反欺诈评分卡

机器学习算法原理系列篇3: 评分卡模型与逻辑回归

从大的分类而言，在注重分类模型的应用领域，比如金融风控领域，常用的有评分卡建模和更广泛的机器学习建模两种。评分卡建模比较传统，应用广泛。技术特点上，它主要处理离散型变量，如果有连续变量，需要把连续变
robot_learner·2020-06-26 06:27

2019移动广告反欺诈算法挑战赛baseline

前言：分享这个baseline之前，首先先感谢一下我的好朋友油菜花一朵给予的一些帮助。然后呢介绍一下最近比赛中碰到的几个问题，以及解释。如果有可能的话，明天分享一个94.47左右的baseline吧，初赛之前设置为粉丝可见，初赛后在设置所有人可见吧。本来想分享47的baseline的，但是后来发现版本找不到了。就把自己的想法融合了一下，也不知道多少分。比赛名次不重要学到东西才重要。第一：为什么使用
YYLin-AI·2020-06-25 21:50

信贷申请评分卡（附完整代码、数据）

本文是对信贷申请评分卡开发过程的解释性说明，主要记录开发所涉及环节（仅仅看代码，不利于从宏观角度把握开发脉络），重实际操作，少理论，涵盖数据获取、数据处理、逻辑模型建立、模型评价、概率转换分数、模型性能改善等环节
Custom996·2020-06-25 19:05

大数据产品推荐：金鹏汽车金融大数据风控系统

1、产品名称金鹏汽车金融大数据风控系统2、所属分类消费金融金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价3、产品介绍金鹏汽车金融大数据风控系统一站式完成车贷审批流程。
乐投网·2020-06-25 12:09

风控引擎的进化迭代 1

首先，金融贷款类业务风控部分是非常重要的一块核心，主要包含用户的授信，贷款工单审核，复贷提额策略，其中又包括用户的信用分、评分卡，贷前、贷中的A、B模型。
王小波258·2020-06-25 11:00

评分卡开发流程全解析---python版

一、背景从去年暑假到今年2月份曾在两家互金公司实习，接触了很多金融信贷场景下的知识，其中最基础的当属评分卡的开发了。
新**成·2020-06-25 06:04

大数据风控---身份反欺诈信贷全流程常用指标及策略

前言反欺诈的本质更多的是校验借款人的身份，也就是证明你就是你，我就是我。
Bonus_F·2020-06-25 05:44

R 语言快速构建信用评分卡模型---scorecard包

前言R语言快速构建机器学习，基于某大佬的scorecard包。#github主页-R版:http://github.com/shichenxie/scorecard#加载[data.table](http://r-datatable.com)与scorecard包library(data.table)#一个超高性能的数据处理包library(scorecard)#数据准备------#加载scor
Bonus_F·2020-06-25 05:13

谷歌评分卡（判断你的编程水平）

0-youareunfamiliarwiththesubjectarea.0分——不熟悉学科领域。1-youcanread/understandthemostfundamentalaspectsofthesubjectarea.1分——能够阅读或者理解学科领域最基础的方面2-abilitytoimplementsmallchanges,understandbasicprinciplesandabl
假如我是大牛·2020-06-25 04:08

信用评分卡模型稳定度指标PSI

由于模型是以特定时期的样本所开发的，此模型是否适用于开发样本之外的族群，必须经过稳定性测试才能得知。稳定度指标(populationstabilityindex,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异，为最常见的模型稳定度评估指针。其实PSI表示的就是按分数分档后，针对不同样本，或者不同时间的样本，population分布是否有变化，就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变
猪逻辑公园·2020-06-24 23:22

互联网反欺诈体系之一

1常见欺诈形态2互联网反欺诈互联网业务特点，对互联网反欺诈体系提出了更高的要求。
猪逻辑公园·2020-06-24 23:22

AI 资料及学习路线

文章目录基础知识数据分析/挖掘机器学习深度学习强化学习前沿Paper自然语言处理计算机视觉推荐系统风控模型（评分卡模型）知识图谱基础知识1数学数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，
凯旋的皇阿玛·2020-06-24 22:43

