴随着互联网和大数据的快速发展，互联网和传统行业的融合开始加速，在互联网浪潮下，传统行业重新找到了发展的新方向。互联网与传统银行业可以融合发展，即形成新型的“互联网+”模式，该模式的本质在于将互联网技术（大数据处理、云计算）融合于银行经营管理的各环节，这不仅仅是简单的将传统业务置于互联网环境中，而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新，是未来助推银行业转型升级的必经之路。在“互联网+”的大背景下，银行业应抓住机遇，积极发挥自身优势，充分利用互联网技术避免空间和信息不对称的限制，加强风险监控，减少不必要的损失，早日实现银行业的转型和升级。一、互联网+背景下传统商业银行风险管理的现状与差距商业银行风险管理是指商业银行通过风险识别、风险估价、风险评估和风险处理等环节，预防、回避、分散或转移经营中的风险，从而减少或避免经济损失，保证经营资金安全的行为。我国商业银行在经历了一系列改革之后，风险管理已经取得一定成效，但在当前互联网+的时代背景下，商业银行风险管理还存有一些差距亟待改进。1．传统商业银行风险管理取得的成绩伴随着全球金融一体化进程的加快，商业银行面临的经营风险日益复杂，银行业固有和新增风险进一步加大，风险管理能力随之成为商业银行生存与发展的核心能力之一。在过去的十几年间，我国商业银行经历了重组、引资、上市，体制改革、机制再造等一系列改革。在这些改革过程中，商业银行在完善风险管理方面也取得了一系列成效：一是建立和完善风险管理组织架构，在董事会层面设立风险管理委员会，在执行层面实行风险执行官制度，**提升了风险管理的权威性。二是完善风险管理的各项制度，商业银行按照银监会发布《商业银行资本管理办法（试行）》开始实施。同时，相关的制度也在逐步建立和完善，如贷审分离制度，并且引进了很多技术、模型、方法，建立了基于RAROC为基础的风险管理体系。三是建立了初步的信息管理系统，初步有了对风险监测、集团企业授信、等风险管理手段。2、互联网+背景下传统商业银行风险管理的现实差距然而，在“互联网+”的新时代背景下，商业银行风险管理在战略思维和资源配置、内外部数据信息管理方面仍存有一定差距。一是风险管理战略思维与新的经营环境不相匹配。商业银行风险管理还未实现内部的数据化和信息化，把风险管理简单的认为是机构的扩充、人员的吸纳、岗位的增加和层级的重复设置等人工模式，但和互联网大数据背景下，风险管理数据的海量化、风险管理控制的自动化和风险管理结果的“卡片化”仍有较大的不足。此外，当前的商业银行风险管理目标更多的着眼于短期利润的追求，缺乏长远的不断调整的发展战略，作为保障风险管理基本要素的风源配置难以得到应有的重视，风险资源配置落后。当前，众多银行风险资源配置偏重于人员培训、绩效评价标准和内部组织结构管理等方面，对信息技术系统（IT）和信息数据资源的管理不到位，与理想中的“互联网+”所提倡的风险管理资源配置投入有一定差距。二是内部数据信息的建设与管理存在不足。一方面，商业银行内部信息系统的建设存在目标多元化、功能单一化、数据口径差异化和数据汇总困难等问题，内部数据信息未实现互联互通，导致信息数据呈现不集中、分散化和不规范等问题，数据处理过程中数据的有效性会“贬值”，数据的价值难以被充分挖掘。在商业银行风险管理中，数据库技术在对银行内部数据进行收集和处理方面扮演中重要角色，国外银行很多借助数据仓库技术获取客户更多、更全面的信息，细分不同客户群体，有针对性的对客户需求进行判断，但国内众多中小银行仍以规模效益为其经营模式，难以跟上互联网大数据技术的浪潮。另一方面，在我国传统商业银行的IT建设中，信息系统的发展模式为业务驱动型，银行把业务单元分为多个层次进行考核，以最先满足业务单元的正常使用为主。三是对外部数据信息的关注度和利用率比较欠缺。在传统的数据分析中，商业银行在进行市场分析、内部管理和外部监管方面会产生大量的结构化数据，其中包括客户存取款信息、客户的交易信息和基本信用评级等。