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大数据如何助力金融机构提升风控能力?

www.tersif.com2019-08-12

作者:高级数据工程师推萧春

众所周知,金融是数据密集程度最高的行业之一,也是人工智能和大数据技术的重要应用领域。随着大数据采集,存储,分析和模型技术的成熟,大数据技术逐渐应用于金融风险控制的各个方面。作为专业的数据智能服务提供商,它拥有庞大的数据资源,并在智能金融领域推出了相应的数据解决方案。它为金融客户提供智能反欺诈,多维信用风险评估和高级用户智能筛选。全流程数据服务可帮助金融机构全面提高其风险控制能力。本文将重点介绍大数据风险控制,结合推送实践,介绍金融风控机器学习的基本过程,算法实践和产品构建。

?大数据风险控制的内容

数据是风险控制的核心要素,大数据风险控制实际上是处理,建模和应用数据的过程。大数据风险控制过程主要分为四个阶段:数据采集,数据分析,数据建模和风控产品应用。清理和挖掘获得的海量数据,有针对性地对财务功能进行深度处理;然后,通过规则策略和模型算法的构建,输出相应的风控服务。

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从消息推送服务开始,它为数十万个APP提供高效稳定的推送服务,并积累了丰富的数据资源,覆盖超过40亿个终端设备,具有全面,广泛和深入的数据。使用设备基本信息,在线APP偏好数据,离线场景数据和外部补充数据,构建八维和350多个特征,并动态更新特征。基本属性,资产,财务,行为偏好,社会属性,消费偏好,风险和稳定性构成了财务数据的八个维度;使用了八维数据,构建并应用了350多个特征。在财务风险控制的各个方面。

金融风险控制机器学习的基本过程

整个风控制建模过程在推送大数据平台上完成。首先,收集,清理和存储连续更新的大量第一手数据,并在数据存储之前打开ID。第二步是构造清理的原始数据。最后,利用多维特征构建财务风险控制模型。使用的技术包括协作推荐算法,LR算法,XGBoost,营销模型,多头模型和信用评分模型。

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如何有效地构建特征是风控制建模中的关键问题。在实践中,将分析该功能的性能以确定稳定性,脏数据/异常数据处理,特征分级,特征聚合和特征验证。特征评估指标包括IV值,增益值,单调性,稳定性和饱和度。

风控场景中机器学习的算法实践

利用上述多维特征和建模功能,增加了贷款,贷款和贷后的整个过程:拉动,选择,评估,管理和抢购。

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拉动营销模式,筛选虚假注册,评估借款意愿

在吸引新客户的阶段,我们将开发适合大型和小型营销方案需求的营销模式。通过规则策略,模型策略和风险控制策略的三管齐下,我们可以帮助客户识别“真实的人”并有效地减少它们。获取客户成本,提高注册率和转换率。客户可以通过提供样本数据并推动推送来完成建模。同时,在没有样本数据的情况下,依靠自己积累的大量样本数据,我们可以在各种营销场景下构建一个通用模型供客户使用。

贷款前审查,识别欺诈人员和防止恶意欺诈贷款

在贷前审查阶段,我们通常采用两种策略:欺诈子模型和风险人群筛选。欺诈子模型是指基于客户提供的数据信息在推送平台上进行数据转换和特征匹配,筛选风险特征,使用预设规则进行评分,最后获取相应的欺诈点。推送识别350多个功能中的数十个风险特征。例如,当用户将小贷款APP安装到多个模型,或者离线访问场景异常,或者用户点击黑名单时,将其识别为风险特征。根据欺诈程度,客户被列为不允许进入员工,并且应该关注员工。

风险人口筛选是指根据用户风险特征的数量和程度对风险人员进行整理。使用选定的8维和350多个特征,通过模型预测和规则公式,导出三种类型的风险组:黑名单,灰名单和长名单。长名单就像顾名思义。当用户经常安装或卸载各种基于贷款的APP时,它将被模型系统判断为长期人;灰名单是指稳定性差的人,黑名单是指异常人员。在贷前审查阶段,可能不允许列入黑名单的人员直接进入,灰名单和长期人员需要关注它。

评估信用模型,贷前信用评估,辅助贷款额度

在评估阶段,信用模型用于输出用户的用户信用评分。信用评分由五个维度构成:资产,身份,稳定性,关系和行为。根据模型训练和规则模型,通过划分每个维度获得每个信用评分模型,然后将五个维度的各个评分作为特征输入模型,获得总体个人信用评分作为特征。