漫谈大数据反欺诈技术架构

一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。
QF大数据·2020-06-24 21:08

评分卡建模流程

基于Logistic回归的申请评分卡模型开发基本申请评分卡建模流程：1.数据准备：收集并整合在库客户的数据，定义目标变量，排除特定样本。
陆一可·2020-06-24 21:26

信用评分卡A卡、B卡、C卡区别

一、信用评分卡通过对客户实行打分制，以对客户优质与否做判断。
蓝天ing·2020-06-24 18:27

银行信用评分卡中的WOE在干什么？

woe全称叫WeightofEvidence，常用在风险评估、授信评分卡等领域。IV全称是Informationvalue，可通过woe加权求和得到，衡量自变量对应变量的预测能力。
mydear_11000·2020-06-24 16:09

评分卡模型的监测和报告

笔记来源：信用风险评分卡研究⋅\cdot⋅基于SAS的开发与实施报告的目的评分卡报告分为两类：实施前的报告：通常，这些报告被用来计算得分在不同变量的范围和类别之间的分布。
东昌府尹·2020-06-24 14:32

产业安全专家谈 | 数字化转型过程中，企业如何建立顶级反欺诈能力？

近日，全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线反欺诈市场指南》，对现阶段全球的在线反欺诈全链路监测与防护能力进行了分析，同时对全球顶级的反欺诈服务商进行了分级推荐，腾讯云天御（TenDI
腾讯安全·2020-06-24 13:48

逻辑回归模型结果转为标准评分卡Ⅰ

在建立评分卡模型时，我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回归进行预测时，逻辑回归返回的是一个概率值，并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何将模型结果转换为标准评分卡。
dt_lizhen·2020-06-24 11:51

逻辑回归模型结果转为标准评分卡Ⅱ

上篇文章介绍了如何将模型结果转换为标准评分卡的形式，下面为大家介绍一种更为直观的评分卡的展现形式：将每个变量的不同取值做成一张表格的形式。这样我们可以更加清晰的知道样本每个变量最终得分的贡献。
dt_lizhen·2020-06-24 11:51

机器学习：信用风险评估评分卡建模方法及原理

信用风险评级模型的类型：信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。B卡，又称为行为评级模型，主要应
开发者社区小百科·2020-06-24 09:10

评分卡上线后如何进行评分卡的监测

有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？
小力丸·2020-06-24 08:32

数据分析中非常实用的自编函数和代码模块整理

搞了接近四个周的模型开发工作，今天整理代码文件，评分卡模型基本告一段落了。那么在模型开发或者是我们日常的数据分析工作中，根据我们具体的业务需求，经常会重复地用到某些模块的功能。
小力丸·2020-06-24 08:32

信用标准评分卡模型开发及实现

一、信用风险评级模型的类型信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。B卡，又称为行为评级模型，主要
小力丸·2020-06-24 08:32

评分卡模型开发-主标尺设计及模型验证

上一步中开发的信用风险评分卡模型，得到的是不同风险等级客户对应的分数，我们还需要将分数与违约概率和评级符号联系起来，以便差异化管理证券公司各面临信用风险敞口的客户，这就需要对证券公司各面临信用风险敞口业务中的个人客户开发一个一致的主标尺
小力丸·2020-06-24 08:32

中国消费金融的未来，已经到来——《消费金融真经》

很高兴在我的职业生涯中认识了译者张宇，在我进行信用风险评分卡开发工作中，给予我宝贵的指导和建议。消费金融行业的风控体系搭建，包括用户申请评分卡、催收评分卡在企业全业务流程运作中发挥的重大作用。
小力丸·2020-06-24 08:32

