作者 | 肖乐自己从未申请过贷款，名下却有贷款记录，原因除了个人信息泄露之外，还有可能是贷款平台内部员工的“偷梁换柱”。裁判文书网日前公开的一则判决书揭开了“偷梁换柱”的操作手法。1991年4月出生的杨立强，2017年5月进入捷信消费金融公司担任电销员，10月离开。就在这短短数月时间，他和同伙一起通过冒用他人身份申请“现金贷”98笔，骗取捷信公司资金达323万余元。这些被冒用身份的人此前均在捷信申
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2023-10-29 19:50:53
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# 中信银行信贷大数据架构解读
在现代银行业务中，信贷风险管理至关重要。中信银行通过构建一套完善的信贷大数据架构，提升了信贷决策的科学性和精准性。本文将对此架构进行介绍，并通过代码示例进一步帮助理解。
## 信贷大数据架构概述
中信银行的信贷大数据架构主要由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析几个模块构成。架构的设计旨在有效整合内部与外部数据，帮助信贷部门更好地识别和管理信贷风险。
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原创
2024-10-24 03:58:21
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近日，全球权威咨询机构IDC正式发布《中国数据治理市场份额，2021》报告，报告显示，数据治理解决方案市场2021年规模达26.6亿元，亿信华辰凭借强大的产品支撑、全域的数据治理解决方案、以及丰富的政企客户实践，位居数据治理解决方案市场份额第一。 IDC预估，2022数据治理将迎高速增长期IDC从市场增长的角度预估，2022年数据治理的市场增长规模将远高于2021年的年度增长。数据资源基础较好的企
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2023-11-17 19:42:46
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大数据行业快速发展的时代，很多人都有疑问，大数据究竟有重要，今天我们主要来讲一讲数据分析的重要性。先毫不客气的说一句话：现在整个数据领域，很多自认为玩转数据的人，结果却没有几个人能拥有养好的数据思维，更别说拿得出一份像样的分析报告，缺少了老一辈商业数据分析人的精神。同样还有大部分数据分析师，也受这种风气的影响，没有抓住自己的核心力，写的分析报告就像是做数据统计一样。 大家受益于「大数据」
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2024-01-12 01:59:06
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随着大数据、人工智能算法和机器学习算法的兴起，越来越多的金融风 控人员将量化模型引入到风控业务当中去。这意味着数据分析技术在金 融风控工作中起到一个非常重要的角色数据分析是一项从自然环境、社会环境、网络环境中提取数据，实斲分析，得出结论并验证的工作数据获取的途径 数据清洗 做数据清洗的原因：脏数据；丌满足分析要求 数据可视化常用的工具 &nb
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2024-01-02 11:45:24
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ZD至顶网CIO与应用频道 06月03日 评论消息：客户关系方面，中信把重心放在如何获得更多开卡客户，忽视了已开卡的非激活客户以及和现有客户的关系维护后续计划，导致2010年不到20%的持卡人激活了信用卡。2010年前，大部分的多渠道、非同时营销活动都是手动操作协调，客户对此没有一个品牌系统的认知。中信银行对客户分析方法进行升级换代2012年，中信银行决定改造其客户分析能力去更好的了解客户信息，管
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2023-10-20 19:46:12
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大数据金融信贷项目实战（Spark2.3.xStreaming）网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1b1Zq2D91h_0G02D4Vs8l1w提取码:75zi备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/5yR8E4d密码：gxqapc本课程为大数据金融信贷项目实战课，着重讲解企业中常用的大数据技术理论与实战，如Hadoop、Hive、HBase
原创
2020-03-25 10:37:34
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我国经济迅速发展，个人信用业务也迅速发展，个人信用业务具有提高内需、促进消费的作用。 在个人信用业务规模扩大的同时，信用违约等风险问题日益突出，在一定程度上制约了我国信用市场的健康发展。 近年来，个人消费贷款类型呈现多种变化和发展，从原来的单一贷款种类发展到今天各种各样的贷款种类，汽车贷款、教育补助金贷款、耐用消费品贷款(家电、电脑、烹饪器具等)、结婚贷款等在我国陆续展开。 违约风险是指债务人
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2023-09-14 15:45:05
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白衬衫容易发黄， 一般洗衣液很难洗掉， 不少人为此感到头疼， 不妨在洗的时候吃点头痛药。
这边我也不多废话,大家直接看图,高防ip原理如下
清洗能力 DDoS高防IP采用BGP链路对接全国各地30家运营商，总防御能力超4T。采用电信云堤近源清洗机制，结合自主研发的Anti-DDoS抗拒绝引擎，从多维度对异常流量进行实时检测分析，
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2024-05-09 18:12:56
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## 数据挖掘个人信贷违约数据
