季元 邮储银行风险管理部高级风险专家 金融科技的影响已经深入到生活的方方面面，智能风控作为金融科技的细分领域，在这一系列变化的背后发挥了重要的作用。...涵盖了智能风控技术的风控特征、建模、策略等各个方面，是金融科技技术在风控实战领域的宝贵经验总结。 郑宏洲 盛银消费金融首席风险官 人工智能和金融风控的结合是当今信贷风险管理的主流技术方向。...作者结合自身多年的人工智能算法和信贷风控实践的从业经验，从实际工作出发，具有很强的实操性，适合风险管理和金融科技相关从业人员参考学习使用。...▲ 写作结构 本书整体贯穿了智能风控模型、特征和策略以及智能风控管理，读者可以按顺序阅读或者根据自身知识背景有选择地阅读相应章节。...； 第6章 介绍了智能风控相关的管理经验，解读智能风控中的一系列管理原则。
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。...原“IOE架构”出现了性能瓶颈以及各方面管理问题，具体体现如下： 01 随着业务的发展以及数据量的激增，原有平台开始遭遇IO访问及内部数据交换的瓶颈。非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。...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。...2 通过多年的发展，基于沃趣QData Cloud云平台解决方案逐步拓展成数据库私有云应用场景，以Oracle为代表的数据库如：客户关系管理、风控、合规、自营交易等系统正在逐步迁移到数据库私有云平台。
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...本文以智能风控在线特征系统为原型，重点从线上数据从生产到特征物料提取、计算、存取角度介绍一些实践中的通用技术点，以解决在线特征系统在高并发情形下面临的问题和挑战。 特征系统的基本概念 1....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。...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。...总结和规划 本文主要以智能风控在线特征系统为原型，提出了在线特征系统的一些设计思路。其中特征工程系统的边界并不限于特征的解析、计算、存取等。
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
本文为数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强：智能风控助力新金融”的发言实录。...以下是数据猿现场直播“蚂蚁金服风控总监王黎强”的发言实录： 事实上，阿里、蚂蚁大部分技术能力是通过在业务场景里解决一个又一个的具体问题所构建起来的，我们的智能风控体系也是一样。...第三阶段，大数据智能的风控体系，我们通过人工经验跟机器自身的学习，构建了一套智能化风控体系，这里面既做到了提前感知风险，又做到了风险自适应，而不是所有的风险防控去用人工的方式做修正，而更多的是通过机器智能的方式进行整个风控体系的自我修复...蚂蚁金服的智能风控体系有哪些核心的优势？我们总结下来有三个： 第一个优势，强大的技术跟算法。...举个例子，我们整个风控体系就像人的骨骼，数据是人的血肉，AI是人的大脑，三者有机结合在一起，构成了我们整个智能风控体系的框架。然后高效实时的运作起来，是蚂蚁金服智能风控体系的第一个优势。
视觉风控技术，作为人工智能领域的一项重要应用，正在帮助企业和组织提高其风险管理的效率和准确性。本文将探讨视觉风控技术能做哪些工作，以及这些工作如何用于风控。...视觉风控技术概览 视觉风控技术利用深度学习、计算机视觉等先进技术，对图像内容进行智能分析和风险评估。这项技术能够自动检测图像中的异常行为、不当内容和潜在风险，为风险控制提供了强有力的支持。...微表情特征检测 通过分析人物的微表情，如愤怒、恐惧、高兴等，视觉风控技术能够揭示人物的情绪状态，这对于客户服务、员工情绪管理等领域具有潜在的应用价值。 9....社交媒体：通过检测不当内容和异常行为，社交媒体平台能够保护用户免受有害信息的影响，并维护社区的秩序。 公共安全：在机场、车站等公共场所，实时监控可疑行为，提高安全防范能力。...结语 视觉风控技术正迅速成为企业和组织风险管理的重要工具。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，视觉风控将在未来的数字安全领域发挥更加关键的作用。
例如，很多平台是没有欺诈用户的标签的，此时训练一个监督模型就很困难，而半监督及无监督学习可以起到一定的作用。...关于作者：梅子行，资深风控技术专家、AI技术专家和算法专家，历任多家知名金融科技公司的算法研究员、数据挖掘工程师。...师承Experian、Discover等企业的资深风控专家，擅长深度学习、复杂网络、迁移学习、异常检测等非传统机器学习方法，热衷于数据挖掘以及算法的跨领域优化实践。...本文摘编自《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》，经出版方授权发布。
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》
本篇内容主要分为五个部分：实时风控业务会话会话关联的 Flink 实现HTAP 风控平台建设提升风控结果数据能效发展历程与展望未来图片众所周知，网易互娱的核心业务之一是线上互动娱乐应用服务，比如大家耳熟能详的梦幻西游...图片上图展示的是 JFlink-SDK，它是网易自研的一套流管理平台以及它的开发手脚架 SDK。...HTAP 风控平台建设当我们完成了算法可行性测试，并使用 Flink 实现了技术原型后。接下来就是如何把这一整套框架平台化，使其成为便捷、准确、丰富的风控平台。图片风控平台需要做到以下这些功能。...并且通过可视化的展示可以使我们的风控平台更准确的提供服务。...未来我们希望，可以实时风控平台可以支持更多的功能。比如我们希望支持用 Flink-SQL 即席查询风控结果；用户反馈驱动的风控模型修正；结合 Flink-ML 挖掘更深层次数据价值。
「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
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。...在信用风险管理领域，评分卡是简便易行的风险管理工具。 D.风险策略 在给客户正确分类之后，即准确地风险分类。...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...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?
