账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。...，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验，对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯...，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则...使用redis、mongodb做风控计算和事件储存，历史事件支持水平扩展 原理 统计学 次数统计，比如1分钟内某账号的登录次数，可以用来分析盗号等 频数统计，比如1小时内某ip上出现的账号，可以用来分析黄牛党等...； 扩展风控规则，针对需要解决的场景问题，添加特定规则，分值也应根据自身场景来调整。
11月3-4日，2021腾讯数字生态大会在武汉举办。腾讯安全在大会期间首次披露“业务安全全景图”，通过四大核心AI风控能力和覆盖七大风控场景的解决方案，为企业的数字化转型过程中的业务安全保驾护航。...（腾讯安全副总裁黎巍发布“腾讯业务安全全景图”） 企业数字化转型 集中面临四大业务安全风险 “风控不再只是金融行业的‘七寸’”，在黎巍看来，企业在业务扩张的同时也面临着无数的安全挑战。...大会期间，腾讯安全首次披露了“业务安全全景图”，基于底层技术和自研风控能力，形成了覆盖流量、金融、内容、监管、私域、品牌溯源、数字身份等七大风控场景的解决方案。...（腾讯业务安全全景图） 目前，腾讯安全风控能力已在银行、保险、电商、零售、交通出行、广告、传媒等十五大行业落地应用。...该方案基于腾讯云的海量弹性计算资源，已持续稳定服务5000+企业客户，在面对行业的各类突发事件时可轻松完成10倍扩容能力，助力企业快速解决突发风险。
从金融、零售到政府、教育，业务安全风控都已成了绕不开的话题。 一时间，各种业务安全风控“建设之风”骤起。 茫茫风控界中，谁会是最值得参考的那个标准？ 腾讯安全天御这就来告诉你！ ?...腾讯安全天御的这份大数据业务安全风控标准的立项获批是这样促成的： 超15个行业1000+客户服务实践的积淀 腾讯安全天御大数据业务安全风险控制标准是基于腾讯20年黑灰产的对抗经验，运用业内领先的人工智能深度神经网络和机器学习模型等技术...截止目前，腾讯安全天御业务安全风控已在金融、电商、政务等多个行业落地应用。...作为业务安全风控领域的深耕者，腾讯安全天御很早就加入到了标准制定的队伍中： 事实上，除此次IEEE国际标准立项外，以腾讯安全为底层安全能力支撑的腾讯云近年来在标准化领域已开展了大量工作，并已在国家标准、...腾讯云也成为国内首批通过可信云内容安全认证的三家厂商之一。 ?
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
基于自身的人工智能技术优势，腾讯云安全天御将AI引入营销反欺诈的全环节，构筑了全链路的智慧业务安全解决方案，并且已经在电商、零售、广告、游戏等众多领域落地应用。 ” ?...电商平台防控黑灰产各关键节点示意图 在全链路的业务安全引擎下，腾讯云安全天御将团伙挖掘、行为序列分析、威胁情报感知等人工智能引擎，应用到流量反欺诈、活动防刷、网赚反欺诈等产品中，构建了“云端”、“终端”...在实际应用场景中，天御提供简洁的公有云SaaS服务，方便传统日化及快消零售企业、OTA与电商平台等客户快速接入，依据账号、设备、环境等多维度信息，基于深度复杂网络模型来关联异构信息，基于注意力机制抓取流量的恶意显著特征...，实时识别恶意流量，并结合生成对抗网络检测恶意变种，为客户提供实时的恶意风险等级评估，辅助客户风控决策，打击黑产，目前已经帮助蒙牛、东鹏特饮等知名企业节省了数千万的营销资金。...关于腾讯云安全天御风控系统 在助力零售企业反欺诈外，天御结合腾讯20年黑灰产对抗经验及AI智能风控能力，还为金融、电商、政务等行业提供定制化解决方案。
所以感知风险、控制风险背后最大的挑战是如何与业务方紧密配合顺利对接。 在配合中，业务团队常顾虑因风控需求拖慢业务开发速度，而风控也常感到业务团队配合不足。...另一方面对风控而言，业务发展是风控存在的前提，如果风控的安全需求影响到业务发展也是不合理的，因此风控要提高服务质量，让对接带来的负担降到最低——这就是对接系统设计的核心目标。...总结一下，风控工作经验一：安全是业务的必要属性，没有安全保障的产品，终究会被市场淘汰； 风险控制要服务于业务，减少业务对接负担。具体而言，业务接入风控的成本主要有接入成本和运行成本两方面。...而这个独立服务与业务后台的交互最初时也沿用了旧的思路，即业务后台在关键动作前调用风控服务判断“有没有风险”。但这样每次新增加一个业务或新出现一个风险场景时，风控和业务都要重新对接联调。...即业务系统调用用户中心，用户中心再调用风控透传风控所需参数，而风控的决策也通过用户中心返回给业务后台。 这样的好处是只需要用户中心与风控对接一次，业务系统甚至不需要明显感知到风控的存在。
