反欺诈评分卡第23页

为什么开发一个小功能需要这么长的时间

在过去的一年半里面，我们的团队从2人发展到6人，开发了一个含WebUI和RESTfulAPI的案件管理系统、一个反欺诈规则引擎、一个用来统一访问和管理各种数据源的APIService、一个用于计数和计费的

lazyop·2020-02-15 06:03

全民战“疫”，支付宝智能语音机器人背后的技术

“你好，我是支付宝反欺诈中心客服醒醒，系统检测到您刚刚在支付宝上有一笔交易存在被骗风险。可以根据实际情况核对下交易吗？”“你好，我是客服人员小保。

蚂蚁金服科技·2020-02-14 23:14

基于机器学习的信用卡之行为评分卡是如何建立的？

而基于机器学习的信用评分卡则是其中关键的环节。信用评分卡分为A卡（Applicationscorecard）、B卡(Behaviorscorecard)

CDA数据分析师培训·2020-02-14 19:58

大会实录|清华徐葳：人工智能让数据中心更好运维

主要方向为基础架构的监控，日志等，目前以分布式系统以及人工智能等方向为主、包括人工智能、隐私保护、反欺诈等内容。以下为徐葳在数人云PaaSInnovation2017，构建灵动新IT大会上的演讲实录。

优云数智·2020-02-14 04:56

信用评分卡建模实战全过程

1.thumb.jpg互金公司信用评分卡建模一、分析原理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

swallow芳·2020-02-13 15:04

评分卡的开发过程

标准评分卡评分卡的类型和目的如今在银行、消费金融公司等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类。

晓满未满·2020-02-13 01:39

2018 云栖大会七牛云专场之圆桌论坛 | 多维度内容审核打造零风险运营体系

在9月20日下午举办的云栖大会分论坛七牛云专场中，七牛云人工智能实验室创始人彭垚、大华研发中心副总裁许焰、科大讯飞政法事业群网络安全业务部副总经理杨帆、数美科技反欺诈专家施兴为我们带来了精彩的圆桌论坛。

七牛云·2020-02-12 14:31

搭建金融信贷风控中的机器学习模型-(3)评分卡与数据简介

在构建评分卡模型的工作中，数据的预处理和特征构建工作是至关重要的一步。数据预处理可以有效处理缺失值和异常值，从而增强模型的稳健性。特征构建工作可以从数据中提炼信息，形成具有业务含义的优异特征。

GQRstar·2020-02-11 21:04

基于大数据分布式流处理技术的实时反欺诈解决方案

今夜无风·2020-02-11 15:00

豆豆钱app还款人工服务客服

维信金科依托10年行业数据累积、经验沉淀，建立了领先业内的智能化“蜂鸟云风控系统”和多维度评分卡体系，打造更好的智能金融产品。[产品特色

青竹互动·2020-02-10 01:20

老设备更新 iOS 降速，苹果被罚近 2 亿！

时隔两年，法国竞争消费和反欺诈局（DGCRF）终于做出对苹果罚款2100万英镑（约合1.9亿元）的决定，并责成苹果在官网刊登1个月的情况说明。据悉，苹果并未提出异议。降速问题最早于2017年底出现。

徐九·2020-02-09 19:59

信用评分卡

数据描述：数据属于个人消费类贷款，只考虑评分卡最终实施时能够使用到的数据应从如下一些方面获取数据：–基本属性：包括了借款人当时的年龄。–偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。

蛐蛐囍·2020-02-09 16:23

信用评分模型开发-基于R语言（2）

数据的获取与整合2.1信用评分卡的数据来源一般而言，信用评分卡的数据主要可以分为如下几组：人口统计特征，这个使用户的基本信息，包括，家庭收入，性别，年龄等征信机构的数据，比如人行征信交易数据，这一部分就很多的

