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。...所以，整套风控决策引擎的搭建设计思路，基于规则优先级运算的注意要点如下： 1、自有规则优先于外部规则运行 举例说明：自有本地的黑名单库优先于外部的黑名单数据源运行，如果触发自有本地的黑名单则风控结果可直接终止及输出...所以，整个风控决策引擎的搭建设计思路，基于可调整与可维护的注意要点如下： 1、非刚需与必要的风控规则，能够“开关化” 举例说明：一些必要的风控规则，如用户的银行4要素验证是否一致性，这是必要规则，就无需可开关...因为芝麻信用分是否可作为决策依据将主要取决于业务方向与用户群体，因为理论上芝麻信用分的高低主要与用户在芝麻信用体系内的数据绑定维度的多与少相关，并不一定绝对反映用户的信用程度。
最重要的事情最后都会讲：建模是始终服务于业务的，没有业务的评分卡就没有灵魂 决策引擎概念简述 在我理解上 决策引擎类似是一个管道、运输系统，连通整个风控流程，所有的规则和评分卡以及流程都覆盖其中，分配到每一个环节...（比如人工），将结果返回给决策引擎，走入下一个流程 决策引擎的使用规则 决策引擎的分流效果 评分卡是内置在决策引擎当中，基于评分卡的分段，评分卡的使用具体参见：评分卡在策略中的使用，进行分流，分流决策的目的是为让好客户以及有借款欲望客户进一步走入下一流程...决策引擎规则的顺序 1 并行和串行并举 客户命中规则 或者 客户在某评分卡的某个阶段，共同作用，即条件A或条件B均可进入C环节 2 规则的先后性 内部规则 优于 外部规则，比如黑名单信息，用户的基本信息等...，内部规则的准确性实际上要优于外部规则 3 IV很强的变量实际更适合作为决策引擎的规则 一个变量分箱后，里面全部都是坏客户，那么可以直接作为TK规则，而不是放入评分卡中 4 规则的效率 直接结果和二次处理结果的效率是不同的
从某种意义上讲，求解器就像运筹学里的“芯片”，绝大多数复杂系统的决策问题，都需要用求解器寻求最优解决方案。...市场体量的增大与结构性变化的频生，都对智能决策优化的演进创造了良好条件。...罗小渠认为，杉数科技生逢其时，更要把握良机——“目前，我们已形成以求解器COPT为核心计算引擎+决策技术中台+业务场景的完整技术平台，通过对底层技术引擎的升级来驱动更为高效的产品平台和服务，赋能产业向智能化转型...从调度优化到提供端到端的决策优化解决方案，从涉足零售电商到深耕工业互联网，再到成功服务逾20个行业超百家龙头企业，杉数科技的技术引擎一直在迭代更新，而唯一不变的是对客户需求的跟踪与洞察。...复杂业务场景纷繁交织的航空业是决策优化技术的天然拥趸。
（译自Simon Brown的Software Architecture for Developers II；译者：伍斌） 背景 一家办公室设在伦敦、纽约和...
Node-RED 规则引擎：开启物联网时代的智能决策 随着物联网技术的快速发展，大量的设备和传感器正在不断产生海量的数据。...为了有效处理这些数据，并实现智能决策，规则引擎在物联网领域扮演着至关重要的角色。而 Node-RED 规则引擎则以其灵活性和易用性，在物联网开发领域中引起了广泛的关注和应用。...二、Node-RED 规则引擎的特点 灵活性：Node-RED 支持自定义节点和插件，用户可以根据需求扩展功能，实现个性化的规则设计。...三、Node-RED 规则引擎的应用场景 智能家居：在智能家居领域，Node-RED 可以连接各种智能设备，实现设备的联动控制、自动化场景设置等功能。...四、总结 随着物联网技术的不断发展，规则引擎在物联网应用中的作用将越来越重要。Node-RED 规则引擎以其灵活性和易用性为物联网开发者提供了一个强大的工具，使得开发者能够轻松地构建复杂的物联网应用。
恒丰银行实时智能决策引擎凭借和大数据相关技术和服务平台进行结合，例如流处理技术、具有推理能力的规则引擎、分布式微服务计算框架、分布式消息队列、具有海量数据查询和分析能力的内存数据库构建的决策引擎具有实时智能决策能力...5、产品功能 恒丰银行实时智能决策引擎分为SaaS和私有版本，产品由运营管理和决策引擎2个系统组成。...系统原理图 决策引擎 决策引擎提供一组API接口，用于集成业务系统，业务数据从业务系统实时下发决策引擎，决策引擎根据运营管理系统的资源配置信息、决策模型/规则配置信息，进行分析计算，计算结果实时输出给业务系统...评分卡规则定义界面如下图： 8) 路由配置管理 路由是一棵决策树，用于制定规则流，用户可根据业务需要配置多个决策路由;路由为引擎的核心部件，路由的引入，一方面可以定义数据在决策引擎中的决策流程...恒丰银行实时智能决策引擎可解决传统的商业决策引擎产品及其应用技术架构无法兼顾实时决策需要的高并发、低延迟、快速策略规则配置并实时发布的应用场景需要，将极大提升各类风险或反欺诈监测的效率、提高风险发现和防范能力
