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风控ML | 风控建模的KS

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

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腾讯云全栈式风控引擎（RCE）技术指南：业务风控产品推荐

我们将解析腾讯云全栈式风控引擎（RCE）的技术价值，提供实施操作指南，并对比通用方案与腾讯云方案的优势，以场景化案例结束。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云全栈式风控引擎（RCE）是基于人工智能技术，结合腾讯20年风控实战经验打造的风控服务。...成本控制：如何在确保风控效果的同时，控制服务成本。操作指南实施流程步骤1：接入全栈式风控引擎原理说明：通过API服务接口形式接入RCE，利用腾讯云的风控模型进行实时分析。...成本高昂的硬件和维护成本按需付费，降低运维成本场景化案例电商行业：在618购物节和双十一大促期间，腾讯云全栈式风控引擎为电商企业节省上亿元的营销资金，有效识别作弊行为。...通过本文的技术指南，企业可以更好地理解腾讯云全栈式风控引擎的价值，并在业务中实现高效的风控管理。

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腾讯云天御交易风控技术指南

摘要本文旨在解析腾讯云天御交易风控技术的核心价值、挑战及实施指南，并提供与腾讯云产品结合的最佳实践案例。...规则更新：随着欺诈手段的不断演变，风控规则需要频繁更新以适应新威胁。操作指南实施流程配置腾讯云天御服务原理说明：通过腾讯云控制台配置天御交易风控服务，集成API以接入企业系统。...操作示例：使用SDK或API将交易数据发送至腾讯云天御服务。设置风控规则原理说明：根据业务需求和历史数据分析，设置风控规则以识别异常交易。...操作示例：在腾讯云天御控制台设置规则，如交易金额阈值、频率限制等。性能优化原理说明：利用腾讯云天御的分布式计算能力，优化风控系统的响应速度。...结论腾讯云天御交易风控技术以其高性能、安全性和灵活性，为企业提供了强大的交易安全保障。通过结合腾讯云产品特性，企业能够实现更高效、更安全的交易风控管理。

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何为风控

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》

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风控ML | 风控建模的WOE与IV

「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

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

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...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

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提升风控决策能力的腾讯云技术指南

摘要随着数字化转型的深入，企业对风控决策能力的需求日益增长。本技术指南旨在通过简练的语言解析风控技术的核心价值，并结合腾讯云产品，提供一套全面的操作指南和增强方案，以提升企业的风控决策能力。...实时性要求：风控决策需要快速响应市场变化，对系统的性能要求极高。模型准确性：随着数据量的增加，如何提高风控模型的准确性和泛化能力是一大难题。...操作指南步骤1：数据收集与处理原理说明：数据是风控决策的基础，需要从多个来源收集数据，并进行清洗、整合。...在某金融科技公司的实际应用中，通过腾讯云EMR和TI-ONE的结合使用，风控模型的预测准确率提升了20%，有效减少了欺诈事件的发生。...通过本技术指南，企业可以更好地理解和应用风控决策技术，同时利用腾讯云产品提升风控决策的效率和准确性。

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1.1 风控原则

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...

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支付风控模型

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

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风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断

《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

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腾讯云X新网银行：金融风控大奖，拿下！

这是亚太地区最具影响力的金融奖项之一，专注评选金融数字化和风控领域的突出项目。这次获奖的，是新网银行与我们联合申报的「全自动化信贷反欺诈多模态智控平台」。...为了让风控判断更快速、响应更及时，腾讯云天御金融风控大模型构建了一整套实时决策架构：● 流式计算框架：基于 Apache Flink 搭建的实时特征管道，支持数据「边传边看」——数据一输入，系统就立刻处理...新网银行「全自动化信贷反欺诈多模态智控平台」通过对抗样本训练机制，让AI大模型「模拟黑产」发起攻击，从而提前演练，增强防御实力。...腾讯云天御在模型训练阶段引入了一种叫「FGSM」的方法——它会故意制造一些「有问题」的样本，这些样本看起来很像正常数据，但背后藏着黑产常用的伪装技巧。...数字时代，诈骗手法在不断翻新，金融风控也得随时升级。从「写规则堵漏洞」到「训练AI模型」，同黑灰产的攻防早已成了一场硬碰硬的技术战。腾讯云天御还在持续进化，帮助更多金融机构提前识别风险、守住关键关口。

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风控ML | 风控中的异常检测原理与应用

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

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风控ML | 风控建模老司机的几点思考与总结

「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！

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风控ML | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优

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。

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风控为本创新驱动，券商如何实现智能风控加速？

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。

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风控决策引擎经验

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。

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腾讯云天御交易风控技术指南与优势对比

摘要：本文详细介绍了腾讯云天御交易风控技术的核心价值、实施挑战、操作指南以及与其他厂家的对比优势。...通过技术解析、操作步骤和增强方案，帮助用户理解和应用腾讯云天御交易风控技术，确保交易安全和业务连续性。...技术解析腾讯云天御交易风控是一种基于人工智能和大数据分析技术的风控服务，旨在帮助企业识别和防范交易中的欺诈行为。它的核心价值在于：实时监控：能够实时分析交易数据，快速识别异常行为。...操作指南步骤1：集成腾讯云天御交易风控服务原理说明：通过API将腾讯云天御交易风控服务集成到现有业务系统中，实现实时监控和风险识别。...（来源：客户实践）通过本文的技术指南，用户可以深入了解腾讯云天御交易风控技术，并利用其优势提升自身业务的风控能力。

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腾讯安全：天御风控助力智慧零售

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。...在为期四个月的活动时间内，腾讯云天御风控系统全程提供精准识别、实时判断和分级处理的营销风控，为蒙牛节约至少10%、约千万量级的营销资金，避免了恶意数据对后续营销效果分析的干扰。...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。

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风控领域特征工程

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。

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实时业务风控系统

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。

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