网贷恶意拖欠,法务部与风控部联合跟进你的案件是真的吗

是真的

在正规的网贷借款且产生逾期行为，网贷平台通过电话、短信等方式催收，并不算违法的。正规的贷款都是要和个人征信情况挂钩的，如出现逾期还款，会对个人征信产生不良影响，建议您贷款量力而行，按时还款保持征信。

现在贷款平台那么多，如果贷款建议选择大平台，能够保障资金和信息安全，贷款使用更放心。推荐使用有钱花，有钱花是度小满金融旗下信贷品牌，面向用户提供安全便捷、无抵押、无担保的信贷服务，借钱就上度小满金融APP（点击官方测额）。

有钱花消费类贷款，日息低至002%起，具有申请简便、利率低放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。

大资料风控和反欺诈属于同一个行业吗, 哪家风控系统查反欺诈最厉害

反欺诈是风控的一个环节。无论是金融反欺诈之于金融风控，还是非金融的反作弊之于业务风控。

所谓大资料金融风控或反欺诈的企业，也确实没什么大资料，无论是资料量级，维度，真实性，都存在严重的缺陷。整个行业依然处于搞概念，忽悠投资人的阶段。

个人认为，主要瓶颈还在于互金使用者的个人征信资料缺失的问题，由于没有真实的、信用强相关的使用者资料，所以模型和技术都只是忽悠的素材，没有好的效果。

通付盾大资料风控服务和反欺诈云为啥在业内这么牛逼

据说是因为底层使用装置指纹技术，和时空码等核心技术，这个技术底层有很多比较好的黑科技应用

大资料 反欺诈 怎样获取资料流

建议楼主从零开始学习吧。。

（1）iis是部署网站的，可以在开始-》执行 里面输入 imgr ，如果没有提示错误，弹出新的管理工具页面，说明你电脑已经装了iis了。。。没有的话，自己百度去搜个，不同版本的windows系统，下载的iis版本也是不一样的。

（2）ftp是档案伺服器，没错，做了第一步，第二部就很好做了，iis里面自带一个部署ftp伺服器的站点。不懂的话，百度搜“iis ftp站点搭建”

(3)基于后面的js储存的东西，这个是需要程式设计了。。js是纯客户端指令码，不可能上传档案，除非你呼叫服务端的程式码。你可以百度搜js ajax上传档案

阿尔法象信贷系统有反欺诈、黑名单之类的大资料风控吗？

作为用了阿尔法象信贷系统将近一年左右时间的我来说一下吧，系统里是有你说的反欺诈、大资料风控的，比如：通过人脸识别、银行卡四要素识别使用者实名认证情况，多家资料黑名单命中情况等，他们的反欺诈对接资料方有同盾、聚信立、四大借条平台等等吧，对于我们的稽核来说有很大的参考性。

大资料会带来金融行业风控革命吗

王见定教授挑战经济学突破奖

（二）申报“经济学突破奖”的理由

作为统计学突破的最大受益者，非经济学莫属。凡对经济学、经济史有所了解的人，都会有这样的共识：统计学几乎是随着经济学的产生而产生，发展而发展。统计学、经济学的主要奠基人几乎指向同一人---英国学者威廉·配弟，马克思称他为政治经济学的创始人。这绝非是一种巧合，说它是某种必然更适合。经过近400年的变迁，经济学现已成为世界各国 、人民关注度最高的科学。而经济学活动与各种指标几乎都是通过统计学来计量、分析、预测、决策的，所以“社会统计学与数理统计学的统一理论”必将全面提升经济学的水平，也必然引起经济学罕见的大突破。