传统商业银行只能获取到客户在金融机构往来产生的数据信息，对于工作单位、网上购物记录、兴趣爱好和个人情感等非结构化和半结构化数据无法获取。随着互联网大数据技术的发展，商业银行本应将数据获取的重点置于非结构化和半结构化数据上，但实际情况恰恰相反，占众多比例的外部数据关注度较低，对数据的采集、整合、储存和利用的进程开展不足，在银行风险类型多样化和复杂化的背景下，简单的结构化数据无法提供必须的信息量，商业银行风险管理水平则很难得到提升，管理效果也经常达不到导致后期的信用评价出现不必要的偏差。二、“互联网+”对商业银行风险管理的意义在“互联网+银行”的新型模式下，商业银行风险管理不仅仅是简单的将传统风险管理内容置于互联网环境中，而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新，是助推银行业风险管理升级的必经之路。1、大数据提高银行风险控制能力在大数据时代，银行风险管理的数据源更加多样、获取的路径更加简便、数据准确度更有保障、对大量数据的处理和分析也显得高效，数据的维度、延展面和精细度更能带来完善的风险管理分析要求。早期的商业银行数据收集是以结构化数据为主（客户交易信息、存款信息等），这些数据格式较为规范，但受制于其数据量少、操作复杂等原因，无法在银行风险管理中发挥更大的作用。但随着大数据技术的发展，银行获取此类信息的成本极小，数据收集的维度、广度和时点得到了扩展，可对客户的交易信息和行为轨迹进行实时的监测，相关数据可以即时传回后台，通过专门的数据分析模型分析数据背后隐藏的信息，此时得到的结果因依靠庞大数据的支撑，其质量和可信度**增强。2、云计算变革商业银行风险管理模型的构建大数据可实现商业银行风险管理中观测数据的深度和广度的扩充，有了足够多的数据还远远不够，如何构建合理的风险评级模型，对海量数据进行量化处理是需要解决的另一关键，而互联网云计算技术的发展为数据变量的推演和模型的构建提供了平台。云计算采用了一种资源共享的技术支持和管理方式，提供了更高效的数据存储和处理能力，以低成本、灵活性和敏捷发布为主要特点。目前，众多商业银行缺乏基本的适合银行客户的数据分析工具，无法对收集到的信息进行必要的整合，但借助云计算的共享性特点，商业银行可直接在线租用阿里云、亚马逊、谷歌和微软等公司的云计算服务平台，通过将线上和线下数据进行整合、挖掘和模型构建，将众多复杂的数据过滤转化为直观的变量信息。3、借助互联网大数据技术重检并规整银行IT风险监管目前，国内银行间IT水平差距较为明显，尤其是基层银行的IT风险管理较为落后。目前上市的银行进入IT领域较早，在其中投入了众多的人力、物力和财力，在IT整体框架（银行核心系统、业务交易系统和风险管理系统）都有一定布局，但其他中小银行的发展却因先天因素的不足，如成本控制的需要，导致IT技术多年来存在的功能单一、数据散乱、结构无序、交叠重合、缺漏空白的窘况更加凸显，IT风险监管与防控能力十分有限。随着互联网大数据技术的发展，信息的收集、处理、模型构建、分析和结果展现变得快捷且一体化，也使得IT系统的建立、运行和维护等工作更有保障。总之，互联网大数据技术让IT风险监管透明化、效率化和灵活化。4、依托互联网技术实现商业银行风险管理流程的再造和飞跃依据互联网大数据技术，商业银行可以对风险监管流程进行变革，实现商业银行风险管理的科学有效。传统的商业银行风险管控流程主要包括事前的客户识别和客户准入，事中的风险评估和风险计量、风险预测和风险规避，以及事后的风险让渡和风险转移、风险抵补和风险缓释、风险确认和损失管理等。由于银行风险监管涉及的流程较多，其涉及的部门、人员和地点也较广，各环节信息的不对称使得风险监管的效率低下。但借助互联网大数据，商业银行能对数据风险监管数据进行全面掌握，并在必要时对数据在银行内外进行共享，有助于强化风险识别、风险评估、风险控制、风险处置、管理后评价等重要节点，打通风险管理的评价、预警和处理等流程，合理匹配事前、事中、事后资源，实现数据信息的自由交流。