### 背景介绍
在金融领域，个人信贷违约是一种普遍存在的风险。为了降低个人信贷违约风险，许多金融机构开始应用数据挖掘技术，通过分析大量的个人信贷数据，构建预测模型，提前预测个人信贷违约的可能性，从而采取相应的措施来减少风险。
### 数据介绍
我们使用的个人信贷违约数据集包含了大量的信贷申请记录，每条记录包含了个人的各种特征信息，例如年龄、性别、婚姻状况、收入
原创
2023-08-13 18:54:51
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这几天，武汉的疫情牵动着全国人民紧张的内心，从每天公布的确诊人数和疑似病例来看，数量也是在每日剧增。武汉也已
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2021-07-08 09:22:46
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番茄知识星球平台上周开始推出信贷业务年终总结的系列文章，首篇主题为客户特征画像，并已在平台发布（12月13日），感兴趣童鞋可前翻查阅。作为系列专题的续集，本篇将围绕信贷存量数据为大家带来第二个主题“贷中行为分析”，其核心内容是根据某信贷业务客群的历史还款明细数据，来分析汇总不同客户群体在还款周期内的行为表现，从而了解贷中客户群体的整体业务状况，以及各类客户的分布特点。1、实例样本介绍 在介绍本文主
前言随着社会的发展，人民消费需求的旺盛，各路网络贷款平台开始像潮水一样涌出，这给了网络贷款这一新型贷款方式极大的发展空间，本系统致力于构建一个好的网络贷款平台，能够方便用户的贷款需求。因为系统的开发工作才进行了一半，因此，这里主要是根据自己的理解来进行下面的分析。需求分析该系统分为前台系统和后台管理系统，前台即用户所见的平台，后台即后台的管理员进行审核等操作所用的平台。
其中管理员用户区分了业务员
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2024-04-10 21:12:30
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0x00手工自检:1. 检查应用是否使用了webview控件；如下图，WebView webview;定义了webview控件，即使用了webview控件。2. 若使用了webview控件，则检查内置webview的Activity是否可被导出；在上图中可以看到，内置webview的Activity是MainActivity，查看MainAcitivity是否可导，需要到AndroidManife
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2023-08-24 22:31:16
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=2783新常态下银行信贷风险预警之道基于决策树银行信贷用户分类引言业务主页背景我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用。有正必有反，在个人信贷业务规模不断扩大的同时，信贷的违约等风险问题也日益突出，一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。挑战近年来，个人消费贷...
原创
2021-05-12 14:47:06
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前言本文为了迭代一个探索性数据分析的通用模式，首先使用银行信贷数据进行探索性数据分析，希望能够得到一个通用的强大探索性解决方案。 导入数据
数据是来自klaR的GermanCredit数据.library(pacman)
p_load(tidyverse,klaR)
data(GermanCredit)
GermanCredit %>% as_tibble -> df把表格数据已
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2024-06-03 20:57:12
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一、分析背景与目的二、分析思路三、分析正文1、各因素与贷款情况总析2、二元关系分析3、多元关系分析4、建立模型，提供营销方案数据支持四、总结与建议1、客户特征总结2、获客、激活及留存营销方案建议一、分析背景与目的 Thera Bank是一家业务快速增长的银行，拥有大量的尚未发生贷款业务的存款客户，为了增加贷款业务的客户量，提升公司的利润，他们随机选取了5000名顾客进行了一次贷款业务的营销宣传尝试
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2783新常态下银行信贷风险预警之道基于决策树银行信贷用户分类引言业务主页背景我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用。有正必有反，在个人信贷业务规模不断扩大的同时，信贷的违约等风险问题也日益突出，一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。挑战近年来，个人消费贷...
原创
2021-05-20 18:46:03
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前言记录一次完整的某SRC漏洞挖掘实战，为期一个多星期。文章有点长，请耐心看完，记录了完整的SRC漏洞挖掘实战渗透过程因为选择的幸运儿没有对测试范围进行规划，所以此次范围就是没有范围。先上主域名看一眼，看看能收集到什么有效信息：发现存在搜索框：测试点＋1对页面点点点没发现什么有用的页面。抓包看看，发现网站搭建了CDN，还有特殊文件：难度+1，信息+1谷歌一下，Sitecore是CMS，如果能确定这
文章目录前言一、问题描述1.1权限管理1.2业务管理1.3模型管理1.4案例管理二、实现步骤1.构建数据库和xlsx的读入2.登陆界面2.1 初始化窗体2.2 创建窗体背景以及布局2.3 创建登录函数界面总结 前言想试着用python做个端到端的开发，从后台数据库构建到前端系统界面的实现，并且后期加入模型预测和数据分析的模块，同样在tkinter里面进行实现。虽然treeview我还在继续
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2023-12-17 10:20:58
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