按决策的范围和决策的重要性划分，可以分为战略决策、战术决策、业务决策。 战略决策是解决全局性、长远性、战略性的重大决策问题的决策。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...决策的分类 1、按决策范围分为 战略决策、战术决策和业务决策； 2、按决策性质分为程序化决策和非程序化决策； 3、按决策主体分为个人决策和群体决策； 4、按决策问题的可控程度分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策...决策问题分类 确定型、非确定型、风险型 决策问题通常分确定型、非确定型、风险型三种。 由于决策问题的性质不同，群体决策与个人决策的差异及决策人个人的风格不同，其决策的时间和决策的方法也不相同。...战术决策：为了实现战略决策、解决某一问题做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。 战略决策是关系企业全局和长远发展的重大问题的决策。是非程序化的、带有风险性的决策。
互联网下半场，金融行业安全形势日趋复杂 随着互联网走入了下半场，金融行业数字化转型步伐逐渐加快，同时也带来了许多新的金融模式，增加了防范系统性金融风险的压力。...它能够处理大规模的海量数据，通过机器学习，来制定决策引擎规则；再通过规则对金融活动进行监测、判断和预警，对风险金融行为实现“打早打小”。...目前，腾讯安全已经协助该局累计提示了600多万次金融风险，150多万用户接收到风险提醒，保护了用户的资金安全。...在PaaS层，拥有风险控制决策引擎、复杂网络分析引擎两个自研风控引擎，为合作伙伴提供完善的风控服务；在SaaS层，提供包括反欺诈评分、身份认证、行业风险评估等多种线上服务，可以帮助金融机构对C端用户的身份进行识别和保护...腾讯安全金融风控团队与华夏银行联合打造“龙商贷”业务，为行方提供智慧风控、信贷决策、业务设计及运营管理整体业务解决方案。
▍未来 所有企业都需要拥有数据驱动决策的文化 营销领域越来越数字化、科学化，利用数据高效发掘增量，这是大势所趋。巨量引擎认为，数据科学驱动决策是未来每一家企业都需要构建的企业文化。...企业最高决策层首先需要建立这种认知，数据即企业战略资产，助力科学决策，并驱动实际收益与回报。决策层自上而下推动数据意识变革，整个企业才能真正形成数据科学的文化。 ?...关于营销科学为什么聚焦在度量与洞察，巨量引擎营销科学专项负责人阐释道，利用度量去算清楚每一分营销预算的真实效果，再通过洞察去指导下一步营销决策，这样就形成了完整的闭环，给广告交易系统做更优质的输入，从而系统化提升营销效率...巨量引擎会加速开放数据洞察产品的能力，推出全网可见的内容消费趋势洞察平台，助力广告主、代理商以及更多的营销相关从业者提升科学决策的能力。...巨量引擎营销科学专项负责人表示，希望更多营销平台一起参与到营销科学的构建，推进增效度量，让媒体价值更透明；希望更多品牌建立“数据驱动科学决策”的文化，坚信数据的价值，投入更大的资源，提升全链路数字化能力
网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。...（一）网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术，如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用，而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现，尤其是风险管理技术的网络化...传统的金融风险管理，是建立在实物线索基础上的。
因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...购物篮分析 零售店分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等 决策树 利用决策树进行推荐引导等 遗传算法 利用遗传算法解决车间调度问题等 聚类分析 通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，分析客户的共同特征...，实施精准营销等 连接分析 电信服务业用连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案等 OLAP分析 提供对决策人员和高层管理人员的决策支持等 神经网络 机器自我学习...此技术应用于金融风险管理无疑非常有益，可提供风险预警，让管理者提前做好准备，为决策提供参考信息，因而使企业极大地降低风险和提高竞争力，为企业的长足发展作出贡献。
按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...（6）数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。...财务危机预警模型的建立能够对企业经营失败和财务管理失误现象进行预警和早期控制，为决策者、投资者和债权人提供重要信息。...首先根据主成分分析的特征向量与主成分贡献率计算出对于财务状况影响最大的财务指标，接着根据该分析的结果，把预测期公司的财务状况分为两类作为预测的目标变量，然后运用Logistic回归方法和决策树方法等进行公司财务状况进行预测...此技术应用于金融风险管理无疑非常有益，可提供风险预警，让管理者提前做好准备，为决策提供参考信息，因而使企业极大地降低风险和提高竞争力，为企业的长足发展作出贡献。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的叶子结点的数目 """ numLeafs = 0 # 初始化叶子 firstStr = list...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策树深度 firstStr = next
