01综述02行业热点话题创新与发展开放银行一未来银行的新起点和新高度开放银行一一传统银行的数字化转型之路大数据风控技术助力普惠金融新时期银行科技创新模式的战略思考商业银行的运体系转型经营与管理商业银行资本需求严峻，资本补充多元创新银行新竟争常态下的组织与人才変革银行业迎接新准则实施的挑战市场化债转股动态及落地实践探析巴塞尔川最终方案对银行业带来机遇和挑战03商业银行财务摘要
2025/5/2 4:46:45
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1.构建信用风险类型的特征2.特征的分箱分箱的优点Best-KS分箱法和卡方分箱法3.特征信息度的计算和意义
2025/4/6 2:47:12
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顶象风控系统用户手册当日风控引擎统计数据,从当日0点整开始计算到当日23点59分59秒，具体如下：请求总量:所有请过风控引擎的请求总量;正常请求量:风控引擎判定没有风险的请求量;疑似请求量:风控引擎判定为可疑的请求量;风险请求量:风控引擎判定有风险的请求量;
2025/4/1 15:47:38
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模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。
整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。
用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；
业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；
另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。
整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。
用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；
业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；
另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。
2025/1/16 12:33:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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