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。...，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 次数统计，比如1分钟内某账号的登录次数，可以用来分析盗号等 频数统计，比如1小时内某ip上出现的账号，可以用来分析黄牛党等...； 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。
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
所以感知风险、控制风险背后最大的挑战是如何与业务方紧密配合顺利对接。 在配合中，业务团队常顾虑因风控需求拖慢业务开发速度，而风控也常感到业务团队配合不足。...另一方面对风控而言，业务发展是风控存在的前提，如果风控的安全需求影响到业务发展也是不合理的，因此风控要提高服务质量，让对接带来的负担降到最低——这就是对接系统设计的核心目标。...总结一下，风控工作经验一：安全是业务的必要属性，没有安全保障的产品，终究会被市场淘汰； 风险控制要服务于业务，减少业务对接负担。具体而言，业务接入风控的成本主要有接入成本和运行成本两方面。...而这个独立服务与业务后台的交互最初时也沿用了旧的思路，即业务后台在关键动作前调用风控服务判断“有没有风险”。但这样每次新增加一个业务或新出现一个风险场景时，风控和业务都要重新对接联调。...即业务系统调用用户中心，用户中心再调用风控透传风控所需参数，而风控的决策也通过用户中心返回给业务后台。 这样的好处是只需要用户中心与风控对接一次，业务系统甚至不需要明显感知到风控的存在。
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
「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！...01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见
实际使用中，可以考虑根据业务目标对这两者进行调整。 举个例子，假设现在有一个提额模型，用处是将分数最高的20%客户给与更高的额度。也就是期望分数最高的20%的客群正样本捕获率最大化。...本书给出的是一种启发性的思路，读者还可以根据实际情况改写更贴合业务的损失函数。 LightGBM中也同样支持自定义损失函数和评价函数。代码上有一些细微差别。
具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。...3.评分卡的开发应用 在互联网金融评分卡开发过程中，我们仔细研究了企业风控操作流程，反复推敲了模型构建步骤，最后我们认为从业务应用角度，评分卡开发应用应遵循： 业务定义➡️风险定义 ➡️风险分解➡️...直到我们和某P2P公司的风控经理实际交流后才明白这其中的含义。在传统银行信用卡业务中，是很喜欢这类少量逾期的客户的，因为他们能给银行创造罚息，但是又不是恶意违约那种客户。...我们就可以采取相应的商务策略，优化业务： 流程简化：通过模型对客户分层，降低审核人员的工作量，提高审批速度。 风控优化：以客观分数代替主观评断，保证审批标准及风险偏好一致性。...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?
分析利率急升的影响是要使用Stress Testing的，而压力测试是ERM的一个方法，所以答案是C 01.4 区别EL和UL Expected Loss在正常业务情况下有多少损失是预计会发生的，容易预测和计算...Unexpected Loss在非正常业务情况下的损失，更难预测和计算 ?...trading liquidity risk Operational risk：非金融范围的不确定性 Legal and regulatory risk：违反规则的不确定性 Business risk：业务收入的不确定性...Strategic risk：新业务开展的不确定性 Reputation Risk：名誉的不确定性 考题分析： ?...risk organization integration of risk transfer integration of business process 价值有： 提高组织效率 更好的风险汇报 提高业务绩效
由于反欺诈检测是在交易时实时进行的，在要求不能误拦截的同时，还有用户体验上的要求，即不能占用太多时间，一般要求风控操作必须控制在100ms以内，对于交易量大的业务，10ms甚至更低的性能要求都是必须的。...本文重在介绍建立风控模型的方法，每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题，提供参考。...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....风控拦截历史规则 用户在某个业务上的消费行为被风控网关多次拦截。 规则引擎优点： 性能高： 对订单按照规则进行匹配，输出结果。一般不会涉及到复杂的计算。...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
