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RSS订阅原创 银行反欺诈理论、方法与实践总结（中）
本文从账户风险、营销风险、申请风险、交易风险四大维度，结合技术原理与真实案例，揭示黑产如何渗透银行业务链条。- 案例**：某银行“新客立减50元”活动中，黑产通过篡改设备IMEI码，单设备重复注册300个账号，套取优惠券15万元，直接导致活动提前终止。- 技术工具**：改机软件伪造设备指纹，键盘助手脚本自动完成领券、兑换操作。- 反制技术：银行通过AI监测交易频次、IP集中度与商户画像，识别异常流水。- 模式：虚假商户利用第三方支付接口，以“虚假交易”将信用卡额度转为现金。1、虚假刷量点击欺诈。
2025-03-21 23:35:22
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原创 银行反欺诈理论、方法与实践总结（上）
理论定义欺诈是指行为人通过故意掩盖真实情况、制造虚假事实或隐瞒关键信息，使他人陷入错误认知，并基于此错误认知做出违背真实意愿的行为或财产处置。主观故意性：行为人明知虚假或隐瞒行为会导致他人受损，仍主动实施；客观欺骗性：通过语言、文件、技术手段等制造假象；因果关系：受害方的错误决策直接源于欺诈行为；损害结果：最终导致财产损失或权益侵害。法律依据《中华人民共和国刑法》第266条规定，以非法占有为目的，用虚构事实或隐瞒真相的方法骗取财物，可构成诈骗罪，最高可处无期徒刑。案例实践。
2025-03-21 05:22:30
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原创 芝麻信用分模型及应用场景建设规划与实践
支付宝建设芝麻信用的背景和出发点，由政策环境、市场需求、企业战略三个方面的原因，其核心是解决传统信用评估体系的不足，并通过数据技术重构信用价值体系。1、传统征信覆盖不足2015年之前，央行征信中心仅覆盖约3.8亿人（有信贷记录人群），大量未被传统金融机构服务的长尾用户（学生、自由职业者、小微企业主等）缺乏信用记录。支付宝用户中超过50%没有信用卡，但日常支付、理财等行为已产生海量可评估数据。2、互联网金融爆发催生风控需求。
2025-02-26 20:12:14
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原创 AI人工智能助力金融信贷行业转型
开启数字金融新时代纵观人类历史，每一次技术的变革都带来生产力的大幅提升，从而影响生产关系的变化。早期的革命为产业革命，用机器替代人力大幅提升生产力；20世纪50年代进入信息时代，科学技术大幅度提高，电子计算机、核技术、生物工程、空间技术等新兴技术快速发展，同期AI技术应运得到发展。那么以信息化为主的第三次科技革命，大幅度提高了科学技术水平，促进了社会经济结构和社会生活结构的重大变化，其中最显著的是互联网的诞生，让信息无处不在 , 改变了每一个人的生活和工作方式。算力算法为代表的基础技术
2024-09-17 15:31:42
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原创 为什么企业数据治理很难得到业务部门认可
总的来说，一个成功的数据治理项目应该是虚实结合的，达成虚实平衡。一味的虚将导致项目浮于表面，无法落地；一味求实，也会导致缺乏理论支撑，在繁琐中失去方向。目前大部分的情况是数据治理项目做得越来越虚了，而这并非单个企业的个例，甚至也非数字化行业的专利。很多组织、很多行业都存在过“虚”的问题，问题都存在，就看不同的企业怎么面对和解决。解决问题的核心在于我们要尊重客观规律，运用科学方法，尊重专业人员，把握和达成数据治理项目的“虚实平衡”，才能数据治理项目真正的成功。
2024-08-26 20:49:55
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原创 企业对内数据开放方法及实践
对于传统企业来说，经过多年经营， 沉淀了大量数据资产，包括生产数据、管理数据、客户数据、市场数据等数据资产，数据要素市场的建设，让大家看到了企业通过数据要素合作交易，拓展企业业务合作生态，提升行业竞争力的契机。对内数据开放不是一蹴而就的，是一个长期持续的工程。另一方面，从数据安全、建设成本和有序经营角度来看，企业对内数据开放也遵循循序渐进的建设原则，数据开放范围从小到到，数据开放质量从低到高，数据开放效率从低到高，数据开放体系的高质量演进过程，需要有强有力的运营能力，不断推进对内数据开放水平提升。
2024-07-28 12:15:33