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》
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是
项目组以腾讯云副总裁、云安全负责人黎巍和同程艺龙副总裁、研发中心负责人余沛为负责人，同程艺龙研发中心高级总监马超、腾讯云云业务安全总监周斌等主要项目组成员。...项目组的成立，旨在为同程艺龙各业务线运营、活动及营销等提供整体风控保护，共同打击行业黑产。 自2018年9月下旬开始，腾讯云安全天御团队与同程艺龙风控团队已启动针对OTA行业的黑产行为联合研究。...依托腾讯20年的黑产对抗经验及AI大数据风控技术，通过同程艺龙风控团队累计的负样本数据，双方联合建模，在一个月的时间内上线了联合风控方案。由于业务测试效果良好，同月推广应用到同程艺龙各业务线。...大数据+AI技术，腾讯云安全技术助力OTA行业发展 这种云传统风控手段无法覆盖的“真人众包”黑产，正是此次同程艺龙与腾讯云安全加深合作的发力点。...受益于与腾讯云的风控合作，目前同程艺龙对黑产流量的识能覆盖度已经实现了显著提升。在各业务的运营成本得到大幅节约的同时，各类创新的运营活动也可以放心地进行推广投放，实现运营与风控的正循环发展。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见
实际使用中，可以考虑根据业务目标对这两者进行调整。 举个例子，假设现在有一个提额模型，用处是将分数最高的20%客户给与更高的额度。也就是期望分数最高的20%的客群正样本捕获率最大化。...本书给出的是一种启发性的思路，读者还可以根据实际情况改写更贴合业务的损失函数。 LightGBM中也同样支持自定义损失函数和评价函数。代码上有一些细微差别。
具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。...3.评分卡的开发应用 在互联网金融评分卡开发过程中，我们仔细研究了企业风控操作流程，反复推敲了模型构建步骤，最后我们认为从业务应用角度，评分卡开发应用应遵循： 业务定义➡️风险定义 ➡️风险分解➡️...直到我们和某P2P公司的风控经理实际交流后才明白这其中的含义。在传统银行信用卡业务中，是很喜欢这类少量逾期的客户的，因为他们能给银行创造罚息，但是又不是恶意违约那种客户。...我们就可以采取相应的商务策略，优化业务： 流程简化：通过模型对客户分层，降低审核人员的工作量，提高审批速度。 风控优化：以客观分数代替主观评断，保证审批标准及风险偏好一致性。...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?
在这一背景下，腾讯安全把获客和风控能力封装，打造了一套“获客+风控”一体化的零售信贷解决方案，聚焦信贷业务场景，针对贷前、贷中、贷后场景下对风险评估要求，结合人脸识别、身份认证、欺诈识别等多种技术和方案...以某城商行为例, 由于客群渠道单一, 缺乏数字化平台，腾讯安全帮助该银行构建了零售信贷的数字化平台、大数据风控体系和先进的渠道获客体系, 并结合腾讯内部专家联合运营, 该银行上线至今累计用户170万,...为此，腾讯安全基于长期积累的金融服务底层架构服务输出经验，整合了一套交易反欺诈解决方案，通过梳理在交易过程中的各个关键信息，提供从风险的感知、识别、决策释放的全交易链路的风控能力，结合全局设备指纹、终端风控引擎...腾讯安全金融风控专家李超表示，风控不仅是金融机构的压舱石，更是金融机构的发动机。本次收获中国信通院对腾讯安全业务安全能力要求的认可，进一步坚定了腾讯安全捍卫数字化美好的决心。...未来，腾讯安全将依托20多年的安全防护经验，持续打造涵盖场景咨询、解决方案、风控服务、风控系统等多维度的产品矩阵，构建领先的隐私计算决策体系，为各行各业数字化转型保驾护航。
由于反欺诈检测是在交易时实时进行的，在要求不能误拦截的同时，还有用户体验上的要求，即不能占用太多时间，一般要求风控操作必须控制在100ms以内，对于交易量大的业务，10ms甚至更低的性能要求都是必须的。...本文重在介绍建立风控模型的方法，每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题，提供参考。...二、基于规则的风控 规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。 常见的规则有： 1....风控拦截历史规则 用户在某个业务上的消费行为被风控网关多次拦截。 规则引擎优点： 性能高： 对订单按照规则进行匹配，输出结果。一般不会涉及到复杂的计算。...支付风控场景分析 ； 支付风控数据仓库建设 ； 支付风控模型和流程分析(本文)； 支付风控系统架构 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
