
人脸识别首登小微移动金融平台 和付大数据应用助风控再升级
在大数据时代,人脸识别作为互联网金融的一个热点应用,其商业价值也被广泛开发。招商银行等各大金融机构,阿里、百度、腾讯等互联网金融行业巨头纷纷布局人脸识别系统,作为国内最大的小微移动金融平台,上海和付信息技术有限公司(以下简称“和付”)引入人脸识别在同业内尚属首例。
和付布局人脸识别系统
刷脸核身再造风控堡垒
在金融反欺诈及信用评级领域,构建更强大的风险防控堡垒已经成为业内共识,作为大数据时代的产物,人脸识别应用从反恐安全、调查取证、刑事侦查等军用和警用范畴逐渐延伸到金融、经济甚至到日常生活领域。
“人脸识别技术可以在1秒内迅速识别你是不是身份证上的这个人,误识率十万分之一条件下做到98%以上的识别通过率,大大高于人类肉眼的识别准确率。在国家鼓励金融创新,技术创新的当下,谁能够在行业内率先启用大数据与人脸识别技术,谁将在行业率先拥有一席之地,也能极大地促进普惠金融的发展。” 业内人士表示。
“和付基于多年的图像识别技术应用经验,引入了人脸识别系统,在商户申请开通账号时,免去了传统的现场面对面核对身份方式,在有效确保安全性的同时,极大提升商户体验和运营效率。”和付联合创始人兼CTO包海威表示:“为更好地服务于几十万小微商家,和付加大了在风控新技术、大数据等方面的投入,成为首家将此技术应用于小微移动金融平台的企业。”
分析人士指出,人脸识别技术大幅提高了整个互联网金融行业的核心竞争力。在未来,大数据的应用远不止在风控和降低成本,还会带来额外附加值。深挖互联网大数据,可以帮助企业更好地了解客户,进行定制化服务。而和付抓住了这个机会,在深度数据的开发方面领先同行业。
和付深耕大数据应用
A-EYE反欺诈系统领先行业
其实,在和付全力打造的“基础财务工具+全面金融平台服务”商业模式中,无论是刚刚上线的征信系统还是目前的人脸识别系统,背后的根基是其脚踏实地深耕大数据应用。可以判断,和付在布一场更大的局。
为此,记者对比和付深不可测的大数据风险评估体系与传统评分代表体系发现,其通过机器学习的理论,结合内、外部及社交行为数据构建的大数据体系的优势远超传统的银行系。值得一提的是,和付在低调研发A-EYE反欺诈系统,这种新型的风控体系大大提高风险预警及防范等级,为原本坚不可摧的风控体系再次升级。
通过一个案例来认识和付A-EYE反欺诈系统:年底银行卡犯罪活动猖獗,犯罪团伙张某、林某、程某,利用盗取的银行卡账户及密码,通过制作的伪卡企图在和付平台上窃取账户中的资金,和付A-EYE反欺诈系统利用大数据技术,判断用户交易可疑,成功阻断资金,下面这张图很好地诠释A-EYE反欺诈系统是如何识别这一欺诈,让犯罪分子徒劳无功的:
在大家讨论如何广泛应用大数据之时,和付已经在保护商业敏感数据及商户隐私方面加大投入。和付联合创始人兼CTO包海威强调,令牌化技术使用随机生成的码本编码数据,通常对密码学分析免疫。和付使用令牌化和强加密技术来对预备传到云端的高敏感度信息加密,全力保护商户隐私。
和付成立于2012年,以高水平的团队实力、尖端的智能技术平台、一流的金融风控体系为支撑,以小微APP社区为依托,为小微商家提供高效、便捷、安全的资金管理工具,通过分析大量移动金融行为数据精准洞察小微商家属性,建立小微商家征信体系,并为其提供资金管理解决方案及相关增值服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30