金融征信大数据平台整体解决方案课件

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1、金融征信大数据云平台整体解决方案互联网+征信大数据第一章目录Contents金融征信大数据风控第二章区块链+金融征信第三章区块链在金融征信领域挑战第四章征信案例第五章互联网+征信互联网+大数据模式下的征信1互联网金融、大数据产业、征信迎来发展的历史机遇李克强总理2015年政府工作报告：“制定互联网+行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融 健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。”互联网金融健康发展的核心是风险控制大数据大数据技术变革推动征信业发展征信背景征信背景征信最早起源于消费分期，需要对消费者进行信用评估，但当时更多的是通过口

2、碑积累的定性判断，没有定量描述。进入电子化时代后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。征信发展征信发展在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。人工智能算法模型不止是对过去的统计，也包括对未来的预测，它可以帮助我们更好地刻画违约概率和信用状况。大数据大数据技术变革一直推动着征信业的发展技术变革一直推动着征信业的发展互联网+大数据征信：广泛、多维、实时6.486.48亿网民，互联亿网民，互联网征信数据可作为网征信数据可作为补充补充活动时间数据实时鲜活活动时

3、间人群覆盖广泛活动时间信息广谱多维大数据大数据.传统数据传统数据+生活类生活类数据数据+互联网数据互联网数据.上万个变量上万个变量.实时互动实时互动.线上与线下融合线上与线下融合.生活化、具象化生活化、具象化运用大数据征信模型全面刻画信用大数据大数据接入大量外部广谱数接入大量外部广谱数据据大数据征信模型大数据征信模型大数据风控平台大数据风控平台 征信大数据大数据征信大数据大数据渗透生活方方面面的信用渗透生活方方面面的信用运用大数据征信模型全面刻画信用多维度数据集市画像画像应用应用设备设备去哪去哪画像画像底层底层有钱有钱搜索搜索贴吧贴吧到店到店知道知道公开公开数据数据百科百科网盘网盘外部外部数据

4、数据爱奇爱奇LBSAPPVolume-海量海量Variety-多维多维注册注册糯米糯米儿儿钱包钱包财富财富花花外卖外卖艺艺文库文库登录登录Velocity-实时实时金融征信大数据风控2金融传统数据仓库11报表平台绩效系统支付系统客户360个人结算账户回单打印银企对账存贷标准化监管报送系统内审系统关联交易成本分摊风险监控外管报送系统风险预警平台EAST数据报送总部一体化后督AML反洗钱。客户风险大数据部分应用场景12网络金融征信 P2P网络贷款市场规模急剧增长 个人征信业务需求不断上升 通过大数据实时分析客户信用记录提升企业价值小微贷款管理 需要大数据分析提供业务支撑 利用实时数据处理信息管理、

5、交叉营销、信贷模型分析以及业务风险控制的需求不断提升财富管理评估 利用大数据分析给予用户有价值的财富管理产品组合 使用业态广：银行/财富管理机构/券商/保险反欺诈预警 渗漏与欺诈风险增加，控制力度和手段不足 缺乏先进的分析能力“实时高效”的甄别可疑理赔行为客户识别、流失预警分析识别潜在客户群体、维护老客户、降低客户开发成本成为主要需求理赔审查评估 骗保识别成为保险业最大问题难点 分析、评估理赔数据有效降低风险并为保险赔付制定提供依据高频交易分析 量化投资增长迅速，对结构化/非结构化数据利用力度不断加大 实时、准确的数据模型提供有价值的交易推荐，提升客户满意度保险精算 利用大数据对险种、赔付率建

6、立模型进行细分维度下的精准预测提升企业盈利水平 保险业核心业务需求实时分析客户信用记录提供贷款依据大数据提供交叉营销、信贷模型分析大数据实时分析渗漏欺诈风险利用外部内部大数据有效管理客户关系实时建立赔付率模型、并根据客户分析制定险种划分内外部大数据分析有价值的财富投资组合数据量化投资组合、建立高效数据模型理赔数据审查、数据评估，有效降低异常赔付和骗保大数据在金融领域的热点应用13012345678910012345应用价值周期用户画像风险管理资产产品定价运营优化区块链智能投顾风险定价量化交易精准营销金融搜索引擎金融领域大数据应用热点图横轴代表该应用领域价值周期，表明该应用价值速度的快慢纵轴代表

7、该应用领域的炒作周期阶段圆圈代表应用领域的规模，表示该应用领域当前参与方的多少与应用数量对大数据的理解：深入数字化，实现全社会数据互联互通，形成以数据指导业务的习惯、策略与模式大数据大数据 一、一、深入的数字化深入的数字化不仅仅指传统意义上的纸质文档电子化形成以数据指导业务的习惯、策略与模式 二、二、全社会数据互全社会数据互联互通。联互通。仅仅局限在企业内部的数据，不能把握大数据的真正能力。14大数据在产业链各环节迅速发展，推动各种创新业务“遇春花开”数据采集4V数据VolumeVelocityVarietyValue爬虫数据治理行业数据整合存储能力列式数据库内存数据库Hadoop的key v

8、alue数据存储TB级跨向PB级计算能力MPP(Share Nothing)去IOE扩展能力跨硬件、跨代、跨厂商分析能力数据价值挖掘统计样本扩大专业工具多（SAS,R)专业模型行业模型应用能力信息可视化管理精细化预防向预测转变精细制度、医疗智慧城市金融工程项目特点，计算量巨大，可依赖当前大数据分布式计算解决证券公司风险管理：主动承担的风险、需要规避的间接风险业务风险 市场风险 信用风险 流动性风险非业务风险 操作风险 监管风险 法律风险16证券公司主要风险市场风险信用风险流动性风险操作风险监管风险法律风险为盈利而必须承担的风险是公司运营过程中产生的间接风险尽量回避、转移或减轻证券公司内部风险业

