阿里巴巴企業誠信體系——從大數據到場景應用（16頁）.pdf

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2、tps:/cheng.xin/信用模型行為模型團伙識別金融風控策略基礎風控策略技術架構：實時處理，一鍵模型部署，業務閉環決策服務(MTEE)模型計算服務(PMML)在線指標(Tair/Hbase)離線指標(Tair/Hbase)基礎數據倉庫(ODPS)模型訓練(PAI)離線指標計算(M/R)規則計算服務(Drools)Variable Service監控預警(Quarts)日志系統(MetaQ+Galaxy)OnlineOffline模型升級圖關系分析(I+)仿真模擬信息接口數據計算處理關系數據(ADS)在線指標計算(MetaQ+JStorm)并發數據調用(Palisade)集團安全阿里云B2

3、B大數據體系：數據采集、打通、管理、應用的完整鏈路企業線上線下打通數據核對監控實體管理服務管理人工智能和算法數據整合標準數據采集標準位置網絡投資關系貿易關系上下游客戶商品關系數據回流模型管理基礎存儲服務基礎計算服務極采系統公網采集授權采集通用接入應用管理生命周期管理數據安全法人核心數據管理數據質量數據打通、指標管理數據挖掘與可視化基本信息資產信息行為信息信用風險關系信息工商注冊信息實地認證信息員工信息財務信息固定資產流動資產負債商譽/品牌動態經營數據投資、雇傭經營、納稅生產、采購在線行為高風險企業名單金融借貸及表現法院公告/判決失信/被執行名單企業個人身份通信號碼聯系地址社保/公積金教育信息網

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5、例場景應用：誠信體系如何解決小微企業的問題？業務效果企業誠信體系身份 信用評估 多重身份認證機制 身份評分全球中小企業信息庫 真實動態的企業交易數據、完善的企業身份數據、完整的商業關系網絡準入客戶/授信總額趨勢當前逾期率數據千分之五線賬號 賬號風險評分行為 行為模式模型 時間序列模型團伙 關系模型 團伙識別訂單掃描引入客戶實地驗證專家評估后續業務掃描初步風險畫像增加畫像顆粒度豐富畫像精細度反饋完善賦能預警周而復始，不斷增加風控畫像精細度 身份比對 信用檔案 欺詐檔案 路徑分析 時序分析 風險特征 風險擴散 團伙識別-35%+33%+30%+40%客戶打擾率訂單復核異常率實地查驗異常率團伙識別準確率場景應用：誠信體系如何解決貿易風險識別？風險擴散骨干識別重點核查風險擴散團伙識別及處置及時挽回損失場景應用：誠信體系如何識別犯罪團伙？身份確定：XXX公司信用檔案：嚴重負面信息欺詐檔案：有違規歷史其他信息：身份綜合評價：高危路徑、時序特征不合理命中多個風險特征行為模型綜合判別：高危三、展望未來交易、金融數據信用價值沉淀轉化產生數據增厚信用成長加速信用價值變現：信用=財富驅動未來：做未來商業社會的基礎設施，做企業的第二張營業執照