试想，如果贷前业务场景只有一个通用的授信策略来应对所有申请客户，那么效果会如何呢？ 答案是效果很平庸。...使用客户的分群策略会有以下几个优势： 实现对不同群体的差异化策略，使策略更精细化，提升整体风险识别效果 可以从更多维度观察客户的业务和风险情况，形成客户画像 局部客群风险升高时可以局部处理，方便问题定位和处理...02 用户分群策略的方法 在做分群时，我们会提出几个问题： 以什么维度进行分群是比较好的？...那么这两个渠道的客群和风险水平就是截然不同的，需要不同的风险管理策略。...分群在贷前策略中使用频繁，其核心思想就是分而治之，懂了这个思想其他很多方法都是举一反三的。下一节我们通过一个实战内容讲解如何进行决策树的分群，分群后的稳定性监测、以及在分群后该如何设计策略和模型。
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
从分析的维度上来看，我们会发生对安全来讲是一个动态变化的过程，没有办法通过静止的策略防御动态的变化，所以我们需要持续的动静变化。...image.png 我刚刚介绍了在整个营销场景中的一个设计思路，它在实际过程中是如何应用我给大家做一个举例。我从一个营销活动来看，包括宣传、活动以及结算，这三个不同的环节。...image.png 在营销宣传时，通过天御流量反欺诈的服务过滤掉虚假的流量，节省在营销推广费用；在营销活动进行时，通过天御营销风控产品，来阻挡泛滥的“牛马羊”对营销资金的薅取，使得营销福利触达真正的用户手里...；在营销结算时，通过天御金融反欺诈的服务避免平台和客户资金被欺诈，以此完成整个营销流程的安全闭环。...目前，蒙牛、东鹏在使用腾讯云的营销安全全链路的解决方案后，节省了数千万的营销资金。 image.png 对于安全来讲，我们不仅仅是对抗黑产，本身也是客户对云信心的基础。
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...我们来假设一个场景，我们需要卖茶叶，然后我们不知道从哪里拿来了一份1000人的营销名单（手机号码），然后就批量添加微信好友，最后有500个手机号码可以成功搜索到微信号的，进而进行了好友添加，最终有100
1）宏观层面：对“整体风险客群”的收紧，而非某个具体维度的客群； 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。...本篇重点介绍策略规则的收紧。 1. 什么是策略收紧？ 1）概念理解 策略收紧（狭义上理解）这里特指，对规则或模型的阈值进行收紧调整，将原通过的客群进行一定比例的拒绝，以达到降低逾期率的目的。...注：这里的策略收紧指的是狭义上的理解，一种具体的方法，仅对规则或模型本身的阈值进行调整，不借助其他变量（比如策略新增、策略替换）。...5）制定策略：执行策略调整方案(可能有多个)，对比分箱下bad rate和大盘风险指标，制定阈值收紧策略 6）效果测试：在“历史样本、近期样本”上执行收紧策略，对通过率、逾期率进行效果测算，与收紧前对比...制定策略方案 制定策略优化的方案是一个分析的过程，确定好之后需将策略用代码在当前离线分析环境下执行。
风险策略 A.业务定义 为什么把业务定义放在最底层呢？...D.风险策略 在给客户正确分类之后，即准确地风险分类。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。...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...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?
这就需要对风控模型进行合理的设计。一般来说，要提升风控的拦截效率，就需要考虑更多的维度，但这也会带来计算性能的下降。在效率和性能之间需要进行平衡。...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....互联网金融风控离不开机器学习，特别是支付风控。 在各种支付风控模型中，决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型，我们根据已有的数据，分析数据特征，构建出一颗决策树。...这个过程，将在下一篇的风控架构中介绍。 五、模型评估 风控本质上是对交易记录的一个分类，所以对风控模型的评估，除了性能外，还需要评估“查全率”和“查准率”。...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
01.2 描述风险管理流程，识别流程中的问题和挑战 识别风险 量化和估计风险敞口，决定合适的方法来转移风险 根据转移风险的成本来分析转移风险的方法 开发风险缓释策略 avoid 不做生意，完全避免 transfer...花钱全部转给别人 mitigate 转移部分风险 assume 承担风险 随时监控和评估风险缓释策略 01.3 评估度量管理风险的工具 VaR 在某个概率下的最大损失是多少 Economic Capital...board of directors在公司治理上的角色和职责 Risk Advisory Director角色是审核和分析： 公司的风险管理政策 公司的周期风险管理报告 公司的appetite和对商业策略的影响...process 价值有： 提高组织效率 更好的风险汇报 提高业务绩效 04.3 描述一个CRO的角色和职责，评估CRO如何和其他高管协作 CRO职责 1.对公司面临的所有风险负责 2.开发和实现ERM策略
当然，如果条件不允许拿线上来随便迭代测试，也可以在建模前，做好库内样本的分布统计，并且拿着与预授信环节（或者是营销环节）的客群分布来对比下模型主要的特征分布，看看两者是否有比较明显的差异，如果是的话，有很大概率也是因为有了较大的偏差了...《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。...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
风控策略中如何制定差异化利率定价方案 前言 一、框架设计 二、流程设计 三、方案测算 四、策略上线 总结 ---- 前言 一个产品上线后，随着规模的扩大，基于风险收益的匹配原则，以及差异化营销的管理要求...，除了授信额度策略之外，我们还需要制定差异化利率、差异化期数、差异化还款方式等一系列的组合拳策略。...同时为了扩大授信范围，银行为了在市场上取得竞争力，会做客群下探，这个时候如果我们只是单纯的基于模型的分段进行利率定档，会存在上面提到的利率伤害，或者不利于对不同群体的客户进行利率下浮营销。...模型分组 执行利率(仅为示例数值) 1组 4.00% 2-4组 5.00% 5-7组 6.00% 8-10组 7.00% 模型评分缺失 默认执行利率XX% 考虑到产品的市场竞争力因素，可对客群开通灵活的营销利率调整窗口...，即最终执行利率=基础执行利率-普通优质营销下浮基点数。
