消費金融風控模型

時間：2020-07-02作者：杭州首新網絡科技有限公司瀏覽：137

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  詞條說明

• 風控解決方案面臨挑戰--布爾數據

  AI風控解決方案想要在金融領域應用，一般需要先滿足幾個條件。首先是了解發欺詐知識體系，其次要有優秀的機器學習模型，最后還需要適用于大數據生產環境的底層架構。想要實現**應用，風控解決方案還面臨著不小的挑戰。 1、相關數據的清洗和特征工程 面對海量的數據，怎樣清洗數據從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數據時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數據，刻畫出完整的數據畫像。在特征工程中應用業

• 布爾數據實力領跑，科技創新助力智能風控發展

  科技創新能力之于企業，是實現持續發展的重要動力，較是企業**競爭力的體現。在金融科技領域，隨著人工智能、大數據等新興技術的融合應用，進一步強化了科技對于金融行業的作用，金融科技進入新的發展階段。作為智能風控行業的*，布爾數據始終堅持科技創新推動企業發展，持續加大科技研發投入，完善研發團隊建設，以科技創新打造企業**競爭力，為更多企業和平臺提供技術支撐和智能風控一站式解決方案。 金融科技作為實現

• 智能風控模型 風控決策引擎哪家好

  在談為何要做風控以前，大家先來掌握2個定義：風險管理方法和風險控制。 風險管理方法：指怎樣在新項目或公司在一定風險的自然環境里，把風險減為較少的管理方法全過程。 風險控制：指風險管理人員采用各種各樣對策和方式，解決或降低風險惡性事件產生的各種各樣概率，或是降低風險惡性事件產生時導致的損害。 因此實際上風險控制是風險管理方法中的一個階段，風控是風險控制的通稱。 為何要做風控？ 伴隨著互聯網技術的迅猛

• 共享智能風控實踐經驗，布爾數據助力打破銀行風控技術瓶頸

  近日，由布爾數據舉辦，各銀行組織共同進行的智能風控網絡研討會成功舉行。各種銀行*代表及布爾數據技術*團共30人參與，大家開啟網上云討論，共商風控大計。 此次網上討論會主要的緊緊圍繞“國內國外銀行業風險管控現況與發展趨勢”、“后疫情時期金融風險主要的特點及發展趨向”、“金融科技搭建智能風控新模式”三大主題開展討論與溝通交流，各**代表對于當今國內銀行業風險管控現況，深入分析金融風險誘因及發展