【中國民眾個人財務槓桿率相當驚人!】
中國🇨🇳企業債務與地方政府債務不佳已經不是秘密,但中國人民的財務狀況也好不到哪裡去。統計顯示,過去五年來,中國是個人槓桿率增幅最快的國家之一,而且中國銀行卡負債率也已經超過美國,其中很大一部分來自房貸負擔,而年輕人的信貸滲透率更高達九成,顯示個人負債的潛藏的高度風險。🤔🤔🤔
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中國銀行卡 在 Fintech 金融科技趨勢分享 Facebook 的最佳解答
🔹#每日全球金融科技新聞 (20171218)
🗣蒐集整理每天全球金融科技新知,內容概覽:
1. 美國政府擬出售沒收比特幣 總值千萬美元
2. 好萊塢電影《比特幣》即將開拍
3. 中國首個金融安全大數據監管平台亮相
4. 微信跨境支付正式落地英國
5. 摩根大通和巴克萊加入 IBM 量子計算網路
6. 部份網貸機構接受比特幣作為抵押品
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1️⃣ 美國政府擬出售沒收比特幣 總值千萬美元
來源:CoinDesk
美國猶他州政府計劃出售一起毒品案件中被扣押的比特幣等加密貨幣,目前該資產價值近1000萬美元,約513.15枚比特幣(BTC)及512.93枚比特幣現金(BCH)待售。
根據法庭文件,BTC和BCH已轉移到政府錢包,由於加密貨幣波動劇烈,在沒收程序未決期間存在價格風險而尋求出售,將在多個加密貨幣交易分散出售,以防止丟失或欺詐,出售所得將存入財政部沒收基金帳戶。
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2️⃣ 好萊塢電影《比特幣》即將開拍
來源:MarketWatch
好萊塢電影製作人Christian Cashmir正進行電影《比特幣》前期準備,劇情描述兩個美國亞利桑那州的潦倒兄弟,無意間發現一個價值2000萬美元的比特幣錢包,想要在黑市賣出去,電視喜劇演員Theo Von將出演,該片計劃在明年4月的最後一個星期開拍
Christian Cashmir稱「這部電影會是有趣的喜劇,但也探討比特幣的正反兩面,以及它會對未來產生哪些影響。甚至披露黑暗的那一面。」,過去曾有幾部紀錄片探討比特幣現象,例如Netflix 2016年推出的「Banking on Bitcoin」。
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3️⃣ 中國首個金融安全大數據監管平台亮相
騰訊與北京市金融工作局戰略合作,雙方將聯合開發北京地區的金融安全大數據監管平台,透過資源共享,對金融風險進行識別和監測預警,保護金融消費者權益。
雙方將在金融監管科技相關技術研發合作與推廣,導入多維度金融相關數據,以系統跟蹤、研判不同業態金融風險,開發監測分析、模型擬定、欺詐定型、監管科技等流程模型,加大金融監管科技的應用。
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4️⃣ 微信跨境支付正式落地英國
來源:零壹財經報道
微信支付全球合作夥伴StarPay宣佈自12月起,微信跨境支付落地英國,為有中國銀行卡的微信用戶提供英國微信支付服務,中國消費者在英國可以使用微信掃描商家二維碼實現無卡消費。
StarPay表示,公司已完成符合英國金融監管局(FCA)要求的業務流程場景和能對接英國清算銀行的IT系統。最近兩周,微信支付開始在倫敦唐人街個別商戶調通試運營。
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5️⃣ 摩根大通和巴克萊加入 IBM 量子計算網路
來源:American Banker
摩根大通和巴克萊銀行宣佈加入 IBM 的量子計算網路,希望利用此技術評估風險並保持業務安全。巴克萊開始測試潛在用途,摩根大通則利用量子計算進行交易、投資組合優化和風險分析。
