反欺诈评分卡

原理+代码|Python实现随机森林并预测宽带客户离网（附源数据）

image.png本文是Python商业数据挖掘实战的第3篇1-基于不平衡数据的反欺诈模型实战2-Apriori算法实现智能推荐3-随机森林预测宽带客户离网前言组合算法也叫集成学习，在金融行业或非图像识别领域
Raiders_心理学·2020-07-26 22:14

信用评分卡模型建立总结

评分卡笔记1.评分卡流程评分卡的流程主要是以下的几个步骤：1.数据预处理观察数据处理数据中的缺失值与异常值2.卡方数据分箱分箱完成后将原始数据的值替换成woe的值3.特征选择将特征中相关性强的特征组合相关系数高的去除掉
Be_Alone·2020-07-16 06:41

评分卡模型开发-用户数据异常值处理

用户数据缺失值处理见上篇：http://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/76599626缺失值处理完毕后，我们还需要进行异常值处理。异常值是指明显偏离大多数抽样数据的数值，比如个人客户的年龄大于100时，通常认为该值为异常值。找出样本总体中的异常值，通常采用离群值检测的方法。离群值检测的方法有单变量离群值检测、局部离群值因子检测、基于聚类方法
小力丸·2020-07-16 02:06

信贷反欺诈的常用手段：名单库、专家策略、机器学习

低廉的造假成本和层出不穷的欺诈手段，给一个信贷机构带来的不仅仅是风险损失，更给信贷机构带来极大的挑战。在整个信贷流程中，如何在贷前申请中准备快速地识别欺诈风险，将欺诈群体拒之门外是业务的重中之重。信贷欺诈的类别欺诈从本质上来看是操作风险的一种。在信贷行业，据悉70%以上的风险来自欺诈风险，而欺诈形式多种多样，如身份造假、中介黑产、内外勾结等等。从欺诈主体来看，可以分为第一方欺诈、第二方欺诈、第三方
dingxiangtech·2020-07-15 22:03

Python 评分卡之数据预处理（重复值、填补缺失值、异常值与数据不平衡）

关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客评分卡之数据预处理：重复值、填补缺失值、异常值与数据不平衡在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人
程志伟·2020-07-15 21:32

python 评分卡建模记录---使用到的各种函数（1）（转载）

python评分卡建模记录—使用到的各种函数（1）用python评分卡建模过程中使用到的numpy和pandas中的方法（一）python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用（列切片及行切片
baby_superman·2020-07-15 20:13

【Python】常用包整理，包括Numpy、Pandas、sklearn、url、pymysql、Wxpy、Xlwt、Pyecharts等

关注公众号后，可联系圈子助手加入我们的机器学习风控讨论群和反欺诈讨论群。（记得要备注喔！）  相互学习，共同成长。
CS正阳·2020-07-15 15:44

手把手教你使用Python实战反欺诈模型｜原理+代码

作者|萝卜来源|早起Python（ID:zaoqi-python）本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外
AI科技大本营·2020-07-15 14:50

如何搭建反欺诈策略与模型

转载自https://www.jianshu.com/p/fd447413e335信用风险与反欺诈哪个更加重要？为什么是先讲策略再谈模型？一个完整的反欺诈流程如何搭建？如何说服CEO接受模型测试成本？
yaoshengting·2020-07-15 11:15

金融风控

而评分卡模型就是希望能将一系列的个人信息输入模型，然后得到一个用户的还款概率概率越大，评分越高，越容易还钱概率越小，评分越低
候乐·2020-07-15 09:23

评分卡

##评分卡与集成学习建立逻辑回归模型对模型进行评分映射逻辑回归回顾公式[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jUEex1hu-1588764090370)(pics
候乐·2020-07-15 09:22

运营商的反欺诈攻防战（5）：黄牛党和羊毛党

移动通信的发展史，同样是一部轰轰烈烈的运营商反欺诈战争史。所谓魔道相长，移动通信的技术发展，给客户带来了越来越多的便利，但也为运营商带来过各种难以想像的风险。
尚儒客栈·2020-07-15 09:05