9、务来源市场风险市场风险信用风险信用风险操作风险操作风险流动性风流动性风险险价格风险：价格风险：自营投资、做市等业务持仓利率风险利率风险：银行存款、结算备付金、存出保证金及债券汇率风险：汇率风险：海外业务或投资直接信用风险直接信用风险：信用债券投资、理财产品和信托产品等投资，承销业务中的债券包销交易对手风险交易对手风险：自营衍生品类交易、融资融券交易、约定购回及股票质押式回购等回购交易结算风险结算风险：经纪、资产管理和自营投资等业务隐含在各项业务活动中，遍布各个业务领域短融、公司债、报价回购、债券回购等融资到期无法偿付金融风险管理新趋势：数据+分析模型+业务知识1.合规性/内部控制2.损失最小化

10、3.风险计量4.风险管理5.风险与收益最优化6.风险资本分配、基于风险定价风险控制保护资产负债表风险/收益最优化价值创造风险管理成熟度风险管理成熟度目标目标:是管理下行风险 措施措施:内部控制信息、报告程序、预警系统、止损设置等与战略的与战略的相关度相关度高中低行业竞争前沿融资融券过程复杂，涉及风险种类多，信用风险管理是重点操作风险信用风险法律 风险合规风险操作风险操作风险市场风险流动性风险操作风险清算风险法律风险信用风险声誉风险操作风险信用风险操作风险市场风险流动性风险操作风险融资融券流程中主要风险1.信用评定2.授信管理3.开户4.交易5.实时盯市6.强制平仓7.客户通知8.权益处理金融行

11、业风控反欺诈体系金融行业风控反欺诈体系贷前运运行行环环境境安安全全黑名单黑名单账账户户安安全全实体关联网络实体关联网络黑中介关联黑中介关联黑产关联黑产关联贷中反反欺欺诈诈规规则则体体系系反反欺欺诈诈通通用用模模型型异异常常集集中中度度监监控控贷后贷贷后后客客户户质质量量监监控控金金融融获获客客活活体体验验证证失失联联修修复复资资产产保保全全多头借贷多头借贷粗分好人和坏人粗分好人和坏人防批量欺诈攻击防批量欺诈攻击拦截70%80%监测变动信息监测变动信息降低风险降低风险拦截10%20%识别团伙欺诈识别团伙欺诈监测批量骗贷风险监测批量骗贷风险拦截5%10%修正优化欺诈技术，修正优化欺诈技术，提升催收

12、效率提升催收效率有效复联50%-60%利用百度人工智能和大数据技术，精准刻画用户的欺诈风险，构建多层次化的金融反欺诈安全防控体系风控关联网络架构风控关联网络架构应用层应用层：当前在金融反欺诈的主要应用场景用户接口用户接口：底层关联网络提供Restful图交互接口、Cypher图交互接口和离线图计算任务接口，同时面向用户提供Web、桌面版和SDK（建设中）三种形态的服务存储计算层存储计算层：基于spark graphx建立的一套子图计算管理、关联快照和关联分析算法数据建模数据建模：对源数据进行加工，抽取出实体、实体关系、实体属性，形成图基础数据多维数据集市金融数据金融数据账户数据账户数据数据源行

13、为数据行为数据社交数据社交数据黑产数据黑产数据源数据层源数据层：负责各种数据源的引入、清洗和管理，包括金融数据、行为数据和第三方数据关联网络应用：教育信贷业务关联分析关联网络应用：教育信贷业务关联分析某计算机职业培训学校（某计算机职业培训学校（正常正常）某职业技能培训学校（某职业技能培训学校（骗贷骗贷）逾期人员的机构关联分布图逾期人员的机构关联分布图关联网络应用：现金贷业务关联分析关联网络应用：现金贷业务关联分析百度现金贷百度现金贷M2+逾期关联逾期关联百度现金贷正常用户关联（抽样百度现金贷正常用户关联（抽样1万人）万人）中介和贷款人关联图中介和贷款人关联图（绿色绿色贷款中介，贷款中介，褐色褐

14、色关联贷款人）关联贷款人）关联网络应用：催收复联关联网络应用：催收复联修复修复信息信息维度维度电电话话客户其他客户其他 新新电话电话亲友亲友/同事同事电话电话邮邮箱箱邮箱邮箱地址地址通讯录通讯录电话电话常常个人地址个人地址 亲友、同事地址亲友、同事地址驻驻地地电话本中电话本中公司地址公司地址址址联系人地址联系人地址失联失联预警预警预测预测当前效果当前效果内单：百度用户的覆盖率为99%,复联率为60%+外单：（实验）外部用户的覆盖率为60-80%，复联率为15-30%强关联关系挖掘强关联关系挖掘相关性排序相关性排序常驻点挖掘常驻点挖掘失联催收失联催收ROI排序排序施压点挖掘施压点挖掘数据数据挖掘

15、挖掘潜在关联关系挖掘潜在关联关系挖掘金融关联网络金融关联网络百度钱包百度钱包百度有钱百度有钱百度账号百度账号社交关联网络社交关联网络通讯关联通讯关联信贷关联信贷关联支付关联支付关联AP关联关联IDMapping百度糯米百度糯米百度外卖百度外卖下一阶段下一阶段从最终催款效果出发，提升复联精准度原始原始数据数据微微 博博画像数据画像数据爱奇异爱奇异。百度地图百度地图提升（实验）外单复联率和精准度人行征信人行征信阶段二工作阶段一工作下一阶段:尚处于阶段性样本测试阶段，不同样本的复联率表现存在差异主要内容主要内容整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向金融工程指标 Volatility

16、Share Ratio IR Ratio Barvar Ratio Beta Alhpa深度刻画客户特征对客户分类分级客户管理 风险管理 专项投顾客户风险管理系功能：分析数据，提供多种服务客户风险管理系功能：分析数据，提供多种服务证券公司数据优势客户数据市场数据客户风险管理系统交易行为分析交易习惯分析投资策略分析管理策略设计对客户分类对客户分级风险管理差异化保证金比例维持担保比例管理授信额度管理统计报告研究优异客户优秀策略优异投资习惯客户服务风险提示客户问题分析交易习惯展示交易优化建议产品推荐专业报告服务数据数据分析分析结果整理提供服务整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向应用

