实时风控率预测是指在实时交易数据中,通过分析和挖掘数据特征,预测交易的风险程度,以便在交易发生之前进行拦截或者识别潜在风险。这项技术在金融、保险、电信、在线支付等行业中具有广泛的应用前景。
实时风控率预测的优势主要包括:
实时风控率预测的应用场景包括:
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摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一:钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分:事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二:钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则,同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除,其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...图六:社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风控解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境,在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言,最大化复用 Flink 资源实现实时风控场景需求
主要分三大模块:风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎:主要处理风控请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多,而且每种业务都有其特性,在进入风控系统(Aegis)后,为了便于整个风控系统对数据进行处理,风控前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换,以适合风控系统使用...由于每个风控Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风控引擎引入了规则执行路径优化方法。...规则的灵活性非常强,制定、上线非常快,但是单个规则的覆盖率比较低,如果要增加覆盖率就需要非常多的规则来进行覆盖,这个时候规则的维护成本就会很高,那么这个时候就需要使用模型了,模型的特点就是覆盖率覆盖率可以做到比较高...数据访问代理服务,其最重要的思想就是该数据被规则调用前先调用第三方的服务,把数据保存到Redis中,这样当规则请求来请求的时候,就能够直接从Redis中读取,既然做到了预加载,那么其数据的新鲜度及命中率就非常重要
这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。 1.总体架构 风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: ?...,对有风险的用户或事件进行控制或惩罚,比如增加验证码、限制登陆、禁止下单等等; 分析系统,该系统用以支持风控系统,根据数据来衡量风控系统的表现,比如某策略拦截率突然降低,那可能意味着该策略已经失效,又比如活动商品被抢完的时间突然变短...该系统有三条数据流向: 实时风控数据流,由红线标识,同步调用,为风控调用的核心链路; 准实时指标数据流,由蓝线标识,异步写入,为实时风控部分准备指标数据; 准实时/离线分析数据流,由绿线标识,异步写入,...2.1 实时风控 实时风控是整个系统的核心,被业务系统同步调用,完成对应的风控判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整,所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。...Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase,供实时风控系统查询。两者问题都不大,根据场景选择即可。
性能和复杂度可以兼得 携程的风控系统,和大部分第三方支付平台一样,也是以实时风控系统为主: 支付环节一般留给风控校验的时间不会超过1s,业务风控点上更是希望风控能在100ms内就能通过;对性能的追求,也是对极致用户体验的追求...在实时风控场景里大量部署复杂模型,使模型也能和规则一样能直接拒绝交易;平均来看、执行一个模型以及相关的变量计算所需的资源可能与200条普通规则相当,对系统的架构和性能都是很高的挑战。...携程风控架构变迁简史 ? 携程自建风控系统开始于2011年左右,直到2015年正好赶上公司技术栈从.Net往Java平台转变,风控系统也迎来了一次完全的重写。...每天风控收集上来的数据超过50亿条,其中超过1亿左右的请求需要风控实时校验风险并返回给业务系统当前操作是否可以继续。...支撑风控系统的高可用、高性能,离不开强大的基础设施,下面我向大家展示一下携程风控的几个核心服务和组件: ? 风控引擎: ? 我们给他起了一个名字叫 Matrix,意思是像魔方一样灵活多变。
摘要:本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛,在 FFA 实时风控专场的分享。...我们这里展示三个典型场景: 第一个场景,实时风控。
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...拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据,通过机器学习技术,你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗? 简介 同样作为数据的学习者,这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。...,从而较短时间内突破预测初期的精度瓶颈。...在进行大数据预测时,我们首先要考虑我们的样本量(9万行)、预测变量Y(二分类问题:贷款是否逾期)和优化目标(0-1之间概率预测:AUC得分)。...但是如果不是对预测流程有结构性的改进,那么框架内的这些改进方法预测最终会遇到瓶颈,或者可能耗时太多,或者存在过拟合风险。
