校验银行卡二要素（姓名、银行卡号）信息是否一致，只返回验证结果。
付费
校验输入的姓名、手机号码、身份证号码、银行卡号是否一致，若不一致返回不一致原因。毫秒级响应、直联保障，支持全国所有银联卡，实时验证科学严谨，数据100%可靠。
付费
验证银行卡、身份证、姓名、手机号是否一致并返回账户类型
付费
验证银行卡号和身份证号的一致性
付费
校验银行卡三要素（姓名、身份证号码、银行卡号）信息是否一致，只返回一致或不一致，不返回原因。
付费
校验输入的姓名、身份证号码、银行卡号是否一致，若不一致返回不一致原因。毫秒级响应、直联保障，支持全国所有银联卡，实时验证科学严谨，数据100%可靠。
付费
校验银行卡四要素（姓名、手机号码、身份证号码、银行卡号）信息是否一致，只返回一致或不一致，不返回原因。
付费
根据银行卡号判断真伪、查询类型、logo、客服电话
付费
验证银行卡号和手机号的一致性
付费
支持对主流银行卡的卡号、有效期、发卡行、3个关键字段进行结构化识别，识别准确率超过99%
付费
根据银行卡号查询银行卡名称、银行卡类型、归属地（开户行）等信息。
付费
通过银行卡卡号识别银行卡风险信息，是否失信执行人、欺诈交易卡
付费
通过银行卡查询，可以判断卡类型。
付费
数据集聚焦一家欧洲银行 10,000 名客户的账户信息，涵盖信用评分、账户余额、产品信息及客户是否流失等关键数据。可用于分析客户流失原因、预测流失可能性、研究客户总体特征、比较不同国籍客户行为差异以及对客户进行细分等场景，为银行制定客户关系管理策略提供有力数据支持。
金融
文本
表格
18
数据集为覆盖10国的100万条合成金融交易数据，贴合真实欺诈场景特征，可支撑金融风控模型训练，精准识别欺诈交易；适用于不平衡数据集技术验证、特征重要性分析，也能辅助金融机构优化风控策略、开发智能反欺诈产品，助力提升金融交易风险管控效率。
金融
表格
16
本数据集是为客户流失预测建模设计的结构化数据集，旨在通过分析银行客户的人口统计学特征、账户状态、产品使用行为及交易模式，构建能识别高风险流失客户的机器学习模型。数据集的变量明确标识了客户是否已离开银行。通过整合地理分布、信用评分、账户余额、持有产品数量等信息，其为银行提供了一个数据驱动的决策工具，以支持个性化客户挽留策略、资源优化配置及客户生命周期价值管理，是金融科技与客户关系管理领域的经典案例。
金融
图像
表格
529
本数据集是一个基于世界银行官方指标构建的全球人口面板数据集，收录了1960至2024年间全球、区域及国家三个层面的年度人口统计，形成了长期、一致的面板数据。数据清晰展现了世界人口总量的增长轨迹、不同区域增长差异与各国人口结构的长期演变，为人口趋势分析、公共政策研究、城市规划及可持续发展评估提供了权威的数据基础。本数据集适用于时间序列预测、空间可视化及相关性研究，是理解全球人口变迁的核心资源。
社会治理
图像
表格
486
数据集基于UCI公开银行营销数据的金融结构化表格数据集，共45211条葡萄牙银行电话营销客户样本，覆盖客户人口属性、信贷负债、通话营销记录、历史营销成果、是否认购定期存款二元标签，样本无缺失值，自带正负样本不平衡特性，适用于银行客户转化二分类建模、金融客户分层、不平衡样本处理教学实训。适用于金融零售营销风控、客户转化预测、EDA数据分析场景。
金融
表格
0
数据集是专为时间序列预测与宏观经济分析而构建的2020–2026年全球204个国家/地区18500+条公共假期与银行假期标准化数据集，核心价值在于提供基于ISO 3166-1国家代码、日期、本地与英文名称、全国性/区域性标识及假期类型等11个结构化字段的时序特征，有效解决了预测模型中假期特征缺失导致误差增大的常见问题。适用于数据科学家与量化分析师进行零售销售、能源消耗与交通流量预测建模。
其他
时序
表格
0
本数据集提供了一个宝贵的窗口，让我们得以深入探究美国银行在2017年至2023年间所受理的消费者金融产品与服务投诉。数据源自美国消费者金融保护局的官方记录，详尽记录了每起投诉的完整生命周期——从消费者提交、CFPB受理并转交公司，到公司最终做出回应。通过分析这些真实反馈，我们可以精准洞察消费者在信贷、储蓄、抵押贷款等核心业务领域遇到的主要痛点、银行的响应效率及典型的争议解决模式。
金融
文本
642
最新新闻资讯简报，各类国内、国际、体育、娱乐、科技等资讯AI智能总结摘要及详细内容，适合各类AI Agent、穿戴设备进行资讯播报、阅读。
免费
免费10次/天
黑钻最高100000次/天
基于大模型能力构建的文本审核服务，能够高效精准地识别各类文本违规内容。与传统文本内容安全审核方案相比，具备更强大的语言理解与分析能力，能精准识别复杂、隐晦的违规内容，突破了传统模式的局限。
付费
基于图片审核大模型服务，能够全方位识别图片中的色情、性感、涉政、暴恐、违禁、宗教、引流广告、不良等违规内容，并支持返回大模型的审核结果。结合大模型和专家小模型，提供更细粒度的标签（如色情细分、具体行为、特定物体等），识别范围更广、标签更丰富。 综合效果最佳，适合对误判率、漏判率都有较高要求的场景。
付费
针对AIGC场景，检测AIGC生成的图片是否存在违规或者不宜传播的内容。建议AIGC生成的图片都进行该项检测。
付费
苏公网安备 32059002001776号