Liam_ml·2020-02-09 08:53

基于Python的网贷信用评分卡模型——分析与建模

摘要本文是利用Python语言对Kaggle上GiveMeSomeCredit网贷数据集进行申请评分卡(a卡）的数据清洗，建模，熟悉评分卡构建流程。

Vivus·2020-02-08 06:02

因为两年前的性能劣化门：法国给苹果开出2500万欧元罚单

日前，法国竞争、消费和反欺诈局（DGCRF）做出对苹果罚款2500万欧元（约合1.9亿元）的决定了，并责成苹果在官网刊登1个月的情况说明。据悉，苹果并未提出异议。原来，法国方面从2018年1月5日

itwriter·2020-02-07 21:00

升维打击 | 关系图谱如何将欺诈分子拒之门外！

文章内容摘自“反欺诈实验室”微信公众号随着互联网金融的发展，层出不穷的营销活动和品类繁多的网贷产品让欺诈分子有了更多可乘之机，他们的欺诈成本似乎也更低了，足不出户就可以日进斗金。

戈薇的犬夜叉·2020-02-05 15:18

信用评分模型开发-基于R语言（1）

目录评分卡开发流程数据的获取与整合探索性数据分析特征选择粗分类与WOE变换模型评估评分卡开发模型监控scorecard信用评分包案例1.评分卡开发流程1.1.1标准评分卡信用评分卡主要分为两类：申请评分卡行为评分卡两种评分卡开发过程都是基于同样的方案

Liam_ml·2020-02-05 13:46

大数据征信 | 斩断互联网金融诈骗链条的“不二法宝”

本文内容摘自《反欺诈实验室》微信公众号随着社会的不断发展，信用在人们生活中也更加重要，个人信用数据也因此成为辨别一个人是否可信的评判标准。

戈薇的犬夜叉·2020-02-05 08:58

《数字化决策》连载 | 六：探索并建立决策模型（2）

最常见的类别是准入、验证、计算、风险管控，反欺诈、机会类

数智物语·2020-02-01 23:03

L-BFGS算法详解（逻辑回归的默认优化算法）

python信用评分卡建模（附代码，博主录制）https://study.163.com/course/introduction.htm?

python_backup·2020-01-27 20:00

开发、运维、测试、数据…转正实习生招聘

拍拍信2018校园招聘岗位投递进行中拍拍信数据服务（上海）有限公司国内领先的互联网数据科技公司，专注于大数据人工智能、风控和反欺诈等多个领域，为互联网金融和传统金融等多类型企业提供数据服务。

乔小堂·2020-01-08 19:31

电信诈骗“花样儿多” 各种套路需警惕

文章内容摘自“反欺诈实验室”微信公众号日前，一篇“广州女博士被假冒的公检法人员卷入一个荒谬的骗局，连续汇款85万”的新闻再次惊爆了大众。

戈薇的犬夜叉·2020-01-07 20:31

风控评分卡与机器学习

在金融风控领域，无人不晓的应该是评分卡，美国fico公司算是评分卡的始祖，始于20世纪六十年代，评分卡大致20世纪末传入我国，我能看到国内较早关于评分卡的讲解的书籍是2005出版的。

Helen_Cat·2020-01-07 19:50

【反欺诈场景剖析】虚假账号的产生和流转

前言：【反欺诈场景剖析】是威胁猎人黑灰产报告的一个系列，我们希望通过对反欺诈实际场景的剖析出发，帮助企业发现业务风控过程重的核心关键点。

永安在线反欺诈·2020-01-06 21:29

融360

职位关键词：数据挖掘、社交图谱、反欺诈、NLP、算法架构师公司亮点:1.互联网金融搜索第一平台，几乎所有银行、互金都在其上面导流；2.上市公司，且平台类不受政策影响；3.技术团队核心，大量BAT人才（1

TonyLan·2020-01-06 18:08

区块链技术对个人信贷领域的影响浅思

反欺诈和多头借贷

玄青子·2020-01-06 12:32

银行系统中的消息分发利器Kafka（一）

这些交易很多需要进行实时的检查与处理，比如一笔交易发生，这笔交易是否是欺诈交易，这笔交易是否已经达到限额了，相关用户是否在黑名单中，交易结果联动短信、Email等渠道通知用户……等等，也许一笔简单的交易，就要与反欺诈系统