量子計算成為熱門詞彙,不少大型科技公司都認為這項技術比傳統電腦的算力快10 萬倍,導入量子計算有助保護銀行免受駭客襲擊。
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6️⃣ 部份網貸機構接受比特幣作為抵押品
來源:American Banker
Salt Lending、Nebeus、CoinLoan 和 EthLend 等網貸新創,將接受比特幣作為抵押物的貸款形式,可能會開創行業趨勢。伴隨瘋狂的漲勢,接受比特幣作為抵押物,可説是金融科技公司對時代熱潮的快速反應。
如果想獲得 10 萬美元貸款,借款人需要支付 12%-20% 的利息,並交納價值 20 萬美元的比特幣作為抵押,此方式可幫助比特幣礦工獲得貸款資金,也可與其他 P2P 借款方展開競爭。
🎈本文經編輯以便閱讀並引用自 #AI金融評論 #零壹財經
中國銀行卡 在 Fintech 金融科技趨勢分享 Facebook 的最佳解答
#Fintech - #中國精選長文
🔹號稱全自動的新加坡風控公司,如何角逐中國市場
👉🏻 隨著社會觸網程度的加深,黑色產業鏈也在暗地生長。據《2016年中國銀行卡盜刷大數據報告》統計,2016年全網統計銀行卡盜刷共7095次,累計造成客戶損失1.83億元,網絡詐騙「黑色產業」市場規模高達1100億元。
與此同時,風控行業也越來越為人所知,風控公司在全球遍地開花。
CashShield是一家新加坡線上反欺詐風控公司,成立於2008年。CashShield目前共有三款產品:反支付欺詐產品Frontier、賬戶保護Vanguard和防彩券欺詐產品,保護對象包括虛擬商品及實物商品。
「其實CashShield走向國際化有點誤打誤撞,因為我們也不是一開始就定位國際化的,」
總裁李偉健坦言,「新加坡的市場太小,沒有足夠大流量的商家平台。最先切入歐洲市場可以說是‘被逼’的,我們選擇那些深受黑客侵擾的公司開始,比如遊戲行業。」
篳路藍縷的時期過後,現在CashShield的客戶遍及美國,歐洲,中國與東南亞,審核交易覆蓋超過190個國家,涉及行業有如電子商務、數碼業、電信、奢侈品以及在線旅遊等。
📌 進軍敵手林立的中國市場
近日,CashShield 宣佈完成由GGV紀源資本領投,iPod之父托尼·法戴爾、遊戲公司雷蛇、新加坡淡馬錫控股的海麗凱資本等跟投的A輪550萬美金融資。
總裁李偉健表示,這次融資是為了建立更長遠的合作關係並加快全球擴展。中國和矽谷是下一階段重點攻克目標市場。而投資方的背景,對於CashShield來說是一定的助力。
據雷鋒網AI金融評論瞭解,CashShield目前的中國客戶主要來自遊戲行業,比如三七互娛、綠洲遊戲、盛大遊戲。這些公司的流量超過1000億人民幣。
另一個與風控密不可分的領域——金融,CashShield涉足似乎並不太多。
對此,李偉健表示,他們的主要打擊目標為是否存在非法盜用行為,這不意味著CashShield對於金融客戶沒有想法。他介紹道,他們與金融機構的合作點在賬號保護方面。
「新加坡的Fintech主要集中在移動支付和區塊鏈領域,反欺詐公司為數不多。現在我們已經與新加坡政府達成合作,Vanguard能夠保護新加坡公民的線上付款賬戶,防止賬號被盜。」
除此外,還可以防止出現黑客刻意製造多個賬號,盜用用戶信息來貸款的情況。CashShield認識到,賬戶的價值越來越高,賬號保護在其他領域也有用武之地。「黑客盜走美國uber賬號,現在每個賬戶能夠轉賣30美元。」
而在目前中國市場,金融風控領域可謂是對手林立。作為「外來的和尚」,CashShield有什麼爭奪客戶的底氣?
李偉健回應道,在詳細調查中國主流風控公司後,他們發現大部分還是屬於大數據風控範疇,算法基於規則,篩選工作離不開人工。
「而我們目前的機制中不需要人工篩選。CashShield的策略是專攻技術,這樣才能與大企業有一爭之力,這也是目前我們只有三大產品而不是全流程風控的原因。」
📌 全自動風控技術是如何實現的?
