AI风控误杀200笔高危交易，SRE小哥现场手写损失函数救场

最新推荐文章于 2025-08-07 21:04:23 发布

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#AI风控 #模型误杀 #实时推理 #金融风控 #在线服务 #事故处理

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场景设定

在某大型金融机构的风控中心，刚刚发生一起AI风控系统误判的紧急事故。SRE（Site Reliability Engineering）小哥临危受命，现场编写自定义损失函数并结合联邦学习优化模型，最终成功修复问题。以下是整个事故处理过程的复盘。

第一轮：事故概况介绍

SRE小哥：刚刚接到风控系统的报警，AI风控模型在高峰期误判了200笔高危交易为欺诈行为，导致交易被阻拦，业务中断！初步排查发现，模型的召回率和精准率出现了严重偏差。

风控负责人：这可不得了！这些交易涉及多个重要客户，如果不能在短时间内修复，可能导致巨额经济损失，甚至影响公司声誉。SRE小哥，你有什么办法吗？

SRE小哥：别急，我先分析一下问题。AI风控系统的核心是依赖机器学习模型进行实时推理，误判的主要原因是模型的阈值设置不合理，导致召回率高但精准率低。我们需要重新调整模型的损失函数，同时结合联邦学习优化模型的泛化能力。

第二轮：手写损失函数

风控负责人：你说要手写损失函数？这能行吗？我们不是有现成的模型训练框架吗？

SRE小哥：当然可以！我们先从调整损失函数入手。风控模型的核心目标是减少误判，同时保证高危交易的拦截效果。我们可以设计一个加权损失函数，对误判的高危交易进行惩罚，同时降低误报的权重。

# 手写损失函数示例
def weighted_loss(y_true, y_pred, weights):
    """
    加权损失函数，对高危交易的误判进行惩罚
    :param y_true: 真实标签 (0: 正常, 1: 欺诈)
    :param y_pred: 预测概率
    :param weights: 样本权重，高危交易权重更高
    """
    epsilon = 1e-7  # 防止log计算出现数值不稳定
    loss = -weights * (y_true * tf.math.log(y_pred + epsilon) + 
                       (1 - y_true) * tf.math.log(1 - y_pred + epsilon))
    return tf.reduce_mean(loss)

# 权重设置示例
weights = np.where(y_true == 1, 5.0, 1.0)  # 高危交易权重设置为5

风控负责人：哇，这看起来挺复杂的！为什么这么设计？

SRE小哥：我们通过给高危交易更大的权重，让模型在训练时更多关注这些样本，从而减少误判。同时，使用交叉熵损失函数，可以让模型的预测概率更接近真实标签。

第三轮：结合联邦学习优化模型

风控负责人：那联邦学习又是什么？这能帮上忙吗？

SRE小哥：联邦学习是一种分布式机器学习框架，可以让我们在不共享敏感数据的情况下，利用多个金融机构的匿名数据来优化模型。通过联邦学习，我们可以提升模型的泛化能力，减少过拟合现象。

# 联邦学习框架示例
from fl_framework import FederatedLearning

# 初始化联邦学习框架
fl = FederatedLearning()

# 加载本地模型
local_model = load_model('local_risk_model.h5')

# 参与联邦学习
fl.join_federation(local_model, rounds=5)

# 更新本地模型
updated_model = fl.get_updated_model()

# 保存更新后的模型
updated_model.save('updated_risk_model.h5')

风控负责人：听起来很先进！但这需要多长时间？

SRE小哥：联邦学习的优化过程可以在后台运行，不会影响当前的在线服务。我们可以先用手写的损失函数快速修复模型，同时结合联邦学习进行长期优化。

第四轮：实时部署与验证

风控负责人：那我们现在就部署这个新模型吧！

SRE小哥：别急，我们先用A/B测试验证一下模型的性能。我们可以将新模型部署到一部分流量上，观察其召回率和精准率是否有所改善。

# A/B测试部署示例
def deploy_model(model, traffic_ratio=0.1):
    """
    部署模型到在线服务，并分流一部分流量进行测试
    :param model: 新模型
    :param traffic_ratio: 测试流量占比
    """
    # 更新在线服务的模型文件
    update_online_model(model)

    # 配置流量分流
    configure_traffic_split(traffic_ratio)

# 部署新模型
deploy_model(updated_model, traffic_ratio=0.1)

风控负责人：测试结果如何？

SRE小哥：刚刚运行了5分钟，新模型的召回率从80%提升到了90%，精准率也从70%提升到了85%！误判的高危交易已经减少到10笔，基本恢复了正常业务。