GRAYLAMB·2020-01-06 04:19

（一）python-申请评分卡模型

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，申请评分卡模型评估的

乘物以游心·2020-01-06 00:31

评分卡流程

一、了解业务，确定最终目的；二、理解数据，从数据库中抽取数据/或者网上爬取数据；逻辑上理解数据，筛选x（y时间点之前的数据为x，时间点之后的数据不能选为x）三、数据清洗：缺失值（列处理）：占比超过80%（经验值，不一定），删除；占比30%~80%，分类变量；占比10%~30%，多重插补（预测或者互相填补）、分类；小于10%，固定值填补（中位数、均值、众数等）。注：以上数据（80%、30%、10%）

Tulip0322·2020-01-05 05:46

猎头职位：某AI金融科技(B端业务)开发/运维/项目职位

公司背景：某AI金融科技公司，成立于2017年，总部北京，利用人工智能、机器学习技术为各金融机构（目前主要是传统银行）提供人工智能解决方案（反欺诈、反洗钱、操风等），公司核心团队来自于加州大学伯克利分校

Lucyl生涯教练与猎头·2020-01-04 22:31

信用评分：第三部分 - 数据准备和探索性数据分析

信用评分：第三部分-数据准备和探索性数据分析上一篇：信用评分：第二部分-信用评分卡建模方法基本原理cookingdata“垃圾输入，垃圾输出”是计算机科学中常用的公理，也是项目成功的威胁-输出质量在很大程度上取决于输入质量

hello_树先生·2020-01-04 04:46

申请评分卡（2）——评分卡模型开发

评分卡常用模型逻辑回归优点:简

九天朱雀·2020-01-03 20:19

智能风控平台核心之风控决策引擎（二）

id：hjzahuopu）作者|互金杂货铺本文摘要：信贷风控策略建设思路、决策引擎主要功能适用阅读人群：互金产品人员、互金模型人员、互金研发人员在风控决策引擎（一）中，只是对风控决策引擎的核心功能规则、评分卡

数智物语·2020-01-03 06:46

钱橙金服：信用是最重要的产品

公司相继与第三方担保、征信、反欺诈、证据保全等公司建立合作，竭诚为客户提

生活消费·2020-01-02 02:08

信用评分卡（A卡/B卡/C卡）的模型简介及开发流程｜干货

但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类！

sport_QD·2019-12-31 19:52

极光反欺诈服务：大数据赋能金融风控

4月19日，上海。第七届中国科技金融峰会在沪隆重召开，极光数据部风控中心高级数据分析师、高级售前工程师王顿受邀参加本届峰会，并做了题为《巨量数据下的风控》的现场演讲。作为国内规模最大、最高端、最专业的金融科技盛会之一，本届峰会以“从颠覆到合作，金融科技再塑金融新生态”为主题，吸引了来自监管机构、银行、消费金融、互联网金融等行业500多家企业，1200多位行业精英共同参与。极光数据部风控中心高级数据

极光JIGUANG·2019-12-31 07:45

URule可视化规则引擎保险行业应用（四、交叉决策表实现）

URule中共有决策集、决策表、决策树、评分卡等4类基本规则类型及决策流等，实际各业务场景中的规则也都可以转化为URule中的这些基本规则或这些基本规则的编排组合，基本规则编排组合用的就是决策流，编写规则即将实际业务规则转换为

百思大脑·2019-12-31 05:43

信贷评分卡——业务流程

贷前流程：贷前业务流程用户申请：一般在该阶段会要求客户填写一些信息，评分卡建模的部分特征从这些信息当中提取，再结合其他来源的数据进行补充。

九天朱雀·2019-12-30 01:21

【采用】互联网金融反欺诈体系构建及典型应用案例

一、互联网反欺诈体系的构建存在着以下三个原则：（准）实时性：考虑到用户体验，互联网反欺诈体系必须能够在非常短的时间内对欺诈行为进行认定，并给出判断。

（涉及版权请私聊我，立马删）·2019-12-25 14:46

【待继续研究】解析机器学习技术在反欺诈领域的应用

反欺诈简单说，就是：根据借款人提供的信息，查找多方面资料，进行不同属性的比对，从而发现“羊群中的狼”。这种工作复杂而枯燥，为了识别团伙欺诈，往往需要收集、整理、分析各种维度的数据，工作量更是成倍增加。