评分卡模型开发-定量指标筛选

模型开发的前三步主要讲的是数据处理的方法，从第四步开始我们将逐步讲述模型开发的方法。在进行模型开发时，并非我们收集的每个指标都会用作模型开发，而是需要从收集的所有指标中筛选出对违约状态影响最大的指标，作为入模指标来开发模型。接下来，我们将分别介绍定量指标和定性指标的筛选方法。library(InformationValue)library(klaR)data(GermanCredit)train_
小力丸·2020-06-24 08:32

（一）python-申请评分卡模型

#简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量，最后进行模型评估。######关键词：卡方分箱，WOE，IV值，变量分析，逻辑回归####一、数据预处理数据清洗：数据选择、格式转换、缺失值填补由于贷款期限（term）有多个种类
flyingool·2020-06-24 05:41

总结常用设备的定义方法

在反欺诈方面，如何判断用户设备被盗？用户故意欺诈？小编尝试根基一些日常行为轨迹来判断。设备身份如同设备的身份证，用于唯一标示不同的设备。
润海·2020-06-24 05:24

逻辑回归评分卡分数映射

本文转自https://github.com/xsj0609/data_science/tree/master/ScoreCard一、评分卡逻辑 信贷业务评估的是客户的客户违约率（PercentofDefault
Labryant·2020-06-24 02:34

逻辑回归评分卡实现和评估

评分卡实现和评估 上一节讲得是模型评估，主要有ROC曲线、KS曲线、学习曲线和混淆矩阵。今天学习如何实现评分卡和对评分卡进行评估。 
Labryant·2020-06-24 02:33

信用评分卡模型在Python中实践（下）

信用评分卡模型在Python中实践（上）上一篇已经完成数据集的准备和指标筛选，本篇继续介绍模型构建和评分卡的创建。
kxiaozhuk·2020-06-24 01:58

评分卡建模

数据："拍拍贷"提供的数据包括信用违约标签（因变量）、建模所需的基础与加工字段（自变量）、相关用户的网络行为原始数据，数据字段已经做脱敏处理。本次实战采用的是初赛数据，包括3万条训练集和2万条测试集。数据文档包括：Master：每一行代表一个样本（一笔成功成交借款），每个样本包含200多个各类字段。Log_Info：借款人的登陆信息，每个样本含多条数据。Userupdate_Info：借款人修改信
kwok7171·2020-06-24 01:54

一文看懂互联网反欺诈体系建设

反欺诈作为一个职能，在互联网、金融、传统零售等各行各业广泛的存在。反欺诈是一个跨安全、风控、数据、研发、内控等多学科的一个新兴领域。
kobejayandy·2020-06-24 01:53

知识图谱在大数据反欺诈领域的应用与实践

1、为什么要用大数据来反欺诈？
kobejayandy·2020-06-24 01:53

人工智能反欺诈三部曲——设备指纹

编者按：上次我们着重介绍了反欺诈的一项核心技术：特征工程。在反欺诈的技术金字塔中，特征工程起着承上启下的作用。而居于特征工程的下一层的是基座层：数据。
kobejayandy·2020-06-24 01:53

sas构建评分卡模型过程详解（一）：特征处理及变量分箱

在进行特征处理前首先要走的是数据的导入和清洗，这里不再赘述。特征工程包括：缺失值、变量同质性、变量分箱。下面来逐一说明：缺失值：包括变量收集时缺失、变量加工时缺失。建模过程中如请求第三方数据时无法查得，前端人员填入错误等都认为是变量收集时的缺失；变量加工时的缺失可能是数据处理人员在加工数据时使用的一些筛选语句造成。处理方法：首先检查操作失误的变量，如汇总数据设置为0、占比类分母为0的设置为-999
jin_tmac·2020-06-23 22:12

基于python行为评分卡模型

什么是行为评分卡基本定义：根据贷款人放贷后的表现，来预测其未来一段时间内发生逾期或违约风险概率的模型使用场景：在放贷之后、到期之前，即贷中环节使用目的：贷款人在贷款结束之前的逾期/违约风险下面是案例对本文有些概念不懂得可以看信用评分卡模型的建立数据
jiajia_wu·2020-06-23 21:10