图1 主要分三大模块:风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎:主要处理风控请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多,而且每种业务都有其特性,在进入风控系统(Aegis)后,为了便于整个风控系统对数据进行处理,风控前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换,以适合风控系统使用...由于每个风控Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风控引擎引入了规则执行路径优化方法。...图3 规则的灵活性非常强,制定、上线非常快,但是单个规则的覆盖率比较低,如果要增加覆盖率就需要非常多的规则来进行覆盖,这个时候规则的维护成本就会很高,那么这个时候就需要使用模型了,模型的特点就是覆盖率覆盖率可以做到比较高...数据访问代理服务,其最重要的思想就是该数据被规则调用前先调用第三方的服务,把数据保存到Redis中,这样当规则请求来请求的时候,就能够直接从Redis中读取,既然做到了预加载,那么其数据的新鲜度及命中率就非常重要
12月1日晚间,卓翼科技(002369.SZ)发布公告称,公司控股股东、实控人夏传武因涉嫌内幕交易、操纵证券市场罪,经深圳市中级人民法院批准,于12月1日被深圳市公安局执行逮捕。...资料显示,夏传武生于1973年,2004年起任职卓翼科技,2014年初成为卓翼科技实控人。而夏传武被抓主要以与2018年公司重组期间内幕交易有关。
导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展,围绕着验证码、金融广告等服务场景,腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统,上线的任务实时性要求越来越高,需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求,且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进,水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台,提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型,能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示: 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
最常见的例子就是图像处理中的取噪、超分辨重建、图像彩色化等问题,输入的图像是退化低质量图像(噪声、低分辨率、灰度化)得到的输出是一个彩色、高分辨率、高质量的图像,此外这类变换还包括图像语义分割、深度评估
核心观点 本文在波动率预测的问题上,相对于复杂的时间序列模型,提供了一种简化的建模方法。...更复杂的模型,如自回归条件异方差(ARCH)和广义ARCH (GARCH),在以简单估计器为基准时,并没有提高美国股市的预测精度。期权隐含波动率数据的使用仅略微改善预测。...基于负收益和日内数据的模型与基准模型相比,在预测准确性方面有显著的提高。 正文 对于波动率的预测和度量,有非常多的方法。有些模型使用预先指定的估计量,例如,GARCH模型。...本文试图提高对波动率预测问题的理解,统一了金融和计量时间序列模型之间的符号,并阐明了它们之间的联系。...left[r_t\right]=E\left[y_t\right] 其中 ,那么此时预测波动率的问题就相当于一个普通的时间序列预测的问题,我们可以使用简单的如普通二乘法的回归模型,也可以使用复杂的机器学习模型
接《 点击率预测综述 ( 上篇)》 4. 几种常用点击率模型介绍 4.1 BOPR [2]是微软内部竞赛出来的一个算法,也被后续很多算法作为对比的 baseline。...假如一个点击率预测的系统涉及到 100 个特征,则熟悉二项式定理的同学可以心算出来所有可能的组合特征接近 2100;这个数据有多恐怖呢?...预测的时候也是类似的流程,先对原始特征 x 通过 GBDT 计算一遍,得到叶子节点情况,以途中为例,如果 x 落到第一棵树的第二个节点,第二棵树的第一个节点,则转换后的输入特征为(0、1、0、1、0);...新用户:MAB、CB、泛精准 对于系统的一个新用户,在没有历史消费数据的情况下,想要预测用户的点击率是一件比较困难的事;这里提供一种按照数据丰富度划分阶段的思路;义工划分为四个阶段:1.全新用户;2.少量消费数据用户...6.新广告:lookalike、相关广告信息挖掘 新广告的点击率预测是另一个比较大的话题,这里我先简单分为两类,一类是临时性投放,比如某个新广告主偶然来试投一下汽车广告。
在 7 月 21-22 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上,来自蚂蚁集团的高级技术专家马希民分享了,基于信贷实时风控,构建数据智能的高可用实时风控决策系统实践。以下是演讲内容整理。...我们团队主要负责的是消费金融产品的实时风控,例如支付宝收银台中花呗、花呗分期、信用卡分期等贷记产品显示时,表示这笔交易已经通过了我们的实时风控系统,被视为无风险交易,我们实时的决策系统面临的主要问题有以下四方面...,来将实时风控的响应时间和拦截率始终维持在一个合理的水位。...第二层是预决策链路,通过监听支付宝侧的消息,结合离线预测的风险规则元数据,提前进行必要的查询和计算,然后将这些前置计算的结果存入缓存,方便真正的线上链路使用。...今天我主要分享了如何使实时风控决策系统实现极速响应和高可用性。实时风控决策系统的在性能方面的核心优化手段是降低 IO,我之前提到的多级决策、分层决策、预决策和规则精简,本质上都是为了减少 IO。
