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项目经理 风险控制 因素 要求对项目的计划，执行和交付负责。 管理人员，促进沟通，解决冲突和降低风险是按计划并在商定的预算内完成工作的先决条件。 加上这些因素通常无法预测的性质，毫不奇怪，项目经理会感到责任重大。 那些适合担任这种职务的人敏锐地意识到了这一责任，这是他们很乐意承担的责任。 他们将项目经理的角色视为主持项目的监护人，以保护项目免于失败。 他们是最后一道防线，如果出了什么问题，他们愿
金融风控入门赛01我的机器学习实践之旅还在继续，这次我继续参加了DataWhale的组队学习活动，题目是金融风控。一、背景介绍赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。二、数据介绍赛题以预测用户贷款是
新产品上线，往往只能使用规则进行审批与授信。能不能拦住风险是一回事，老板报以不信任的目光更使得风控从业人员倍受挫折。我们提供一个迁移学习风险评分开发方案，尝试在冷启动阶段就完成风险评分的开发。假定某家金融机构已有成熟贷款产品XFD，打算向市场投放面向小微企业主的新产品XWD。建模人员通过数据分析发现，已有借款客户里面，只有27.2%的客户是小微企业主，基于少量目标样本开发的模型可能不适用。产品A数
各位小伙伴们大家好，今天和大家分享下项目管理过程中的风险管理，我们先来认识下什么是风险管理。 项目风险管理包括规划风险管理，识别风险、开展风险分析、规划风险应对，实施风险应对和监督风险的各个过程，项目风险管理的目标在于提高正面风险的概率和影响，降低负面风险的概率和影响，从而提高项目成功的可能性。 各位小伙伴们要明白2点，
可以借鉴的干货1,统一存储服务，包含：多种存储库连接封装和服务封装 在统一存储服务
2.获取配置的环境 类：EnvVariable一、风控项目介绍对一个复杂支付系统提供统一、全面、高效的风险控制服务
特定：
1、数据全
2、响应快二、风控项目系统架构与技术系统架构：
实时风控： 规则前处理、统一规则引擎、规则后处理
非实时风控： 数据收集入库、流式计算引擎、批量计算引擎
统
风控模型在金融信贷的很多环节都发挥着自己的作用，但有的时候我们训练出来的模型并不能满足上线需求，那我们就需要对模型进行调优。一般来说，我个人会从以下几个角度来优化模型。01 需求定义简单来说就是对原始需求进行理解与定义，然后重新定义好坏样本。比如可能原先的需求是要提高终审通过率，然后好样本就是通过的客户，坏样本就是被拒绝的客户，但很不幸这样子建出来的模型效果并不是非常地好；在再次沟通后发现其实有很
引言小小的 Redis 大大的不简单，本文将结合风控名单服务在使用 Redis 存储数据时的数据结构设计及优化，并详细分析 redis 底层实现对数据结构选型的重要性。背景先来交代下使用场景，在风控场景下，名单服务每时每刻都需要承受海量数据查询。名单检索内容涉及维度非常广：用户业务标识（UID）、手机号、身份证号、设备号、IMEI（International Mobile Equipment Id
第三方电子支付是一个高风险的行业，这就意味着第三方电子支付公司必然要与各种不确定性相伴。从风险受益的角度来看，第三方电子支付公司存在的价值不在于其能消灭不确定性，消灭风险，而在于其能在对风险有较深入认识的基础上控制和管理风险，将风险配置到愿意并能承担风险的主体，并使其获得收益。风险控制系统目标是实现对各个业务部门、渠道和产品线和相关人员监测，通过对运营业务交易的实时分析、事中和事后分析、跟踪和处理
## Java支付风控项目实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个Java支付风控项目。下面是整个项目的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 收集数据 | 收集支付交易数据并进行预处理 |
| 2. 特征工程 | 从支付交易数据中提取关键特征 |
| 3. 模型训练 | 使用机器学习算法训练模型 |
| 4. 模型评估 | 评估模型的
1.项目风险监控的内涵
项目风险监控(risk monitoring and control)就是通过对风险规划、识别、分析、应对全过程的监督和控制，保证风险管理达到预期的目标，是项目实施中一项重要工作。
其目的是考察各种风险控制行动产生的实际效果，确定风险减少的程度，监视残留风险的变化情况，进而考虑是否需要调整风险管理计划是否启动相应的应急措施。
项目风险监控是建立在项目风险的阶段性、渐进性和可
