阅读本文大约需要6分钟 一、强化学习的模型 一、供应链金融 由于工业产业会涉及到上游采购和下游销售的制造，供应链金融与工业或者是相关产业呈现出强相关的关系。...在政府发布的相关政策中，不少都提及了供应链金融。2月19日，工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防控的通知，其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把控和风控的能力上具有一定的优势。 往深处讲，再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金，可以形成快速有效低成本的供给，甚至还具有一定的风控能力。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...---- 在后续课程中我们会继续为大家介绍 腾讯云对供应链金融科技解决方案、产业风控的相关内容 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”观看完整视频噢！
点击观看大咖分享 强化学习的模型 由于工业产业会涉及到上游采购和下游销售的制造，供应链金融与工业或者是相关产业呈现出强相关的关系。...在政府发布的相关政策中，不少都提及了供应链金融。2月19日，工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服务和疫情防控的通知，其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企业的复产复工。...很明显核心企业的平台在此类场景的配合、资产的把控和风控的能力上具有一定的优势。 往深处讲，再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金，可以形成快速有效低成本的供给，甚至还具有一定的风控能力。...这四类角色要紧密地协同在一起，才能够把供应链金融这个事情做的更好。 腾讯云在供应链金融中则是担任了金融科技的角色。那么，金融科技能够在供应链金融中起到一些什么作用呢？...从供应链金融的场景出发，我们正在筹备金融科技支持供应链金融蝶变的白皮书。白皮书的主题面向国内金融助力、支持小微企业融资、推动实体经济发展。
一、市场调研 目前市面主流的风控模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜...3、机器学习在京东金融的天盾风控系统应用 根据经验，在算法的选择上尽可能的多做选择，对比模型的性能择优选取。另外，对样本库做好治理工作，可使用随机抽样和使用聚类把样本数据分层抽取。...总之，互联网金融风控核心还是服务客户，提升产品价值，最大程度的做到差异化的防范，智能化是风控的发展方向，京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管控解决方案。...因此风控显的更加尤为重要。通过风控模型获取优质的资产。 二、风控模型 风控模型应该是从两个角度去考虑，第一个角度是资产端风控策略，第二个角度是资金端风控策略。...根据贷后的状态进行预警、等级划分 四、技术实现 用户画像、人脸识别、推荐系统、智能语音、数据挖掘、风控模型。
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 1.赛题简介 赛题以金融风控中的个人信贷为背景...通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。...在风控中，KS常用于评估模型区分度。区分度越大，说明模型的风险排序能力（ranking ability）越强。...评分卡是金融风控中常用的一种对于用户信用进行刻画的手段哦！...项目链接以及码源 数据挖掘专栏 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 相关文章： 数据挖掘实践（金融风控...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘机器学习专栏 4.建模与调参 项目链接以及码源见文末 4.1 模型对比与性能评估 4.1.1 逻辑回归 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关...928000128.00 MB Memory usage after optimization is: 165006456.00 MB Decreased by 82.2% 4.2.1 简单建模 Tips1：金融风控的实际项目多涉及到信用评分...isDefault'] = rh_test testA[['id','isDefault']].to_csv('test_sub.csv', index=False) 项目链接以及码源 数据挖掘专栏 数据挖掘实践（金融风控...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)
二、基于规则的风控 规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。 常见的规则有： 1....互联网金融风控离不开机器学习，特别是支付风控。 在各种支付风控模型中，决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型，我们根据已有的数据，分析数据特征，构建出一颗决策树。...每个公司的模型都不一样，一个参考模型如下： 该模型为参考《金融机构洗钱和恐怖融资风险评估及客户分类管理指引》编制，仅具参考意义。...五、模型评估 风控本质上是对交易记录的一个分类，所以对风控模型的评估，除了性能外，还需要评估“查全率”和“查准率”。...支付风控场景分析 ； 支付风控数据仓库建设 ； 支付风控模型和流程分析(本文)； 支付风控系统架构 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
2.评分卡的意义 在互联网金融风控体系中，量化分析需要贯穿始终，评分卡模型是其中非常重要的一环。...E.应用场景 风控模型的应用场景非常广泛，只要牵扯互联网金融的行业就缺少不了风控模型的存在，从借贷的角度来看，平台要评估借贷者的个人征信和还款能力从而保证投资者的收益；从投资者的角度，要保证平台的资金安全...从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融／信用借贷／P2P／大数据征信等方面。...另外，很多金融公司的风控模型的设计不管是对于最终高评分的用户还是对于存疑的进见，都需要最后的人工进行确认。...所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。 四、风控的核心 如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?
