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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...抽象来说，就是需要从一堆数据中，找到那个“邻舍不同”(粤语)的点，并能够给出合理的判断和解释。 02 异常检测的难点 为什么说异常检测很难呢？...主要有几个原因： 1）异常点和噪声会混杂在一起，机器难以具体识别开来； 2）现实中很少有异常点的标签，因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多，也不符合常识认知； 3）对于标签的定义也是很难，比如1个金融场景...所以很多时候我们在操作的过程中，会先用无监督方法挖掘出异常样本，再基于这些样本去做有监督模型挖掘更多的异常点，这中间也多了一层转化，所以准确率和置信度上也有一定的下滑。
02 为什么要做拒绝推断 在我们的生活中，有很多关于幸存者偏差的例子，比如我们身边的同事月收入都是过万，就误以为大多数人都是这样子，身边的人都是本科毕业，就以为大多数人都上过大学。...《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。...以上的5个步骤，就是实施拒绝推断中推断法之一的展开法。...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
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...贷中 B卡（行为评分卡）：S级出场率。 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。...在风控模型中我们经常也是用来做分类（Classification），但我们知道GBDT的基分类器是CART，即Classification And Regression Tree，所以也可以支持回归建模...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。
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。...风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死，而且其试错成本是无穷大的，往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底，全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。...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。...x ，y：在美国，人们一般在上大学的时候就会拥有人生中第一张信用卡。这样等到后续买房（房贷）买车（车贷）的时候，就已有了不短的信用历史了。...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。
看着时间一点一滴地流过，老板已经开始打电话催促验收成果了，绝望中，你打开了手机，收到了来自“腾讯云监控”公众号的推送：云上托管 Prometheus 小白教程（点击链接阅读原文） 于是你发现了腾讯云 Promethus...除此之外，结合腾讯云云存储服务及自身的副本能力，可靠性也是杠杠滴~ 更令你开心的是，正值腾讯云春季采购大促，作为新用户的你首月配置基础1套餐，价格低至3折！...也就是说，未来一年的运维平台顺畅运行，也可以通过这次大促打下坚实基础。 看到活动只到3月31日便截止，心动的你立刻点击【阅读原文】详细了解了优惠折扣。
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。...“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。...2017年8月，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道，评分模型通过“履约、安全、财富、消费、社交”五大指数，基于历史行为，统计评估得出信用分。
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。 很多文章已经讨论过这两个变量，本文在吸收前人优秀成果的基础上，希望用通俗易懂的语言让大家快速理解这两个变量。...并用简单的例子让大家明白在实际中如何运用这两个变量，最后给出建模过程中实际需要用到的Python代码。 1....而坏样本占比和好样本占比的差异大又可以理解为(坏样本更可能在这组时，好样本在这组的概率较小;或者好样本更可能在这组时，坏样本在这组的概率较小)。...goodattr'])*d3['WOEi'] #16 计算IV d4 = (d3.sort_values(by='min_bin')).reset_index(drop=True) #17 对箱体从大到小进行排序...badattr']-d3['goodattr'])*d3['WOEi'] d4 = (d3.sort_values(by='min_bin')).reset_index(drop=True) # 对箱体从大到小进行排序
本文主要内容 本文整理自《智能风控：原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。...image.png 风控领域的特点 风控领域是新兴的机器学习应用场景之一，其特点非常明显： 负样本占比极少，是均衡学习的算法的主战场之一。...有标签样本稀缺，从而使得半监督和无监督算法在风控场景下大放异彩。 业务对模型解释性要求偏高。同时对时效性有一定要求，这要求在实际建模中要学会去权衡模型复杂度与精度，并且适当的优化算法内核。...互联网金融风控体系主要由三大部分组成：数据信息、策略体系、人工智能模型。 image.png 数据信息：包括用户基本信息、用户行为信息、用户授权信息、外部接入信息。...SHAP作为一种拥有一致性的特征贡献评判方法，根据训练样本的子集计算整体模型预测均值，可以提供复杂模型中的特征影响期望。对于复杂模型的解释有大帮助。
