风控算法

⑴ 大数据如何应用于风控规则的制定说的具体一点，具体的操作技术、算法最好

在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘。根据业务性质特点进行评分建模。具体的操作技术，算法神州融大数据风控平台做得比较好。你可以关注下

⑵ 国内有哪些好用的风控评分模型

布尔数据，用户评价还不错。
布尔数据是杭州首新网络科技有限公司的品牌，致力于智能风控这一块，拥有业内专业的AI风控引擎技术，将机器学习的有监督和无监督算法融合为了契合国内市场实际情况的全监督算法。与同行相比具有很明显的产品优势：
全方位风险画像：通过多维度数据之间的关联等全方位刻画客户风险画像。
精细化客户分层：整合多维度特征，模型分等，客户分层，提升精细化风控管理水平。
智能风控策略：适配不同业务场景，提供智能决策参考，快速审查欺诈、申请风险。
定制化需求：实现产品自定义组合，以高灵活行满足各类型机构对风控的不同需求。

⑶ 保险行业风控怎么做

近几年保险市场蓬勃发展，但与此同时，“高赔付、低盈利”的趋势已直接影响到保险业的盈利水平和发展的可持续性。保险行业的风险管控在时代的大背景下应运而生。2012年以前，保险行业主要依靠人工审核与经验判断潜在风险，即“传统风控阶段”。2012年-2017年，随着电子化、互联网等技术的普及，保险行业进入了“数字风控阶段”，保险公司通过设置简单规则与事后稽查进行风险管控。而自从2018年以来，随着保险科技与保险行业的深度融合，保险行业开始进入“智能风控阶段”。结合人工智能、大数据、区块链和物联网等技术，保险公司在用户投保前就能实现智能预警和多维核验。
那么保险公司是如何做到了解到那么多数据的呢，这主要有下面的几个渠道：
一、行业高危信息共享。不少保险公司是有信息互通渠道的，有诈骗记录或不良征信记录的人群只要被一家公司记录，那么其他公司就有同时记录的可能。
二、互联网行为。我们或许已经习惯在注册app或者网站时提供自己的个人信息，实名认证也已经深入人心。但这样一来，我们在互联网中进行的每一项行为都直接跟本人挂上了钩。
三、保险风控公司。有需求就有买卖，从事保险风控的科技公司也越来越多了，他们从各种各样的渠道收集用户数据，然后打包卖给保险公司。自从2018年诞生保险智能风控实验室以来，从事保险风控的保险公司也越来愈多了。他们的工作，就是从各个渠道搜集用户数据，然后佐以专业算法，分析出风险较大的地区和人群。
在大数据分析下，越来越多保险公司推出了更人性化、性价比更高的保险产品。这也吸引到了更多人的购买，为保险行业注入了活力。

⑷ 阿尔法象风控系统运用了哪些技术或者算法

这个正好我知道，他们的系统运用机器学习技术以及人工智能算法。

⑸ 如何成为一名合格的风控算法工程师

要学习掌握财务与精算知识，获取相应的证书，比如CFA证书等。

⑹ 人工智能风控是什么

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

⑺ 现金贷风控模式，你看的懂么

近段时间，对于现金贷的监管已经箭在弦上。一方面，许多中小型现金贷平台的实际借款利率过高；另一方面，部分平台对于现金贷业务的风控更像是“皇帝的新衣”，以至于整个行业的坏账率居高不下。

从监管层面看，现金贷业务为了继续经营，将不得不大幅削减贷款利率，减少各类手续费。因此，通过提高风控水平，减少坏账损失，成了保证现金贷业务经营利润的唯一出路。

一、浅析现金贷风控体系：点——面——点的过程

第一个“点”是指起点。现金贷风控体系的设计需要以产品本身作为起点。现金贷产品无外乎四个要素：利率（包括各种费率）、期限、额度、目标人群。对于每一类目标人群而言，他们在流动性需求、未来可预期现金流、消费观念、收入水平以及信用状况等维度上都具有一定的规律和共性，进而影响其申请额度、贷款利息的接受水平、还款能力和还款意愿等。因此，合理地设计产品，能在有效降低风控难度的同时，将收入最大化。例如，对于白领人群，其按月发薪的特点更适合一个月及以内的借款期限。

