科技 – 金融大数据风控专家

1、e7d195523061f1c0b9c437df2358c0cda14f5041a22fabbfBE2BE37675DC7AB669ED1A17F222BC996230C869F9A73B775AB9A6F73BCC744AF1BB55A31F7D215610F6B48D481C98CFAE215B20EECA2E6E5D468A63ACEA69C84FE271CC9D229045F16785B2E8BBD0EAA972EA9F7A50014021DEC33026AAA54B931C864C7F51B1F982CDE4EE4621E06F誉存科技 金融大数据风控专家 重庆誉存大数据科技有限公司

2、2014201520162017E单位：万元2018E2019E单位：亿元市场规模增速e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A69786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9E

3、B720476B035E1B2大数据市场潜力巨大发展迅猛国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，2017年，我国大数据市场规模近239亿元，未来2-3年市场规模的增长率将保持在35%左右。到2020年，我国大数据市场规模将超过580亿元未来中国将成为全球数据中心0100200300400500600700中国大数据市场规模78.1116.9168.3239.3328.8438.5580.350%44%42%37%34%32%e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC

4、498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367金融业大数据的价值在“精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新”等方面助力金融业务大数据应用风险控制应用运营管理应用客户服务应用销售支持应用产品创新应用商业模式创新应用信贷风险、投资风险等控制渠道

5、分析、留存转化方案等24h自助服务、智能答疑等批量获客、精准营销等产品流程、组合、定价创新体验、服务、盈利模式等70%全球70%的企业在购买外部数据32%中国32%的企业通过外部购买获得数据64%中国64%的企业迫切希望促进数据流通交易应用场景数据源技术架构逐步向风控、运营、客服、销售、产品等细分领域拓展转向行业内、行业外数据融合，结构化及非结构化数据融合，积累足够多的海量数据由原有的数据仓库向异构数据库转变e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D8

6、05B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367金融行业传统风控痛点成本高效率低工作量大三大风控痛点痛 点依赖现场尽职调查四大风控痛因依托财务/审计报表多头负债难以识别贷后监管实施困难痛 因e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFAB

7、A8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367大数据技术流程概念数据读取算法专家分布式数据采集云端存储机器算法深度学习数据整理、清洗模型训练训练、测试准备好的算法输出模型模型评估满意则输出模型API模型A

8、PI不满意，则改进算法并迭代数据可视化应用调用数据场景化应用技术层底层技术及大数据技术e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B185

9、5DF1A98936F2367 底层技术非结构化数据层搜索引擎决策引擎自主研发的前端代码框架自主研发的后端容器大数据技术清洗数据获取数据数据分析工具分布式爬虫平台基于spark的大数据处理平台MaaSe7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3

10、F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于复杂网络理论的风险传导模型ABCDFE算法层基于时间序列分析的风险预警模型基于知识图谱的企业风险评估模型基于场景和大数据的企业授信模型基于计算机视觉的图像识别基于自然语言学习的文本分析算法层复杂网络 | 异常检测 | 行为模型等e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E

11、5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于复杂网络的大数据风控新模式小世界特性指出：社交网络中的任何一个成员和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个对于复杂网络的一种定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称之为复杂网络。小世界特性 Small world theory又被称之为是六度

12、空间理论或者是六度分割理论Six degrees of separatione7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A

13、98936F2367基于复杂网络的大数据风控新模式单节点“好”，那整体呢？一种由单个节点风险管理上升到立体平面风险管理的新模式，解析潜在的风险影响影响有多大？案例：庄吉集团2013年12月，金融合同贷款纠纷，后公司被注销2013年10月，金融合同贷款纠纷2014年7月，金融合同贷款纠纷2014年11月，金融合同贷款纠纷2014年8月，金融合同贷款纠纷2014年12月，金融合同贷款纠纷2014年7月，金融合同贷款纠纷2015年3月，关联自然人涉嫌诈骗案2015年2月，金融合同贷款纠纷2015年6月，金融合同贷款纠纷2015年7月，金融合同贷款纠纷2015年10月，关联自然人涉嫌诈骗案2015年1

14、0月，关联自然人涉嫌诈骗案2015年10月，关联自然人涉嫌诈骗案2015年9月，关联自然人涉嫌受贿案企业发生员工离职潮企业高管频繁变更负面新闻集中爆发企业员工工资出现集中拖欠300亿人民币坏账e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874

15、648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于时间序列分析的风险传导模型以概率统计学为理论基础，建立数据模型，将风险事件数据转化为时间序列进行分析。模型一方面对数据进行动态的统计分析处理，另一方面，在分析的基础上进行预测计算。即通过时间序列的历史数据，揭示特定风险现象随时间变化的规律，并将这种规律延伸到未来，从而对风险做出合理预测。SocialCredits誉存科技重庆 上海 北京 广州 深圳 旧金山Chongqing / Shanghai / Beijing / Guangzhou / Shenzh

16、en / San Franciscoe7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367国内领先的金融大数据

17、服务商致力于用前沿的大数据+人工智能技术，整合数据资产、挖掘数据价值，为金融机构、政府部门、大型企业等提供基于企业大数据的智能风险管理解决方案创始人团队e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A6

