# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预测,无法适应灵便的使用场景;此外,处理规模性数据的效率很低,无法提供精确... 应用比较简单,但是使用中还要注意异常的处理,数据流量的控制等等,流式处理也还有其它选择,Apache Flink、Apache Storm等都可以。```from sklearn.externals import joblibfrom kafka import KafkaConsumer, Kaf...
新兴科技不断强化金融科技的应用能力。特别是近几年人工智能和大数据技术的快速发展,能够有效地提高了客户的体验和提升金融系统的风控能力。 那就是智能风控,智能风控可以借助大数据和人工智能的优势,为信用评估提供强大的支持:关联知识图谱可以利用大数据+人工智能技术建立的信用评估模型,刻画精准的用户画像,对用户进行综合评定,提高风险管控的能力。在个人信贷中,信用风险评估的关键是,通过分析借款人的信用信息,评估借款人的...
**业务场景层**:该层主要为地址知识图谱主要应用场景,包括地址录入辅助、客户画像、风控反欺诈、精准营销等。## (一)地址知识图谱要素依照国家统计局的标准,地址信息主要由五个层级构成,分别为省(自治区、直辖市)、市(自治州、盟)、县(区、旗)、街道(镇、乡)、社区(行政村)。五个层级以外,地址信息又可以划分为以下类别:- **家庭地址**:通常为客户的户籍地址或住宅地址,一般为小区、道路门牌号、自然村等。- **公司地址**:...
VikingDB 在字节内部的应用向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。在内部推广应用的过程中,VikingDB 经历了非常多样的挑战:超大规模的数据、极致的延迟/性能要求、海量业务场景的接入支持等。为了克服这些困难,我们做了很多架构和性能的优化,以及产...
应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据... 生成相关数据应用指标统计数据,T+1日提供给数据应用访问。 4 实时/流式计算随着IoT、实时风控、实时监控等业务需求增长,实时数据处理分析在大数据分析场景中越来越重要,数据流需要实时采集接入,并进行实时处理分析...
本文为您介绍云原生消息引擎的典型应用场景,以及产品在不同行业的应用。 典型场景实时ETL通过丰富的内置 Connector,全面支持各种上游数据源(例如:关系型数据库、消息队列等)及下游数据存储(例如:OLAP、HSAP 等系统... 例如传统车企或新能源汽车 实时数据处理场景 互联网金融 公共云 实时 ETL 场景 实时风控场景 银行、保险、证券 混合云 实时 ETL 实时数据可视化(实时大屏) 实时风控 实时数据湖场景 平安城市 混合云 实时...
智能化纳税申报核算引擎和税务风控引擎三大核心能力,以开放平台的模式提供服务,已构建了完整的财税数字化服务和生态体系。基于企享云标准API或产品模块进行开发,合作伙伴可以非常快速且灵活地构建发票和税务管... 看看企享云应用系统+集简云可以为您做些什么:* **企享云+CRM系统:**销售人员使用CRM进行合同订单管理,每当有新的合同订单时,需要财务人员同步信息到企享云创建结算单发票,但大量的合同订单难免会让财务人员手...
Serverless可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。 伴随着近年来相关技术成熟度的增加,市场对Serverless的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日,Serverless已迈入了向成... 更灵敏的风控感知和预警、更快速的用户增长。 所以,企业的IT更多的是站在开发的视角去看待投入决策,使能业务,并能更近一步,让IT从传统的成本中心向赋能中心、盈利中心去演进,人才储备的重点是技术开发方...
ByteHouse 还在银行包括信用卡业务实时风控等其他场景中得到广泛运用,帮助银行实时拉取数据,保存入库后推送至风控规则引擎,从而进一步对数据进行加工和定义,实现风控规则的快速迭代,数据显示,ByteHouse 在该场景下的使用已经能够覆盖银行信用卡业务日均万笔的交易风险,处理数据量级可达千万级别。值得一提的是,金融行业还只是过去一年多率先应用火山引擎数智平台 ByteHouse 能力的行业之一。截至 2023 年 1 月,海王集团、中国地...
进行应用的管理、进行镜像的管理,这一层叫metakubernetes,就是我们的管控集群,我们叫PaaS管控层。这一层会统一给客户提供,比如说像一些边缘的Kubernetes集群的管理,像集群联邦这样的一些能力,以及比如说客户业务部署的时候怎么基于Kubernetes帮客户主动熔断业务,或者我们平台自身导致的一些故障,能够自动去熔断,我们叫风控,就是风控的能力建设。此外,因为边缘的环境比较差,当客户的容器大量升级的时候,怎么去解决一个镜像分发的...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群作为云计算的下一个迭代,Serverless可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术... 更灵敏的风控感知和预警、更快速的用户增长,所以说,企业的IT更多的是站在开发的视角去看待投入决策,使能业务,并能更近一步,让IT从传统的成本中心向赋能中心、盈利中心去演进,人才储备的重点是技术开发方向。而云...
机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模达到上万个模型,而 CV/NLP 平台的训练规模更是每周高达 20 万个... 风控等业务场景更适用大开窗(大于等于一个月的开窗)特性拼接特征和标签。线上拼接采用大开窗的形式需要耗费大量机器资源,所以我们采用并发 Upsert 支持,允许样本追新、标签回填、特征调研同时进行,可以直接在成本较...
机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模达到上万个模型,而 CV/NLP 平台的训练规模更是每周高达 20 万个... 风控等业务场景更适用大开窗(大于等于一个月的开窗)特性拼接特征和标签。线上拼接采用大开窗的形式需要耗费大量机器资源,所以我们采用并发 Upsert 支持,允许样本追新、标签回填、特征调研同时进行,可以直接在成本较...