17、场景应用场景1-高层管理高层管理 经营目标 融资融券余额 利息收入 佣金收入 融资融券利润 风险 融资融券余额/净资本 监管合规融资融券余额净资本监管或内控：400%预警：320%整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向融资融券余额年度经营目标佣金收入差额利息收入盈利应用场景应用场景2.1-风险管理人员，制作各类图表风险管理人员，制作各类图表指标指标金额（元）金额（元）占净资本比例占净资本比例 预警值预警值监管值监管值融资融券余额32,867,861.25280%320%400%融资余额29,632,436.30-融券余额 3,235,424.95-客户维持担保比例客户维持担保比

18、例客户数客户数(个）个）客户数据客户数据300%的客户356安全客户汇总汇总29042904-总体风险风险状态VAR值（万元）203035401天3天5天10天整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向应用场景应用场景2.2：风险管理员：风险管理员,公司级或客户级压力测试公司级或客户级压力测试 公司级压力测试 单券集中度90%的客户 假设市场下跌幅度：15%30%50%65%整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向应用场景应用场景3.1：业务人员：业务人员,授信额度管理、客户开发授信额度管理、客户开发 示例：找出高价值客户，提高他们信用额度，充分挖掘客户价值指标体系指

19、标体系净资产3500万170%维持担保比例300%换手率eta（or Barvar Ratio）Alpha决策高价值客户是是 通过否拒绝否是高拒绝中高拒绝中通过低高通过低拒绝低拒绝否拒绝整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向应用场景应用场景3.2：业务人员，交叉销售、精准营销：业务人员，交叉销售、精准营销 资金量大、或专业机构 推荐报价回购 推荐约定购回 连续亏损客户 推荐集合理财产品 推荐专项资产管理 推荐量化投资 交易量小、交易次数小的胆小型客户 推荐固定收益产品 推荐理财产品期间行为分析行业偏好分析风险偏好分析外部信息精准营销交叉销售整体功能应用场景核心模块示例技术架构系

20、统难点及演进方向应用场景应用场景3.3：业务人员，发送系统分析报告，提供个性化服务：业务人员，发送系统分析报告，提供个性化服务 投资建议 系统性报告 专题报告整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向应用场景应用场景4：研究员，针对投资行为、资产组合等做专业研究：研究员，针对投资行为、资产组合等做专业研究 客户交易行为分析：判断投资者类型 客户开仓、平仓行为归因 止盈/止损风格 持仓习惯（多头、空头、换手率、平均持股时间）客户收益、风险、杠杆结构 收益率、alpha Share Ratio、IR Ratio Beta、Bavar Ratio 波动率、Sotino Ratio 借入杠

21、杆、名义杠杆、组合杠杆、金融工具杠杆 资产组合管理研究 资产配置专业的客户 资产选择与再平衡管理优秀客户整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向客户风险管理系统介绍：客户风险管理系统介绍：6个核心模块个核心模块+1个客户报告导出个客户报告导出资产负债统计持仓统计期间交易交易行为投资绩效压力测试客户报告导出客户风险管理系统整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功能简介：资产负债统计功能简介：资产负债统计资产负债统计整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功能简介：持仓统计功能简介：持仓统计持仓统计整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功

22、能简介：期间交易功能简介：期间交易期间交易整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功能简介：交易行为功能简介：交易行为平仓行为平仓行为归因整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功能简介：投资绩效功能简介：投资绩效风险收益/风险整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向功能简介：压力测试功能简介：压力测试维持担保比例保证金额整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向后台综合指标查询后台综合指标查询 000000代表所有客户功能简介：客户报告功能简介：客户报告 可将分析报告导出，并发给客户 根据客户分类等级，或客户需求，制定导出内容整体功能应用

23、场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向技术逻辑架构技术逻辑架构 开发采用BS模型，MVC架构 数据模型分为源数据层、EDW、DDW三层数据源数据导入层数据服务层应用服务层数据备份、恢复、运营控制ODS数据中心数据登场区ODSEDW推送数据DDW数据归治理业务逻辑业务指标分析OLAP报表驾驶舱查询整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向ETL工具开发与运营环境开发与运营环境硬件名称硬件名称数量（台）数量（台）要求要求单价（元）单价（元）总价（元）总价（元）用途用途X86服务器2内存256G、硬盘1T 20,000.00 40,000.00 数据存储、计算台式机1主流即可 10,

24、000.00 10,000.00 前端开发测试路由器1主流 20,000.00 20,000.00 用于客户端与服务端访问软件名称软件名称数量（台）数量（台）要求要求单价（元）单价（元）总价（元）总价（元）说明说明操作系统每台服务器一套LinuxN/AN/A一般随机自带或免费数据库软件LicenseOracle或其它主流数据库 N/AN/A由甲方自行采购ETL工具1Informatic600,000600,000由甲方自行采购整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向系统设计、开发系统设计、开发 前端开发：JAVA+WEB 后台开发：SQL存储过程 EDW(数据整合层）24个复杂存

25、储过程,111个普通存储过程 DDW(数据汇总、分析层)4个超大型存储过程,17个大中型存储过程 36个中型存储过程,121个普通存储过程 设计：UML辅助信息表(from DDW明细层)F_CT_HISTRADE_P(from 交易统计分析)交易量多头、空头、总体、柱状图交易成本息费与佣金收益统计TOP 5 盈利TOP5 亏损行业收益板块收益1.按投资额排序2.按期间浮动收益排序F_FUNDACC_DAILY(from DDW明细层)F_LONG_DAILY(from DDW明细层)证券市值F_SHORT_DAILY(from DDW明细层)期间交易明细F_HISTRADE_P(from 期

26、间交易)三联图三联图-Grid数据模型期间交易设计整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向系统亮点、难点，以及演化方向系统亮点、难点，以及演化方向 金融指标专业度高 融入现代资产管理理论金融工程思维量化管理 金融工程指标多 计算量大计算量大 创新业务、复杂业务多盈亏计算下一步发展方向 移动APP化 模块独立化 利用大数据分布式计算 基于系统结果开发风险评分模型整体功能应用场景核心模块示例技术架构系统难点及演进方向大数据部分应用分析大数据部分应用分析-某互联网金融产品某互联网金融产品47互联网金融行业在解决什么问题面临怎样的风险用什么样的技术手段来应对 传统金融 V.S.互联网金融