01 风险管理 01.1 解释风险的概念和比较风险管理 Risk： arise from uncertainty regarding future loss as well as gain Risk management...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 风险是不确定性，不确定性是不会消失的，采用风险转移只是把风险转给了别的公司...风险管理流程都是哪5步？ 风险可以被消除吗？...最终要求：满足法律，审计，风险管理的最小标准 考题分析： 所有成员都要有充足的金融知识，A错 audit committee由非管理层构成，但是可以有一些管理层成员，B对 audit committee...职责是合理准确的财务报表和监管报表，C错 audit committee独立工作，但是和管理层一起协作和沟通，D错 04 ERM企业风险管理 04.1 描述ERM和比较不同的ERM定义 ERM是一个公司管理关键风险和达到商业目标的框架
支付风控涉及到多方面的内容，包括反洗钱、反欺诈、客户风险等级分类管理等。 其中最核心的功能在于对实时交易进行风险评估，或者说是欺诈检测。如果这个交易的风险太高，则会执行拦截。...此类交易在用户完成增强验证后，还需要管理人员人工核实，核实没问题后，交易才能放行。 五风险等级，会增加一个中低风险等级。此类交易是先放行，但是管理人员需要进行事后核实。...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....国外的PayPal是支付平台风控的标杆，国内前海征信、蚂蚁金服等会使用到更高级的神经网络和机器学习，但实际效果未见到实证材料。...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
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
plt.ylabel('Price')plt.legend()plt.title('Market Price Prediction')plt.grid(True)plt.show()2.3 操作风险防控操作风险是指由于内部流程...3.2 实时风控系统未来的金融风险管理将更加注重实时性，通过实时分析和预测，快速响应市场变化，有效控制风险。...3.3 强化学习的应用强化学习能够在动态环境中进行决策优化，未来可以用于构建智能投资策略和风险对冲策略，提升金融机构的风险管理能力。...结语机器学习在金融行业中的风险管理应用，为金融机构提供了更加高效、精准的风控手段。通过信用风险评估、市场风险监控和操作风险防控，机器学习技术正逐步改变传统的风险管理方式。...未来，随着深度学习和强化学习等技术的发展，机器学习在金融风险管理中的应用将更加广泛和深入。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助实现智能化的金融风险管理。
「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！...涉及到的步骤就没那么多了，主要分成： 1、模型部署常用的就是pmml模型文件，所以你需要导出来给到后台开发小哥 2、而在这之前，一般需要我们写好接口文档，确定好特征逻辑与部署节点，给到产品经理 3、自己在对应的平台上写
我们搭建了以大数据为基础、以风控规则与模型为策略，以系统平台为工具的大数据风控体系。通过利用大数据与个人信用的关联挖掘出大量的用户风险特征和风险模型，从而提升风控的预测能力。...，一开始特征平台的初衷是为风控体系服务，随着业务的发展，模型也逐渐使用到了用户营销场景和一些资源位的用户推荐服务中。...这里值得注意的是，对风控业务了解的同学就会知道，一次风控策略会有多个风控规则，每个风控规则会查询多个特征数据，所以一次业务交易对于实时特征平台来说可能就会放大到几百倍的调用。...（4）特征管理：特征管理后台提供了特征变量生命周期管理能力，模型的元数据管理，还有特征跑批的任务管理。...在风控业务场景，特征维度基本上基于人维度的，比如用户身份证、手机号，还有用户这个组件的维度，比较少见基于这种优惠券 ID 维度的特征。Q11：有深度网络方面的特征提取吗？
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。...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。
一 普惠金融及智能风控 普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士（尤其是欠发达地区和社会低收入者）提供较为便捷服务的金融服务体系。 风险管理是商业银行经营发展的关键因素。...典型的智能风控体系如图1所示，为了达成风控目标，智能风控注重对多种人工智能技术的综合应用，借助人工智能技术进行精细化运营管理，可以有效避免人为操作带来的风控漏洞与不足。...数据驱动的风险管理已成为银行风控发展的新趋势和必然选择。...在个性化服务方面，可通过大数据分析对客户进行分层管理，根据客户的年龄、收入、风险偏好等特征为其推荐个性化、全周期的投资产品组合；在场景化服务方面，可为客户打造多角度全平台的智能生活场景，将客户边界延伸到购物...从长远来看，智能风控已不再仅仅是数据、模型和系统三者的配合形成的智能，它需要更多地与普惠金融的业务创新和管理模式变革配合起来。
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