信用评分卡—信贷准入A卡（逻辑回归）

信贷评分卡前言1.逻辑回归原理1.1求解方式1.2逻辑回归为什么用sigmoid并且转化后的输出即为1的概率2.逻辑回归到评分卡2.1woe及IV2.2逻辑回归到评分卡2.3评分卡的开发流程3.逻辑回归对数据的要求
ecnu_frc_new·2020-07-15 07:54

Python 信用卡评分模型 自动分箱&逻辑回归&制作评分卡

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factorimportstatsmodels.apiassmfromsklearn.model_selectionimporttrain_tes
skadi17·2020-07-15 06:46

基于大数据的银行反欺诈的分析报告

（备注，本人主要是整理，学习他人的博客。由于大量的资料，所以，无法一一附上参考链接，所以，各位看我博客的同学们就不要外传了。）0，大数据知识背景。在我第一次接触大数据的时候，那个故事便是“啤酒和尿布”。是美国沃尔玛超市的一则营销案例。每到周末的时候，啤酒和尿片的销量很高，经分析，原来是周末电视转播球赛，男人们要一边喝酒一边看球，受冷落的妻子们只好出门逛街或找闺蜜吐槽，照顾孩子的任务自然就归了男人们
weixin_34174322·2020-07-15 05:54

无监督学习在反欺诈中的应用

一.反欺诈几种发展阶段：1.黑名单，信誉库和指纹设备。这个很好理解，就是针对已有的出现过过信用的人进行标记，但是这种无法标记没有信用记录的人；2.规则规律。
weixin_30432007·2020-07-15 03:03

金融反欺诈模型----项目实战--机器学习

机器学习：从源数据清洗到特征工程建立谈金融反欺诈模型训练本文旨在通过一个完整的实战例子，演示从源数据清洗到特征工程建立，再到模型训练，以及模型验证和评估的一个机器学习的完整流程。
weixin_30312659·2020-07-15 02:38

评分卡模型-（一特征构建）

importosimportpandasaspdimportdatetimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportcollectionsimportnumpyasnpos.chdir(r'E:\spyderwork\评分卡模型
wangxihe2012·2020-07-15 02:46

评分卡模型（二数据清洗)

importosimportpandasaspdimportnumbersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#%%os.chdir(r'E:\spyderwork\评分卡模型
wangxihe2012·2020-07-15 02:46

IV WOE & 评分卡 & 分箱

需要对分箱的每组进行woe编码进行分箱评估，才能放进模型训练）；意义：1.模型更稳定，特征离散化后，起到简化逻辑回归模型的作用，降低过拟合风险；2.变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性；3.将逻辑回归模型转换为评分卡形式的时候
Selieyo·2020-07-14 22:48

机器学习之金融信贷风控（一）互联网金融业申请评分卡的介绍

金融信贷风控中的机器学习在信贷风控领域，随着大数据、计算机集群技术、网络技术和人工智能的发展，越来越多的金融机构将传统的策略风控手段转向依赖机器学习模型等量化手段。信贷环节中的审批、预警、催收以及营销等诸多场景也适合机器学习模型的应用。机器学习模型的发展离不开数学、统计、概率、计算机理论等基础知识。本课程将从较为基础的统计和概率入手，展现如何从从基础知识入门进而掌握较为先进的机器学习模型，从而构建
提莫君·2020-07-14 20:08

sklearn实战-----5.逻辑回归与评分卡

1概述1.1名为“回归”的分类器在过去的四周中，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程
少奶奶的猪·2020-07-14 20:15

反欺诈策略

欺诈分类：第一方欺诈：没有还款意愿，各项信息真实。第二方欺诈：表现为内外勾结。比如代码泄露、信息泄露等。可以通过舆情分析来及时发现。第三方欺诈：主要是中介。需要通过外部信息验证其所填信息的真实性。客户引流项目评估 常见的合作模式有API模式和H5模式两种。API模式: 比如与今日头条APP合作作为流量来源。API模式就是用户在今日头条上填写申请，头条会获取到用户的申请要素，并以API的形式传到后端
Labryant·2020-07-14 13:35

浅谈数据分析和数据建模

另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域
六钥·2020-07-14 12:54

反欺诈模型开发总结

手段多样化，隐蔽性强的特点在过去，很多金融企业通过规则引擎和线下调查来识别欺诈，能拦截到发标后触碰到规则的用户，但覆盖范围较小，准确率不高大数据、机器学习技术的进步，使得自动化、高效率、较低成本的实现反欺诈
潜行者丶·2020-07-14 11:06

