【转载】对风险控制的理解

最新推荐文章于 2024-12-27 16:00:00 发布
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#风控 #异常检测

博客主要围绕对风控的理解展开，风控在信息技术领域至关重要，能有效识别和防范潜在风险，异常检测是其中关键环节，可及时发现异常情况，保障系统安全稳定运行。
智能体群体决策在投资组合风险控制中的应用
AI架构师小马
03-12 1083
智能体（Agent）是具有自主性、社交性、反应性和学习性的实体。在计算机科学和人工智能领域，智能体通常被定义为能够感知环境、自主决策并采取行动的实体。自主性：智能体具有自主决策能力，可以根据其目标和环境信息自主选择行动。社交性：智能体可以通过通信机制与其他智能体进行交互，共享信息，协同完成任务。反应性：智能体能够感知环境变化，并迅速做出反应，以适应环境变化。学习性：智能体通过经验积累和知识学习，不断提高其决策能力和适应性。在投资组合风险控制中，智能体可以代表不同的投资者、风险因子或投资策略。
Mahalanobis（马哈拉诺比斯）距离
fu_jian_ping的博客
12-28 9094
马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 马氏距离（Mahalanobis Distance）是由马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即.
对风控的理解
X优快云J2713的博客
08-27 1522
最近一直关注风控方向的知识和业务，我做下总结吧！ 1. 技术篇 机器学习算法（这个是最多的，要明白每个模型的优缺点，适用范围，对模型本身要理解透彻） 深度学习算法：GAN,迁移学习，强化学习等新的技术 2. 基本理解 （1）风控的定义：风控就是风险控制 主要分为2大方向：信用风控（打分，芝麻分之类）；反舞弊风控（很多黑产活跃在...
CNAS软件测试实验室公正性风险评估解读，风险评估方法、步骤
最新发布
daopuyun的博客
12-27 1967
风险管理过程是实验室管理的重要组成部分，贯穿于实验室的全部活动过程之中。在CNAS-CL01：2018《检测和校准实验室能力认可准则》中，第4.1.4条规定：实验室应持续识别影响公正性的风险。这些风险应包括其活动、实验室的各种关系，或者实验室人员的关系而引发的风险。然而，这些关系并非一定会对实验室的公正性产生风险。在实际的评审过程中，该条款也是公正性方面最容易出现问题的地方。本文我们一起来梳理一下，CNAS软件测试实验室公正性风险评估怎么做。
深入理解 PostgreSQL 中的 MVCC（多版本并发控制）机制
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
07-31 3560
简要介绍MVCC（多版本并发控制）概念和其在数据库中的重要性。提出写作目的，即深入理解PostgreSQL中的MVCC机制，并解释读者可以从本文中学到什么。MVCC，即多版本并发控制，是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中，常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据，以防止数据不一致或冲突。然而，传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降，尤其在高并发访问的情况下。MVCC通过引入多个数据版本来解决传统锁定机制的一些局限性。
导购APP佣金模式的风险控制与合规性
微赚淘客系统开发者博客
09-16 2646
本文将探讨导购APP佣金模式中的常见风险、如何进行有效控制，以及如何确保平台的合规性。导购APP的佣金模式虽然能带来可观的收入，但也伴随着风险和合规性挑战。通过建立完善的风险控制与合规性保障体系，导购平台可以在保障用户利益的同时，实现自身的健康发展。为了满足GDPR等法律对用户隐私的保护要求，平台应采取必要措施，如匿名化用户数据、减少不必要的数据收集等。确保导购APP的佣金模式符合相关法律法规是避免法律风险的关键。可以通过设立合规性监控机制，定期审查平台的运营模式和规则，确保其符合最新的法律法规。
爆肝整理：测试人员如何做好项目风险控制
liuxiaoniudechuntian的博客
04-02 1500
​ 目录 风险的来源 需求分析阶段：发挥主动性 测试方案制定阶段：方案全面 用例设计阶段：不遗漏 提测验证阶段：注重质量、进度与风险预警 上线回归段：做好善后 项目总结阶段：吸取教训、输出行动方案 宝藏测试公众号，可以关注看看哦 测试人员在项目中的作用只是测试吗？ 我们就只是按部就班的进行需求分析、用例编写/评审、提测验证、Bug回归验证吗？ 为了能够交付高质量的产品，测试人员更重要的是做好项目风险把控。 ’项目风险管理’ 听上去像是项目经理或scrum master的活儿..