数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。...2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。...作为反欺诈领域专业品牌，数美经过2年的实践与积累，构建了立体的全业务流程风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。...一方面，针对个人的现金贷、消费分期等业务在快速发展；另一方面，黑灰产从业人员已超150万，市场规模高达千亿级别。这让金融企业面临着来自市场与黑灰产的双重挑战，并因此催生了对新金融风控的需求。...并将多维度、多模型的组合打法贯穿业务流程始终，做到风控与反欺诈的高召回、低误杀。
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...这块比较基础的就是最大联通图的应用，通过不同顶点（比如设备ID、IP、地址、手机号等）和关系，把本不相干的信息联通起来，可以用于团伙作案的异常行为，这类的应用比较依赖业务专家经验。...通过这类算法，也可以把一些我们意想不到的点聚类在一起，用于业务分析。 更多的高级算法，还有OddBall、LOCKINFER、GraphRAD等，具体我也不熟，后续可以学习之后再来分享一下。
“风控是不能脱离业务存在的，是业务运营的重要组成部分。”...而在风控体系落地前，三大心得送给大家： 风控离不开业务 首先，风控不能脱离业务而存在，其次，风控要保障的是业务可持续性稳定发展并达成其发展目标，两者的目标是一致的，所以，“风控是业务运营的重要组成部分”...小步慢走，风控体系建设9步 从爱奇艺的实践中，可以看到风控的目标驱动力、业务安全风控框架、内容平台风控难点所在等。而具体如何落地？风控建设处于不同阶段的企业“可以根据能力建设的分阶段来提升”。...卢明樊给出了风控建设的9个阶段： 1.识别和管控风险: 风控要拥抱业务，和安全以及业务一起在企业内部梳理出哪些业务是高风险的，并且和业务方一起识别出关键风险场景，并且确定目前防御现状，根据二八原则，风控系统要优先解决重要业务及其核心场景的头部风险...3.优化引擎服务 风控系统对接支持业务后，应当充分考虑如何优化风控系统的服务架构，确保实时风控服务的低延迟低熔断，既要做到保证业务服务不会因为风控服务增加延迟，从而导致业务服务质量下降或者过多资源占用，
《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。...cutoff一般按照业务经验来设置，就是拒绝样本中被赋予通过的样本，其badrate水平，是正常放款样本中的badrate水平的2～4倍； 4、根据步骤3设置的cutoff，高于这个阈值的赋予good标签...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！...01 业务需求挖掘（Business insight） 当我们接到业务需求的时候，第一件事情需要了解的，就是需求的整体逻辑。一个合理的产品设计通常都是与业务痛点相挂钩的。...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）。...在经过若干分钟的业务了解，其实业务真正想提高的，是最后的审批通过率，而继续了解，发现是由于最近业务的增长，电销人员的人手不足，导致审批的效率低下，而真正有意愿购买产品的客户被营销的可能性降低，导致最终的整体转换率过低...那么在了解了业务需求后，接下来就需要针对具体的需求，继续咨询业务方一些业务知识点，而不是有了一点眉目就马上开工，毕竟模型还是做出来还是业务在用，事先沟通好一些细节性的问题也是无碍，而且沟通的过程可以让你对业务有更加深入的了解
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。...基于QData Cloud建设数据库私有云平台，率先迁移上线风控系统，后期逐步整合了CRM系统、固定收益部系统、xIR利率资产业务、大宗交易、信用风险、征信系统、机构管理、自营交易等多套业务系统数据库。...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。...因为芝麻信用分是否可作为决策依据将主要取决于业务方向与用户群体，因为理论上芝麻信用分的高低主要与用户在芝麻信用体系内的数据绑定维度的多与少相关，并不一定绝对反映用户的信用程度。...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。...（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。
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？...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。...不过我也相信也有很多同学和我一样，调参的过程只是象征性的调调，更多的功夫会关注在问题定义以及特征工程上，把调优交给“轮子”去自动执行，空出时间来想想业务，怎么从业务中可以提取到更多有用的特征，方为正道啊
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。...此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。 随着技术的发展，特征工程的方法也在不断创新。...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。
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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