另外，除了现金贷产品本身的特性之外，其推广渠道也颇为重要。如果通过某一推广渠道引入了大量非目标人群，那么这不仅仅降低了推广成本的使用效率和后期风控流程的判断精度，还会产生大量有偏数据，不利于风控模型的迭代升级和产品的再设计。

“面”是指具体的风控流程。从时间段区分：风控流程包括贷前、贷中、贷后三个阶段。其中贷前阶段是整个风控流程的核心阶段。这一阶段包括申请、审核和授信三个步骤。形象地说，贷前阶段是一个过滤杂质的阶段。而第三方的征信数据、黑名单、反欺诈规则、风控模型则是一层层孔径不一的滤网。贷中阶段主要是对借款人个人信息的跟踪和监控。一旦有异常信息的产生，风控人员可以及时地发现、联系该借款人，尽可能保证这笔借款的安全。贷后阶段的工作集中在催收上。此外，如果借款人申请展期或者续贷，则需要在这一阶段结合历史数据，使用行为评分卡等重新进行审核，并作相应的额度调整和风险分池管理。而在整个风控流程中，需要对借款的集中度作妥善管理，防止因为集中借款和集中逾期带来的资金流动性不足的问题。

2.差异化定价

差异化定价，也可以理解为精确定价。现金贷的差异化定价的实质是对各个贷款申请人的信用及欺诈风险作精确定价。目前各个现金贷平台的定价标准都过于单一，基本采用利率加杂费的方式。部分平台对于续贷用户会做费率调整。也有少数平台会参考贷款人申请时提供的个人信息维度。不过总体而言，当前的定价标准并不适合未来现金贷行业“低费率”的特征。平台之间所谓的价格优势将微乎其微。而精确定价下的定制化小额贷款需求可能会成为平台的亮点。

而大数据风控模型的构建为差异化定价的实现提供了技术保证。以大量的网络行为数据、用户交易数据、第三方数据、合作方数据等为基础，通过自然语言处理、机器学习、聚类算法等，模型能够为每一位贷款申请者创建包括个人基本信息、行为特征、心理特征、经济状况、兴趣爱好等在内的多维度数据画像。凭借着这些维度特征和大量历史贷款记录，针对不同贷款人、不同额度、不同期限的差异化定价策略将成为现实。

总结

在行业洗牌的背后，是现金贷平台为了生存下去的努力。如何保证合规性，如何获取低成本的资金，如何以技术替代人力，如何在风控成本和坏账率之间找到平衡点，是平台未来需要思考和解决的问题。网贷交流借款无忧相信在行业政策的探照灯之下，是金子最后总是会发光的。

⑻ 抖音直播间发言只能自己看到，别人看不到时怎么回事

摘要 你好！很高兴能够为你解答。

⑼ 银行个人风控服务做的怎么样

怎么来讲呢，银行有自己体系内的一套风控算法，还是比较不错的，但是跟现在互联网大数据比起来肯定还是有点欠缺的。银行的个人风控服务属于标准化的，缺少的因素会比较多，相对于一些销金类的风控属于野路子，覆盖面更广，但是没有银行那么正规。

⑽ 智能风控是什么意思

智能风控的核心是人工智能和大数据。这其中，大数据是非常重要的，因为人工智能的三大基石包括算法、算力和数据，其中，数据构成了我们能实现人工智能1/3的重要元素。大数据的核心也是算法和数据，从大数据的视角理解，包括数据的处理技术和数据的资源。这其中，区块链能做什么？区块链的特征包括不可篡改、分布式存储共识机制等，通过区块链可以优化数据质量、促进数据合规流通，为大数据和人工智能提供更合规、更高质量的数据，从而提高风控能力。所以，我们认为，智能风控由大数据和人工智能组成，区块链能够为数据的高速流转、合规使用提供技术支持。

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