27、 信用风险 V.S.欺诈风险 传统风控 V.S.数据科学技术风控互联网金融行业中的风险互联网金融行业中的风险48风险风险 遇到的遇到的问题问题业界通常的业界通常的方法方法业界的方法为什么业界的方法为什么无效无效信用风险还款能力收集收入水平、消费水平、负债情况等对用户进行风险评分无权威数据、数据收集难度大、传统评分卡有效特征挖掘难度大欺诈风险伪冒申请和欺诈交易人工审查、信用黑名单、基于规则 人工效率低、无权威黑名单、无法自动发现异常、欺诈手段更新快互联网金融互联网金融风险分析实践风险分析实践49借款用户通信社交借款用户通信社交网网络与欺诈络与欺诈风风险险结论结论1 1:与坏用户有大量关联的借款用

28、户的坏账率是未关联用户的2.9倍结论结论2 2：高分段用户的坏账率是低分段用户的3.3倍风控建模中的数据科学风控建模中的数据科学50数据获取与清洗特征提取高级特征提取建模风险控制金融数据消费数据行为数据社交数据其他统计学习数据分析社交网络分析.消费能力评级用户风险评级社交关联评级用户属性评级其他GBDT梯度提升决策树SVM支持向量机RF随机森林.2016年成都银行历史数据平台一期年成都银行历史数据平台一期51调度监控ODBCJDBC专用接口数据加载数据压缩数据安全数据处理数据查询数据导出共享存储统一调度统一监控历史数据存储应用功能信贷系统核心系统个贷系统微贷系统CRM网银系统 信用卡手机银行二

29、代支付其他海量数据并行处理数据存储历史明细数据获取测试明细数据获取相关应用系统测试环境接口服务数据查询应用司法查询、历史指标查询客户历史数据查询历史数据查询界面柜面终端非现场审计审计界面查询服务源系统2017年长沙华融湘江银行大数据平台年长沙华融湘江银行大数据平台52吉贝克大数据事业部吉贝克大数据事业部产品长信资本险保保融资融券风险管理黑名单精准决策数据自有数据合作伙伴数据加工整合数据大数据技术大数据平台解决方案大数据业务应用设计大数据平台实施产品数据技术产品产品1黑名单：风险管理利器黑名单：风险管理利器申请申请信息征信调查政策性排除申请风险评分批准/拒绝线下搜集信息同业数据互联网数据潜在客户

30、开发交易管理账户持续管理贷前贷中贷后政策性排除政策性排除：指不需要做风险评，直接按公司经营规定需要提前剔除的规定。例如处于黑名单中的客户、老赖、过去多年有过破产的客户、当正处于违约中的客 户、年龄小于18岁或大于70岁的客户等。客户提交信息+内部信息授权版块额度板块定价板块沟通板块催收板块续贷板块黑名单张某某 违约余某某 破产韩某某 法院p 80%的信用损失来自于审批p 20%来自于后续账户管理产品数据技术产品产品1黑名单：技术架构，大数据黑名单：技术架构，大数据+大数据技术大数据技术+移动互联网移动互联网融合多来源的数据，分多个类别对经济主体的负面信息进行监测采集/关键项抽取数据来源Hado

31、op/mysql数据加工数据应用法院数据、行业网站数据、政府监管机构数据、行业专业网站数据平台爬取主体抽取和自动分主题归类增值应用转化合作伙伴授权数据：伙伴自有平台数据的融合，含舆情数据、工商数据、政府统计数据、电信数据、海关数据、电商数据、金融行业客户数据等等。合作伙伴查询分析及监测应用形式主体评价报告产品数据技术产品产品1黑名单：数据来源广，并不断扩大黑名单：数据来源广，并不断扩大数据来源仍在随着数据的开放程度以及合作伙伴的加入持续扩充行业主管机构公告法院数据质管机构公告党政机关公告产品数据技术黑名单移动APP黑名单查询名单详情经济主体风险监测风险分析产品产品1黑名单：界面示例黑名单：界面

32、示例产品数据技术吉贝克大数据业务部数据吉贝克大数据业务部数据吉贝克大数据自有数据法院工商新闻信息公开财务数据市场数据合作伙伴数据工商数据法院数据税务数据舆情数据电商数据互联网数据宏观经注数据自有数据，主要用于支持公司内部产品合作伙伴数据：支持公司产品开发新型产品市场出售产品数据技术法院数据法院数据59电商数据电商数据60外部授权插件爬取的数据形成的报告样例外部授权插件爬取的数据形成的报告样例61大数据技术大数据技术平台业务数据采集技术数据存储（约5TB）数据安全数据治理数据业务数据分析数据出售数据采集解决方案大数据技术选型企业数据模型设计数据业务规划产品数据技术吉贝克大数据平台服务吉贝克大数据

33、平台服务63大数据采集、加工与销售大数据解决方案大数据云存储和云分析产品为政府、金融机构和企业提供大数据规划咨询、数据治理、数据应用开发服务。鉴别高价值数据资源，并在合规前提下进行提取、整合及销售。搭建数据共融基础平台，支撑大数据应用产品开发、运营大数据业务运营基于大数据技术基础，开展征信、互联网金融等具体业务。吉贝克大数据平台总体架构吉贝克大数据平台总体架构64664数据采集基础设施（服务器、存储、网络）数据服务数据检索与 查询业务职能部门数据供应传统数据存储与管理数据源工商税务公安政府法院财经网站行业协会外部购买内部业务微信微博 快数据处理（实时事件）快数据流处理（Event Proces

34、sing）引擎实时决策引擎数据管理元数据数据质量管理数据传输任务与管理数据安全数据标准客户精准营销策略执行跟踪绩效评定企业精准决策精细管理应用实时事件侦听页面请求侦听网络 爬虫SqoopCDCETLXBRLMap/ReduceAPI编程多结构数据存储与管理多结构原始数据存储（Raw Data）融合数据存储（Integrated Data）分布式分析与挖掘引擎通用语义区报表分析与挖掘引擎整合数据区基础数据区数据交换文件交换数据库共享Web services消息交换情报服务深度情报跟踪竞争情报推送企业信用评级个人信用评级企业征信123456数据集市吉贝克自有采集平台吉贝克自有采集平台65吉贝克可以

