風控解決方案面臨挑戰(zhàn)--布爾數據

時間：2020-06-22作者：杭州首新網絡科技有限公司瀏覽：86

AI風控解決方案想要在金融領域應用，一般需要先滿足幾個條件。首先是了解發(fā)欺詐知識體系，其次要有優(yōu)秀的機器學習模型，最后還需要適用于大數據生產環(huán)境的底層架構。想要實現**應用，風控解決方案還面臨著不小的挑戰(zhàn)。
1、相關數據的清洗和特征工程
面對海量的數據，怎樣清洗數據從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數據時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數據，刻畫出完整的數據畫像。在特征工程中應用業(yè)務和反欺詐知識，判斷用戶數據的多重屬性。
2、不同用戶群的風險識別
數字化的過程中，傳統風控開始失效，客群下沉所帶來的風險增高，無穩(wěn)定工作高風險的用戶增多，沒有辦法獲取充足的用戶信息。無征信報告記錄的用戶通過線上辦理業(yè)務的風控表現不好，線上欺詐和激烈的市場競爭也讓金融機構的用戶下沉。
3、快速多變的欺詐模式
欺詐攻擊手法快速多變，之前的風控方案主要是發(fā)現個案或者單個事件，很難發(fā)現不同賬戶間的欺詐關聯。
不需要歷史標簽來偵測未知的欺詐模式，無監(jiān)督機器學習將成為偵測未知欺詐模式的利器，可以在損失發(fā)生之前及時發(fā)現潛在的欺詐團伙。
布爾數據較是根據自身多年的風控經驗和AI智能技術，將有監(jiān)督和無監(jiān)督機器算法，整合成為了適應國內市場的全監(jiān)督算法，幫助企業(yè)降低運營成本的同時，提升企業(yè)的風控管理能力。


杭州首新網絡科技有限公司專注于布爾數據,風控系統,風控模型等

• 詞條

  詞條說明

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• 風控解決方案面臨挑戰(zhàn)--布爾數據

  AI風控解決方案想要在金融領域應用，一般需要先滿足幾個條件。首先是了解發(fā)欺詐知識體系，其次要有優(yōu)秀的機器學習模型，最后還需要適用于大數據生產環(huán)境的底層架構。想要實現**應用，風控解決方案還面臨著不小的挑戰(zhàn)。 1、相關數據的清洗和特征工程 面對海量的數據，怎樣清洗數據從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數據時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數據，刻畫出完整的數據畫像。在特征工程中應用業(yè)