分析利率急升的影响是要使用Stress Testing的，而压力测试是ERM的一个方法，所以答案是C 01.4 区别EL和UL Expected Loss在正常业务情况下有多少损失是预计会发生的，容易预测和计算...Unexpected Loss在非正常业务情况下的损失，更难预测和计算 ?...trading liquidity risk Operational risk：非金融范围的不确定性 Legal and regulatory risk：违反规则的不确定性 Business risk：业务收入的不确定性...Strategic risk：新业务开展的不确定性 Reputation Risk：名誉的不确定性 考题分析： ?...risk organization integration of risk transfer integration of business process 价值有： 提高组织效率 更好的风险汇报 提高业务绩效
应用场景二：贷前审批 1）信贷风控云，包含了一系列基于海量样本、模型评分与专家经验制定的预置风控规则，客户可以直接选择其中的部分或者全部使用。...信贷风控云也提供了一个可视化的规则引擎，该规则引擎集成数美所有的风控数据，并支持客户自定义的风控数据。客户可以利用这些数据，在web控制台灵活地配置各种风控规则策略。...作为反欺诈领域专业品牌，数美经过2年的实践与积累，构建了立体的全业务流程风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。...2) 信贷风控云 贷款人提交申请后，信贷风控云将首先对其进行可信度分级，对于高可信度的用户，可以使用更宽松的策略甚至直接通过审核。...信贷风控云预置了一系列的风控策略，客户可以直接选择使用。 信贷风控云提供了方便、灵活的可视化规则配置界面。风控专家可以通过web工作台灵活地调整预置规则策略，定义新的规则策略，满足公司不同需求。
此次，我们采访到了爱奇艺云服务高级总监和安全团队负责人卢明樊，深入探讨企业业务安全风控体系的搭建之路，希望从爱奇艺“4年一中台”的实践，为不同类型的企业打开业务风控思路。 ?...卢明樊：爱奇艺云服务高级总监和安全团队负责人，在加入爱奇艺之前，曾任职于Intel和VMWare，在云计算、云存储、大数据风控、安全体系建设等方面都有着丰富的经验。...例如利用的IP从简单的代理到秒拨再到云拨的演进，从脚本到虚拟机再到真机群控进而真机云控演进，大量引入了AI技术来突破验证码等各种人机校验等，导致技术能力不足的业务方往往容易在对抗中落于下方。...而在风控体系落地前，三大心得送给大家： 风控离不开业务 首先，风控不能脱离业务而存在，其次，风控要保障的是业务可持续性稳定发展并达成其发展目标，两者的目标是一致的，所以，“风控是业务运营的重要组成部分”...(云计算、大数据、人工智能领域)能力，综合结合商业、开源、自研的解决方案来实施风控系统不同环节的实现。
《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...cutoff一般按照业务经验来设置，就是拒绝样本中被赋予通过的样本，其badrate水平，是正常放款样本中的badrate水平的2～4倍； 4、根据步骤3设置的cutoff，高于这个阈值的赋予good标签...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到...这块比较基础的就是最大联通图的应用，通过不同顶点（比如设备ID、IP、地址、手机号等）和关系，把本不相干的信息联通起来，可以用于团伙作案的异常行为，这类的应用比较依赖业务专家经验。...通过这类算法，也可以把一些我们意想不到的点聚类在一起，用于业务分析。 更多的高级算法，还有OddBall、LOCKINFER、GraphRAD等，具体我也不熟，后续可以学习之后再来分享一下。
腾讯安全副总裁周斌出席研讨论坛并发表主题演讲，他表示，在新技术的趋势影响下，黑灰产的攻击行为会进一步模拟真人行为，传统基于过去行为预测未来行为的风控策略将局部失效，业务风控正在由“规则对抗”进入“模型对抗...图片“真人”行为冲击风控体系，引发三大变化趋势周斌表示，一直以来，业务风控是最靠近用户的资产环节，也是整个业务环节里最容易感知的部分，因此“业务风控”被称为黑灰产应用新技术的第一攻防战场，是护航企业业务健康发展的重要保护屏障...目前已有几十家头部客户接入了腾讯安全自动化建模工具，累计创建数百个定制化的风控模型。此外，腾讯安全天御风控海量多模态风控能力还可针对性解决小样本建模难题。...腾讯安全积累了超一千个场景的定制建模及联邦建模模型，能够快速在模型库里找到最匹配的场景，帮助客户跳过风控“冷启动”，实现一键建模，并能实现在金融风控、营销风控、内容风控等多个场景落地。...周斌表示，腾讯安全从早期保护自己的业务到开始对外输出安全能力，已经积累丰富的业务风控经验。未来将持续将AI能力服务化，助力企业构建业务风控免疫力，让企业能够更高效、从容地应对数字时代的风控挑战。
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