本文主要内容 本文详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。 ?...风控领域的特点 风控领域是新兴的机器学习应用场景之一，其特点非常明显： 负样本占比极少，是均衡学习的算法的主战场之一。有标签样本稀缺，从而使得半监督和无监督算法在风控场景下大放异彩。 ?...互联网金融风控体系主要由三大部分组成：数据信息、策略体系、人工智能模型。 ? 数据信息：包括用户基本信息、用户行为信息、用户授权信息、外部接入信息。...SHAP作为一种拥有一致性的特征贡献评判方法，根据训练样本的子集计算整体模型预测均值，可以提供复杂模型中的特征影响期望。对于复杂模型的解释有大帮助。...此外，每一个节点的中心度也可以抽取出来，放入风控模型中作为一种来源于知识图谱的信息，与其他类型的数据一同建立监督模型。类似的方法还有网络表示学习，如随机游走、图卷积神经网络等。
本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 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。...风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死，而且其试错成本是无穷大的，往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底，全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。...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。...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。
大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。...01 业务理解 如果一家金融机构聘请你给他们的风控业务做咨询，你知道怎么办吗？ 别告诉我，你想硬搬风控建模比赛的那套东西。不要掉价。 解决方案一定是针对当前业务和用户客群独家定制的。...转化流和行业一般情况做对比，就可以快速了解你的产品设计有没有大的问题。 不同时期业务的重心可能不同，需要关注的转化也可能不同。...vintage分析把不同期的样本放在了一起，可以用来观察不同期客群风险的变化，然后确定是流量本身的变化，还是宏观形形势的变化，还是风控策略的变化等等。...如大家所见，在风控领域所在的数据分析，应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为风控和其他业务一样，本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑，数据分析必然也并无二致。
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宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。线上随着用户量和数据量越来越大，我们会使用一些数据科学技术进行线上反欺诈中规则的提取或智能欺诈风险发现。...知识图谱在金融风控中的应用场景 互联网金融中的风控是一种机器学习的过程 互联网金融中风控和机器学习一样要定义Y目标和X变量。 Y目标和普通机器学习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。...风控建模中的数据科学 ? 在整个风控中，它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外，其它基本都是一致的。...FinGraph是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
它基于博弈论中的沙普利(Shapley)值，用于衡量每个特征对预测结果的影响。 在风控建模中，SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。...一、SHAP库的使用步骤 SHAP库在风控建模中的使用步骤如下： 数据准备：首先，需要准备用于建模的数据集。这可能包括各种特征，如借款人的收入、信用评分、负债比率等。...三、SHAP值可视化、和模型特征重要性比较 1 导入数据 首先读取Python中自带的鸢尾花数据，具体代码如下： # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from...iris.feature_names]) # 特征转DataFrame df['target'] = iris.target # 添加目标值 df = df[df.target.isin([0, 1 ])] # 取目标值中的...至此，风控建模中的shap值可视化已讲解完毕，如想了解更多建模内容，可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。
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商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型...，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。...二、广告流量反作弊算法体系 2.1 算法模型在业务风控中应用背景 智能风控，运用大量行为数据构建模型，对风险进行识别和感知监控，相比规则策略，显著提升识别的准确性和覆盖率以及稳定性。...random forest) 2.2 广告流量模型算法体系 体系分四层： 平台层：主要是依托spark-ml/tensorflow/torch算法框架基础上，引用开源以及自定义开发的算法应用于业务风控建模中...2、模型训练和效果 ① 样本选择： 样本均衡处理：线上作弊样本和非作弊样本非均衡，采用对非作弊样本下采样方式，使得作弊和非作弊样本量达到均衡(1:1) 鲁棒性样本选取：线上非作弊样本量级大，且群体行为多样性且分布不均等
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