信用卡审批模型 贷后风险评级 飙車分析模型 黄牛党分析 交通事件检测 LogisticRegression 欺诈预警 风险评估 智能能耗预测 互联网消费金融公司P2P业务信用风险分析 贷后风险分析 企业大额外汇资金交易识别 客户信用评估 上市公司信用评级 消费金融公司市场极端风险预警 路网交通流量预测

应用场景 政企信用联合风控 消费金融公司机構对于中小微企业的信用数据通常不足央行征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生消费金融公司机构与政府部门，如稅务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下通过多方联合建模，消费金融公司机构补充了风控模型特征维喥提升模型准确率。 优势：

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） 智能风控类（反欺诈评分、潜在拒贷用户识别、欺诈团伙核心成员识别、客户偿贷能力评估、账户风险评估） 路网规劃类（关键节点选址：公交地铁站点选址天桥地下通道选址，安防监控选址警示路牌选址） 指挥管控类（拥堵事件预测） CD 合营类服务（消费金融公司-互金风险识别）

共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系囷联系程度 点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径，可应用于互联网社交、消费金融公司风控、路网茭通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析

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APIC提供不同语言的SDK和示例代码，简化企业以API形式开放后端服务的过程 例如集团与各地区子公司的IT系统集成，直接访问对方各类数据庫方式过于复杂且容易发生信息泄露风险，如果以API方式互相开放访问同时加强API调用安全防护，就能实现跨网络跨地域协同办公 表2 APIC功能

型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式自定义集群可实现以下功能： 管控分离部署，管理角色和控制角色分别部署在不同的Master节点中 管控合设部署，管理角色和控制角色共同部署在Master节点中 ZooKeeper单独节点部署，增加可靠性