文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

实时风控与离线风控

实时风控和离线风控是金融领域中的两个重要概念，它们涉及到风险评估和管理。实时风控是指在交易发生的过程中，对交易数据进行实时监控和分析，以评估交易的风险水平，并采取相应的措施来降低风险。离线风控则是指对历史交易数据进行分析，以识别潜在的风险，并采取相应的措施来降低风险。

实时风控的优势在于能够及时发现和防止潜在的风险，从而降低企业的损失。离线风控的优势在于能够深入分析历史数据，以识别潜在的风险，并采取相应的措施来降低风险。

实时风控和离线风控都是金融领域中非常重要的概念，它们都可以应用于各种金融产品和服务中，例如银行、证券、保险、支付等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

这些产品都可以帮助企业进行实时风控和离线风控，并提供相应的数据分析和风险评估服务。

相关搜索:python 风控python风控业务风控信贷风控前置风控与实时风控实时风控实时风控技术数据风控离线风控离线风控和实时风控
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

风控ML | 风控建模的WOE与IV

「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是...先给出数学计算公式，对于第i组的WOE可以这么计算： 从公式上可以看出，第i组的WOE值等于这个组的响应客户占所有响应客户的比例与未响应客户占所有未响应客户的比例的比值取对数。...对于上面的公式我们还可以 简单做一下转化： 所以，WOE主要就是体现组内的好坏占比与整体的差异化程度大小，WOE越大，差异越大。

3.4K20

风控ML | 风控建模的KS

我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图： 从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单： 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行

4.2K30

风控ML | 风控中的异常检测原理与应用

今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到...03 异常检测的分类及常见算法 在开始将异常检测算法的分类前，我们先来了解下异常点的分类： 1.点异常：个体表现异常与大众。...0301 基于统计检验与分布算法 说起异常点检测，最容易想到的就是这个正态分布图了，3倍方差之外的数据属于异常数据。...KNN属于监督学习，而K-Means属于无监督学习； KNN的K是指选择与目标最近k个数量样本来进行预测，可以用多次交叉检验迭代对比后选择最优。

2.3K20

信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

一、当前风控模式现状 近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。...因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。...但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...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?

1.8K10

支付风控模型

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....行为异常 用户行为和以前的表现不一致，比如： 用户支付地点与常用登录地点不一致 用户支付使用个IP与常用IP地址不一致 用户在短时间内，上一次支付的地址和本次支付的地址距离非常远。...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。...这个过程，将在下一篇的风控架构中介绍。 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

1.7K21

智能风控系统设计与实践

在信息安全领域，建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到了风控产品功能的方方面面，相应的，每一个策略系统都离不开大量的特征，来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应，因此特征系统成为了支持线上风控引擎的重要支柱...c) 滑动窗口期：时间窗口的长度是固定的，但起止时间点一直在向前滚动，主要针对风控事中检测，常用来判读信息准入，例如风控发帖时间点前15分钟的计数。...在线实时特征系统设计与实践，对从整体功能上来讲，在线实时特征系统的设计主要考虑以下几个方面： a) 数据大，风控系统每天产生日志量3TB左右，同时特征系统还会接入发布、浏览、登录、注册、聊天等数据。...c) 并发大，风控策略系统面向用户端，服务端峰值QPS超过35万，每日调用量超过200亿次。...d) 延迟低，面对用户的请求，风控系统为了保持良好的用户体验，更快的完成对用户准入条件的判断，要求特征系统接口的延迟在50ms以内。

1.8K20

机器学习与大数据风控

现在也有越来越多的公司开始使用机器学习技术实现自动风险管理与放贷。但机器学习在风控中的作用究竟如何，有哪些关键技术，其优势与缺点又有哪些呢？...本期硬创公开课，雷锋网邀请百融金服风险总监郑宏洲，来讲讲机器学习与大数据风控的那些事。 嘉宾介绍： 郑宏洲，百融金服风险总监。...带领团队搭建多家银行风控体系，负责风控量化管理和风险策略优化多年。 ? 雷锋网：今年人工智能很火，机器学习与深度学习等词甚至被很多非业内人熟知，那金融行业对机器学习的态度是怎么样的？...雷锋网：机器学习应用于风控，优势与弊端是什么？ 郑宏洲：机器学习对于风控来说，优势是带来了新的技术革命。在自动化审批、区分精准度、开发效率等方面都比传统的风控方法有更多的可能性，这是它的优势。...雷锋网：机器学习做风控中，人工的地位与作用是怎么样的？ 郑宏洲：目前一些传统的信贷企业，在规模还较小的阶段，仍存在很多通过人工审批和风控经验去完成整个风控管理。

1.8K80

风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断

当然，如果条件不允许拿线上来随便迭代测试，也可以在建模前，做好库内样本的分布统计，并且拿着与预授信环节（或者是营销环节）的客群分布来对比下模型主要的特征分布，看看两者是否有比较明显的差异，如果是的话，有很大概率也是因为有了较大的偏差了...比如说，审批通过率很高的场景，这样子其实贷后样本基本上与真实的客群分布相差无几；相反地，另一个极端，比如审批通过率很低的场景，由于拒绝推断与真实贷后表现之间会存在比较大的差异，加入拒绝样本不太好去控制模型的收敛...《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断