可以查同盾大资料风控，同盾征信吗

渴以渴以渴以，家沃

p2p风控反欺诈系统哪个比较好呢？

综合媒体报道和客户反馈来讲，目前p2p行业使用最多的是同盾科技的风控反欺诈系统，据了解国内主流P2P都在用。无论是产品和技术，还是服务都遥遥领先！

大资料属于谁？

获取、记录资料需要耗费资源，因此，资料也就具有了资产的属性。在大资料出现以前，资料依附于具体业务而存在，人们更多的关注在使用资料的软体系统上。没有软体的使用，就没有资料的价值。当时有关资料的归属问题并不那么突出。在大资料时代，资料可以作为一种独立的存在，其“资产”性价值越来越引起人们的重视。 资料是物理世界客观事物性质、状态的反映，这是客观存在。你去收集了，有特定的表达形式，自然特定格式的资料就是你的。个人、企业、 、组织都可以合法地去收集资料。如果违反了现有法律收集了资料，自然也是非法拥有，资料财产也是非法的了。 个人、企业、 等都可能是资料的拥有者。比如，移动运营商收集个人使用全球定位系统的定位资料。这种情况下，个人成为大资料的来源，行动通讯公司投资并收集大资料，以向用户提供更好的服务。类似地， 可拥有特定的资料，如人口普查资料、天气资讯、邮政编码等。不过，我们会对大资料如何使用或者是否应该被收集施加一些限制。 随着智慧手机、网路和卫星定位系统的普及，每个人的一举一动都会产生很多资料。个体在购买手机、签署手机合同之时可能就同意手机网路公司有权获得个人位置之类的资讯了。 今后的资料归属权与个人隐私的概念可能越来越无关，而且随着时间的推移，人们对于隐私的看法也在发生改变。以个人位置资料资讯为例，以前，人们肯定很不乐意自己的行踪被别人获知。如今，似乎没有人为了不让别人知道自己的行踪而不使用手机。 欧洲民众要求 公开资讯的诉求越来越强烈，欧盟和欧洲各国的立法也在向这个方向推进。以荷兰为例，除了涉及国家安全和个人隐私的公共资讯外，大部分资讯都已经实现了公开。民众也有权向 申请资讯公开。 关于资料财产，目前法律上存在空白，套用目前的物权法或著作权法等相关法律可能都有些问题。所以，我们只能来谈谈资料权益归属的合理性问题。因为资料不是天然存在的，所以，“资料应该属于资料的生产者”的说法比较合情合理。但是，很多时候资料拥有者很难主张权利，这需要将来制定相应的法律来解决。现在面临的问题主要有两个：一是当资料有多个生产者时如何界定；二是当生产的资料涉及秘密和隐私时如何界定。 对于第一个问题，可以通过协商解决。例如，某人在电子商务网站购物，购物行为生产的资料是可以由购物者和电商（可能还有第三方支付平台）共同拥有。一般情况下，个人购物资料对个人几乎无用，目前被电商无偿占有了。再比如，微博资料现在几乎已经作为个人资产来看待了，因而微博运营商就不能无偿占有使用微博资料，需要协商处理。对于第二个问题， 就需要法律来界定了。例如，病历资料是病人和医生及医院共同生产的，医院销售病历资料就一定会遇到麻烦，这里不是资料权益的主张问题，而是涉及病人的隐私问题。

研发和应用app算大资料行业吗

研发和应用app是属于大资料行业的，App才是大资料的未来。

在市场上它需要公司提供大资料App，能够洞察特定市场版块或业务流程、及时反馈资料、到达尽可能多的调差物件。在大资料的价值创造的大浪潮还在路上，更应该专注于利用基础架构来建立新的App，进而达到优化业务流程的目的。所以新型大资料投资家的参考标准是同时具备以下3项能力的软体或资讯服务公司：能够控制并接触商业模式；拥有大资料架构和技术；拥有使用相关资料的权力。

大数据风控在金融科技中的应用和问题

一、为什么要用大数据风控？

不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。

银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。

因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。

二、大数据产业情况介绍

目前大数据行业主要有三类玩家：

以人行征信、鹏元征信、前海征信、银联智策为主的数据机构，他们特点是和传统的银行，公安部，工商局，航空公司，社保局等国家机关合作，提供公民基本身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息等，他们的特点是对外提供数据查询，数据丰富有价值，缺点是风控产品偏弱。以蚂蚁金服、腾讯征信、百度金融为主的互联网公司，他们的特点是各自都有一块基于电商、社交、搜索的巨量数据，同时一些外部数据，形成自己的风控产品和数据输出能力，这些互联网公司刚开始只是和自己的战略合作企业合作输出风控，现在也慢慢对外提供2B的风控产品。同盾科技、百融金服、帮盛科技、聚信立、数美科技等创业技术公司，在互联网巨头还没有对外提供风控技术和传统数据机构风控技术还不强的时候，他们的出现弥补了P2P金融和现金贷对风控产品的巨大需求，他们的数据是整合多方数据源，不断的为2B企业提供风控模型和数据，并且获得了一些网贷数据积累。

三、大数据风控的覆盖流程

大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。

获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用；贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。

大数据在信贷过程中的应用

四、大数据风控的价值点分析

1数据

大数据风控中什么是最重要的？

答案是：数据。

数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。

数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。

2技术

对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。

技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。

3场景

理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。

五、大数据风控的在信贷中应用

我们以百融系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：

百融大数据风控应用贷款流程

当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。

六、常用的大数据行业数据

央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。司法信息：最高法以及省市各级法院的最新公布名单，包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。公安信息：覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息，包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。信用卡信息：银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。航旅信息：包含过去一年中，每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。社交信息：包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。运营商信息：核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。网贷黑名单：根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期，黑名单信息。还有驾驶证状态，租车黑名单，电商消费记录等等。

七、大数据行业存在的问题

目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题，像公安，法院等信息由于信息敏感，其实是游走在法律监管空白地带。

在百行征信成立之前，各家数据机构的数据其实没有打通，数据的有效性会打折扣，预计百行征信数据出来之后，因为结合了各家数据之长，数据连贯性会好一些。

各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。

目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。

大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。

需要一到两个月。和包风控了可能需要一到两个月甚至更久才能解除风控，如果由于yhk出现异常被银行风控，一般在24小时内就可以解除，如果因为逾期还款被风控，一般会在半年以上才会解除。风控一般指风险控制，风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。