18、9786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9EB720476B035E1B2美国印第安纳大学信息学博士四川大学客座教授，中国电信资深专家顾问，中金支付大数据实验室特聘专家，杭州“521”人才计划特聘专家。曾任美联储访问学者，同盾科技联合创始人兼首席科学家、PayPal资深数据科学家刘德彬美国印第安纳大学物理学博士重庆市特聘专家、“百人计划”专家、重庆大学/重庆工商大学创新创业导师、重庆市就业创业促进会创业联盟创业导师。曾任UT Horizon Fund联合创始人兼投资总监、纽约Pacific私募基金副总裁，投融资总额超过一亿五千万美金。陈玮美国德克萨斯大学计算机学士AWS西

19、南区社群常委，中国计算机学会YOCSEF重庆论坛委员。拥有16年互联网大数据开发和实施经验，长期致力于大型软件开发。曾任VISA主管架构工程师、eBay高级软件工程师、Cerner高级软件工程师。严开美国 旧金山大数据研究院新加坡东盟市场分部重庆上海北京 广州 深圳 数据基地市场总部市场分部全球化布局e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D

20、1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367核心团队70%技术研发18%硕士12%博士公司由来自世界顶级金融科技公司的大数据科学家和技术高管创立包括 PayPal、Visa、eBay、Google 等团队规模一百二十多人数据、技术和市场团队汇集了来自华为、百度、京东、戴尔等的高级人才。研发团队占比70%以上博士15人2014年底公司正式落地2015年自主研发大数据平台上线2015-2017受资本

21、市场青睐完成三轮超亿元融资2017年初张高丽副总理见证中新企业大数据服务平台签约2017年底为超过1000家企业客户提供大数据风控解决方案创业历程e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D88307112

22、83A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367行业增速最快企业之一金融科技垂直细分领域前三信息查询风险扫描行为监控深度分析智能预测全国7500万+企业数据，展示上亿法人、股东、董事等关联关系500万+企业黑名单，全网实时扫描分析企业的生产经营变化和社会动态，输入风险指标大数据监控企业历史和现状，自动预警风险事项；个性化定制预警掌控行业，招聘，舆情等综合指标判断企业信用通过大量样本和学习积累提升风险预测能力重塑金融风险管理方式e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493

23、F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367应用层12大核心工具产品e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6D

24、D12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367依据不同场景，按需灵活组合，呈现最实用大数据应用解决方案风控类企业反欺诈企业主反欺诈智能风险监控咨询查询类企业信息报告高管个人背调关联网络图东盟国家企业信息报告分析类企业经营分析债券分析核验类企业经营核验个人身份核验

25、老赖信息核验平台产品：星象e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367星象是一个基于机器学习、自然语

26、言处理、知识图谱、时序分析等人工智能技术的大数据SAAS风控工具平台。致力于为银行、小贷、担保、互金等金融机构和类金融机构提供各种专业的大数据风控服务。从获客、反欺诈、信用调查、授信分析、风险预警等业务场景出发，帮助金融机构大幅提升风险管理水平平台内嵌7个实用大数据小工具，用户可根据自己的实际需要，任意组合选购，性价比更高，针对性更强，服务更加精准个性化。星象反欺诈风险扫描基于复杂网络的风险传导模型大数据搜索引擎云风控六棱星企业评级基于知识图谱的风险分析模型平台产品：烽火台e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65

27、493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367烽火台是一款主要面向银行和非银金融机构，提供企业信息查询、风险监控预警、企业财报核查、企业经营分析、市场环境调研等一体化服务的产品。平台基于银行信贷业务的三大关键应用场景设计，通

28、过大数据采集与清洗，智能风控模型优化计算等技术，以全开放功能平台，一站式满足金融机构贷前、贷中、贷后等全周期业务需求。烽火台监控智能预警基于时间序列分析的风险量化模型风险决策引擎数据收集能力数据清洗能力多元异构自然语言学习实时监控分布式方便部署高拓展性企业主反欺诈一键输出企业盈利能力、偿债能力、营运能力、成长等多方位经营指标；同行业同地区排名比较等 关联网络图最全的企业与个人的关系型数据，发现企业间的所有关联，识别与高风险企业的隐藏关系。企业反欺诈独特的500万+高风险企业名单，能快速识别高风险客户；对400万+高风险企业做了建模分析，拥有独特的企业欺诈风险量化分析特征。风险监控预警监控企业及

29、相关企业，每天推送最新事件，覆盖工商、诉讼、经营状况、团队、公告等；用户设置个性化预警规则，平台自动解读分析和智能预警应用层：星象大数据智能平台亮点e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A69786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9EB720476B035E1B2场景案例：信贷场景下的风险管理协助银行信贷部、评审部、风控部利用大数据系统进行查询、监控、分析、预警、管理 实现批量化线上放贷，提高效率降低成本 贷前个人信息审核信用状况核验经营指标核验关联网络图 贷中经营指标分析风险名单扫描风险特征扫描 贷后实时监控风险预警 场景案例：供应链金融的业务特点重要行业特点：产业关联度高、规模效益明显、资金和技术密集平均零件数量