2017年10月30日

暂时没书看了，3ds没游戏，所以地铁上直接开始看老三国，顺便感慨一下ipad真重啊……可能还是因为天太冷，所以补觉一直补到了9点11分，创下新纪录……不过今天的工作进度还算比较顺利，主要是进一步评估确认了评分卡的细节
真昼之月·2020-07-14 09:36

欺诈与反欺诈的旷世攻防之战

硬币有正反两面，武器中有矛与盾，金融市场上有欺诈团伙与反欺诈部门。欺诈与反欺诈之间的相生相克，甚至“相生相爱”，从反面来看是一场旷世之战，从正面来讲，也是技术创新的主要推动力。
金科应用研院·2020-07-14 04:34

大数据中的反欺诈，平台与羊毛党的攻防恶战

新的2017年，大家鸡年快乐有句古话，"有人的地方就有江湖，是江湖就会有争斗"。对于互联网金融平台来说，有实惠的活动中必定有这样一群人出现，大家戏称他们为“羊毛党”。他们是这个时代的产物，也伴随着P2P网贷行业的发展，可是人心不足蛇吞象，猖獗的薅羊毛行为让很多平台开始警惕了这个群体，随着薅羊毛技术的迭代更新，大数据技术也在发展，一场攻防恶战正悄无声息的进行着。新的一年，整个大数据圈子，铺天盖地全是
weixin_33704234·2020-07-14 02:38

个推大数据风控体系助力APP反欺诈！

君不见，羊毛党如蜂拥来，掳走福利就溜哉；君不见，黑产刷量强注水，白白消耗推广费。近年来，羊毛党薅羊毛、机器刷量等黑产行为花样百出，层出不穷，让很多APP运营者和开发者头大。比如，有电商类APP做促销活动时，本来要给到正常用户的红包福利却被羊毛党薅走，运营活动没有达到效果不说，还引来大量投诉；再比如，有社交类APP因为无法有效识别非真实的注册用户，导致APP内充斥大量的无用和广告信息，让真实用户反感
个推·2020-07-13 14:50

AI公开课：19.05.08许冬亮-度小满金融VP《人工智能在金融科技中的应用》课堂笔记以及个人感悟

在自然语言处理、搜索算法及架构、知识图谱、LBS、智能营销及反欺诈等领域屡破难关。2016年底，许冬亮被调入百度金融，以
一个处女座的程序猿·2020-07-13 11:49

Spark 实战，第 5 部分: 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流

引言使用机器学习(MachineLearning)技术和方法来解决实际问题，已经被成功应用到多个领域，我们经常能够看到的实例有个性推荐系统，金融反欺诈，自然语言处理和机器翻译，模式识别，智能控制等。
AISeekOnline·2020-07-13 09:59

半小时，利用FEDB将你的Spark SQL模型变为在线服务

SparkSQL在机器学习场景中应用第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用半小时
lazugeng·2020-07-12 18:50

愿码(ChainDesk.CN)：银行启动区块链从Hyperledger切换到R3的Corda

这家总部位于纽约的公司一直在印度测试其基于区块链的应收账款融资反欺诈平台，并提到了一旦大量参与者加入该系统，超账本结构将如何扩大的问题。
愿码·2020-07-12 13:55

kaggle数据挖掘竞赛----信用评分卡模型分析（一）数据预处理+特征工程阶段

原文地址：https://www.jianshu.com/p/f931a4df202chttps://www.jianshu.com/p/159f381c661dhttps://blog.csdn.net/zs15321583801/article/details/81234446https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/787716
weixin_41065383·2020-07-12 11:49

银行是如何判定用POS在套现的

其实，你的这些消费动作，已经进入到银行的反欺诈系统，被列为疑似欺诈交易中。所以银行为了持卡
dm小梅·2020-07-12 11:20

信用评分与数据挖掘（一～七）

Dr.SaedSayad总结的AnIntroductiontoDataMining个人更喜欢的分类方式为：1、分类与预测2、关联3、聚类4、异常检测2、信用评分中的常见算法信用评分中主要包括申请评分、行为评分、催收评分卡
weixin_33957648·2020-07-12 08:14