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原创 一个典型的银行精准营销客群挖掘项目总结（2）
精准营销”是指银行通过数据分析，在恰当时机，通过恰当渠道，将恰当产品提供给恰当客户的系统流程，目前银行采取名单获取方式是比较简单的业务规则，营销成功率比较低。因此，客户迫切需要采用更先进的技术手段获取高响应率的客户。在本项目中，采用数据挖掘技术构建保险客户获取预测模型，通过大量的历史数据发现购买保险产品的客户特征，选择最有可能购买保险产品的客户进行营销，提高营销成功率。
2024-03-23 00:15:00
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原创 一个典型的银行精准营销客群挖掘项目总结（1）
精准营销”是指银行通过数据分析，在恰当时机，通过恰当渠道，将恰当产品提供给恰当客户的系统流程，目前银行采取名单获取方式是比较简单的业务规则，营销成功率比较低。因此，客户迫切需要采用更先进的技术手段获取高响应率的客户。在本项目中，采用数据挖掘技术构建保险客户获取预测模型，通过大量的历史数据发现购买保险产品的客户特征，选择最有可能购买保险产品的客户进行营销，提高营销成功率。
2024-03-22 02:15:00
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原创 一个典型的个贷评分卡挖掘建模项目（4）
本文档详细介绍了咨询公司为某银行零售事业部提供的零售业务申请评分模型的开发步骤、方法和结果，这是一个项目总结文档，也是一个重要的交付文件。本文档包括以下部分：项目目标、模型设计、评分卡建模开发步骤、模型评估、模型最终结果、分数转换。
2024-03-20 20:00:00
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原创 一个典型的个贷评分卡挖掘建模项目（3）
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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的过程。数据挖掘目标是从数据中发现隐含的、有意义的知识，通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。本次项目的数据挖掘目标是构建申请评分模型，通过计算客户的申请阶段的风险评分，预测信贷申请客户未来一段时间内的违约概率，切实提高**银行零售事业部风险计量水平和风险管理能力，优化信贷资产，降低不良率，提升零售金融事业部的服务质量。
2024-03-19 06:00:00
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原创 一个典型的个贷评分卡挖掘建模项目（2）
相对于坏账户来说，好账户的样本量还是足够多的，同时，从M1滚动到M2的比例高达50%以上，因此将在9个月内一直为M0的账户（不包括九个月内已结清的账户）定义为好账户。除了对个贷总体的逾期滚动率进行分析以外，还分别对贷款期限为12、24个月的账户，贷款产品类型为私营贷、薪金贷、物业贷的账户，进行逾期滚动率分析，发现与总体的逾期滚动率表现出相似的特征。分析某个月逾期状态为M0的账户在之后每个月的逾期滚动情况，即在下个月有多少滚动到了M1，下下个月有多少滚动到了M2，……1、无足够的预测信息。
2024-03-18 00:15:00
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原创 一个典型的个贷评分卡挖掘建模项目（1）
本文档详细介绍了咨询公司为某银行零售事业部提供的零售业务申请评分模型的开发步骤、方法和结果，这是一个项目总结文档，也是一个重要的交付文件。本文档包括以下部分：项目目标、模型设计、评分卡建模开发步骤、模型评估、模型最终结果、分数转换。
2024-03-17 13:58:02
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深入浅出，理解GPT的Transformer架构原理
2025-03-16
企业级数据字典构建及标准化实践：提升数据资产管理效率（央企案例）
2025-03-16
一份典型的商业银行风险预警体系规划咨询报告
2024-04-03
银行风险管理信贷申请反欺诈识别与监控体系
2024-03-26
数字化转型-业务流程框架-eTOM流程框架PPT原图
2024-03-18
空空如也
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