AI产品社2025年DeepSeek在金融银行的应用方案147页.pdf
2025-03-29 17:06:02
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光大银行手机银行 v1.9.1
版本：1.9.1
软件语言：中文
软件类别：手机银行
软件大小：4.06 MB
适用固件：2.0及更高固件
内置广告：没有广告
适用平台：Android
光大银行为您推出的新一代手机银行，不论您是否已经是光大银行的用户，均可让您随时随地享用手机端银行服务，如投资信息查询、网上支付、商户优惠信息查询、GPS查询等，为您提供最佳金融软件使用体验。
【编辑点评】
即各大银行纷纷推出自己的手机银行之后的又一家银行推出自己的Android平台客户端软件，官方软件，无需过多介绍了吧。光大银行用户必备工具！
2025-03-10 12:15:53
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保险行业：稳健为上，国际财务报告准则第9号对保险公司金融资产重分类影响与预测
本报告对保险行业的国际财务报告准则第9号（IFRS9）的影响进行了分析和预测。IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。
一、新会计准则推出的历史背景与变更
1.1 历史背景：
国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了IFRS9，以取代原有的国际会计准则第39号（IAS39）。IFRS9的实施旨在提高金融机构的风险管理和透明度，改进金融资产的分类和计量。
1.2 新旧准则的差异：
IFRS9与原有的IAS39相比，主要变动在于金融资产分类由四分类变为三分类，不再以持有目的进行分类，而是通过业务模式和合同现金流测试进行分类。同时，减值会计处理由“已发生损失法”修改为“预期损失法”，使得减值计提更加及时和充足。
二、IFRS9对保险公司的影响：
IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。由于金融资产的分类和计量方式的变化，将使得保险公司的利润随市场波动变得更加剧烈。在风险控制的前提下，保险公司需要重新规划资产配置，预计会加大长期股权投资，股票投资倾向分红稳定的蓝筹股，债券投资更青睐高评级债券。
三、上市险企资产重分类测算：
我们以平安的数据为基础，测算新华保险和中国太保资产重分类情况。可供出售金融资产项目的重分类，预计新华有一半重分类至FVTPL，而太保的AFS归入FVOCI资产较多；各类金融资产占比情况方面，预计新华FVTPL类资产占比高于太保和平安，权益资产变动引起的利润波动敏感性可能更高。
四、保险公司如何应对：
保险公司为适应新的会计政策，需要提供更详细的金融工具分类信息，在重分类时谨慎使用计量选择权，并提供金融资产计量及信息披露操作指引。在公司内部，还需建立规范制度、推进部门协作，结合偿二代等多因素做好资产配置计划，减少波动。
IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。保险公司需要积极应对新的会计政策，重新规划资产配置，采取适当的风险管理策略，以维持稳定的盈利能力。
2024-09-20 10:19:32
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EAST5.0 银保监会(金融监督管理局) 银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）数据结构一览表
2024-08-30 08:53:52
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在金融领域，欺诈行为是一个严重的问题，它不仅威胁到金融机构的稳定，还可能导致客户财产损失。本项目聚焦于使用Python进行金融欺诈行为的检测，通过数据驱动的方法来预测潜在的欺诈活动。以下是对这个主题的详细阐述。
我们要了解数据分析在欺诈检测中的核心作用。在金融欺诈检测中，数据分析涉及收集、清洗、处理和解释大量的交易数据。Python作为一门强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy，这些工具能够高效地处理结构化和非结构化的数据。
在描述中提到的回归预测模型是一种常用的预测方法。在金融欺诈检测中，我们可能使用线性回归、逻辑回归或更复杂的回归模型如梯度提升机（XGBoost）、随机森林等。回归模型通过对历史欺诈和非欺诈交易的特征进行学习，构建一个模型，然后用该模型预测新的交易是否具有欺诈倾向。这通常涉及到特征选择，例如交易金额、交易时间、用户行为模式等，这些特征可以对欺诈行为提供有价值的线索。
在Python中实现这样的模型，通常包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：使用Pandas读取数据，进行缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等。
2. 特征工程：创建新特征，如时间间隔、用户交易频率等，可能有助于模型理解欺诈模式。
3. 划分数据集：将数据分为训练集和测试集，通常采用交叉验证策略以提高模型泛化能力。
4. 模型训练：使用选定的回归模型对训练集进行拟合，调整模型参数以优化性能。
5. 模型评估：使用测试集评估模型的预测效果，常见的指标有准确率、召回率、F1分数等。
6. 模型优化：根据评估结果调整模型，可能需要迭代多次以找到最佳模型。
标签中提到的行为预测和金融数据分析也是关键点。行为预测是指通过分析用户的历史行为模式来预测未来行为，这在欺诈检测中至关重要，因为欺诈者往往表现出与正常用户不同的行为模式。而金融数据分析则涵盖了各种统计和机器学习技术，用于揭示隐藏的欺诈模式和趋势。
在这个项目的代码文件"codes"中，很可能包含了上述步骤的具体实现。通过阅读和理解代码，我们可以深入了解如何运用Python和相关的数据分析技术来构建和优化欺诈检测模型。
这个项目提供了使用Python进行金融欺诈行为检测的实际应用案例，通过回归预测模型和数据分析技术，有助于提升欺诈检测的准确性和效率，从而保护金融机构和客户的利益。
2024-07-10 21:30:43
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