风控建模的技术方案 1 逻辑回归模型 在银行的传统评分卡建模中，应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。...对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征，如何挖掘多个特征之间的互补性，产生组合的分箱特征是一个技术挑战。...4 深度学习模型 基于深度学习的技术路线会面临两个挑战。一方面，深度学习模型都有很高的模型复杂度，需要大规模的样本数据，而风控领域要获取大规模的样本数据的成本极高。...另一方面，如前所述风控特征数据的维度间是平行的，不存在邻近关系，较难利用CNN和RNN这样具有较好物理含义的深度学习模型，而简单的堆砌若干个全连接层在高维特征数据上是很难得到一个稳定的模型。...总之，金融风控模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的风控模型已经随着银行业的发展应用了数十年。
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大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。...相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...很多风控模型到了中国之后并不适合，因此很多中国领先的互联网金融公司并没有采用美国的风控模型，大多是自己开发风控模型。...5.风控模型冷启动问题 每年都有大量互联网金融公司出现，风控成了所有互联网金融公司的核心竞争力。每一家互联网金融公司都会建立风控模型，实施信用风险管理。...坏种子和数据是风控模型重要输入，决定了风控模型的有效性。新兴的互联网金融公司，面对新的客户，缺少足够的种子用户来优化模型，同时也缺少用户的行为数据来完善用户风险评估卡。
第一章 风控模型简介 1.1 为什么要建模 1.2 什么是信用评分 1.3 常用的模型 1.4 概念解析：M0,M1,M2的定义 下一章预告 参考文献 第一章 风控模型简介 本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总...，以及一些代码示例，尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。...1.1 为什么要建模 金融的所有业务，几乎都是和风险打交道，而贷款机构将钱带给你，肯定希望你是一个守信用的好人。...在你申请的时候就会站出来，决定放不放款，B卡，也就是贷中行为评分卡，监控你的信用状况，决定给不给你提额度，或者中不中断你的贷款，C卡就是贷后评分卡，一般有三种：账龄迁移模型、还款率模型和失联预警模型。...还款率模型：注意这个模型不是为了预测你还不还钱，而是预测未来经过催收动作后，还款的概率。
本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融”的发言实录。...本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革！...作为安全风控部门，我们的职责比较明确，就是要为业务保驾护航，保障每一个客户的账户跟资金的安全，帮助整个金融业务拓展到全球的每一个角落，服务于每一个普通消费者，这是蚂蚁金服智能风控和业务走过的路。...第二阶段，因为整个风险防控是一个快速攻防的过程，模型存在滞后性问题，所以我们去防控风险的时候，就需要用人工规则去补足模型所不能防控的一些风险。...随着整个国家的消费升级，给这部分客户带来了巨大的金融服务市场。 目前蚂蚁金服的安全风控能力已经成熟，以产品化“蚁盾”的形式输出和服务更多的行业合作伙伴。
一、评分卡的分类 在金融风控领域，无人不晓的应该是评分卡（scorecard)， 无论信用卡还是贷款，都有”前中后“三个阶段。...根据风控时间点的”前中后”，一般风评分卡可以分为下面三类: A卡（Application score card）。目的在于预测申请时（申请信用卡、申请贷款）对申请人进行量化评估。...风控评分卡种类 美国fico公司算是评分卡的始祖，始于 20世纪六十年代。Fico的评分卡的示例如下（这是个贷前评分卡，也就是A卡）： ?...我们最熟悉的，莫过于支付宝的芝麻信用分，又或者知乎盐值（虽然知乎盐值不是评估金融风险的，但也算是评分卡的应用之一） 但是，随着信贷业务规模不断扩大，对风控工作准确率的要求也逐渐提升。...因为实际业务里，分数也高风险越低，当然你也可以设计个风险越低分数越低的评分卡，但风控里还是默认高分高信用低风险。 计算出A、B的方法如下，首先设定两个假设： 基准分。
拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据...，促进健康高效的互联网金融。...统计模型的选择长期看似乎是风水轮流转，逻辑回归是最经典的线性分类模型，XGBoost是目前在机器学习竞赛表现普遍很好的集成决策树类模型，神经网络现在如此热门，但是今后也说不定有更强大的模型，况且大家都是对现实的规律进行某种形态的假设和拟合...与其跟着不同模型包和语言学习调用不同的交叉验证函数，我们不妨在模型训练前就为模型搭建统一的交叉验证拆分数据和训练方法。 ?...机器数学模型相比与人类，有着其特质的某种中立性、冷静与洞察力，帮助我们作出决策，同时也有作为机器和数学模型的局限、冷漠和短视，比如在有反馈效应的数据体系中（比如金融市场），预测长期趋势的无能为力，而模型决策趋同所产生的正反馈却可能在危机时造成踩踏风险