“大家发现，‘蓦然’排在‘百度’后，百度是搜索引擎，我们想做的是决策引擎。”戴帅湘说。“认知”指的是人类建模世界的方式，而戴帅湘想用机器构建认知世界的模型，打造决策引擎。 这便是公司名字的由来。...在昨天的“蓦然认知·万物赋声”发布会上，戴帅湘以此开场做演讲，认为新的交互革命中，决策引擎将无缝承接搜索引擎，帮助传统产业走向智能化，还展示了新一代智能决策引擎MorUI 2.0。...想通后，戴帅湘决定，将常用应用及服务放入智能决策引擎Mor，用户不再需要安装任何的应用，未来所有的服务都只需要语音对话来触发。 ?...发布会上，蓦然认知推出了全新“智能决策引擎”MorUI 2.0。与传统UI的最大区别在于，MorUI 2.0既包括GUI，也包含 VUI，并强调两者融合的交互方式。...蓦然认知能基于不同场景模式进行交互决策，并且提供场景的自定义功能。 ? △ 工作人员演示基于“Mor”的智能家居场景 不仅要实现一个自然、高效的交互方式，还要为用户打造一个强大的决策引擎。
在今年两会中，李克强总理着重强调了要控制金融风险，问题是该怎么控呢？ ? 记者 | 春夏 本文长度为1800字，建议阅读4分钟 两会一向被认为是政策风向标。...与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同，今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序，筑牢金融风险防火墙”，着重强调了要控制金融风险。 为什么要控制风险呢？...知名财经金融评论家余丰慧告诉数据猿记者，总体上来说，互联网金融风险主要出现在P2P行业，各种跑路、欺诈案件非常多。...余丰慧告诉记者，互联网金融是以大数据为基础，通过搭建大数据风控系统，挖掘用户的借贷数据，可以判断用户信用情况，从而有效防范其金融风险。 在利用科技控制金融风险过程中，数据和技术将发挥巨大作用。...运用新的技术手段将金融业务数据进行整合，然后利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，才能应用于金融风险管控。
决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。...0x01 决策树的思想 1.1 什么是决策树 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。...3 决策树的构建 决策树通常有三个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。...决策树生成和决策树剪枝是个相对的过程，决策树生成旨在得到对于当前子数据集最好的分类效果(局部最优)，而决策树剪枝则是考虑全局最优，增强泛化能力。...决策树是一个非参数的决策算法，决策树可以解决分类问题，且天然支持多分类问题。
召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 1、银行卡欺诈防控体系 ? 2、检测级别提升路径 ?
https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82829502 决策树通过生成决策规则来解决分类和回归问题。...但是由于决策树在理论上能无限制地划分节点 前剪枝：在划分节点之前限制决策树的复杂度，通过一些阈值来限制决策树的生长，比如max_depth、min_sample_split等参数。...后剪枝：在决策树构建完成之后，通过剪枝集修改树的结构，降低它的复杂度。 这两种方法相比，前剪枝的实现更加容易，也更加可控，因为在实际应用中应用得更加广泛。...决策树最大的缺点在于模型的最后一步算法过于简单：对于分类问题，只考虑叶子节点里哪个类别占比最大；而对于回归问题，则计算叶子节点内数据的平均值。这导致它在单独使用时，预测效果不理想。...因此在实际中，决策树常常被用来做特征提取，与其他模型联结起来使用。
决策树归纳的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归各个击破的方式构造决策树。 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好的选择。 在其生成过程中，分割方法即属性选择度量是关键。...根据分割方法的不同，决策树可以分为两类：基于信息论的方法（较有代表性的是ID3、C4.5算法等）和最小GINI指标方法（常用的有CART，SLIQ及SPRINT算法等）。
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