信用评分模型由多个模型组成。第一层是分类模型(lr + xgboost),并获得分数。第二层是基于维度分数的进一步回归以获得最终信用分数。

管道贷款管理和控制,监测异常特征,实现风险预警

在管的链接中,使用推入使用监视模型。筛选出来自总人口的过期类似(相关)人群,将高风险数据与高风险特征异常监测相结合,以获得高度可疑的用户,并通过进一步准确的判断将这些实际用户结合起来获取过期风险人员,并通知这些人员客户,让他们专注或检查。

提醒后 - 贷款管理,催促价值评估,提高回收效率

在提醒阶段,基于自我建设的推回评分系统可以有效地指导金融机构制定差异化应对策略,帮助更有效地完成催收工作。例如,当客户有逾期和坏账时,金融机构通过推回评级来评估用户的还款能力和还款意愿,以确定哪些用户是首选用户。

?风控系统生产

前几个流程主要是关于使用多维特性的自构建风控制模型,但在许多业务场景中,客户希望快速构建特性并快速返回风控制结果。为此,我们在网上开发了一个真正的决策引擎,为客户提供规则设计层面的风险控制规则,允许业务人员通过规则执行层面的常规处理灵活操作,并已提供给部分客户试用。

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风控决策引擎

如今,技术金融深度融合的时代已经到来,金融风险控制还有很长的路要走。这一举措将继续探索其丰富的数据资产,不断完善自身的技术,帮助金融业以全方位的效率和服务能力运营。

(本文中的所有图像都来自一次推送)

更多技术性干货物品,请注意公共编号:

推送技术学院

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推送大数据

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字数2242

作者:高级数据工程师A推小春

众所周知,金融是数据密集程度最高的行业之一,也是人工智能和大数据技术的重要应用领域。随着大数据采集,存储,分析和模型技术的成熟,大数据技术逐渐应用于金融风险控制的各个方面。作为专业的数据智能服务提供商,它拥有庞大的数据资源,并在智能金融领域推出了相应的数据解决方案。它为金融客户提供智能反欺诈,多维信用风险评估和高级用户智能筛选。全流程数据服务可帮助金融机构全面提高其风险控制能力。本文将重点介绍大数据风险控制,结合推送实践,介绍金融风控机器学习的基本过程,算法实践和产品构建。

?大数据风险控制的内容

数据是风险控制的核心要素,大数据风险控制实际上是处理,建模和应用数据的过程。大数据风险控制过程主要分为四个阶段:数据采集,数据分析,数据建模和风控产品应用。清理和挖掘获得的海量数据,有针对性地对财务功能进行深度处理;然后,通过规则策略和模型算法的构建,输出相应的风控服务。

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从消息推送服务开始,它为数十万个APP提供高效稳定的推送服务,并积累了丰富的数据资源,覆盖超过40亿个终端设备,具有全面,广泛和深入的数据。使用设备基本信息,在线APP偏好数据,离线场景数据和外部补充数据,构建八维和350多个特征,并动态更新特征。基本属性,资产,财务,行为偏好,社会属性,消费偏好,风险和稳定性构成了财务数据的八个维度;使用了八维数据,构建并应用了350多个特征。在财务风险控制的各个方面。

金融风险控制机器学习的基本过程

整个风控制建模过程在推送大数据平台上完成。首先,收集,清理和存储连续更新的大量第一手数据,并在数据存储之前打开ID。第二步是构造清理的原始数据。最后,利用多维特征构建财务风险控制模型。使用的技术包括协作推荐算法,LR算法,XGBoost,营销模型,多头模型和信用评分模型。

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如何有效地构建特征是风控制建模中的关键问题。在实践中,将分析该功能的性能以确定稳定性,脏数据/异常数据处理,特征分级,特征聚合和特征验证。特征评估指标包括IV值,增益值,单调性,稳定性和饱和度。

风控场景中机器学习的算法实践

利用上述多维特征和建模功能,增加了贷款,贷款和贷后的整个过程:拉动,选择,评估,管理和抢购。

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拉动营销模式,筛选虚假注册,评估借款意愿

在吸引新客户的阶段,我们将开发适合大型和小型营销方案需求的营销模式。通过规则策略,模型策略和风险控制策略的三管齐下,我们可以帮助客户识别“真实的人”并有效地减少它们。获取客户成本,提高注册率和转换率。客户可以通过提供样本数据并推动推送来完成建模。同时,在没有样本数据的情况下,依靠自己积累的大量样本数据,我们可以在各种营销场景下构建一个通用模型供客户使用。

