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信贷风控平台

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。...E.应用场景风控模型的应用场景非常广泛，只要牵扯互联网金融的行业就缺少不了风控模型的存在，从借贷的角度来看，平台要评估借贷者的个人征信和还款能力从而保证投资者的收益；从投资者的角度，要保证平台的资金安全...从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融／信用借贷／P2P／大数据征信等方面。...所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。四、风控的核心如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?...，分配不同的权重审核也是风控模型要处理的事情。

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信贷风控模型开发—-模型简介

第一章风控模型简介 1.1 为什么要建模 1.2 什么是信用评分 1.3 常用的模型 1.4 概念解析：M0,M1,M2的定义下一章预告参考文献第一章风控模型简介本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总...，以及一些代码示例，尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。

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信贷风控中如何平滑的做收紧？

本篇来介绍下风控中的策略收紧，内容节选自《100天风控专家》第67期。 1. 什么是策略新增？ D类调优可分为宏观和微观两个层面的。...以上来自原创课程中的节选，“Python代码实操视频讲解” 的完整内容（如下示例），在《100天风控专家》中进行视频更新。

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3句话总结信贷风控的特征

信贷风控是数据挖掘算法最成功的业务场景，简单来说就是判断一个人的还款能力及还款意愿，并以此为信任依据提高金融业务效率。...业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套规则及风控模型，一个好的特征，对于模型和规则都是至关重要的，验证中经常可以发现，如果踢掉某类特征模型也就废了。...本文就梳理总结下信贷风控常用的特征，可以总结到以下3句话： 1、信贷历史类：信贷交易次数及额度、查询征信次数、信贷历史长度、新开信贷账户数、额度使用率、逾期次数及额度、信贷产品类型、被追偿信息。...（信贷交易类的特征重要程度往往是最高的，少了这部分历史还款能力及意愿的信息，风控模型通常直接就废了。）...2、基本资料与交易记录类：年龄、婚姻状况、学历、工作类型及经验、工资收入、存款AUM、公积金及缴税、非信贷交易流水等记录（基本资料主要是从还款能力上面考量，需要注意的是，还需要多方核验资料的真伪以鉴别欺诈风险

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信贷风控中是如何做策略收紧的？

2）微观层面：对某个维度的客群（非整体）进行策略收紧，以达到优化策略效用的目的，具体方法包括了策略收紧、策略替换、策略新增。

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金融科技|普惠金融下的智能信贷风控

在当前时代背景下，普惠金融下的信贷风控呈现如下几个发展趋势：（一）线上化通过互联网信息技术可以从线上方便、快捷地获取客户海量数据信息，并且通过智能风控模型可以自动快速处理客户海量数据。...（二）数据化利用丰富的线上数据可以对客户进行更为专业的风险画像和分析，进而有利于控制信贷风险，降低风险成本。数据驱动的风险管理已成为银行风控发展的新趋势和必然选择。...图3 普惠金融智能风控关键技术特征工程的构建主要基于信贷基本原理，根据获取的数据，构造验证身份、验证还款意愿、验证还款能力三个方面的特征，形成完整的信贷用户画像。...、社交、娱乐等，增强客户黏性，使得线上平台成为推广零售业务的“主力战场”。...2.业务方面主要包括风控总监，信贷产品专家，信贷风控模型专家，以及信贷运营流程专家。 3.IT方面主要包括IT总监、项目经理、需求分析师、架构设计师、软件开发及测试人员等。

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信贷风控中是如何做拒量回捞的？

本篇来介绍下风控中的拒绝回捞策略，内容节选自《100天风控专家》第65期。 1. 什么是拒绝回捞？拒绝回捞是指 “被拒绝的客户重新通过的过程”。广义理解上等同于做A类调优，涵盖各类调优方法。

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银行零售信贷风控就这么干！

封面.jpg 在研讨会上，众多主管部门领导、银行业大咖和来自腾讯的金融风控专家等共同围绕商业银行数字化转型趋势、零售信贷风控难题等行业热点话题展开深入讨论。...针对银行零售信贷的风控需求，腾讯云天御基于20余年的安全攻防实战经验联合腾梭科技打造了腾讯云天御-星云零售信贷中台。...此外，星云平台可以灵活支持多类资产、产品和渠道的接入，具备完备的零售信贷业务运营管理、分析能力。迄今为止，星云平台已经服务了数十家银行机构、500万用户，守护信贷资金过千亿。...李超 | 获客、风控一体化，腾讯安全星云为银行数字化转型安全护航 4.jpg 腾讯安全金融风控研发总监李超介绍，星云平台不仅可以为客户提供一套完善的风控软件和丰富的AI能力，还拥有大量行业专家帮助银行规划顶层业务...，设计全套的风控体系。