搜索中的 Query 理解及应用
SeaSky_Steven的博客
05-08 8271
文章作者：Joelchen 腾讯 研究员 编辑整理：Hoh 内容来源：腾讯技术工程 出品平台：DataFunTalk 注：转载请联系原作者。 导读：Query 理解 ( QU，Query Understanding )，简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对 query 进行结构化解析。这里 query 从广义上来说涉及的任务比较多，最常见的就是我们在搜索系统中输入的查询词，也可以是 FAQ 问答或阅读理解中的问句，又或者可以是人机对话中用户的聊天输入。本文主要介绍在搜索中的 query .
自动控制的历史发展
song430的博客
10-21 8963
本文转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/65339164那些年的神贴——自动控制的故事，原作者应该是《大话自动化:从蒸汽机到人工智能》的作者晨枫，其在网上发表过《自动控制的故事》和大量有关工业自动化的文章。 写在前面： 从文章来看，作者的方向偏向于化工控制，虽说标题是自动控制，里面包含了过程控制，现代控制，系统辨识，工程控制算法等内容。这让我想起来另外一件事，有次有幸听...
全面了解量化风险管理-转载 风控搭建的可以一看
weixin_46727089的博客
04-21 8554
8 过去400年间，只有保险公司始终积极从事风险管理活动；150年前，风险管理的范围开始扩大到信用风险和市场风险；最近40年，市场剧变让风险变得越来越复杂，潜在成本和未来机遇难以把握，企业开始有意识地从公司层面管理风险；20世纪80年代起， 企业在识别和管理风险上投入更多精力，带有“风险”的头衔成为新的职位； 这个领域，逐渐形成了自己的语言。 全文总计1.9w字，因内容较长，可分四...
支付风控学习笔记（转载）
kcaan15的博客
02-26 5018
最近看了一些支付风控方面的文章，顺便了解一下支付风控的流程，于是将看的几篇文章整理了一下，写了这篇笔记。对于这块本人非专业人士，如有理解不当的地方请多多指正。 目录 1、支付风险类型 2、支付风控流程 3、支付宝风控策略 4、参考文章 一、支付风险类型 支付风险主要需要防范一下几种类型的风险： 1. 账户风险  　账户风险是指黑客通过技术手段攻破服务器系统，修改账户数据，并可能导致的损失。  　对于传统金融系统，行业标准要求通过专线进行网络连接，和互联网网络进行隔离，最大程度降低账户风险。对于第三方支
数据库审计与风险控制解决方案
weixin_34253126的博客
04-29 1430
1 概述 1.1 数据库面临的安全挑战 数据库是企业核心业务开展过程中最具有战略性的资产，通常都保存着重要的商业伙伴和客户信息，这些信息需要被保护起来，以防止竞争者和其他非法者获取。互联网的急速发展使得企业的数据库信息价值及可访问性得到了提升，同时，也致使数据库信息资产面临严峻的挑战，概括起来主要表现在以下三个层面： 管理层面：主要表现为人员的职责、流程有待完善，...
电子政务-一种自移式转载机电液控制系统.zip
09-16
电液控制系统则是这种设备的重要组成部分，它结合了电力驱动和液压传动的优点，实现了对转载机的精准控制。电液控制系统通过电气元件（如传感器、控制器）收集和处理信息，再通过液压元件（如油泵、马达、阀）执行...