35、协助客户进行数据的采集，采集类型包括但不限于以下几类：行业对标数据采集：如交易所网站数据、协会网站数据等；研发部门特有账号对应的专业网站数据采集：如某特定行业网站的数据采集等，采集下来的数据，可以落地存储到ODS，扩充对比分析的来源；可以根据风险或投资方面的需要，专业定制标签化的情报数据；吉贝克自有采集平台（续）吉贝克自有采集平台（续）66自有主题提取技术自有主题提取技术67基于标签化处理的互联网文本情报数据基于标签化处理的互联网文本情报数据68互联网数据标签化处理标签化处理模板区块链+金融征信3区块链与比特币概念澄清：l 区块链最初是作为比特币的底层技术和基础架构被发明的l 比特币诞生以来，

36、区块链技术有了长足的发展什么是区块链？区块链做一个形象的类比，在一个经济体当中，所有人之间发生的交易都有该经济体中所有参与者共同来记账，每个人记账的这个小本本就是区块链，也就是我们所说的分布式账本。什么是区块链假如区块链是一个实体账本，一个区块就相当于账本中的一页，区块中承载的信息，就是这一页上记载的交易内容。区块链的本质区块链技术是由多方共同记录和维护的一个1分布式数据库，该数据库通过哈希索引形成一种链状结构，其中数据的记录和维护通过密码学技术来保护其完整性，使得任何一方难以篡改、抵赖、造假。定义区块链的特点区块链的内涵全网分布保存-防丢失多方共识记账-防篡改块的链式结构-易追溯共享账本智能

37、合约隐私保护共识去中心化、可共享的分布式交易记录系统交易条款和交易状态内嵌在区块链脚本中，驱动交易执行保证交易真实和可验证的同时通过匿名性来保护用户的隐私所有参与者一致同意才意味着交易在网络中通过验证区块链的技术特征区块链技术三项核心技术：密码学原理、分布式存储和共识机制。核心技术决定了区块链的四个特点：1、去中心化；2、开放性；3、信息不可伪造和篡改；4、自治性区 块 链 核 心 技 术密码学原理共识机制分布式存储特点去中心化开放性信 息 不 可伪 造 和 篡改自治性分布式核算和储存，共享交易账本，共同维护对所有节点开放，数据可随时下载提取设置共识协议规范，在验证和可信条件下进行交易，信息永

38、久地存储交易条件和状态内嵌，不需要人为干预区块链的技术演进所有数据上链关键数据上链单链多链协同单链信息孤岛跨链信息互联有形“区块+链”分布式账本技术Bitcoin:Lignting NetworkEthereum:Radien Network性能融合演化适配Piasma:root blockchain&sub blockchainRSCoin:high level block&lower-level blockCosmos:TendermintPolkadot:Relay chain&ParachainsIOTA:directed Acyclic GraphCorda:“No block ch

39、ain”区块链的基础技术架构区块链采用五层架构，从下到上分别是数据层、网络层、共识层、激励层、智能合约层。l 应用层主要由客户端完成记账转账功能l 激励层包括发行机制、激励机制，激励的来源为交易费l 共识层主要解决拜占庭将军问题和工作量证明机制，双花问题，51%攻击等。l 网络层是使用P2P网络，其每个节点以区块链的形式全量存储着所有的全部交易记录l 数据层解决交易数据包含哪些信息，数据信息加密算法等问题智能合约层虚拟机DAPP激励层发行机制分配机制共识层PBFTPOSDPOSPOW网络层P2P网络验证机制传播机制数据层区块数据哈希函数链式结构Merkle树数字签名非对称加密区块链2.0基础技

40、术架构图区块链的分类BLOCKCHAIN公有链私有链联盟链允许任何人阅读、彻底去中心化任何人均可自由参加和退出仅单独个体或机构享有该区块链的使用权和控制权权利完全控制在一个组织中介于公有链和私有链之间，由一定数量的特定成员组成加入和退出需要经过联盟授权分布式比去中心化更能诠释区块链与金融的结合。在目前环境中去中心化是不现实的，多中心的分布式体系更适合目前的中国金融现状。孙立林这几年区块链技术在私有链、联盟链的应用已经有初步的进展，但不是没有中心，还是有中心的，只是分布式的。中行前行长 李林辉区块链发展阶段区块链行业正处在从1.0到2.0的过渡阶段。2 0 2 0年2 0 3 0年2 0 0 9

41、年区块链2.0-智能合约区块链1.0-数字货币区块链3.0-去中心化互联网加密数字货币加密数字货币+智能合约成为成熟的数字经济基础设施分 布 式 商业Token经济数字孪生城市个人信用体系互助保险供 应链版权可编程货币，是与转账、汇款和数字化支付相关的密码学货币应用。区块链技术还在探索的过程，并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及尚早。可编程金融，是经济、市场和金融领域的区块链应用，例如股票、贷款、抵押、产品、智能财产和智能合约。区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现。可编程社会，是超越货币、金融和市

42、场的应用，特别是在政府、健康、科学、文化和艺术领域的应用。应用生态决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑。区块链国内外政策国内：在区块链迅速发展的背景下，中国顺应全球化需求，紧跟国际步伐，积极推动国内区块链的相关领研究、标准化制定以及产业化发展国际：对推动区块链技术和应用的发展较为积极，区块链在各国快速发展工信部发布区块链参考架构，给予行业发展政策指导。意味着区块链基础性标准确立国务院发布十三五国家信息规划，区块链写入“十三五”规划，首次提到支持区块链技术的发展，两次提及“区块链”关键词工信部发布中国区

43、块链技术和应用发展白皮书，首提标准化路线图和标准框架体系。总结国内外区块链发展现状和趋势，指出区块链的核心技术路径。2015.122016.122017.5美国：2015年1月，批准比特币交易所成立，2015年6月，数字货币公司监管框架最终版本Biticense发布，2016年6月，国土安全部对6家致力于政府区块链应用开发的公司发布补贴日本：2016年5月，日本首次批准数字货币监管法案，并定义为财产；成立首个区块链行业组织区块链合作联盟（BCCC）欧盟：2016年12月，欧盟委员会将加密数字货币放在快速发展目标领域的首位；2016年4月，央行计划对区块链和分类账簿技术与支付、证券托管以及抵押等