变量中心如果说数据是原料，策略是产品的话，那么变量就是当中的零部件了。一个完整的风控策略依赖的关键变量可能有几百上千个，底层的变量池子就远远大于这个数了。变量中心在风控平台中是最重要但是同时也最容易被人忽视的一部分，一方面不像审批系统、决策引擎那样是完整的产品平台，也不像底层数据平台那么有完整的技术方案。变量在不同公司体系里面，形态有很多，可以是一个接口，也可以是一段SQL。由于变量
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2022-12-21 19:01:02
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目录一：了解信贷风险：1： 了解信贷业务：2：了解信贷业务中的风险控制：二：信贷产品与风险？2.1：说说你知道哪些信贷产品？2.2：说说上面的信贷产品都有哪些风险？三：风控常见的术语：四：信贷审批业务的基本流程：五：ABC评分卡是什么？区别是什么？六：风控模型的流程？一：了解信贷风险：1： 了解信贷业务：1： 如何获利？通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润2：信贷如何把控？贷款平台预测有信贷需求用户的还款情况，然后将本金借贷给还款概率大的用户。2：了解信贷业务中的风险控制：问题一： 你
原创
2021-07-30 14:17:43
2930阅读
目录一：了解信贷风险：1： 了解信贷业务：2：了解信贷业务中的风险控制
原创
2022-02-04 17:33:29
1439阅读
零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量；缺失值和唯一值：
查看数据缺失值情况查
目录一：查看数据的基本信息：二：原有数据的预处理：三：分析增加新的数据：一：查看数据的基本信息：1：加载数据：import pandas as pd import datetime from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as optsdf1 = pd.read_excel('data/业务数据.xls') #要使用原始数据构建新指标，所以保留原始数据，copy新的数据，在新的数据中创建新指标 df2 = d
原创
2021-07-30 14:17:47
786阅读
引言互联网时代，万物互联，网络安全形势越来越严峻，安全是企业的基石，风控在企业中扮演着“警察”角色，运用各种技术和手段，保护企业内的用户利益不受侵害。 风控决策引是风控中台的入口，提供业务风险场景事件接入，可视化编排复杂决策，丰富的特征变量与场景识别服务等功能。相较于需要开发背景及算法背景才能使用的传统风控引擎，本文介绍的决策引擎构建完成后无需开发背景甚至无需算法建模背景，作为纯正的策略运营即可配
目录一：查看数据的基本信息：二：原有数据的预处理：三：分析增加新的数据：一：查看数据的基本信息：1：加载数据：import pandas as pd import datetime from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as optsdf1 = pd.read_excel('data/业务数据.xls') #要使用原始数据构建新指标，所以保留原始数据，copy新的数据，在新的数据中创建新指标 df2 = d
原创
2022-02-04 17:33:03
288阅读
项目介绍一款基于java语言，使用Springboot + Mongodb + Groovy + Es等框架搭建的轻量级实时风控引擎，适用于反欺诈应用场景，极简的配置，真正做到了开箱即用。通过学习本项目能快速了解 风险的定义 ，进而 量化风险 ，最后达到 集中管理风险 的目的。A real-time risk analysis engin
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2022-09-17 11:22:10
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前言我们的项目是基于报税业务进行风险控制，检测出报错税的情况。对于比较复杂的风险情况，比如两个json进行比较这种情况，可能涉及到时间窗口、流程化的部分，我们采用flink cep进行处理。对于较为简单的风险情况，比如判断json的某一个数据项是否为空，数值类型是否在一个范围之内，这一部分的业务，我们将借鉴陌陌的风控框架进行定制化开发。需求分析通过陌陌的介绍，我们可以看出它的产品定位是静态的规则引