三、互联网+背景下商业银行风险管理的变革路径互联网与传统产业进行深度融合是当前产业调整方向，“互联网+银行”是今后商业银行风险管理改革继续深化的具体承载。1、构建多平台信息采集平台，升级客户征信是当前商业银行为，针对个人和企业客户采取的信用基本情况的调查，调查内容主要包括企业和个人在金融活动中的交易信息等，最后以信用等级的不同划分不同个体的信用，信用等级越高，则可以享受更多的金融服务。和个人相比，企业级的相关信用数据收集更加有限，信用等级也更具波动性。互联网时代是一个开放、共享的时代，若商业银行能着眼于长远利益，积极与第三方数据提供方合作，构建双边或多边互助合作平台，不仅可降低数据收集的成本，也可以让风险管理的结果更具可信度。对于企业或个人的消费行为、生活习惯和交易记录等数据，不同数据收集平台可以直接共享，相同的数据可以合并，不同的数据则可以融合和相互补充，这种跨地区、跨平台和跨类型的数据收集形式可以全面提升征信数据库的准确度，为日后银行风险管理提供基础。2、建立内外部金融产品库，加强相关产品的风险管控互联网大数据背景下，商业银行受到来自传统互联网企业的威胁也愈加强烈，商业银行要应对这些挑战，自身必须做出改变，充分发挥自身优势，不断开发满足时代背景和客户的金融产品。事实上，目前众多银行也推出过新的金融产品，但这些产品在风险管理方面却无法做到令人满意，为了更好的利用互联网大数据，商业银行需要从内到外对金融产品进行“包装”，建立银行内部统一的金融产品库和产品目录，还要对市场上其他的众多相关金融产品进行比较分析，着重了解这些产品的用户构成、客户满意度、以及产品自身存在的风险大小等，形成内外金融产品的对应联系，探索建立合理的风险等级评定，为日后新推出金融产品的准入、推广和实施等流程提供风险评估依据。3、采集宏观与微观经济变量，分析行业运行态势商业银行风险管理的对象除面对企业、个人和金融产品外，还有不同行业的宏观经济指标。中国经济的发展阶段和自身特点决定了经济波动对整个行业的影响有时远大于对企业和个人的影响，而且行业对风险的影响往往是不可控的，因此，对于行业发展的预判是风险管理的重要内容之一，找到评估量化行业风险等级的方法是未来研究的重点。互联网大数据背景下，商业银行能更加便捷的找到不同行业之间的数据间的关联性，通过模型的演算和数据分析找出各数据变动间的因果关系以及未来行业的发展趋势。这些宏观经济变量包括：行业生产总值、物价指数、劳动力供需、产业竞争力水平和行业经济政策等，微观经济变量主要是企业的相关运营指标，如产能、利润和投资额等；这些多样化的数据都可以通过大数据获得，利用相关指标即可分析各行业的未来发展情况。4、从内部构建主动型风险管理模式，适应互联网大数据时代，先进的信息技术（IT）系统是实现商业银行风险管理的必要条件，也是保障客户信息安全的重要方面。近年来，很多商业银行都建立了自己的电商业务，也尝试通过多种方式与互联网企业开展合作，积极赶上“互联网+”的热潮。商业银行自身也应积极将信息技术系统的构建和风险识别、风险监管想结合，积极培养熟知互联网金融和风险管理模式的创新式人才，从基本的人才培养到信息系统建立再到风险管控，商业银行应以更加主动的状态，全面适应互联网金融的发展。（周昆平 交通银行金融研究中心首席研究员，黄艳斐 交通银行金融研究中心高级研究员）
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认识你李颖我很高兴！
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别的不清楚a，不过米.族金融的这个真的投了。之前进入了上海备案前100，挺火的，感觉比较稳，继续支持。
我是熊猫BABY品牌运营部负责人，该篇帖子所编写内容完全属于与事实不符，是对我品牌的恶意中伤诋毁，本企业属于合法经营中的正规企业，从未做过以上文章所写的骗人的事，发布该篇不实文章的个人我们会追究责任。
此文章内容不属实,有意损害澳嘉公司名誉权,希望网站管理者,对此文章进行相关处理..
