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AI風(fēng)控解決方案想要在金融領(lǐng)域應(yīng)用，一般需要先滿足幾個(gè)條件。首先是了解發(fā)欺詐知識(shí)體系，其次要有優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，{zh1}還需要適用于大數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的底層架構(gòu)。想要實(shí)現(xiàn)wm應(yīng)用，風(fēng)控解決方案還面臨著不小的挑戰(zhàn)。
1、相關(guān)數(shù)據(jù)的清洗和特征工程
面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，怎樣清洗數(shù)據(jù)從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數(shù)據(jù)時(shí)要建立每個(gè)用戶的整體視圖，綜合考量各方面數(shù)據(jù)，刻畫(huà)出完整的數(shù)據(jù)畫(huà)像。在特征工程中應(yīng)用業(yè)務(wù)和反欺詐知識(shí)，判斷用戶數(shù)據(jù)的多重屬性。
2、不同用戶群的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
數(shù)字化的過(guò)程中，傳統(tǒng)風(fēng)控開(kāi)始失效，客群下沉所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)增高，無(wú)穩(wěn)定工作高風(fēng)險(xiǎn)的用戶增多，沒(méi)有辦法獲取充足的用戶信息。無(wú)征信報(bào)告記錄的用戶通過(guò)線上辦理業(yè)務(wù)的風(fēng)控表現(xiàn)不好，線上欺詐和激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也讓金融機(jī)構(gòu)的用戶下沉。
3、快速多變的欺詐模式
欺詐攻擊手法快速多變，之前的風(fēng)控方案主要是發(fā)現(xiàn)個(gè)案或者單個(gè)事件，很難發(fā)現(xiàn)不同賬戶間的欺詐關(guān)聯(lián)。
不需要?dú)v史標(biāo)簽來(lái)偵測(cè)未知的欺詐模式，無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)將成為偵測(cè)未知欺詐模式的利器，可以在損失發(fā)生之前及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐團(tuán)伙。
布爾數(shù)據(jù)更是根據(jù)自身多年的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)和AI智能技術(shù)，將有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督機(jī)器算法，整合成為了適應(yīng)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的全監(jiān)督算法，幫助企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本的同時(shí)，提升企業(yè)的風(fēng)控管理能力。
