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快捷通支付服务有限公司

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快捷通支付服务有限公司成立于2012年,属专业技术服务业,主营互联网支付业务(凭《支付业务许可证》经营)、计算机软硬件、多媒体网络系统、电子数据交等。面向支付风险、反诈、跨境支付等领域提供数据服务,开放支付领域客户风险甄别数据(支付风险、反诈)、跨境商户支付行为画像数据(跨境支付、客户价值分层),支撑库存管理与供应链优化。

支付风险反诈治理跨境支付专业技术服务高新技术企业
成立于 2012 年浙江省https://www.kjtpay.com/hr@yiwupay.com

数据概览

3
数据集总量
79
总浏览量
0
关注人数
2026-06-05
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数据集列表

跨境商户支付行为画像数据
跨境支付
客户价值分层
本数据及配套算法规则主要服务于商业银行、支付机构、或跨境商贸企业等,现已应用于跨境支付业务中的金融授信、风险管控、客户运营及人工智能模型训练等场景。1.金融授信:结合入账金额、交易频次、审核通过率等数据进行商户金融授信评估,助力中小企业融资。2.风险管控:通过对商户交易币种、地区、品类集中度与多样性的分析,可以精准识别易受政策、汇率冲击的高集中度、低多样性的风险商户,实现政策/汇率/供应链的早期预警。3.客户运营:运用数据及算法规则分析商户画像数据,可以实施差异化服务与产品策略,如,为多币种、全球化商户开放多币种账户、本地化结算等功能,为初审一次通过率较低商户推送辅导材料。4.人工智能模型训练:为跨境支付AI模型提供高质量商户画像数据。1.数据采集:通过支付平台后台采集跨境商户的基础信息、及交易、审核与经营行为数据。2.数据处理:对采集的数据进行脱敏、数据清洗及字段标准化。3算法加工:实际控制人年龄分段:划分为18-24、25-34、35-44、45-54、55+;经营时长分段:基于当前年份与营业执照开始时间计算营业时长,划分为1-3年初创期、4-6年成长期、7-10年稳定期、11-20年成熟期、20+年资深企业;注册资本金分档:划分为0无登记、<5万小微、5-50万中型、50-500万大型、500万+超大型;初审通过率=(KYB审核数-KYB机构拒绝数)/KYB审核数,复审一次性通过率=KYB一次性通过数/(KYB通过数+KYB拒绝数);初审一次性通过率分级:初审一次性通过率=KYB机构一次性通过数/KYB审核数,划分为0无涉及、<50%首次通过率极低、50%-80%较低、>80%良好;复审通过率分级:复审通过率=KYB通过数/(KYB通过数+KYB拒绝数),划分为0无涉及、<60%低通过率、60%-80%中等通过率、>80%高通过率;KYB审核数分级:划分为1首次入账、2-5低频、6-12中频、13-50高频、51-200超高频、200+平台级;机构拒绝数分级:划分为0无拒绝、1-4偶发、5-19较频繁、20-99高频拒绝、100+极高风险;价值分层:对入账金额进行排名,排名在前1%的为S级,排名超过95%-99%客户的为A级,排名超过90%-95%客户的为B级,排名在后90%的为C级,无交易为D级;交易频次分段:基于入账笔数划分为1一次性客户、2-6低频客户、7-12中频客户、13-50高频客户、51-200超高频客户、>200平台级客户;币种多样性:基于入账币种数划分为1单一币种、2双币种、≥3多币种;地区多样性:基于出口地区数划分为1单一市场、2-3区域化、≥4全球化;品类多样性:基于出口商品品类数划分为1专营、2-5多元、>5综合型;币种集中度:主要入账币种贡献比=主要入账币种金额/入账金额,划分为<80%分散、80%-95%较集中、>95%高度集中;地区集中度:主要出口地区贡献比=主要出口地区金额/入账金额,划分为<70%分散、70%-90%较集中、>90%高度集中;商品集中度:主要出口商品贡献比=主要出口商品金额/入账金额,划分为<50%分散、50%-80%主导、>80%高度集中。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-10 更新180
支付领域客户风险甄别数据
支付风险
反诈
本数据集合包含特定的社会实体(自然人或企业法人)的风险评分。可应用在支付领域以及其他有合规要求、反洗钱要求、反欺诈要求的金融领域,如商户入网审核阶段、风险交易识别阶段等,可辅助评估和决策。以此减少可能涉及洗钱等非法跨境资金转移的高风险支付交易的发生,因为跨境支付易被不法分子利用,需确保每一笔支付都符合国际反洗钱法规和各国相关监管要求。同时,依据风险评分有助于准确判断支付请求是由真实用户发起还是欺诈行为,保障用户资金安全。1.数据采集:采集在第三方支付场景所接触入网客户关联实体相关信息以及对应身份标识发生的交易信息数据。 2.数据处理:对采集的交易信息数据进行统计性分析计算交易次数、夜间交易笔数、凌晨交易笔数、首次交易时间、末次交易时间、交易年数/月数/天数、交易时间跨度、凌晨交易占比、夜间交易占比等。 3.特征工程:将关联实体特征进行编码获取向量MRC_features=Encoder_en(Entity_features),其中Encoder_en为预先准备的实体特征编码器,Entity_features为关联实体特征包含关联实体类型、关联实体所在省份、生态类型、关联实体行业编码等;将交易特征分别进行分箱和编码,并组装成交易维度向量TC_features=Encoder_nbr(Trade_featuers),其中Encoder_nbr为预先准备的交易特征编码器,Trade_featuers为交易特征包含交易次数、首次/末次交易时间、夜间/凌晨交易笔数、交易年数/月数/天数、交易时间跨度、夜间/凌晨交易占比、风险金额笔数、风险金额百分比等;将MRC_features、Entity_features、TC_features等使用concat函数组合成features,结合对历史人工打标的风险类别(Label)加入,构成特征和标签矩阵data; 4.模型构建:模型为预先训练构建,由特征工程获取矩阵data,由矩阵中提取进行训练的向量集合X=data[features],提取特征矩阵中标签y=data[Label],这里的Label为风险类别的编码,并将特征向量和标签拆分为训练集合和测试集合X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42),基于决策树模型训练model.fit(X_train,y_train),模型经过测试和生产部署,并持续调优。 5.模型输出:生产每条数据经前述处理与特征工程编码获取单条向量R_vector,通过模型获取风险处置级别R_Label=model.predict(R_vector),获取相应概率R_Rate=model.predict_proba(R_vector),计算风险评分R_Score=100*R_Rate,推送给风控专家进行最终确认。
浙江省数据知识产权登记平台2025-01-09 更新570
跨境商户支付行为画像数据
跨境支付
商户信用评估
本数据及配套算法规则主要服务于商业银行、支付机构、或跨境商贸企业等,现已应用于跨境支付业务中的金融授信、风险管控、客户运营及人工智能模型训练等场景。1.金融授信:结合入账金额、交易频次、审核通过率等数据进行商户金融授信评估,助力中小企业融资。2.风险管控:通过对商户交易币种、地区、品类集中度与多样性的分析,可以精准识别易受政策、汇率冲击的高集中度、低多样性的风险商户,实现政策/汇率/供应链的早期预警。3.客户运营:运用数据及算法规则分析商户画像数据,可以实施差异化服务与产品策略,如,为多币种、全球化商户开放多币种账户、本地化结算等功能,为初审一次通过率较低商户推送辅导材料。4.人工智能模型训练:为跨境支付AI模型提供高质量商户画像数据。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-22 更新40
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