在当前时代背景下，普惠金融下的信贷风控呈现如下几个发展趋势： （一）线上化 通过互联网信息技术可以从线上方便、快捷地获取客户海量数据信息，并且通过智能风控模型可以自动快速处理客户海量数据。...（五）建设人才队伍，完善风控体系 人才队伍是建设智能风控体系的核心力量，同时也是金融机构风控的核心竞争力。...，增加模型的可信度；在模型关系处理方面，要求普惠金融风控模型能与营销模型深度、有效地融合起来，让风控模型从单纯的风险拦截型转变为质量筛选型，以更有效地避免风险在时间上的累积，减少风险暴雷事件的发生。...从长远来看，智能风控已不再仅仅是数据、模型和系统三者的配合形成的智能，它需要更多地与普惠金融的业务创新和管理模式变革配合起来。...只有将智能风控放在商业银行普惠金融经营发展的大环境中，才能真正处理好普惠金融中传统风控和智能风控的关系，综合评估和运用两者的优势，以一种更加平稳、循序渐进的方式推动风控智能化的平稳转型。
这意味着金融行业的风控需求异常迫切。面对更加下沉的客户群体、更加复杂的用户信息，既需要保证业务安全合规，也需要把控风控尺度和客户体验之间的平衡。 那么现在的金融机构是如何做这些的呢？...传统金融机构里会请金融风控师、审核员等对借贷资质进行人工审核，但该工作对相关从业人员的要求极高，既要有相关的背景知识能够对客户的资信状况做全面了解，又要求严谨认真，有独立的判断能力。...在度小满用户风控场景中，通过ERNIE对用户行为信息进行语义层面深度建模，定制化产出一个用户风控ERNIE模型。...利用ERNIE模型的长文本建模能力和预训练语义知识，结合小规模用户行为文本和用户风控标签的标注数据进行ERNIE精细Fine-tune，在训练2轮左右的时间内即可完成用户风控模型的收敛，而传统模型动辄需要训练...基于ERNIE的度小满金融风控模型KS指标绝对提升1.5，AUC指标绝对提升1.5，优化了21.5%的用户排序，有效地提升了优质客群人数，有效地降低了贷款风险并且大幅度减少审核人力。
下表为我在日常建模过程中，评价模型经常用到的一些指标。现在整理出来分享给大家，如果大家想知道每种指标的具体意义，还请大家查阅相关大佬的博文。小弟就不在这里班门弄斧了。
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受...以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线...02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 想要突出你模型的好，你得先分析旧模型的不好。 比如说，把目前线上模型的实际表现进行统计，如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。...0202 KS值与各种曲线 我们需要描述模型的效果，在风控领域最直接的指标就是KS值，我们一般会认为KS>0.3才具备最基本的上线要求，而且我们要保证训练集、测试集以及跨时间测试集都需要达到标准哦！...3）Lift曲线： Lift曲线，简单理解，就是对比在不使用模型的情况下，预测能力提升了多少，其计算公式如下： 0203 模型分组排序性 分组排序性在风控模型中的重要性不言而喻了，所以这个指标也是领导需要着重看的
前言： 本文重点： 工业界 金融欺诈风控领域上 GNN的应用及进展 注： 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融风控」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外，业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈风控领域之外...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融风控类 - 数据集现状 总述： 图深度学习技术应用在风控领域已经证明是有效且必要的，但发展时间较短，整体进程还处在发展初期阶段。...挑战： 模型开发者需要面对的挑战： 数据来源狭窄、数据格式不统一 算法验证标准尚未统一 应用场景多样 具体业务上模型定制化程度较高 缺少公开数据 1、数据： 数据隔阂 & 缺少统一数据 当前很少有公开的风控领域的图数据能够直接用于风控场景的图深度学习算法...– – https://bbs.huaweicloud.com/blogs/184712 2、模型算法： 当前风控领域的图深度学习算法在不同场景下还没有很好的统一性。...（都和我们预期的银行金融数据不同，且蚂蚁金服数据未开源） 3⃣️金融风控方向GNN业界进展 3.1 阿里蚂蚁 由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务，产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。
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