44、银行业务的相关性进行评估俄罗斯：2014年，俄罗斯财政部建议禁止比特币及加密电子货币的操作；2016年初，央行烤炉比特币合法化和交易监管；2017年1月，关于“合法化”区块链技术的发展战略线图提交总统批准区块链的标准化国内：中国区块链的标准化进程处于起步阶段，需未来不断完善国际：IOS/IEC JTC1、W3C、机构贸易支流国际证券协会的欧洲分部等组织都对区块链标准化及其重点方向也提建议中国首个可信区块链标准已由中国信息通信研究院编制完成，并开展测评业务。标准供包括三个内容：可信区块链第1部分：区块链技术参考框架可信区块链第2部分：总体要求和评价指标可信区块链第3部分：评测方法针对14个评价指

45、标，涵盖了功能、技术、安全、性能等54项测评点数据处理基本功能节点管理功能身份认证功能查询历史记录功能共识机制有效性数据私密性最小硬件要求故障恢复能力数据可审计性核心技术自主可控密码技术合规性吞吐率要求应用层稳定性妥善的私钥管理措施让区块链用户全方面了解一个区块链产品等情况2016.42016.92017.4标准技术委员会举办第一次会议，成立工作组与研究组。ISO/TC307已有全权成员国16个、观察国17个。澳大利亚标准协会提出全新国家标准化方案，并提交ISOISO成立标准技术委员会ISO/TC307区块链的应用和发展部分互联网、互联网初创企业以及传统金融企业开始在部分项目进行尝试应用。互联

46、网及初创企业传统金融项目仍多半属于非核心项目，而一旦涉及传统核心项目，现实业务与制度、技术规则等障碍横亘于前；项目大多具有实验性质，离大规模全面使用尚有距离；传统大型金融企业面临较大的改造成本。百度首发国内基于区块链的ABS项目以太坊提供开发的智能合约区块链平台阿里巴巴云优商城：提供基于区块链的积分及消费金融分期场所腾讯金链盟推出面向金融的区块链Baas云服务，共享区块链底层设施金股链区块链+股权管理，构建股权资产网络众安科技基于区块链+物联网+智能防伪技术，打破农产品信任问题民生银行加入R3，搭建区块链服务云平台中国平安已落地资产交易和征信两大应用场景招商银行直联清算系统将正式投产中国邮储银

47、行落地资产托管业务区块链应用-金融征信企业A数据企业B数据企业C数据区块链区块链技术在金融征信领域的应用价值价值成本安全机制监管实现高效低成本的交易模式：区块链通过点对点交易模式，大幅降低信息传递过程中出现错误的可能。通过计算机程序自动确认执行双方交易结果，大幅度提高了金融交易和结算效率。实现个人隐私保护：区块链技术通过基于节点的授权机制，通过隐私权限设计完善用户个人信息保护制度。重构信用创造机制：区块链技术基于非对称加密算法，实现了信用创造机制的重构，交易双方可直接进行可信任的价值交换。降低金融监管成本：区块链技术，以其防篡改、高透明的特性，保证数据的真实性和可追责性，减少审计流程，降低了金

48、融监管的成本。国内金融机构积极试水区块链应用基本上都处于概念验证阶段，尚未大规模商用；金融机构纷纷开展区块链试点项目。区块链应用特点：外围核心低频高频部分金融机构的区块链试点项目典型应用机构基于区块链的数字票据上海票据交易所应收账款管理浙商银行信用证民生银行、中信银行资产证券化ABS京东、百度数字票据人民银行精准扶贫工商银行、众安保险积分管理泰康保险人民币现钞管理人民银行南京分行数字保单与保单质押登记上海保险交易所区块链在金融征信领域应用全景图数字货币支付清算数字票据资产证券化供应链金融银行征信贷款业务资产转让及股权交易KYC.区块链在金融征信领域的应用数字货币数字货币利用区块链多中心、不可篡

49、改、高度共识和匿名安全的特性，构建数据结构与交易信息加密传输的底层技术，使得金融交易的效率和安全大幅提升。数字货币Bitcoin(比特币)Ehereum(以太坊)Ripple(瑞波)Z-Cash整体设计*电子加密货币*智能合约支持弱*没有图灵完备的智能合约开发语言*电子加密货币*智能合约*图灵完备的智能合约开发语言*电子加密货币*特定场景应用*暂无智能合约支持*电子加密货币*零知识证明*无智能合约区块链的支持（共享账本）*公有链*无限制进入*公开账本*匿名制*无法审计*公有链*无限制进入*公开账本*匿名制*无法审计*联邦链*准许制*支持金融机构各自交易的私密性*公有链*无限制进入*非公开账本*

50、匿名制*无法审计共识算法对比*POW:计算机密集工作量证明机制（挖矿）*Dagger一种内存消耗性POW*RPCA瑞波共识算法*EquiHash是一种高内消耗的挖矿方式交易容量*10分钟出块*每秒7笔交易*15秒出块*每秒数百笔交易*3-6秒出块*每秒1000笔交易*2.5分钟出块*每秒数百笔交易市场应用*比特币交易所*数字资产代币*侧链/闪电网络*以太坊交易所*数字资产代币*分布式智能合约应用*外汇兑换*跨境结算*银行间报文交换*挖矿奖励代币交易区块链在金融征信领域的应用支付清算现有清算体系过程非常复杂，花费时间较长，使用成本较高；区块链在提升效率的同时，大大降低了支付成本。区块链对结算与清

51、算方式产生变革性的影响使用区块链交易的执行、清算和结算可以同时进行，节点交易受系统确认后自动写入分布式账本同时更新其他所有节点对应的分布式账本，自动化的运作机制可以大幅缩短结算所用周期区块链技术可以大幅提升程序自动化帮助监管层鉴别发现违规操作结合智能合约，当交易发生时，区块链网络可以迅速地进行正确执行区块链技术融入智能合约技术，可以程序化处理复杂的衍生品交易，将清算变得更为标准化、自动化区块本身时间线形堆进的特点可以帮助监管层鉴别发现违规操作智能合约可以将合规检查变成自动化，从清算之初就将违规的可能性降为最低在区块链系统中，交易信息具有不可篡改性和不可抵赖性该属性可充分应用与对权益的所有者进行