「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！...如果业务提出一个比较空泛的需求，如： 我想要提高一下营销成功率，帮我搞个模型吧。...在经过若干分钟的业务了解，其实业务真正想提高的，是最后的审批通过率，而继续了解，发现是由于最近业务的增长，电销人员的人手不足，导致审批的效率低下，而真正有意愿购买产品的客户被营销的可能性降低，导致最终的整体转换率过低...了解过后，其实我们会有一个初步的模型设计思路，那就是可以设计一个模型对客户进行意愿度的预评估，根据评分对客户进行营销优先级，结合电销人员的经验度（营销成功率）与营销黄金时间等等维度的结合，输出营销计划，
00 Index 01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...客户价值模型：B级出场率，主要会偏策略，对客户进行分级。 贷中 B卡（行为评分卡）：S级出场率。 交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失：A级出场率。...而关于风控模型怎么调优，我会在下一节一起讲。...风控模型怎么调优 关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。
一套完整的风控体系，在风控中，少不了决策引擎，今天就浅谈一下风控决策引擎。 一、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算。...风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险，如果是绝对风控，则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”，则没必要运行完所有的风控规则，而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...而一些通过对接外部三方征信的风控规则，需支出相关查询费用的，则靠后运行。此外，在外部三方征信的规则中，命中式收费的风控规则（如黑名单与反欺诈）又可以优先于每次查询式收费的风控规则（如征信报告）运行。...三、记录与统计 风控最终到底是“跑出来”的，所以，整个风控系统对所有不同风控规则的触发需进行有效的记录与统计，以便后期可支持数据分析与风控模型调整的相关工作。...具体的记录与统计内容，主要如下： 1、触发的具体风控规则 举例说明：通过两种不同的视角进行记录，一是用户与订单层面，记录其所触发的明细规则；二是风控规则层面，记录某条风控规则具体的触发率。
合规风控始终是公司的首要核心竞争力，该券商不断推进全面风险管理体系建设，需要全方位提升主动合规风控管理能力，进而提升风险管理精细化、智能化水平。...而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。...非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...解决方案 沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构，承载合规风控核心数据库系统，助力业务处理效率大幅提升。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。
在主论坛上，腾讯云业务安全总监周斌发表了题为《营销风控的创新实践及安全之道》的演讲。...在分享中，周斌阐述了传统风控解决方案的局限性，并深入探讨了技术防范黑产的研发设计重点与技术要点，介绍了天御 AI 风控平台在实际场景中应用的典型案例。 ?...从三大场景谈营销风控实践 在营销宣传时，商家会遇到：“虚假曝光”、“虚假下载”、“恶意注册”。 在营销进行时，商家会遇到：“撸羊毛”、“刷分享”、“黄牛订单”。...安全从来不是一个点而是一个面，应建立全链路的安全产品和创新风控手段来解决不同场景下的营销风控新问题。...在营销宣传时 通过天御流量反欺诈的服务过滤掉虚假的流量，节省在营销推广费用； 在营销进行时 通过天御营销风控产品，来阻挡泛滥的“牛马羊”对营销资金的薅取，使得营销福利触达真正的用户手里； 在营销结算时
确定建模目的 在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。 在支付领域建立风控模型是为了找出可能存在非法经营的商户，保证商户没有违法经营。...确定好坏样本逻辑 在信贷领域中逾期大于x期(不同公司取值不同)的客户定义为坏客户(1),从未逾期的客户定义为好客户(0) 在支付风控领域中，有赌博、欺诈、套现、伪卡等行为的商户定义为坏商户(1)(具体根据模型要防控的风险决定...特征工程 在风控领域一直都有这样一句话 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。通俗的讲就是衍生变量去捕获风险客户。...模型上线 在支付风控领域如果模型验证没有问题，一般会上到线上，自动生成案例。在信贷中会模型搭配规则，判断申请贷款的人是通过放贷、拒绝放贷、还是转人工处理。...本文所讲的都是大致流程，没有深入展开分析，在之后的各期中会逐步展开这里所讲的每一小点，给所有需要从事风控模型的同学一点建议。 以上都是我在建模过程中的一点经验总结，有不正之处恳请指正！
在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。...在风控领域，特征工程的核心目标是构建出能够准确反映个体或实体风险水平的特征集。...此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。 随着技术的发展，特征工程的方法也在不断创新。...通过综合运用这些特征衍生方法，风控领域的特征工程能够更全面地挖掘数据潜力，为风险评估提供多维度的视角。...data[['CustomerID', 'Recency', 'Frequency', 'Monetary']]) RFM模型是一种强大的工具，它可以帮助企业识别不同价值的客户群体，从而制定更加精准的营销策略和客户维护计划
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受...以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线...02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 想要突出你模型的好，你得先分析旧模型的不好。 比如说，把目前线上模型的实际表现进行统计，如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。...一般情况下，我们会对预测结果按照一定的阈值，进行分组，比如分为A/B/C/D/E/F共6组，越靠后就意味着越有可能是高风险客户，我们给予一定的风控规则进行拦截。...0303 客群稳定性监控 随着时间的推移，我们的客群可能会因为这种原因而导致分布发生了改变，比如我们拒绝通过的客户、风控策略放松收紧、宣传方式改变、政策改变等等，会让当下的进件客群的好坏分布情况，与当时建模时候的客群分布有较大的差异
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