一个很XX的平台，客服打了四遍电话没人接，手机app告诉我在更新不能用手机操作买标，等了一天没有新手标提现手续费5万扣款250，重点是提现时候系统非常卡，提现到账才发现被扣了250元
楼主明显是用标题敲诈平台，目前有些人利用互联网传播功能，以不适过期信息，危害企业的声誉，达到拿钱删帖之目的。具有刑事犯罪之嫌疑。
张佳笳你拉黑我仲叫我唔好揾你，旺角送你走时你话最迟初十五拎俾我，我答应你的事做了，但你答应我的事肯定冇做，丽江返来唔講声全部拉黑我，自己冇做到仲恶人先告状起屈到我度，点会唔揾你呢一定揾你
“现金贷”高利贷应当退还借款人高于36%的那部分利息！！
根据最高人民法院《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第二十六条规定：借贷双方约定的利率超过年利率36%，超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36%部分的利息的，人民法院应予支持。因此，判定合法现金贷及非法高利贷的监管红线应当是实际年化利率是否超过36%，实际年化利率不超过36%的现金贷业务应当认定为合法现金贷，实际年化利率超过36%的的现金贷业务应当认定为非法高利贷。
例如XX金融平台，借款4000，分期三个月，每月还款1553.11，实际利率99%，明显是非法高利贷。尽管平台以各种“费用”为辨辞，但终究掩盖不了高利贷的实质，因为法律认定很明确：借款人的还款金额与借款金额的差额就是利息，这个利息当然包括网贷平台巧立名目的各种各样的所谓“费用”。
违反国家法律的借款合同，一开始就是无效合同！借款人只需还本金和合理利息！
要讨回高于36%的高利贷利息，现在就立刻投诉网贷高利贷！
（如何投诉网贷高利贷，百度一下就知道）
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根据最高人民法院《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第二十六条规定：借贷双方约定的利率超过年利率36%，超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36%部分的利息的，人民法院应予支持。因此，判定合法现金贷及非法高利贷的监管红线应当是实际年化利率是否超过36%，实际年化利率不超过36%的现金贷业务应当认定为合法现金贷，实际年化利率超过36%的的现金贷业务应当认定为非法高利贷。
例如XX金融平台，借款4000，分期三个月，每月还款1553.11，实际利率99%，明显是非法高利贷。尽管平台以各种“费用”为辨辞，但终究掩盖不了高利贷的实质，因为法律认定很明确：借款人的还款金额与借款金额的差额就是利息，这个利息当然包括网贷平台巧立名目的各种各样的所谓“费用”。
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小骗的老母真好操
我们在选购短期理财产品的时候，需要根据你的投入期限，资金用途，以及自己风险承受能力等综合考虑来做出最终决定。只有通过这样层层的筛选，才会让你购买到更加靠谱的短期理财产品。现在监管都不让平台有风险保证金了，履约险应该是现在安全等级最高的了。就是保险公司和平台合作，给借款人买保险，保借款人能履约还钱。如果借款人不还钱，就有保费了呗。不过这个也不是一般平台能谈下来的，得是资产风控都非常好的平台才有可能做，不然谁都不还钱让保险公司赔保险公司又不傻。不过也要警惕有平台上假的履约险，要擦亮双眼。目前履约险我买过和信贷，XXXXX，米缸金融都还可以，合作的都是大公司。不过网贷有风险，不管是什么保证都要擦亮双眼比较好。
就是都是骗子。
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