贷款前审查,识别欺诈人员和防止恶意欺诈贷款

在贷前审查阶段,我们通常采用两种策略:欺诈子模型和风险人群筛选。欺诈子模型是指基于客户提供的数据信息在推送平台上进行数据转换和特征匹配,筛选风险特征,使用预设规则进行评分,最后获取相应的欺诈点。推送识别350多个功能中的数十个风险特征。例如,当用户将小贷款APP安装到多个模型,或者离线访问场景异常,或者用户点击黑名单时,将其识别为风险特征。根据欺诈程度,客户被列为不允许进入员工,并且应该关注员工。

风险人口筛选是指根据用户风险特征的数量和程度对风险人员进行整理。使用选定的8维和350多个特征,通过模型预测和规则公式,导出三种类型的风险组:黑名单,灰名单和长名单。长名单就像顾名思义。当用户经常安装或卸载各种基于贷款的APP时,它将被模型系统判断为长期人;灰名单是指稳定性差的人,黑名单是指异常人员。在贷前审查阶段,可能不允许列入黑名单的人员直接进入,灰名单和长期人员需要关注它。

评估信用模型,贷前信用评估,辅助贷款额度

在评估阶段,信用模型用于输出用户的用户信用评分。信用评分由五个维度构成:资产,身份,稳定性,关系和行为。根据模型训练和规则模型,通过划分每个维度获得每个信用评分模型,然后将五个维度的各个评分作为特征输入模型,获得总体个人信用评分作为特征。

信用评分模型由多个模型组成。第一层是分类模型(lr + xgboost),并获得分数。第二层是基于维度分数的进一步回归以获得最终信用分数。

管道贷款管理和控制,监测异常特征,实现风险预警

在管的链接中,使用推入使用监视模型。筛选出来自总人口的过期类似(相关)人群,将高风险数据与高风险特征异常监测相结合,以获得高度可疑的用户,并通过进一步准确的判断将这些实际用户结合起来获取过期风险人员,并通知这些人员客户,让他们专注或检查。

提醒后 - 贷款管理,催促价值评估,提高回收效率

在提醒阶段,基于自建的推迟评分系统可以有效地指导金融机构制定差异化的应对策略,有助于更有效地完成收集工作。例如,当客户有过期和坏账时,金融机构通过推回评级来评估用户的还款能力和还款意愿,以确定哪些用户是首选。

?风力控制系统的生产

前几个过程主要是关于使用多维特征的自建风控模型,但在许多业务场景中,客户希望快速构建特征并快速返回风控结果。为此,我们开发了一个真正的决策引擎,在规则设计层面为客户提供风险控制规则,允许业务人员通过规则执行级别的常规处理灵活地运行,这已经提供给一些客户试用。

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风控决策引擎

如今,技术与金融深度融合的时代已经到来,金融风险控制还有很长的路要走。推动将继续探索其丰富的数据资产,不断完善自身技术,并帮助金融业以全面的效率和服务能力运营。

(本文中的所有图像均来自一次)

如需更多技术性干货产品,请注意公众号:

推动技术学院

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作者:高级数据工程师推萧春

众所周知,金融是数据密集程度最高的行业之一,也是人工智能和大数据技术的重要应用领域。随着大数据采集,存储,分析和模型技术的成熟,大数据技术逐渐应用于金融风险控制的各个方面。作为专业的数据智能服务提供商,它拥有庞大的数据资源,并在智能金融领域推出了相应的数据解决方案。它为金融客户提供智能反欺诈,多维信用风险评估和高级用户智能筛选。全流程数据服务可帮助金融机构全面提高其风险控制能力。本文将重点介绍大数据风险控制,结合推送实践,介绍金融风控机器学习的基本过程,算法实践和产品构建。

?大数据风险控制的内容

数据是风险控制的核心要素,大数据风险控制实际上是处理,建模和应用数据的过程。大数据风险控制过程主要分为四个阶段:数据采集,数据分析,数据建模和风控产品应用。清理和挖掘获得的海量数据,有针对性地对财务功能进行深度处理;然后,通过规则策略和模型算法的构建,输出相应的风控服务。

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从消息推送服务开始,它为数十万个APP提供高效稳定的推送服务,并积累了丰富的数据资源,覆盖超过40亿个终端设备,具有全面,广泛和深入的数据。使用设备基本信息,在线APP偏好数据,离线场景数据和外部补充数据,构建八维和350多个特征,并动态更新特征。基本属性,资产,财务,行为偏好,社会属性,消费偏好,风险和稳定性构成了财务数据的八个维度;使用了八维数据,构建并应用了350多个特征。在财务风险控制的各个方面。

