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AI風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條件。首先是了解發(fā)欺詐知識體系，其次要有優(yōu)秀的機器學習模型，{zh1}還需要適用于大數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的底層架構(gòu)。想要實現(xiàn)wm應(yīng)用，風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)時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數(shù)據(jù)，刻畫出完整的數(shù)據(jù)畫像。在特征工程中應(yīng)用業(yè)務(wù)和反欺詐知識，判斷用戶數(shù)據(jù)的多重屬性。
2、不同用戶群的風險識別
數(shù)字化的過程中，傳統(tǒng)風控開始失效，客群下沉所帶來的風險增高，無穩(wěn)定工作高風險的用戶增多，沒有辦法獲取充足的用戶信息。無征信報告記錄的用戶通過線上辦理業(yè)務(wù)的風控表現(xiàn)不好，線上欺詐和激烈的市場競爭也讓金融機構(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，之前的風控方案主要是發(fā)現(xiàn)個案或者單個事件，很難發(fā)現(xiàn)不同賬戶間的欺詐關(guān)聯(lián)。
不需要歷史標簽來偵測未知的欺詐模式，無監(jiān)督機器學習將成為偵測未知欺詐模式的利器，可以在損失發(fā)生之前及時發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐團伙。
布爾數(shù)據(jù)更是根據(jù)自身多年的風控經(jīng)驗和AI智能技術(shù)，將有監(jiān)督和無監(jiān)督機器算法，整合成為了適應(yīng)國內(nèi)市場的全監(jiān)督算法，幫助企業(yè)降低運營成本的同時，提升企業(yè)的風控管理能力。