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翻译 催收评分和不良贷款市场的机会
>编者按:最近在研究催收评分,发现相关资料不多。这篇论文全面地介绍了催收评分和商业应用策略,很有借鉴价值。 摘要: 本研究的目标是在一家专门从事不良贷款组合的巴西公司254,914名客户的样本中开发一个催收评分模型,使用Logistic回归来识别那些更倾向于偿还不良贷款的客户。 此外,本文还提出了商业应用的建议。 关键……


原创 Rmarkdown使用教程
本文总结Rmarkdown的使用,主要回答以下问题: Rmarkdown是什么? 如何使用Rmarkdown? 如何使用Rmarkdown生成中文文档? Rmarkdown应用举例? Rmarkdown是什么? > Analyze. Share. Reproduce. Your data tells a story……


转载 信贷风险指标你都懂吗?
17年3月份的时候,有一篇文章曾经引爆金融界,称某国内知名互联网金融逾期率高达30%+,然后很快被澄清,为计算口径问题,真实逾期率只有1%+。某上市银行信用卡的某abs,也曾被报道逾期率超过13.36%,但是同样后面被澄清,为计算口径错误。同样引起困惑的,还有市场上很多小贷公司公布的年报,口径花样繁出,但是真实的风险却……


转载 信用评分模型在消费金融业务中的应用
信用评分模型是评估贷款申请人的资信状况来预测申请人未来验证拖欠或坏账概率的模型。信用评分模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用,因为该评分往往是信贷审批的关键依据。 最有效的风险管理莫过于把风险过高而收益不能对称的申请者拒之门外,因为一旦高风险的申请人获得信贷,其他管理手段只能减少损失而不能避免损失。有研究表明,80%……


翻译 信用评分卡 : 变量选择
预测分析中的变量选择 下面的故事可以追溯到我开始从物理到商业的转变。我在周五晚上的派对上遇到了这位投资银行家。喝完几品脱啤酒后,他的情绪变得有些阴沉,他告诉我他是如何讨厌他的工作。然而,他有一个计划知道工作到45岁退休。然后他会做一切让他开心的事情。我很困惑,那么一个人怎么能从一种情感(幸福)中摆脱这么多年,并在以后重……


翻译 机器学习和欺诈预防
>机器学习如何防止欺诈? 在这里,我们讨论Ravelin用于欺诈预防的方法以及与使用规则相比的好处和局限性。 什么是机器学习? 机器学习仅仅是一种人工智能的形式,可以让电脑在没有明确编程的情况下学习。 它特别擅长识别数据中的模式,因此同样擅长发现这些模式中的异常情况。 这是防止欺诈的好方法。 由于机器学习是一个快速扩……


原创 scorecard:评分卡包
> 本文介绍评分卡包scorecard的使用。 scorecard包简介 scorecard包通过提供信息价值,变量过滤器,最佳woe分箱,记分卡缩放和模型性能评估等功能,以实现轻松高效地设计和开发信用风险记分卡。 scorecard包的函数 scorecard包提供如下函数,使得高效开发信用风险记分卡。 信息价值……


翻译 信用评分卡:分类问题
统计与数据挖掘中的分类问题 我必须说,当三岁以上的女孩Amishi宣布,她只是与我妻子的朋友而不是我交往时,我感到震惊。 分手的原因是我是男孩,女孩只能是女孩的朋友。 她从幼儿园的朋友那里学到了这种社会规范。 我还记得她几个月前在她的泳装和雨伞中为我塑造的方式。 她甚至意识到男孩女孩的差异,现在只是她学会了这个奇怪的社……


翻译 信用评分卡:简介
信用危机时代的信用评分卡 这次事件发生在2009年左右的一个朋友聚会上,这是该地球长期以来最严重的金融危机。 街上的乔意识到抵押支持证券(MBS),次级贷款和信贷危机等因素是他困境原因。 回到我们的聚会上,我遇到了一位知情和富有同情心的老年妇女,经过几分钟的闲聊之后,这个话题出现在我的生活中。 那时,我正在为孟买一家领……


转载 大数据征信在消费金融风控中的应用
数据并不可以改变风险,但是可以把风险量化。互联网金融的风控,其实就是对数据的分析,数据越精准,风控能力就越强。也因此,大数据征信的应用倍受关注。 一、消费金融现状 我国消费结构正在从吃、穿等生存型消费向教育、旅游等发展型和品质型消费过渡,消费升级使得消费金融迎来爆发时刻。互联网消费金融能够通过“消费金融化、金融生活化”……


原创 woeBinning:woe分箱包
本文介绍woe分箱包-woeBinning,利用该包实现自动分箱和计算变量的IV值。 woeBinning包介绍 woeBinning包使数字变量和因子相对于二元目标变量的分箱过程自动化。 此外,它可视化已实现的分箱解决方案,可以表格化和部署应用到新的数据集。所有函数都可以与单个变量或整个数据框一起使用。 woeBin……


翻译 机器学习:信用风险建模中的挑战,教训和机遇
由于数据可用性和计算能力的快速增长,机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集,我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现,其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确……


翻译 人工智能最佳利用的数据基础设施需求
随着智能手机,智能汽车,智能家居等创新技术的迅速发展,科技正在迅速将我们的世界变成一个“智能”世界。 物联网(IoT)是这里的主要贡献者之一。 IoT的核心是所有配备传感器和微芯片的连接设备基于集中式平台通过互联网传输数据,从而提高效率和性能。 据估计,到2020年,全球连接设备的数量将接近500亿。 随着连接设备……


转载 消费金融背后的风险管理核心要素
>随着大数据、人工智能等技术的发展,利用科技创新实现对金融业的赋能,已经成为金融行业普遍的发展方向,其中具有代表性的领域之一就是消费金融。通常来看,消费金融具有特定的丰富应用场景,加上具有单笔授信小、审批操作快捷、贷款期限短等特点,吸引了众多玩家入局。 金融风险分类 一般金融风险包括欺诈风险、信用风险和操作风险,小额……


翻译 针对营销的预测分析 - 可能性以及工作原理
市场营销的预测分析在几年前已被采用 - 如果只有计算能力更普遍,数据更易于访问,并且软件更易于使用。 经过近30年的营销跟踪回顾, 现在,“预测分析”本身几乎是一个流行词。 今天,莲花软件成立30多年后,即使是中型企业,他们仍然在Google Sheets或One Drive中使用其营销“记分板”......“将它放在……


翻译 我如何控制自己的个人数据并从中赚钱?
如果你想更好地控制你与公司和其他第三方分享的数据,那么现在可能没有更好的时机去做。 数据保护一直是许多最近辩论的前沿和中心,从法律到政治乃至道德。 因为任何拥有电子邮件收件箱的人都无法注意到,公司正在为遵守新的欧盟法规而关注一般数据保护(称为GDPR)。 尽管法律意见认为公司要求的许多同意已经暗示,但我们大多数人……