LOF（Local Outlier Factor）：局部异常因子
fu_jian_ping的博客
12-27 4783
局部异常因子算法（Local Outlier Factor）通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度，一个样本点的局部可达密度越大，这个点就越有可能是异常点。 用通俗的话来讲就是：若点P的局部范围内，数据点的密度越小，则点P越有可能是异常点。 一、k距离邻域：表示K个数据点组成的一个邻域范围 　　某一点P的k距离（k-distance）很容易解释，就是点P和距离点P第k近的点之间距离，但不包括P。假设P是学校，葛小伦、刘闯、赵信、蔷薇、琪琳、炙心6个同学都住在学校附近： 　　图1
读书笔记《Outlier Analysis》 第七章 有监督的异常检测
fu_jian_ping的博客
01-16 4443
1. 引言 监督异常检测的目标是赋予学习方法特定于应用程序的知识，以获得与应用程序相关的异常。这一知识往往包括此类相关异常的例子，尽管其他类型的监督也是可能的。由于异常的罕见性质，这种例子往往是有限的。这给创建健壮模型带来了挑战。然而，即使有少量的数据可供监督，它的纳入通常会显著提高异常检测的准确性。关于异常分析的一般建议是在可能的情况下始终使用监督。 异常检测与分类问题的区别，主要是有以下几个具有挑战性的特征，这些特征有可能是孤立的，也有可能是组合的： 1、类不平衡： 由于异常值被定义为数据中的罕
读书笔记《Outlier Analysis》 第四章 基于邻近的异常检测
fu_jian_ping的博客
01-11 3879
1.基本介绍 基于邻近的技术是指，当一个数据点的位置或邻近是稀疏时，则将其定义为一个离群点。 基于邻近的技术最常见的离群点分析的定义： 基于聚类： 使用非任何聚类中数据点的成员、其与其他聚类质心的距离、最近的聚类的大小或这些因素的组合来量化异常值评分。聚类问题和异常检测问题有互补关系，其中要么属于聚类，要么属于异常值。 基于距离： 使用数据点到其k近邻的距离来定义邻近。具有较大k近邻距离的数据点被定义为离群点。基于距离的算法通常比其他两种方法需要执行更详细的粒度。另一方面，这种更大的粒度往往需要
读书笔记《Outlier Analysis》 第五章 高维数据中的异常检测：子空间方法
fu_jian_ping的博客
01-14 3616
1.基本介绍 现实世界中，很多数据的维度非常高，许多传统的异常检测方法在高维数据中无法有效工作。这也叫维度灾难/维度诅咒/维度惩罚。 在高维空间中，当进行全维分析时，数据变得稀疏，真正的异常值被多个不相关维数的噪声效应所掩盖。 维度灾难的一个主要原因是在高维情况下，难以定义一个点的相关局部性。例如，在高维空间中，所有点对几乎是等距的。这种现象被称为数据稀疏或距离集中。而异常值是定义为稀疏区域中的数据点，这导致了一种鉴别性差的情况，即所有数据点都位于几乎相同的稀疏区域中，具有全维度。 2.轴-并行子空
读书笔记《Outlier Analysis》 第九章 时间序列和多维流的异常检测
fu_jian_ping的博客
01-18 2713
1、引言 2、流时间序列中基于预测的异常检测 3、异常形状的时间序列 4、多维流的异常检测
读书笔记《Outlier Analysis》 第二章 异常检测的概率和统计模型
fu_jian_ping的博客
01-11 2424
第二章 异常检测的概率和统计模型 1.为什么要讲概率和统计模型？ 之所以一开始就讲概率和统计模型，是因为最早的异常检测方法时根植于概率和统计模型的。 这些方法是在计算机技术出现和普及之前就提出的，因此设计时不太注重数据表示或计算效率等实际问题。 然而，基本的数学模型是非常有用的，并最终适应了各种计算场景。 2.单变量极值 单变量极值分析是异常检测中非常流行的一种方法。 这种方法是确定单变量分布尾部的数据值，因为这些值往往是异常的。 单变量极值也经常用在其他算法的最后一步，因为这些算法的结果通.
MyActions项目脚本使用声明与风险提示
这涉及到法律风险、道德责任和对技术滥用后果的认识。 标签“JavaScript”指向了一种广泛使用的脚本语言。JavaScript是一种高级编程语言，主要用于开发网页的客户端脚本，能够创建富交互式网页。它也是许多前端开发...
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