在策略制定的过程中，很多同学在咨询有没有通用的方法论可以介绍下，今天我们给大家推荐一个在策略分析中比较有效的方法：①确立目标②分解目标 ③分析数据 ④生成策略 ⑤策略调优1.确立目标策略最基础的流程： 准入—反欺诈—授信 第一个模块的准入策略作为其中第一个策略单元，也是其中第一个关卡。其目标是滤掉百分百你不想要的非目标客群，而不是百分百精确定位到你想要的目标客群。所以我们看到一半上的准入策略基本都
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2024-04-29 14:43:26
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风控的本质是对客户风险的识别，对客户风险的识别需要多维度的数据进行评定在应用中比如先求流行的互联网金融本质是对客户的行为或者信用进行评估；每家公司对数据掌握的程度不一样且对风险的容忍程度也不一样因此在申请额度的时候每个公司的金额也不一样，比如同一个客户在支付宝借呗或者微信微粒贷借的金额也会不一样因为掌握的数据不同；A卡（Application score card）申请评分卡在申请评分卡中一般分为
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2023-12-12 21:33:48
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目录一、搭建风控平台1、业务需求2、业务流程设计3、伪代码展示二、平台演化成中台过程1、中台体系问题2、中台架构问题 3、中台技术问题今天我们实现风控中台案例分析，首先这个风控中台不是凭空出现的，必须依托核心的业务，比如我们现有的电商平台，需要进行风险控制，因此做一个风控平台是当务之急，而后随着业务的扩张，并且其他的业务组产品也使用我们的这个风控平台，慢慢的我们的风控平台就演化成了中台的
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2023-10-21 09:45:15
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# 风控架构：企业的安全屏障
在现代商业环境中，企业面临着越来越多的风险，这些风险不仅影响企业的盈利能力，还可能影响其声誉和生存。因此，建立一个有效的风控（风险控制）架构显得尤为重要。本文将介绍风控架构的基本概念，流程，以及示例代码来帮助你更好地理解风控架构的构建。
## 风控架构的基本概念
风控架构是指企业在识别、评估、监测和控制风险方面所建立的一整套管理体系。其核心目标是通过系统性的方法
1、智能风控数据流体系2、传统智能风控架构3、问题与挑战 在传统智能风控体系下存在如下三点挑战： 1）如何支持灵活多变的业务需求？ 2）如何满足客户对系统的个性化需求？性能准确性稳定性3）如何应对大流量及突发流量？ 4）如何支持在数据快速增长现状下，进行实时特征计算和数据查询？4、解决方案 1）机构&应用&存储优化 ①微服务化 ②集群动态分配 ③特征计算优化流计算： 在传统的数据处
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2024-01-19 18:59:49
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风险控制（Risk Control)，简称风控，是互联网金融的核心。一、基础知识1.1 A/B/C卡A卡（Application score card）即申请评分模型（贷款前），用于预测申请时点（申请信用卡、申请贷款）未来一定时间内逾期的概率。B卡（Behavior score card）即行为评分模型（贷款中），用于预测使用时点（获得贷款、信用卡的使用期间）未来一定时间
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2023-11-15 23:11:10
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一、分类模型风控与其他领域一样，分类模型主要分为两大类：排序类、决策类、标注类（文本、自然语言处理）。一般来说风控领域在意的是前两个模型种类，排序类以及决策类。注意:巴塞尔协议定义了金融风险类型：市场风险、作业风险、信用风险。信用风险ABC模型有进件申请评分、行为评分、催收评分。(1)信用风险——申请信用评分申请评分可以将神经网络+逻辑回归联合使用。 《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。
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2023-08-10 16:42:25
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1 业务架构 风控平台是相对独立的系统，信审的案件可以从借款端平台推过来，也可以从第三方平台推过来。信审案件到达风控平台后，自动创建工作流，根据风控流程处理各流程环节任务。•自动决策风控流程自动处理案件，访问第三方合作伙伴的接口，获取用户黑名单、欺诈数据和多头借贷等数据，查询名单数据，决策引擎输出各环节处理结果。自动决策后出三个结果，自动通过、转人工、拒绝。•&nb
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2023-08-10 16:42:39
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目录Part 1. 生成样本Part 2. 计算AUC、KS、GINIPart 3. PSIPart 4. 分数分布Part 5. 完整工程代码正文在我们开发完信用分模型后，经常需要计算如下的一些指标： ○ 坏用户比例一、生成样本注意数据是构造的，而非真实的数据import nump
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2023-12-28 11:08:34