1.5K30

风控ML | 风控建模老司机的几点思考与总结

「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...一个合理的产品设计通常都是与业务痛点相挂钩的。如果业务提出一个比较空泛的需求，如： 我想要提高一下营销成功率，帮我搞个模型吧。...这个时候，我们需要沉住气,，有的时候数据建模师也需要充当起“心理辅导员”，慢慢引导业务说出实际的业务痛点与需求，好让我们对症下药（当然靠谱且有经验的业务是不会犯这种行为的）。...02 数据搜集处理（Data Curation） 当我们确定了要开发的模型之后，这个时候需要做的是搜集数据与处理数据了。...，需要有所提示 3、与模型相关的业务指标波动，有些模型会直接影响通过率或者是转化率的，通过这些指标也是可以看出异常 除此之外，评分卡模型一般一年左右就需要迭代或更换，需要时刻留意效果作出决策。

1.3K30

风控为本创新驱动，券商如何实现智能风控加速？

而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。...非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。...每日高管报表从原半小时缩短至几分钟，并基于QData高效的处理能力实现了实时风控与管理。同时，QPlus在大体量的数据实时备份的情况下既解决了成本问题又不失备份效率。...坚持自主研发，助力企业数字化转型可持续发展 该行业内头部券商表示：基于沃趣产品的高性能，帮助企业实现了实时风控，全面部署了对线上全渠道、全业务、实时性的欺诈防控。

1.1K10

风控决策引擎经验

而既然是组合的概念，则在这些规则中，以什么样的顺序与优先级执行便额外重要。 风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险，如果是绝对风控，则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。...所以，整个风控决策引擎的搭建设计思路，基于可调整与可维护的注意要点如下： 1、非刚需与必要的风控规则，能够“开关化” 举例说明：一些必要的风控规则，如用户的银行4要素验证是否一致性，这是必要规则，就无需可开关...三、记录与统计 风控最终到底是“跑出来”的，所以，整个风控系统对所有不同风控规则的触发需进行有效的记录与统计，以便后期可支持数据分析与风控模型调整的相关工作。...具体的记录与统计内容，主要如下： 1、触发的具体风控规则 举例说明：通过两种不同的视角进行记录，一是用户与订单层面，记录其所触发的明细规则；二是风控规则层面，记录某条风控规则具体的触发率。...（聚信立） 四、建模 现金贷风控体系较简单。如果是固定额度与固定费率式的产品业务定价，则风控体系更多的是规则的集合。

1K30

风控建模整体流程

确定建模目的 在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。 在支付领域建立风控模型是为了找出可能存在非法经营的商户，保证商户没有违法经营。...确定好坏样本逻辑 在信贷领域中逾期大于x期(不同公司取值不同)的客户定义为坏客户(1),从未逾期的客户定义为好客户(0) 在支付风控领域中，有赌博、欺诈、套现、伪卡等行为的商户定义为坏商户(1)(具体根据模型要防控的风险决定...特征工程 在风控领域一直都有这样一句话 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。通俗的讲就是衍生变量去捕获风险客户。...模型上线 在支付风控领域如果模型验证没有问题，一般会上到线上，自动生成案例。在信贷中会模型搭配规则，判断申请贷款的人是通过放贷、拒绝放贷、还是转人工处理。...本文所讲的都是大致流程，没有深入展开分析，在之后的各期中会逐步展开这里所讲的每一小点，给所有需要从事风控模型的同学一点建议。 以上都是我在建模过程中的一点经验总结，有不正之处恳请指正！

1.9K20

实时业务风控系统

账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。...本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。...对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统...基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则 使用redis、mongodb做风控计算和事件储存，历史事件支持水平扩展 原理 统计学...； 扩展风控规则，针对需要解决的场景问题，添加特定规则，分值也应根据自身场景来调整。

2K10

风控数据体系-简介

早期传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。...结合中国互联网发展，以及目前的征信监管要求，对可用数据及可用风控类数据做一个全面的梳理。...2.风控数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风控流程中，客户准入时提供的资信材料有限，业务机构风控数据体量不足，仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面，无法全面的把控某位客户的风险情况，所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风控支撑...未来百行能不能有效被使用上还有待观察，但风控人员可先了解其相关的资料。百行征信涉及的模块，主要包括以下方面： 报告相关数据：报告时间；查询原因；查询结果等。...4.2 明确需求 建议：回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、风控流程、风险画像等的介绍。

3.7K64

风控ML | 风控模型报告以及上线后需要监控的内容

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...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！...一般情况下，我们会对预测结果按照一定的阈值，进行分组，比如分为A/B/C/D/E/F共6组，越靠后就意味着越有可能是高风险客户，我们给予一定的风控规则进行拦截。...0303 客群稳定性监控 随着时间的推移，我们的客群可能会因为这种原因而导致分布发生了改变，比如我们拒绝通过的客户、风控策略放松收紧、宣传方式改变、政策改变等等，会让当下的进件客群的好坏分布情况，与当时建模时候的客群分布有较大的差异

2.7K20

金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者：housecheng  腾讯WXG工程师 |导语  解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常...，如多数风控要素都涉及PSI计算，只是告警阈值不一样；指标出库、配置告警等同样是重复相似操作。...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现

2.6K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券