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
近日，刚刚在中国香港上市的同程艺龙，进一步推进了与腾讯云的生态战略合作落地。...依托腾讯20年的黑产对抗经验及AI大数据风控技术，通过同程艺龙风控团队累计的负样本数据，双方联合建模，在一个月的时间内上线了联合风控方案。由于业务测试效果良好，同月推广应用到同程艺龙各业务线。...黑产组织的这些恶意行为不仅分割蚕食了本应该属于正常用户的活动奖励，更给企业各运营部门造成了巨额的费用损失，甚至严重影响了同程艺龙对于真实用户的分析，导致市场及品牌投放策略偏差形成二次运营风险，对风控团队形成了空前的压力...大数据+AI技术，腾讯云安全技术助力OTA行业发展 这种云传统风控手段无法覆盖的“真人众包”黑产，正是此次同程艺龙与腾讯云安全加深合作的发力点。...受益于与腾讯云的风控合作，目前同程艺龙对黑产流量的识能覆盖度已经实现了显著提升。在各业务的运营成本得到大幅节约的同时，各类创新的运营活动也可以放心地进行推广投放，实现运营与风控的正循环发展。
近日，腾讯云AI与高灯科技联合打造的腾讯云费控正式上线企业微信应用市场，为更多企业提供票据、财务、税务一体化解决方案。...企业用户在应用市场首页可直接找到“腾讯云费控”自助开通，体验费控全流程管理的高效与便捷。...打通“费用-报销-入账”全流程，破解企业费控难题 早在2020年12月，腾讯云与高灯科技正式签订战略合作协议，基于腾讯云AI能力共同打造腾讯云智能票财税解决方案，助力企业摆脱数字困境，为管理和业务赋能。...腾讯云费控此次在企业微信应用市场上线，进一步精准连接办公场景，方便平台用户更快捷地使用高效的费控服务。 费用报销作为员工与企业的重要连接，贯穿企业各个部门和业务环节。...本次腾讯云费控正式入驻企业微信，也将进一步拓展渠道生态，链接更多行业与企业，提供智能化财税服务。
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。...并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。...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➡️...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...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?
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。...比如： 当然，评分区间也需要根据企业的实际情况来制定。 评分模型的优势在于： 性能比较高，针对交易进行指标计算，按照区间来确定风险。...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
Make It有现金流困难，履约不确定性升高，说明default risk增加 质押的资产价值无法清偿贷款额度，LBI破产不确定性升高，说明Bankrupty Risk增加 Downgrade risk是企业评级可能降低的不确定性...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
《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
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！
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。
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。
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。...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。...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。...坚持自主研发，助力企业数字化转型可持续发展 该行业内头部券商表示：基于沃趣产品的高性能，帮助企业实现了实时风控，全面部署了对线上全渠道、全业务、实时性的欺诈防控。
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！
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。...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。
因此，这是航天信息的主要业务防伪税控的作用不再只是一个利润直接贡献点，防伪税控百万级的合作企业将成为航天信息最好的业务开展入口。...大象慧云为京东集团开发了电子发票平台，2015年上线以来开票量达到数亿张，2017年73月，京东云与大象慧云又达成战略合作，共同打造集税务大数据开发与应用、税务信息化业务及“互联网+税务”三位一体的税务服务平台...；除京东外，目前大象慧云与金蝶、腾讯（微信）等在电子发票市场达成了紧密的合作关系，共同推动电子发票在B端与C端的普及。...而对于企业来说，税收信用是一种相对“保守的信用”，由于企业收入与增值税多少挂钩，而且使用航天信息自有的防伪税控专用设备，在判断信用额度上会更谨慎。...多年金融行业（基金、理财、保险、信贷等行业）相关战略研究，行业分析，商业模式搭建经验，熟悉金融+大数据+风控+营销领域。 注：投稿请发送邮箱至：tougao@datayuan.cn
、刷单党光顾的企业长期生存下来的几率会很低！...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。...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。
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。
腾讯云副总裁黎巍在发布会上表示： “ 安全威胁是零售业数字化转型中不可回避的挑战之一，依托腾讯独有技术和安全优势，搭载腾讯云天御风控系统的优码，将为零售企业提供全链路的营销风控，帮助品牌主把钱花在刀刃上...其中，精准识别是营销风控的首道“关卡”。依托腾讯20年对抗黑灰产的经验，腾讯云天御独有的风控系统和安全能力，使优码整体解决方案可以快速识别羊毛党的恶意伪装，避免企业营销资金被薅取。...腾讯云天御风控系统还可对营销风险进行实时判断和营销分级。用户扫码后，天御风控模块会在百毫秒内返回该次请求的风险值。...随后品牌企业可根据借助风控系统，预先设定的具体营销策略进行差异化处理，对抗羊毛党批量操作，从而确保营销资金利用的最大化，确保营销效果的精准性。...除扫码营销场景的风控实践外，天御风控结合腾讯20年黑灰产对抗经验及AI智能风控能力，为金融、电商、政务等行业提供定制化解决方案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