综上,在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都对预测物品的点击率有需求,所以这方面的研究也比较多,本文试着梳理一下相关的技术脉络。...一个是获取外部关联信息,比如对于新广告,我们要预测点击率的话,因为没有历史数据,我们可以从层次结构来获取一些信息,比如这个广告的 publisher 下面其他广告的点击情况,这个广告的落地页的 url...AUC 指标的不足之处有两点,一是只反映了模型的整体性能,看不出在不同点击率区间上的误差情况;二是只反映了排序能力,没有反映预测精度;简单说,如果对一个模型的点击率统一乘以 2,AUC 不会变化,但显然模型预测的值和真实值之间的...;前者用 01 表示曝光和点击;后者用 [0,1]之间的实值即可。...这一点尤为注意 接《 点击率预测综述 ( 下篇)》
陈建平,后台开发工程师,现就职于TEG安全平台部-业务安全中心,主要负责中心实时策略风控平台开发。...导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展,围绕着验证码、金融广告等服务场景,腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统,上线的任务实时性要求越来越高,需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求,且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进,水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 腾讯水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台,提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型,能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示: 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块:主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
在这篇文章中,我们假设想要构建一个这样的模型:预测某些虚构的角色是否是反面人物。 试图预测的是什么? 在模型建立中最基本的问题就是明确你想要用这个模型来预测什么。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率(Precision)和召回率(Recall)。在我们的例子当中,准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...Negatives(TN):角色是正面人物,模型预测为正面人物; False Negatives(FN):角色是反面人物,模型预测为正面人物; 准确率计算:在所有被预测为反面人物中,模型正确预测的比例...召回率计算:在所有原本就是反面人物中,模型正确预测的比例,即TP / (TP + FN)。 通过观察可以看出,尽管准确率和召回率的分子是相同的,但分母不同。...通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。这要取决于构建模型的最终目的,对于某些情况而言,高准确率的选择可能会优于高召回率。然而,对于欺诈预测模型,通常要偏向于高召回率,即使会牺牲掉一些准确率。
转眼又一年了,2022年我国出生率会是什么样呢? 如何预测出生率? 坊间一直有个比较“邪乎”的说法,可以通过每年卡介苗批签发量能否推算出生人口?...▲ 来源:濉溪县公安局 2022年出生人口预测 前面我们提到了各种可用来预测出生率的数据,那么将各地的数据汇总起来就很接近国内的真实出生率了。...2022年1-5月全市户籍人口125万,出生4489人,出生率3.6‰,总和生育率0.83,性别比115。...需要注意,此处公布的数据是户籍人口的出生率,英德市数据可以混用的前提是两者比较接近(2021年户籍人口出生率10.00‰,2022常住人口出生率10.04‰) 这样,我们可以粗略估计英德市2022全年人口出生率为...不过这种推算方法精确度肯定不如前面河南省的预测。 通过我国出生人口的主要“发动机”的广东省和河南省的出生率预测,2022年的出生人口肯定会跌破1000万大关,而人口也会出现“负增长”。
数据集从印度的角度预测研究生入学率,包含几个在申请硕士课程期间被认为重要的参数。其中包括以下参数: 中文名称 英文名称 序列号 Serial No....结论2:大学录取率为75%的考生的大学等级基本大于3 df=df.rename(columns = {'Chance of Admit ':'Chance of Admit'}) s = df[df["...6、 随机森林 随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。...五、预测数据 在数据集中有一个Admission_Predict_Ver1.1.csv文件没有Admit数据 现在使用线性回归模型来预测数据 1、读取数据 test_df =pd.read_csv("Admission_Predict_Ver1.1...3、预测数据 test_x = test_df.drop(["Research","LOR ","SOP","Chance of Admit "],axis=1) test_x[test_x.columns
scores = model.evaluate(test_Feature, test_Label) print(scores) 添加人物信息 把想要预测的任务构建出来 比如想要预测 yichen...), 'probability', probability) 看看结果,我这生还率高得离谱!?...它是按照一艘船有那么多人,几人可以生还那样训练的,就一个人必存活呀,我这还低了呐 先把这个数据加在总的数据里面,这样生还率应该稍微比真实情况偏低一丁点,但是这样才是预测的正确姿势呀 all_df = pd.concat...呜呜呜,29% 的生还率,要是能买个 1 等的船舱就是 71% 啦 ? 然而为啥花的钱少生存率还能高啊? ? ?...可以后台留言你的信息,帮你预测一下生还率 按照这个格式: #'survived:是否生还', 'name', 'pclass:船票种类(1>2>3)', 'sex', 'age', 'sibsp:兄弟姐妹数
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