评分卡模型剖析（woe、IV、ROC、信息熵）

摘要：信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型
山谷來客·2020-07-12 01:22

口嗨网告诉你，新型骗局来了！海外华人，不要轻易说“Yes“！

“最近埃德蒙顿居民报告收到此类欺诈性电话，这引起了加拿大反欺诈中心（CAFC）的注意。虽然电话营销令人讨厌，但电话欺诈很难防范。
Kouhigh口嗨网·2020-07-11 22:13

python 画相关系数矩阵图--热力图

1、读取数据data=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1_20191021评分卡解析.xlsx')2、提取需要计算相关系数的列a=data.ix
qq_42898981·2020-07-11 20:32

2018年4月25日

吃完之后打扫了一下工位，然后考虑开始观察贵州数据的特征，结果刚开始做没多久学长那边就传来消息，说他已经用试金石的数据做出了对应的评分卡。不过细节方面还不是很了解，准备明天和他讨论一下。如果是直
真昼之月·2020-07-11 20:34

易通贷CTO张若飞：金融科技促进金融生态进步

2017年6月25日，由中国电子商务协会，中国电子商务协会金融科技研究院，中国电子商务协会互联网金融研究院，中国电子商务协会反欺诈中心，工信部信息中心企业网络安全促进委员会主办的“2017中国信息经济+
财经网·2020-07-10 23:11

谈一谈乘用车的风险管理

1、如何预防租前风险，总结为以下几点：交易的真实性，考验渠道商管理购车需求的真实性，购车用途是否明确车辆使用者的真实性，明确购买人和实际使用者，明确联系人（多个）或者家庭成员反欺诈，风控审查的重要环节还款来源和还款意愿
wx5e67232a32348·2020-07-10 10:18

【Machine Learning, Coursera】机器学习Week9 异常检测笔记

ML:AnomalyDetection1.Introduction1.1Motivation异常检测的应用场景：Frauddetection异常交易行为检测，反欺诈Manufacturing异常工业零件检测
Aki-Z·2020-07-10 10:04

SAS实现四十年连续增长，2015年全球营收达31.6亿美元

这得益于客户对风险管理、反欺诈以及安全智能分析等解决方案日益高涨的需求。至此，SAS成立40年来一直保持连续增长，分析软件在各行业炙手可热可见一斑。财报显示，201
weixin_33889665·2020-07-10 07:08

假“信用卡”坑用户害商家 如何帮助银行构建反欺诈模型

如今，信用卡盗刷、电信诈骗等交易欺诈事件总能挑起公众敏感的神经，带来对“钱包”安全的持续忧虑。中国法院网报道：某不法分子通过伪造的信用卡，在一家珠宝店盗刷消费者9.28万元。法院审理后判决发卡行、收单机构、商户应该共同承担这笔损失，其中，被告银行赔偿3.712万元，商户自行承担2.784万元。交易欺诈已成黑色产业链这类的事件已经屡见不鲜，信用卡盗刷是怎么发生的？有没有方式可以封堵这种行为呢？要解释
顶象技术·2020-07-10 03:16

【风控体系】互联网反欺诈体系建设

转：原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sBvqIfxNDoMlWhO6_z65Ww这篇文章和上一篇【互联网反欺诈体系漫谈】：https://mp.weixin.qq.com
CS正阳·2020-07-10 03:54

如何构建 FinTech 科学反欺诈体系|架构师实践日

微众圈>微信资讯>科技>文章如何构建FinTech科学反欺诈体系|架构师实践日摘自公众号：七牛云发布时间：2017-4-1121:28:33FinTech，即Finance+Technology的缩写，
starzhou·2020-07-10 02:56

2017年7月26日

中途开了个短会，未来可能会正式去做反欺诈的任务，外加识别广告推销用户。
真昼之月·2020-07-09 21:57

半小时，利用FEDB将你的Spark SQL模型变为在线服务

SparkSQL在机器学习场景中应用第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用
范式AI云·2020-07-09 14:23

I+关系网络分析发布，提供完整的可视化分析和关系引擎功能

目前，I+关系网络分析已在阿里巴巴、蚂蚁金服集团内广泛应用于反欺诈、反作弊、反洗钱等风控业务。
阿里云云栖号·2020-07-09 04:55
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