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RSS订阅原创 基于关系网络（GM）的反欺诈风险与行为的识别方法
近年来，随着移动互联网的兴起，互联网金融，电子商务迅速发展。在企业拥抱互联网的过程中，欺诈问题愈演愈烈。据测算，中国“网络黑产”从业人员已超过150万，掌握数十亿对账号密码关系，市场规模高达千亿级别。如可有效识别欺诈用户成为当务之急。—《电子商务生态安全白皮书》一、关系网络在反欺诈领域的作用反欺诈行为的识别是风控环节的核心。欺诈行为无处不在，几乎所有涉及到金钱的行业都会受到欺诈的攻击，并且每一个行业领域的欺诈形式都存在差异，单一诈骗类型较少并且随着科技的进步欺诈手段更专业化、团伙化，这为识别反欺诈.
2021-05-17 17:41:54
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转载 科技发展与技术恐惧：你会被机器人取代吗？
过去两百年的科技进步一直与人类深深的技术恐惧如影随形。第一次工业革命，纺织机的出现让几百万纺织工失业，蒸汽机的发明导致技术工人因为害怕失业而占领工厂、打砸机器。第二次世界大战中，人们见证了技术的进步可能带来的巨大杀伤力，于是人们开始怀疑，当人类有能力毁灭世界的时候，世界会变成何种模样。二十一世纪，数字技术崛起，AI与大数据的加持让人类越来越清晰地看到机器人取代人类的可能性。科技创新如何影响就业？这个话题又一次成为讨论的焦点。数字技术的广泛应用是否会造成大面积失业？飞速的技术发展会怎么重塑工作的本质？在数.
2021-04-06 15:01:49
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原创 PRIM（Patient Rule Induction Method）规则发现算法在风控中的应用
在风控策略迭代过程中，我们通常需要从高维变量中搜索组合得到规则集（RuleSet），但是单纯依靠画格子、CART决策树等常规手段具有很高的挑战。此时，我们需要一种更为智能、更自动化的方法，从大量变量（高维空间）里找到最优规则集，这就是规则发现。本文主要介绍一种规则发现算法，即病人规则归纳方法(Patient Rule Induction Method -PRIM)，并紧密结合信贷风控业务知识，详细介绍理论和实践应用。Part 1. 规则发现的概念很多机器学习二分类问题抽象为 f（y|x） ，根据输.
2021-03-30 10:28:03
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原创 机器学习模型效果评估指标与方法介绍
模型评估是模型开发过程的不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。在数据挖掘中，使用训练集中的数据评估模型性能是不可接受的，因为这易于生成过于乐观和过拟合的模型。数据挖掘中有两种方法评估模型，验证（Hold-Out）和交叉验证（Cross-Validation）。为了避免过拟合，这两种方法都使用（模型没有遇到过的）测试集来评估模型性能。一、验证（Hold-Out）使用这种方法时，通常大的数据集会被随机分成三个子集：训练集：用于构建预测模型。验证集：用于评估训.
2021-03-25 17:57:55
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转载 风控教父谈模型风险管理（中文版）
10月29日，首届“信用评分与信用评级会议”（CSCR I）在成都举行。会上，雷恩风险咨询的创始人、红宝书《信用评分工具：自动化信用管理的理论与实践》英文原作者RaymondAnderson（雷蒙·安德森）围绕“Model Risk Management: The shockingtruth”（模型风险管理：令人震惊的真相）的主题，针对模型风险及其管理进行了讲解。Raymond AndersonRaymond Anderson（雷蒙·安德森），曾获工商管理学士和硕士学位，拥有30多年银行风
2021-03-17 17:21:02
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转载 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（samplebias），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。对于样本偏差对风控模型的影响，很多模型同学一般只是定性分析，为此，本文将尝试从量化的角度探讨这一点，希望能给大家一些方法论上的启发。目录信贷业务中的样本偏差来源信贷业务中的风控模型术语拒绝推断方法概述仿真实验设计评价总结01信贷业务中的样本偏差来源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.
2021-03-08 09:33:52
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原创 数据科学中常见的9种距离度量方法，包括欧氏距离、切比雪夫距离、半正矢距离等
1、欧氏距离（Euclidean Distance）欧式距离可解释为连接两个点的线段的长度。欧式距离公式非常简单，使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。代码实现：import numpy as npx=np.random.random(10)y=np.random.random(10)#方法一：根据公式求解d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))#方法二：根据scipy库求解from scipy.spatial.distance import pdi
2021-03-04 09:50:33
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转载 大规模动态时序图实时处理技术、平台及应用
0 引言随着大数据人工智能技术及其应用的不断发展，大规模动态时序图作为一种更完备、更自然、更能反映行业生产活动的数据结构，日益成为工业界和学术界共同关注的焦点。国家新一代人工智能发展规划也将大规模时序图的实时处理和智能分析作为共性关键技术。因此，大规模动态时序图实时处理技术将有望作为技术基石，为推动人工智能技术在金融、交通、通信等重要领域进一步发展和应用提供关键支撑，成为引领行业技术进步、实现人工智能驱动发展的又一关键技术。目前对于大规模动态时序图的实时处理技术的研究还处于起步阶段。现阶段与大规模
2021-03-03 15:37:27
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转载 万字长文详解场景金融风险识别与管控
本文围绕场景金融的“三层风险金字塔”风险识别与管控，先对场景金融进行多视角分析，然后从场景“四要素”（流量、数据、交易、信用）入手，进行场景分类（泛场景、浅场景、深场景），作者详细介绍了关于场景金融的实战经验。来源 | 现代金融风险管理作者 | 祝世虎（光大银行智能风控中心副主任、主任科学家）前言《金融科技（FinTech）发展规划》等一系列监管文件的落地，指明了金融服务场景化、线上化、多元化的趋势。金融机构也在监管机构“统筹兼顾发展和风险”政策的指引下，合规有序地推动着场景金融的发展。但是，教.
2021-03-02 10:23:58
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原创 交易与金融在产业链金融机构中的应用研究
交易与金融在产业链金融机构中的应用研究一、 交易是什么交易是从互通有无开始的，是一切金融活动的前提， 我们生活的周围时时刻刻都存在着交易，美国经济学家康芒斯(1862 ~1945)早在1934年出版的代表作《制度经济学》中就首次宣称:“我用‘交易’作为经济研究的基本单位。”康芒斯从“交易”与“交换”的区别来界定交易，“交易，不是实际‘交货’那种意义的‘物品的交换’，它们是个人与个人之间对物质东西的未来所有权的让予和取得,……交易是所有权的转移。”康芒斯进而将“交易”分为三种基本类型:买卖的交易，即平
2021-02-24 18:09:24
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原创 基于身份证图像特征提取的风控技术方法研究
background 计算视觉中，引入不变的特征，主要的思想每个特征点检测的到特征点都伴随对应的尺寸因子，当我们匹配不同图像时，经常会遇到图像尺寸不同的问题，不同图像中特征点距离变得不同，物体变成不同的尺寸，如果我们通过修正特征点的大小，就会造成强度不匹配。为了解决这个问题，提出尺度不变的SURF特征检测，在计算特征点的时候把尺度因素加入之中。SURF（speeded up roboust features）加速版鲁棒特征和SIFT(scale invariant feature transfrom)尺
2021-02-24 17:32:06
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还款意愿评估模型v1.3.xlsx
2021-05-17
中国历年GDP增长率,通货膨胀率,存款利率,外汇及汇率(1980-2021).xls
2021-02-23
空空如也
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