52、确权对于需要永久性存储的交易记录，区块链是理想的解决方案，可适用于房产所有权、车辆所有权、股权交易等场景效率更高成本更低付款方银行支付系统中转银行A中转银行B支付系统收款方银行中转银行费用外汇汇兑及运营成本其他成本目前B2B跨境支付成本区块链方案下每笔业务支付成本区块链在金融征信领域的应用支付清算Ripple是世界上第一个开放的可以转账任意一种货币的分布式支付网络平台，速度快、费用低；可以让银行的国际支付成本减少33%，并且可以在几秒内完成交易。使用场景：Ripple通过RippleNet连接银行、支付服务供应商和数字货币交易平台。Ripple的解决方案分为三部分：xCurrentxPapid

53、xViaxCurrent是Ripple公司的企业软件解决方案，让银行可以快速处理跨境支付，并且可以进行端到端的追溯。利用xCurrent，银行可以实时通知对方，在发起交易之前确认支付细节，并在交易完成以后马上确定交割。xCurrent有四个组件：Messenger,基于API的双向通信组件。Validator，银行通用账本的子集，用来追踪信用，借贷，交易过程。FX Ticker,提供账本之间的汇率，追踪汇率和授权凭证。低成本流动性xRapid适用于希望用最低的流动性成本提升客户体验的支付服务供应商和其他金融机构。因为付款到新兴市场常常需要有预存资金的当地货币账户,所以流动性成本往往很高。xRa

54、pid大大降低流动性的资金要求。由用于支付的数字货币XRP所驱动xRapid独有地使用数字货币XRP来提供按需流动性,实现在新兴市场的实时支付的同时,大大降低成本。XRP面向企业应用而生,为银行及支付服务供应商提供一种高效率、可拓展而可靠的跨境支付资金流动方式。xVia标准支付界面xVia适用于希望通过标准界面在不同的网络上支付款项的企业、支付服务供应商和银行。xVia的应用程序编程接口简单，无需额外安装软件，用户可以无缝地向世界各地的客户支付款项，全程了解支付状态，更可附上发票等补充信息。区块链在金融征信领域的应用数字票据数字票据是在保留现有票据属性、法律法规和市场的基础上，利用区块链技术的

55、优势，开发出的一种全新的电子票据形式，具有更安全、更便捷、性价比更高的优势。存在问题目 标 解 决 方案区块链特征数据完整信息透明去中介化真实可靠全流程可审计可视化贸易背景造假一票多卖背书不连续审计困难成本高分布式共享总账时间戳不可更改多中心化共识机制智能合约区块链在金融征信领域的应用数字票据由于融资方与资金方的交易在极具公信力的区块链上完成,使得智能合约上的票据信息、参与方信息和交易信息不可篡改，可轻松解决票据交易的信用缺失问题。第一步：融资方和贷款方都会在平台上注册，那么都会开一个银行托管帐户，有票的一方把票据在区块链上平台上挂出，购票的一方就把钱存入银行的托管帐户。第二步：票据登陆，录入

56、，如果能够和央行ECDS直联，只要输入编号就可以把票据的信息写到区块链上。第三步：票据录入以后，就可以挂牌，以一定的利率挂牌。第四步：其他公司或保理公司觉得利率不错，又有资金，那么就可以在区块链上摘牌，这样就形成了一个合同关系，然后就开始交割。海票惠是海平线最新推出的电子票据金融服务，特点是利用区块链技术，汇集企业商业票据信息，对接多渠道资金方，能有效解决中小企业融资问题。注：海航集团下属上海邻客网络科技有限公司旗下供应链金融服务平台“海平线”海票惠的票据撮合平台。区块链数字货币区块链数字票据转帖现交易所（所有交易写入区块链）出 票 企业收 票 企业承兑银行A银行B银行C银 行 A 承兑数字票

57、据贴入兑换数字货币数字货币人民币兑换银行提款区块链在金融征信领域的应用资产证券化在资产证券化业务中，区块链技术的运用可以保证底层资产数据真实性，帮助融资人实现资产保真，从而增加机构投资者信心，并降低融资成本。各家机构间信息和资金通过分布式账本和共识机制保持实时同步,有效解决了机构间费时费力的对账清算问题。区块链技术在资产证券化业务中的应用，为资金方了解底部资产,中介机构实时掌握资产违约风险以及监管方有效监控金融杠杆、提前防范系统性风险,都提供了便利。京东金融的资产云工厂业务p 云工厂底层资产数据，所有信息不可伪造，不可篡改；p 放款，还款,逾期，早偿，借款人评级等信息全部记录在云工厂区块链上；

58、p 授权的投资方,监管机构,外部资金方可加入云工厂区块链，查看账本信息。资产方资产方资产方资产方资金方投资人监管机构Block 0Block 0Block 0Block 0Block 1Block nBlock 1Block 1Block 1Block nBlock nBlock n共识同步写入共识同步写入共识同步写入共识同步写入查询查询查询区块链在金融征信领域的应用供应链金融区块链的分布式账本技术、加密账本结构技术、智能合约技术等，为解决传统供应链金融信息不对称、信用无法传递、支付清算不能自动化按约定完成、商票不能拆分支付，背书转让的场景缺乏等问题提供了很好的方案。票据业务的特点与区块链技术

59、区块链技术有效解决供应链金融中各方痛点业务属性决定了人工介入较多，造成较多违规事件及操作风险区块链技术实现端到端透明化，所有参与者与方法使用去中心化账本票据交易大多需要第三方认证以确保有价凭证传递安全可靠区块链技术直接实现点对点之间的价值传递，消除中介角色目前多为纸质作业程序，需要花费大量时间进行人工交易区块链技术将纸质作业程序数据化，减少人工交易金融机构通过端到端完全透明化，降低信息不对称风险；减少处理时间审核与信用决策更加精确。物流公司消除纸质文件加快流程并降低了提单操作风险；货物核验工作更加可靠，降低操作风险和合规成本。买卖方企业降低了交易对手风险，合同满足预定条件且不易撤销；更好掌握货

