三三三三酱 于 2020-09-20 12:37:23 发布人工智能AI在风控领域的应用
人工智能技术的应用
什么是人工智能
对于人工智能的定义一直以来有很多争议和解释，简单解释为“人工智能是用于延展、模拟人的理论、方法的一种新的技术”,人工智能的各个技术也有所差异：
机器学习 机器视觉 生物特征识别 自然语言处理 知识图谱随着人工智能技术的发展。人工智能技术被应用在不同领域。但随着线上生态的繁荣也催生了黑产行业、线上漏洞、欺诈行业的集中爆发。因此有了智能风控的诞生。
怎么定义智能风控呢？简单来说智能风控就是借助人工智能、大数据、云计算等技术构建的风控模型，提供一种贯穿事前预警、事中监控、事后分析的风控手段。
一、智能风控核心技术 数据获取、处理和整合是基础智能风控系统是利用数据对风险进行管控，因此数据的获取、质量以及数据的处理能力都很关键。
数据驱动的模型运用和完善是核心数据和模型是相辅相成的关系，有好的数据没有模型，数据依然无法产生应有的价值，目前智能风控中使用的模型主要分为一下几类：
a.规则引擎：通过简单、明确的规则进行风险决策
b.模型引擎：利用机器学习模型对整合数据进行风险建模
c.智能风控模型：利用知识图谱、深度学习等新技术，并接受多种数据维度的输入【文本、音频、图像等】，相比传统模型，提高了模型的快速反应能力。
3.场景融合的应用落地是驱动力
二、智能风控在银行领域的应用传统的银行风控模式更偏向于线下、渠道单一，服务受物理半径限制，不够自动化。智能风控将银行的获客到逾期管理的各个环节实现了更智能化、互动化和定制化
智能营销：传统的银行营销是通过网点、电话、地推等线下方式将相关产品推送给用户，智能营销利用人工智能技术，通过收集用户数据，对用户构建多维用户画像；利用深度学习技术构建用户模型，为用户提供千人千面、个性化和精准化的营销推荐。 智能反欺诈：随着线上金融的繁荣，网络风险也随着而生，并迅速扩大：渠道推广环节的虚假刷量、垃圾注册的拖库撞库、抽奖环节的套利等手段。为了有效的识别黑产的欺诈行为，银行需要构建完整的用户生命周期，事前进行风险的提前预判、事中及时阻拦、事后复盘加固防御体系。 具体如下：
事前识别： 事前以数据收集和准备为主，通过从黑产论坛、网站提取黑产欺诈信息，尽可能的通过技术获取相关数据，同时构建黑名单库和用户风险画像，为事中做准备。
事中决策： 对事前采集的数据做各类名单库。
事后复盘： 对事中突发情况做事后复盘，优化规则和模型。
H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
插入链接与图片
链接: link.
图片: 
带尺寸的图片:
居中的图片:
居中并且带尺寸的图片:
当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。
如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.
// An highlighted block var foo = 'bar'; 12
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一个简单的表格是这么创建的：
项目 Value 电脑 $1600 手机 $12 导管 $1 设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中
使用:----------居左
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SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：
TYPE ASCII HTML Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’ Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?” Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash创建一个自定义列表
Markdown Text-to- HTML conversion tool Authors John Luke如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。1
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KaTeX数学公式
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
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