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。...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...Python代码实现。
《智能风控实践指南-从模型、特征到决策》 ▲主编：蒋宏 ▲组编：融360模型团队 ▲编著：马海彪 王欢 王超 智能风控已经被提及了很多年，在业界也有诸多应用实践，但是，智能风控相关书籍中，能够阐述完整智能风控体系...01 基于特征、精于模型、科学决策 首先，本书打造了完整的智能风控体系 有些同学认为智能风控就是机器学习模型，诚然，模型在智能风控中扮演了至关重要的角色，但智能风控绝不仅仅只是模型，本书将智能风控全流程...本书基于Python代码实现应用案例，读者可以获取到完整的代码，并在自己的业务场景中进行适宜性的修订和应用。...本书介绍了智能风控的发展历史，围绕风控模型、特征画像、风控策略等核心环节展开，系统性讲解智能风控在信贷领域的应用。...阅读本书需要有一定的机器学习基础以及python编程基础，本书的公式化理论和模型尽量用简洁的语言描述方便读者理解，也配有可执行的案例方便读者在实际演练时参考。
风控定义 风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。 风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。...这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。...信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。...文章例子参考《智能风控平台：架构、设计与实现》
「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...04 Python实现 我们知道，针对连续型变量，是需要先转换为类别变量才可以进行IV值的计算的，现在我们把数据导入到Python中，原始变量是连续型变量，那么我们如何在Python里实现IV值的计算呢
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...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...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。...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?...五、风控模型的设计步骤 总体来说风控模型的设计主要可以分为以下的几个步骤： 1.获取数据 信用评估来自于用户数据，模型规则其实就是用户数据规则，信息的纬度也比较广泛，大致可以分为基本信息／行为信息
这就需要对风控模型进行合理的设计。一般来说，要提升风控的拦截效率，就需要考虑更多的维度，但这也会带来计算性能的下降。在效率和性能之间需要进行平衡。...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。...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
风险管理的目标是减少和消除EL，但是更concern UL，A对 承担风险的数量和潜在损失的大小不是绝对相关的，B错 风险管理的最后一步是监控，C错 风险...
本篇继续分享风控的内容，关于如何用python实现vintage报表及可视化图的实战。...历史实战文章如下： 数据挖掘实战：聚类分群实现精准营销 数据挖掘实战：个人信贷违约预测 账龄分析(vintage)是风控中非常重要的报表之一，通过它可以将不同月份的资产数据拉齐对比贷后表现，也可以用于指导制定风控模型...vintage加工计算逻辑会在理论篇单独讲解，本篇主要介绍python代码实战。...Python代码实现 首先导入数据，每家机构的数据字段可能不尽相同，但核心逻辑都是一样的，可以基于已有的数据进行加工出我们想要的样子，比如下面这个比较原始的表结构，没有非常完善的字段。
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
《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
「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！...具体可以参考我先前的一篇文章内容《分享8点超级有用的Python编程建议》 搞到数据后，需要做的事情大概可以分为： 1、消化所有的数据含义、逻辑； 2、对数据进行各种清洗，变成你熟悉的结构； 3、对数据进行质量控制
合规风控始终是公司的首要核心竞争力，该券商不断推进全面风险管理体系建设，需要全方位提升主动合规风控管理能力，进而提升风险管理精细化、智能化水平。...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。...解决方案 沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构，承载合规风控核心数据库系统，助力业务处理效率大幅提升。...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。
一套完整的风控体系，在风控中，少不了决策引擎，今天就浅谈一下风控决策引擎。 一、优先级 风控决策引擎是一堆风控规则的集合，通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。...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”。既然结果必然是“拒绝”，则没必要运行完所有的风控规则，而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...而一些通过对接外部三方征信的风控规则，需支出相关查询费用的，则靠后运行。此外，在外部三方征信的规则中，命中式收费的风控规则（如黑名单与反欺诈）又可以优先于每次查询式收费的风控规则（如征信报告）运行。...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。
00 Index 01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失：A级出场率。 贷后 催收告警：A级出场率。 迁徙率预测：B级出场率。 失联修复：C级出场率。...而关于风控模型怎么调优，我会在下一节一起讲。...风控模型怎么调优 关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。
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！
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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。
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。...什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验...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。
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！...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。
公众号有个小伙伴问我，Python或R是否可以对spss训练好的pmml模型进行解释分析，做shap值或依赖图。 于是利用空余时间研究了一下。...SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一个用于解释机器学习模型预测的Python库。 它基于博弈论中的沙普利(Shapley)值，用于衡量每个特征对预测结果的影响。...在风控建模中，SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。 例如，通过SHAP值可以对比收入、信用评分、负债比率等特征对贷款违约预测的影响程度。...一、SHAP库的使用步骤 SHAP库在风控建模中的使用步骤如下： 数据准备：首先，需要准备用于建模的数据集。这可能包括各种特征，如借款人的收入、信用评分、负债比率等。...至此，风控建模中的shap值可视化已讲解完毕，如想了解更多建模内容，可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。
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