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。
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
风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构（包括银行，小贷，P2P等）来说，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。...这其中除了一部分明显的自融欺诈外，大多数平台垮掉的原因还是风控不过关。 ◆◆◆ 2. 风控的核心 风险控制需要做什么？与逾期率的绝对数值相比，对风险的控制能力要重要得多。...国际上传统的风控方法 风控的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见，这需要量化的工具，也就是模型。...◆◆◆ 4.风控机构在大数据领域的探索 我们所说的"大数据"并非指绝对的样本量的巨大，而是把常规的信贷征信数据以外的信息统一称为"大数据"。...大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
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...测试数据集可以后台回复 'age' 进行获取。...，不过得注意一些细节，转换数据格式。
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。...3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况...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
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。...国内商业银行模型团队多年管理经验，专注于大数据机器学习、信贷风险策略、模型评分管理等风控领域。从事大数据分析和信贷风险管理近十年，在金融行业的数据分析、平台架构、模型研究和风险策略等方面有深刻的理解。...机器学习几乎在每一个有数据的场景都有应用。它主要是区别于纯粹人工经验去做决策。 雷锋网：目前来说，机器学习在大数据风控中是怎么样的地位？作用多大？...大数据风控是量化风控的一种新形式，出现主要的条件是，现代社会是一个信息社会，在信息和数据上极大的膨胀，这给我们有更全面衡量个体风险的机会。...区别于传统风控技术，大数据风控是在方法论上做了相应的革新。风险，即不确定性。风险管理实际上就是做量化风险。大数据风控是将贷款主体各个方面的属性维度做全面风险的量化。
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....操作规则 对支付、提现、充值的频率按照用户账号、IP、设备等进行限制，一旦超出阈值，则提升风控等级。 频率需综合考虑（五）分钟、（一）小时、（一）天、（一）周等维度的数据。...它是其它风控模型的基础。实践中，首先使用已知的规则来发现存在问题的交易，人工识别交易的风险等级后，把这些交易作为其它有监督学习的训练数据集。...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。...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...
二是通过大数据、云计算等手段，在风险防范、风险管控方面实现了线上化和批量化。 其中，大数据技术解决了消费金融乃至小微金融领域风控的效率瓶颈。...目前，有能力推动大数据风控的主要为国有大行、股份制银行等大型银行，以及部分城商行等。互联网巨头、三大运营商等由于掌握了庞大的个人数据，也开始加入到这一市场中来。...从国内金融机构应用大数据的情况看，主要将大数据应用在客户画像领域，包括风险管控、运营优化、业务创新、优化营销策略等。...“白名单”主动预授信 在消费金融中，银行、互联网金融等机构开始采用风控前置的白名单邀请制，商业银行将主动授信用于实际业务，这是对以往被动授信模式的颠覆。...就国内商业银行而言，将风险评分等技术手段引入信用贷款风控模型，是一些银行信用贷款业务爆发、不良下降的核心原因。
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...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。...它是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据，通过它可以直观的探索数据特征。我们可以从箱线图中直观地看到两点：数据离散分布情况以及离群点。...而右边为解码器，它负责把压缩了的数据再进行还原，努力恢复成原本的样子。如果恢复不了，那就意味着样本不是同一类，可以归纳为异常数据。 4、混合DAD：深度学习模型提取特征+SVM进行分类。
《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。...其中，数据法中提到的3种方式都是比较好理解的。...方法一：简单说就是把模型应该拒绝的客户，按照一定规则（比如不那么坏的客户）给予审批通过的决策，后续观察其贷后表现，给未来的模型提供更丰富的数据； 方法二：指的是从其他机构或者类似产品中获得客户的贷后表现数据...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！...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。...搜集数据，不需要等到所有的特征都搜集完才开始开发特征或者训练模型，有多少数据，就先搞多少数据。...在了解了以上的内容后，你就可以开始搜集所有相关的数据了，因为你的数据源会非常多，所以这里你必须做好数据的归档，不然后期会很乱，而且原始数据需要备份一份不要动，方便后续复盘使用。...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
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。...大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。...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。...大数据风控的优势： 1、用户行为数据成为风控数据 风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少...大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。
而一些风控规则，需借助爬虫接口，且需待将爬取到的数据经过二次加工与汇合之后，再对汇合的总值进行判断，如手机运营商手机使用时长，则此类风控规则应后置运行。...而对数据的提炼与作用过程，将使用到“参数”的定义。“参数”决定了区间和上下限范围，一条风控规则通常作用于某一数据类型，依据此数值是否满足“参数”的定义范围，得出是否可通过风控的结论。...由于风控最终还是数据“喂出来”的结果，风控的本质就是数据，而非主观臆断的设限，故而，随着数据样本与内容的不断发展，必然将会涉及到一些动态的调整，后期可能会发现原本设定的“参数”过于严谨而导致审核通过较低...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。...3、数据源内容 举例说明：某些风控规则是通过二次数据解析与汇总进行的，但原始数据需要进行保存，诸如手机账单的通话明细数据，此部分数据一是可作为风控规则使用，二是未来可用作于催收与贷后管理。
在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。...在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。 特征工程，简而言之，是对数据的一种深度加工，它通过一系列技术手段，将原始数据转化为对风险预测有用的信息。...这一过程不仅要求对数据进行清洗和转换，更要求深入理解业务逻辑，发掘数据背后的风险信号。 在风控领域，特征工程的核心目标是构建出能够准确反映个体或实体风险水平的特征集。...特征工程的意义 特征工程在风控领域至关重要，它涉及将原始数据转化为模型可用的格式，以及提升模型的预测能力。 适配模型算法： 确保特征输入格式与所选算法兼容，进行必要的转换处理。...通过综合运用这些特征衍生方法，风控领域的特征工程能够更全面地挖掘数据潜力，为风险评估提供多维度的视角。
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。...面临挑战 该券商的数据基础主要来自于业务系统的关系型数据库的数据，需要在数据基础之上实现数据的运营。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。...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。备份效率低下，备份作业被持续拉长，甚至影响高峰期间开展业务。为避免对业务的性能影响，不得已取消备份任务。...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。
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。...模型更迭 一般半年左右，模型需要更迭，具体看数据的偏斜程度。 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。
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