（涉及版权请私聊我，立马删）·2019-12-25 14:38

【采用】无监督学习在反欺诈中的应用

一、反欺诈技术的发展历程反欺诈技术的的发展经历了四个阶段，第一阶段黑名单、信誉库和设备指纹；第二阶段规则系统；第三阶段有监督的机器学习；第四阶段无监督的大数据欺诈检测。

（涉及版权请私聊我，立马删）·2019-12-25 14:53

2018校招转正岗实习生招聘！

拍拍信2018校园招聘岗位投递进行中拍拍信数据服务（上海）有限公司国内领先的互联网数据科技公司，专注于大数据人工智能、风控和反欺诈等多个领域，为互联网金融和传统金融等多类型企业提供数据服务。

乔小堂·2019-12-25 01:05

【采用】概率图模型在反欺诈的应用（无监督机器学习）

图模型的主要应用场景为欺诈侦测报警，从各个特征出现的频率对异常概率进行预警。概率图模型所涉及到的知识点非常广，所以对读者的基础知识要求也相对较高。现在借助以下几个问题开始概率图模型的学习：为什么需要概率图模型及其优点？概率图模型都有哪些应用模型？为什么需要概率图模型?对于复杂系统理解和拆分，图应当是首选的分析利器。概率图模型就是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称。概率图模型结合概率论与

（涉及版权请私聊我，立马删）·2019-12-23 17:09

从2019年移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书看金融反欺诈攻防战

日前，在2019中国互联网大会“5G应用新生态论坛”上，由中国信息通信研究院泰尔终端实验室与中移信息技术有限公司、联合产业链相关企业合作研究的重要成果《移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书》发布。

快商通AI·2019-12-23 09:44

申请评分卡（3）——建模（R）

理论说完了，来次实践。数据理解与预处理数据来自kaggle的GiveMeSomeCredit项目,有15万条的样本数据。要求根据历史数据，预测申请人违约的可能性，以此作为放贷依据。#数据加载，也可以直接放含有绝对路径的文件名setwd('D:\\anajpnotebook\\GiveMeSomeCredit\\data')traincor(train)变量之间没有显著的相关关系。所以不能凭借相关关

九天朱雀·2019-12-23 04:42

《数字化决策》连载 | 二：数字化决策（上）

来源|信数金服（id：xinshucredit）作者|JamesTaylor翻译|徐进朱伟范亚成宋晟阳杨海数字化决策能将数据用于定位目标客户，管理风险，反欺诈和最大化企业资源的价值。

数智物语·2019-12-20 19:44

反欺诈技术解决方案提供商DataVisor完成数千万美元C+轮融资

猎云网近日获悉，DataVisor维择科技正式对外宣布，获得泛海投资集团有限公司（以下简称：泛海投资）的数千万美元C+轮融资。DataVisor维择科技创始人兼CEO谢映莲表示：本轮融资后，公司将进一步加深在金融和传统行业的研发拓展及产品升级，使得DataVisor维择科技的AI风控产品能够适配更多场景，从各维度加深企业服务的质量和效率。泛海投资团队高度看好DataVisor维择科技，作为全球无监

osmx·2019-12-20 13:54

阿福风控报告

20171214下午一、至诚阿福1，至诚阿福以共享为核心，基于宜信强金融属性数据及先进风控经验、自身大数据分析应用及评分建模能力，打造了专为网贷机构、消费信贷、小额信贷、银行信用卡中心等提供身份识别、反欺诈

forwarder·2019-12-20 07:06

11月内部建模比赛总结（一）评价风控的标准

本文博客位置评价风控（模型）的标准【混淆矩阵】本次建模是关于风控反欺诈，对非金交易客户进行预测，判断是否为欺诈客户。这里暂先撇开风控建模相关的事宜，我们来谈谈评判风控的标准是什么。

卷福不卷·2019-12-20 01:01

2018-08-10

我呢，目前是一家国际金融公司担任反欺诈经理，年薪40万。工作地点在印度、巴基斯坦、孟加拉、杭州。一年一半时间在这国外，另外一半时间待在杭州，不介意远距离短暂分别的你，热爱旅行的你，了解一下？图片发自A

yunlli·2019-12-19 20:05

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