60、物情况，通过追踪货物实现互信。区块链在金融征信领域的应用供应链金融IBM与沃尔沃和雀巢等全球食品行业巨头在食品供应链进行合作，用区块链技术对供应链的各个环节提供实时的记录，打破原本分散不互通的数据模式，提升效率降低重复质押的风险。上 游 供 应商票票据平 台方区块链面向供应商应收账款服务金融流动资金理财提前回笼电商平台货款让仓库快速变现订单融资保理票 据 融资企添利供 方 融资存货证买 方 融资小 额 借贷贷款流上游终端经销商 加工 物流区块链在金融征信领域的应用银行征信区块链可通过可信身份认证、数据加密存储、跨链通信等技术，在征得用户授权的情况下，实现金融机构间共享征信数据，提高征信数据的可

61、信度的同时降低征信成本。在征信领域,区块链具有去中心化、去信任、时间戳、非对称加密和智能合约等特征,在技术层面保证了可以在有效保护数据隐私的基础上实现有限度、可管控的信用数据共享和验证。征信领域的痛点:数据缺乏共享,征信机构与用户信息不对称;正规市场化数据采集渠道有限，数据源争夺战耗费大量成本;数据隐私保护问题突出,传统技术架构难以满足新要求等。举例：各方参与者把原始数据保存到自己的数据库；把少量索引数据提交到区块链网络进行保存；有查询请求可通过区块链转发到原始数据提供方查询；这样各个参与方既可以查询到外部海量数据，又不泄露自身核心业务数据。商业信用车辆信息个人所得税公积金网银流水电商平台社保

62、学历学籍个人个人企业企业税务信息贸易融资债务信息出货信息保函高管人员行政处罚社会信用交通违章依法纳税慈善捐助 .无偿献血合同履约债权债务质量检查知识产权行政惩罚 .法院判决消费者评价行 业 协 会 评议区块链在金融征信领域的应用银行征信中信银行上线了信用证信息传输系统,信用证的各环节均通过该系统实施,缩短了信用证及单据传输的时间，报文传输时间可达秒级,提高了信用证业务处理效率,同时利用区块链的防篡改特性提高了信用证业务的安全性。2017年,中信银行首个区块链项目一基于区块链的国内信用证信息传输系统(Block Chain based Letter of CreditSystem,简称BCLC)

63、(一 期)成功上线，这是国内银行业第一次将区块链技术应用于信用证结算领域。该系统将银行和买卖方连接成一一个网络,使得开证、通知、交单、承兑、付款的过程更加透明可追踪，各个节点(包括买卖双方)都能看到整个信用证业务的办理流程和主要信息,极大地提高了用户体验水平，增强了银行的获客能力。中信银行与民生银行合作,推出首个银行业国内信用证区块链应用双方约定了合作原则界定区块链相关技术名词及标准明确区块链合作的工作机制明确国内信用证业务的流程约定保密和法律条款该合作遵循了区块链去中心化、开放、平等的精髓,为进一步扩展银行间区块链的合作和应用,提供了可借鉴的模式。据悉，未来有意愿开展区块链合作的银行均可自由

64、加入。国内信用征信传输系统（BCLC）一期2017年7月区块链在金融征信领域的应用贷款业务贷款业务核心能力是贷前反欺诈、贷后催收、行为管理和过程管理、内控等，基于区块链技术构建反欺诈黑名单的同时，也规避了外部性带来的激励机制缺失问题。在遵循征信相关管制的规定的前提下，在第三方平台上构建hash加密索引区块链上。规避单-要素带来的违规风险,一般建议采用身份证号码和姓名作为索引。在索引内明码标示信源提供机构作为区块内容。包含借贷黑白灰名单信息的交易信息分散于接入第三方平台的网贷交易机构的区块链上。采用密码碰撞方式检索相关内容。一旦命中,则可以有偿交换信息。资金通过第三方平台的私链区块链账本记账来进

65、行资金的清结算。对于碰撞频率高的数据,期有效性越高，对于冗余或者虚假信息，通过命中率沉淀,逐渐筛选去杂。基本方案框架：网贷黑名单带授权的单向哈希匹配算法实名脱敏网贷公司网贷公司贷款用户区块链在金融征信领域的应用资产转让与股权交易区块链技术解决了股权登记和股权转让的业务痛点，区块链去中心化、分布式记账等特点，保证了股权资产的安全透明、不可篡改、追本溯源。区块链技术让传统股权的登记与发行、结算与清算可从原来的几十天缩短到几分钟，成本也将由数千美元降低至数美元甚至更低;；通过区块链的智能合约，股权转让的双方信息会被自动记录到区块链上，极大的降低了信用风险，股权交易必须要所有者私钥签名才能验证通过，交

66、易确认后,股权变更也会记录在区块链中，保障了交易双方的利益。投资市场Reality Shares已经和纳斯达克展开合作，已推出一种指数追踪新兴区块链行业中的公司全球资管巨头北方信托已经在运行一个私募股权区块链平台，将记录融资、投资和退出等一系列流程中所涉及的权益发行、费用计算、收入分配、出资请求等一系列信息。监管会律所交易所技 术 公司众筹业务系统支付股权转让交易成功股权变更区块链在金融征信领域的应用资产转让与股权交易2018年1月，基于区块链的股权管理与交易平台”ShareX”与股权转让平台“潜力股”达成战略合作。SHAREX AMS管理系统SHAREX SSEX交易所企业创始人持股员工投资人投资人投资基金上市公司资产卖方资产买方股东潜在投资股权登记账户托管股权最新估值股权行权/管理转让或质押借款变 现 退出现金投资股权/LP份额/收益权转让结算区块链在金融征信领域的应用KYC区块链技术可实现数字化身份信息的安全、可靠管理，在保证客户隐私的前提下提升客户识别的效率并降低成本。区块链通过程序化记录、储存、传递、核实、分析信息数据,可省去大量人力成本、中介成本，提高准确性和安全性，所记录