金融风险控制机器学习的基本过程

整个风控制建模过程在推送大数据平台上完成。首先,收集,清理和存储连续更新的大量第一手数据,并在数据存储之前打开ID。第二步是构造清理的原始数据。最后,利用多维特征构建财务风险控制模型。使用的技术包括协作推荐算法,LR算法,XGBoost,营销模型,多头模型和信用评分模型。

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如何有效地构建特征是风控制建模中的关键问题。在实践中,将分析该功能的性能以确定稳定性,脏数据/异常数据处理,特征分级,特征聚合和特征验证。特征评估指标包括IV值,增益值,单调性,稳定性和饱和度。

风控场景中机器学习的算法实践

利用上述多维特征和建模功能,增加了贷款,贷款和贷后的整个过程:拉动,选择,评估,管理和抢购。

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拉动营销模式,筛选虚假注册,评估借款意愿

在吸引新客户的阶段,我们将开发适合大型和小型营销方案需求的营销模式。通过规则策略,模型策略和风险控制策略的三管齐下,我们可以帮助客户识别“真实的人”并有效地减少它们。获取客户成本,提高注册率和转换率。客户可以通过提供样本数据并推动推送来完成建模。同时,在没有样本数据的情况下,依靠自己积累的大量样本数据,我们可以在各种营销场景下构建一个通用模型供客户使用。

贷款前审查,识别欺诈人员和防止恶意欺诈贷款

在贷前审查阶段,我们通常采用两种策略:欺诈子模型和风险人群筛选。欺诈子模型是指基于客户提供的数据信息在推送平台上进行数据转换和特征匹配,筛选风险特征,使用预设规则进行评分,最后获取相应的欺诈点。推送识别350多个功能中的数十个风险特征。例如,当用户将小贷款APP安装到多个模型,或者离线访问场景异常,或者用户点击黑名单时,将其识别为风险特征。根据欺诈程度,客户被列为不允许进入员工,并且应该关注员工。

风险人口筛选是指根据用户风险特征的数量和程度对风险人员进行整理。使用选定的8维和350多个特征,通过模型预测和规则公式,导出三种类型的风险组:黑名单,灰名单和长名单。长名单就像顾名思义。当用户经常安装或卸载各种基于贷款的APP时,它将被模型系统判断为长期人;灰名单是指稳定性差的人,黑名单是指异常人员。在贷前审查阶段,可能不允许列入黑名单的人员直接进入,灰名单和长期人员需要关注它。

评估信用模型,贷前信用评估,辅助贷款额度

在评估阶段,信用模型用于输出用户的用户信用评分。信用评分由五个维度构成:资产,身份,稳定性,关系和行为。根据模型训练和规则模型,通过划分每个维度获得每个信用评分模型,然后将五个维度的各个评分作为特征输入模型,获得总体个人信用评分作为特征。

信用评分模型由多个模型组成。第一层是分类模型(lr + xgboost),并获得分数。第二层是基于维度分数的进一步回归以获得最终信用分数。

管道贷款管理和控制,监测异常特征,实现风险预警

在管的链接中,使用推入使用监视模型。筛选出来自总人口的过期类似(相关)人群,将高风险数据与高风险特征异常监测相结合,以获得高度可疑的用户,并通过进一步准确的判断将这些实际用户结合起来获取过期风险人员,并通知这些人员客户,让他们专注或检查。

提醒后 - 贷款管理,催促价值评估,提高回收效率

在提醒阶段,基于自建的推迟评分系统可以有效地指导金融机构制定差异化的应对策略,有助于更有效地完成收集工作。例如,当客户有过期和坏账时,金融机构通过推回评级来评估用户的还款能力和还款意愿,以确定哪些用户是首选。

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前几个过程主要是关于使用多维特征的自建风控模型,但在许多业务场景中,客户希望快速构建特征并快速返回风控结果。为此,我们开发了一个真正的决策引擎,在规则设计层面为客户提供风险控制规则,允许业务人员通过规则执行级别的常规处理灵活地运行,这已经提供给一些客户试用。

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风控决策引擎

如今,技术与金融深度融合的时代已经到来,金融风险控制还有很长的路要走。推动将继续探索其丰富的数据资产,不断完善自身技术,并帮助金融业以全面的效率和服务能力运营。

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