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。
hzmlm2011·2020-06-23 17:41

“高大上”的风控，究竟是什么？ （三）（来源于网络）

上章为大家介绍了如何进行策略的一些简单设计，以及评分卡的一些基础方法。本章为大家介绍针对对外输出的风控类产品的其它内容。image首先，先说明下流程是什么？
AllenBan·2020-06-23 16:21

WOE IV值

转载：评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵） 在开发信用评分卡模型时，连续变量的离散化是特征工程的重要步骤之一，主要是将连续变量转换为离散变量，同时根据不同分段对目标变量的影响力作数值转换。
天狼星123·2020-06-23 16:55

专题二：浅谈社交行业如何有效反欺诈

社交APP的崛起，不仅慰藉了都市里孤独的灵魂，也为黑色产业提供了温床，社交平台如何自救？据《2019网络黑灰产治理研究报告》估算，2019年我国网络安全产业规模超过500亿元，而黑灰产已达近1000亿元规模；全年因垃圾短信、诈骗信息、个人信息泄露等造成的经济损失估算达1000亿元。而且，电信诈骗案每年以20%~30%的速度在增长，各种“杀猪盘”层出不穷，各大社交APP都在奋起对抗。2019年末到2
wx5ee728dd7162e·2020-06-23 10:26

使用逻辑回归制作评分卡

1、什么是评分卡？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，一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。2、评分卡怎么使用？
dnjylhv2296·2020-06-23 05:59

+智能 华为助力金融行业构建未来科技体系

科技将成为金融机构创新和转型的重要突破口：金融云，精准营销，大数据反欺诈等领域将成为创新的热点。从金融商业环境的大趋势来看，整个商业链条的重心正在从供给侧向需求侧不断转移。
couxuan4263·2020-06-23 00:31

R语言 scorecard包 评分卡

各位朋友，我已开通微信公共号：小程在线我会把文章及时的更新到公共号上，欢迎大家的关注。library(scorecard)data("germancredit")print(dim(germancredit))print(names(germancredit))print(head(germancredit[,20:21]))#变量选择dt_s<-var_filter(germancredit,y
程志伟·2020-06-22 19:55

KGB知识图谱深入挖掘金融行业的知识关联

知识图谱在金融领域的应用主要包括：风控、征信、审计、反欺诈、
NLPIR大数据·2020-06-22 18:43

基于Spark的用户行为路径分析

一、研究背景互联网行业越来越重视自家客户的一些行为偏好了，无论是电商行业还是金融行业，基于用户行为可以做出很多东西，电商行业可以归纳出用户偏好为用户推荐商品，金融行业可以把用户行为作为反欺诈的一个点，本文主要介绍其中一个重要的功能点
banmeng3487·2020-06-22 17:14

机器学习案例之_金融反欺诈预测

项目说明本项目通过利用信用卡的历史交易数据，进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。项目背景数据集包含银行客户使用信用卡进行交易的数据。
清平の乐·2020-06-22 09:15

DataFun Talk算法架构系列活动——智能时代：风控及反欺诈体系搭建

随着大数据的普及应用，大数据风控的概念随之而生，它是指通过运用大数据构建模型的方法对作弊和欺诈方进行风险控制和风险提示。大数据风控通过采集各项指标进行数据建模分析，不仅提高了效率，还使统计结果变得更加有效。本期活动我们来到上海，并邀请极光推送、明特量化及中国平安的相关专家为大家分享大数据时代下风控系统及反作弊体系是如何搭建的。主办方：DataFun、数据猿时间：3月24日（周六）14：00—18：
数据猿·2020-06-22 09:34

金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行实时智能决策引擎

恒丰银行实时智能决策引擎是恒丰银行业务策略管理解决方案的核心产品，该产品让策略业务人员轻松高效地配置出风控、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型/规则官网|www.datayuan.cn微信公众号
数据猿·2020-06-22 09:32
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