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基于本人过往几年做风控建模的经验，总结了一下咱们的风控模型在金融的哪些环节发挥着自己的作用，希望可以对想进入这行的同学提供一些信息，当然，以下的总结也是基于本人浅薄的经历总结的，应该是不够全面的，但基本可以涵盖80-90%吧，嘻嘻。标题说了是在哪些位置发光发亮，那么我们就按照金融不同的阶段来介绍：01 产品&营销阶段包含产品定价、客户推荐等。产品定价：定价模型在这儿为产品设计提供数据支持；
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2024-02-05 14:39:16
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风控乃金融领域的“生命线”，随着我国金融科技产业的发展，传统的风控工具和手段如资料审核评分卡、面审、电审等已无法满足当前要求，需要借助新的科技创新手段来实现风控。那么大数据风控系统主要功能有哪些呢？ 以仁润云为例，用户中心界面通过整合栏目，优化布局，全面提升了钱包管理、消费记录、征信快查、风控模型、数据接口等功能体验且结构清晰明朗，方便用户更直观便捷地管理账户信息和查看其风控模型，无需技
为什么要做风控系统不做的话，会有以下风险：各种小号、垃圾账号泛滥 撞库攻击、盗号、毁号、拖库等 拉新 10w 留存率不到 5% 百万营销费用，却增加不了用户粘性 投票票数差距非常悬殊 各种榜单被垃圾账号占领 实物奖励被机器人领走 红包被秒抢 下单不付款占库存 虚拟占座 刷单炒信 …… 风控场景营销活动反作弊 防御现金红包奖励、优惠劵促销、电商秒杀等营销活动场景下薅羊毛、黄牛党倒卖等各种欺诈行为内容
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2023-12-20 09:39:29
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什么是风控？风控的本质是数据，探索数据与数据之间的关联关系，根据其演变的规律，为业务所用。消费金融的门槛核心在于风控系统，面向客户端群体的线上产品线。如消费分期、现金贷及信用卡代偿等业务，其需实时支持大量业务的自动化处理，风控系统将承担贷前、贷中和贷后的风控评估、处理及预警的角色，极大地解放和提高人工处理的瓶颈与效率。优先级风控决策引擎是一堆风控规则的集合，通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运
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2023-07-19 15:15:22
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# 实现传统风控架构的指南
随着科技的进步，金融行业对风控的需求不断增加。作为一名刚入行的小白，了解传统风控架构的实现过程至关重要。本文将从流程和代码实现两个方面指导你如何构建一个基础的风控架构。
## 风控架构实现流程
首先，我们先来了解实现风控架构的整体步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|--
# 风控引擎架构科普
在当今的金融科技领域，风险控制（风控）是确保企业和用户安全的核心环节。风控引擎架构通过实时监测、数据分析和决策制定，有效降低潜在风险。本文将介绍风控引擎的基本构成和实现方法，并通过示例代码进行说明。
## 风控引擎的基本构成
风控引擎一般包括以下几个模块：
1. **数据采集**：实时收集用户行为、交易信息和外部数据（如信用评分）。
2. **数据处理**：对数据进行
原创
2024-10-18 10:25:39
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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
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2024-09-13 16:16:58
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# 理解和实现“风控架构 单元”
在现代金融科技公司中，风险控制（风控）是保护企业资金安全和用户权益的关键一环。而“风控架构 单元”作为风控系统的一个重要组成部分，在匹配业务需求与技术实施之间有着至关重要的作用。本文将为你详细讲解如何迭代一个简单的风控架构单元，并给出每一步的具体实施代码，帮助刚入行的小白快速上手。
## 整体流程
为了简化理解，下面是实现风控架构单元的整体流程表格：
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在金融科技行业，风控流程架构（风险控制流程的设计和管理）是确保系统安全和合规的重要组成部分。本文将详细讨论如何系统化地构建和优化风控流程架构，确保系统能高效、稳定地运行。
### 环境准备
在开始建设风控流程架构之前，我们需要做好一些环境准备，以下是所需的软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 服务器：16GB RAM，4核CPU，500GB SSD
- 网络：高速互联网连接，稳定
## 风控数据架构简介
风控数据架构是指在风险控制系统中用于存储和处理数据的架构设计。随着互联网的发展，各类金融风险不断增加，对风控数据的处理需求也越来越高。本文将介绍风控数据架构的基本概念、设计原则，并提供一个示例代码来演示如何实现一个简单的风控数据架构。
### 风控数据架构的基本概念
风控数据架构由以下几个基本组件构成：
1. 数据源：风控数据的来源，可以是用户行为数据、交易数据、外
原创
2023-12-27 09:42:18
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在现代企业中，风控业务架构的重要性日益凸显，尤其在金融科技领域。为了保护客户资产和公司信誉，我们必须构建一个科学、高效的风控业务系统。本文将详细探讨“风控业务架构”的解决方案，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论等内容。
### 背景描述
随着技术的迅速发展，尤其是在2018年到2023年期间，金融科技企业面临愈发复杂的风险环境。以下是一些关键时间节点的变化：
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