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如何量化样本偏差对信贷风控模型的影响？

风控是信贷业务的核心，业务实践中经常会出现样本选择性偏差（sample bias），从而影响模型效果，影响信贷业务。而很多风控模型也都只能基于有偏样本建立。...信贷业务中的风控模型术语 3. 拒绝推断方法概述 4. 仿真实验设计评价 5. 总结信贷业务中的样本偏差来源 01 信贷业务大致分为营销获客、贷前授信、贷中动支等几个环节。...如图1所示，每一个环节都有一定的风控措施，用以筛选客群。在互金行业信贷业务中，目前授信通过率大致在10%～30%，其中10%+又是较为普遍的数字。...因此，对于在金融平台端便拥有借款申请订单的所有贷后表现数据。 ?...图 2 - 一次与二次风控业务场景信贷业务中的风控模型术语 02 为提高自动化审批效率，我们在业务实践中大量借助模型来对客户排序、筛选、分群，并对不同人群制定不同的策略。

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Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享

p=26184 在此数据集（查看文末了解数据获取方式）中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？...数据获取在下面公众号后台回复“信贷数据”，可获取完整数据。...本文摘选《Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》。

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腾讯安全发布信贷风控成果：已助力银行放款超千亿

从ATM、网上银行自助式服务到移动支付、互联网金融，金融科技的深化应用与普及，使得越来越多的金融机构加速拥抱信贷数字化转型。...随着实物抵押向“动动手指”就能贷到款的转变，一个兼具广域获客和高效风控的数字化信贷方案成为各金融机构共同的诉求。...头条头图.jpg 自2018年以来，腾讯安全不断深入金融业务场景，推出打造了一套行之有效的零售信贷数字化解决方案——腾讯安全星云零售信贷中台，为银行零售信贷获客、风控、运营、管理等全流程业务场景提供了高效...当获客与风控成为信贷数字化的两大关键词，腾讯安全是如何依托腾讯“星云”助力金融行业补齐技术短板？包括中国银行、华夏银行等在内的信贷数字化领跑者，又是基于什么选择了腾讯“星云”？...在助力构筑高效、安全的数字化信贷新体系过程中，腾讯“星云”又取得了哪些成果？星云成绩单.png

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风控ML | 风控建模的KS

我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图：从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单：好样本累计占比坏样本累计占比在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现首先我们来对上面展示的例子进行

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Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...---- 本文摘选《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》

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最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？

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p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...---- 本文摘选《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

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Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...---- 本文摘选《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》

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p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...---- 本文摘选《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》。 ----

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概述：机器学习和大数据技术在信贷风控场景中的应用

除了机器学习之外，我们也发现互联网信贷成为了这几年最火的行业方向，互联网信贷的工作重心在风控。...于是天作佳成，正如目前我们看到的，信贷风控成为当前机器学习和大数据技术最适合也是最成熟的应用场景之一： 1.金融业务自身需要大量的数据且也会产生更多的数据，这天然的让信贷风控成为最适合大数据和机器学习的场景...； 2.风控涉及的数据量大、数据面广、关联复杂，也急需利用大数据和机器学习技术解决风控过程中效率低、缺乏公平准则、风险难以量化的问题；所以正是因为这样的相互依赖，信贷风控成为当前大数据和机器学习技术应用最成熟的领域之一...信贷风控中的主要问题信贷风控最关键的目标就是从全量申请用户样本中找到会逾期的客户，所以风控的核心目的是评估用户的还款意愿和还款能力。...基于大数据的机器学习并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度和量化风险的方式。结语本文简单介绍了大数据和机器学习在信贷风控领域的应用场景。

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何为风控

风控定义风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。...这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。...信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。...文章例子参考《智能风控平台：架构、设计与实现》

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网易游戏实时 HTAP 计费风控平台建设

本篇内容主要分为五个部分：实时风控业务会话会话关联的 Flink 实现HTAP 风控平台建设提升风控结果数据能效发展历程与展望未来图片众所周知，网易互娱的核心业务之一是线上互动娱乐应用服务，比如大家耳熟能详的梦幻西游...对于存储起来的这些微观会话进一步被聚合，进而产生整个业务环境上的宏观统计量，以支持我们在整个平台上的风控分析需求。...HTAP 风控平台建设当我们完成了算法可行性测试，并使用 Flink 实现了技术原型后。接下来就是如何把这一整套框架平台化，使其成为便捷、准确、丰富的风控平台。图片风控平台需要做到以下这些功能。...并且通过可视化的展示可以使我们的风控平台更准确的提供服务。...未来我们希望，可以实时风控平台可以支持更多的功能。比如我们希望支持用 Flink-SQL 即席查询风控结果；用户反馈驱动的风控模型修正；结合 Flink-ML 挖掘更深层次数据价值。

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