事實上,機器學習不再高不可攀。同業也紛紛將加載了機器學習的自動風控方案作為殺手鐧。
「但羅馬不是一天建成的,CashShield有別於其他競爭對手的一點就是,我們在六年前就開始應用機器學習」,李偉健回憶起這些年的變化。
「2011年,那時候機器學習的研究大多在大學的實驗室中,產業界並不普及,客戶對於我們產品的認知不夠。現在機器學習越發流行,對於我們也有一定好處——銷售工作更好推進了。」
👉🏻 具體來說,CashShield的全自動化風控方案是如何實現的呢?
這主要涉及三種技術,分別是 #被動生物識別、#實時模式識別、#高頻交易算法。
清華大學交叉信息研究院博士後、物理學博士王書浩指出,在電商交易領域中,最普遍的兩種欺詐行為是賬戶失竊和黑客盜刷信用卡。
這兩種欺詐行為的共同點就是,黑客都會購買商品並變現。而變賣更加容易的虛擬商品市場更是重災區。賬號保護、反支付欺詐的運作原理基本相同。
收集信息是風控的第一步。被動生物識別就是收集並分析用戶的行為數據。
首先,CashShield會區別用戶是使用手機或者電腦登錄。針對於手機用戶,CashShield會收集用戶的行為習慣(手指按法偏左還是偏右、點擊點)、打字速度等數據;電腦端則可以獲取操作系統、鼠標動作、社交網絡信息等。
當然,數據庫中還有IP地址、信用卡信息等。
他還提到,一般的方案中不包括指紋、人臉識別。若包含更多驗證,意味著多加一個設備、多一道檢驗,可能會傷害用戶體驗。
獲取數據之後,就是運用機器學習、實時模式識別、高頻交易算法分析評估,最終對用戶產生一個明確的」yes or no「評價,即通過或者不通過。
由於機器學習訓練使用的是歷史的數據,反欺詐策略也是建立在歷史交易上,因此如何識別新的欺詐手段一直是一個重要問題。
李偉健表示,CashShield採用實時模式識別技術試圖解決這個問題。
「有些新交易沒有歷史數據,會有一些其他判斷方法。比如,如果IP和購買地址不同,系統就會計算兩點之間的距離。或者,出現一個新電子郵件賬戶,我們會去Facebook、Twitter等社交網站上找是否用它進行註冊。」
至於高頻交易算法,它又稱為金融危機算法,是指在進行高頻交易的時候,需要對股票進行風險和收益兩方面評估。
支付方面的風控邏輯也同理,產生訂單後,會評估接受訂單後的收益和潛在風險,CashShield會綜合兩個因素,運用金融危機算法降低風險。
👉🏻 據統計,全球市場標準的欺詐率在十年來大約在1.5-2%左右,高風險行業(遊戲、虛擬物品)的欺詐率可以達到3-5%。
CashShield方面表示,它能幫助前者將欺詐風險降低到0.15-0.2%,後者風險在0.3-0.5%之間。
「遊戲公司37玩(也稱37互娛)之前的欺詐率一般在5%左右。如果CashShield很好地控制了風險,那麼會索取節省的一定比例費用作為報酬。」
同時,若是出現欺詐行為,CashShield將承擔欺詐訂單100%的損失。「這樣,企業可以更加專注於本身的業務發展。」
此外,高頻交易算法還能通過優化欺詐風險最大化潛在收益。李偉健解釋說,風險收益相伴隨,風險很小,收益也必然很小。
「極端而言,就是‘0風險0收益’。這時,我們會建議部分商家提高一些風險,提高0.1%風險,可能將獲得10%的回報。」
「因為有些客戶太過於注重降低欺詐,導致用戶通過率很低,這樣能夠提高營收,擴大發展規模。」
上述設計也有考量用戶使用體驗。針對C端用戶,在CashShield看來,優良的用戶體驗表現在,訂單通過率較高,流程簡潔,審核驗證能在0.1秒內實現。
對於B端商家來說,CashShield會提供線上技術支持,API接入平均需花費5個工作日,而一般接入用時需要3個月以上。
「我們的目標是成為‘隱形保安’,既不影響用戶使用體驗,也不需耗費更多人力。」
http://pics.ee/13ocg
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