风控解决方案--布尔数据

AI风控解决方案想要在金融领域应用,一般需要先满足几个条件。首先是了解发欺诈知识体系,其次要有优秀的机器学习模型,{zh1}还需要适用于大数据生产环境的底层架构。想要实现xx应用,风控解决方案还面临着不小的挑战。

1、相关数据的清洗和特征工程

面对海量的数据,怎样清洗数据从而生成特征,将直接影响模型的效果。在清洗数据时要建立每个用户的整体视图,综合考量各方面数据,刻画出完整的数据画像。在特征工程中应用业务和反欺诈知识,判断用户数据的多重属性。

2、不同用户群的风险识别

数字化的过程中,传统风控开始失效,客群下沉所带来的风险增高,无稳定工作高风险的用户增多,没有办法获取充足的用户信息。无征信报告记录的用户通过线上办理业务的风控表现不好,线上欺诈和激烈的市场竞争也让金融机构的用户下沉。

3、快速多变的欺诈模式

欺诈攻击手法快速多变,之前的风控方案主要是发现个案或者单个事件,很难发现不同账户间的欺诈关联。

不需要历史标签来侦测未知的欺诈模式,无监督机器学习将成为侦测未知欺诈模式的利器,可以在损失发生之前及时发现潜在的欺诈团伙。

布尔数据更是根据自身多年的风控经验和AI智能技术,将有监督和无监督机器算法,整合成为了适应国内市场的全监督算法,帮助企业降低运营成本的同时,提升企业的风控管理能力。

郑重声明:资讯 【风控解决方案--布尔数据】由 杭州首新网络科技有限公司 发布,版权归原作者及其所在单位,其原创性以及文中陈述文字和内容未经(企业库qiyeku.cn)证实,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。若本文有侵犯到您的版权, 请你提供相关证明及申请并与我们联系(qiyeku # qq.com)或【在线投诉】,我们审核后将会尽快处理。
—— 相关资讯 ——