风控算法干货交流来了！

2021智能风控技术峰会：洞悉风控系统与实战
最新推荐文章于 2025-10-20 11:59:37 发布
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2021年5月15日，9:00-18:00，DataFunSummit——智能风控技术峰会将如约而至，本次峰会由3位主席和8位出品人精心策划而成，邀请来自业界的40余位嘉宾从风控系统的架构，到智能风控的核心算法，再到内容、金融、交易、反作弊等实践场景，进行最深入的剖析分享，让你一次吃透一个领域！

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5月15日，共话网上安全~

干货交流，点赞三连↓

Datawhale
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AI应用架构师必看：智能质量控制平台的文档编写最佳实践
2501_92132293的博客
08-22 789
本文将围绕智能质检平台的文档编写，从。
风控算法技术图谱和学习路径
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
03-01 400
风控算法技术涵盖了从数据处理到模型优化的多个环节，结合了传统机器学习、知识图谱和大模型等前沿技术。学习路径应从基础知识入手，逐步深入到核心技能培养和实战经验积累，并关注前沿技术的发展趋势。通过系统化的学习和实践，可以全面提升风控算法的应用能力，为金融行业的智能化转型提供技术支持。
风控算法--海恩法则
06-17
大数据风控算法：海恩法则——是德国飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯·海恩提出一个在航空界关于飞行安全的法则
几种风控算法的原理和代码实现
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风控 “分箱算法”详解：等频等距分箱、决策树分箱、KS分箱、卡方分箱、最优分箱...
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Python数据科学
10-20 746
本文介绍了信贷风控领域中常用的五种变量分箱算法：1) 等频/等距分箱（基础分箱方法）；2) 决策树分箱（基于CART算法，使用基尼系数选择最优分割点）；3) KS分箱（通过最大化好坏客户分布差异确定分箱点）；4) 卡方分箱（基于卡方检验的独立性检验方法）；5) 最优分箱（采用数学规划公式处理复杂约束条件）。文章详细阐述了各算法的原理、计算步骤和适用场景，并提供了Python代码实现参考，内容节选自《100天风控专家》课程。这些分箱方法在风控策略和模型开发中具有重要应用价值。
风控算法大赛解决方案
10-31
拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 400 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个6个月内逾 个月内逾 期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来用户在未来 用户在未来 用户在未来 6个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 问题转换成 问题转换成 问题转换成 2分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 AUC ，从 Master Master Master，LogInfoLogInfo LogInfo ，UpdateInfo UpdateInfo UpdateInfo 表中构建 表中构建 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 AUC AUC，其本质是排序优化问题，所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 排序优化的 排序优化的 排序优化的 RANK_AVG RANK_AVG RANK_AVG融合方法。 融合方法。 融
风控模型算法
c_cpp_csharp的专栏
12-26 1973
金融公司风控模型与算法整理
风控建模算法
Matarin的博客
09-17 897
逻辑回归 1.原理 2.损失函数 损失函数可根据最大似然函数得到 3.迭代方式 随着每次用于更新梯度样本的增加，梯度更准确、迭代次数变少，内存消耗更严重，收敛更慢 批量梯度下降：全样本更新梯度 小样本梯度下降：部分样本更新梯度 随机梯度下降：每次一个样本更新梯度 4. 特点 ①统计解释性好 ②线性模型，准确率较低，欠拟合 ③模型简单，计算成本低 ④适用于小样本量、低特征维度 XGBOOST 1.原理 基于每个基分类器（如CART回归分类树）的集成模型，每个分类器采用前面所有结果的残差作为目标值，
我的数据分析秋招经历和学习心得【万字长文】
weixin_42847656的博客
04-26 1094
刚刚签掉三方，秋招算是告一段落了。 很早就想写一篇文章了，给明年秋招的同学，以及准备进入数据分析领域的朋友，以期能给你们带来一些小小的帮助。 写这篇文章的主要原因一个就是想做个劝退，另一个是系统地给非专业的同学做一个数据分析求职指南。 首先介绍下我自己的情况，双非渣硕，非相关专业（本电子信息，硕电子与通信），0相关实习，转行时间极短（准确地说是今年4月中旬转的数据分析），可以说是叠满了debuff。 秋招情况：投递：167家，笔试：70+家，面试：15家，offer：5家 目前手上的offer有点杂，啥行业
题解 | #将真分数分解为埃及分数# 不取巧也没有公式的硬做
华鑫的专栏
03-13 1740
3.多线程的实现方式？目前前端行业可不是简简单单写几个页面就能行的了，你要启个前端项目，组件库你得做吧，可视化图表ECharts、D3.js你得学吧，一套代码展示多端那么自适应你得做。目前前端行业可不是简简单单写几个页面就能行的了，你要启个前端项目，组件库你得做吧，可视化图表ECharts、D3.js你得学吧，一套代码展示多端那么自适应你得做。25届毕业生，目前研二，本科人力的，研究生工商，然后研究方向跟参加的项目涉及python，自学了SQL，求推荐下以后该从事什么岗位啊，想去数分岗发现根本比不了，
AI，大数据，机器学习三者概念的区分
YUSDook的博客
05-18 1229
AI，大数据，机器学习这些概念特别火，一个通用的认识是，AI是行业未来，是下一个风口，是千亿美元巨头的诞生点。但我不想说，写一篇文章来证明，为什么AI那么重要或者那么有价值，因为这属于正确但完全没用的废话。就好比你说IT行业是巨大的市场方向一样，正确然而并没有卵用。 AI并不是最新的东西，只是最新技术发展的确实有点快，很多出色的互联网产品或其他高科技产品多少都要有AI的成分，从游戏里的Boss，...
AI的发展：在金融行业的应用与机遇（附视频&PPT）
THU数据派
03-17 6528
人工智能技术目前得到了全球范围内前所未有的瞩目，已在多个行业内落地，帮助企业构建了在大数据和人工智能时代下的核心竞争力与商业壁垒。那在新的机器革命时代，我们如何应对机遇和挑战？本期我们很荣幸邀请到清华校友、清华数据创新基地首席金融大数据专家袁征女士，为大家展开题为《人工智能在金融领域的发展和展望》的分享。讲座通过对最新的人工智能发展动态，丰富的音频视频展示和企业实践案例解读，希望帮助大家了解人工智
风控算法大赛解决方案（风控算法大赛解决方案.pdf）
08-07
拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 400 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前 状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个6个月内逾 个月内逾 期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来用户在未来 用户在未来 用户在未来 6个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 问题转换成 问题转换成 问题转换成 2分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 AUC ，从 Master Master Master，LogInfoLogInfo LogInfo ，UpdateInfo UpdateInfo UpdateInfo 表中构建 表中构建 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 AUC AUC，其本质是排序优化问题，所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 排序优化的 排序优化的 排序优化的 RANK_AVG RANK_AVG RANK_AVG融合方法。 融合方法。 融
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如何用AI算法识别骗保行为？蚂蚁保险智能风控模型首次公开！
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