DataFunTalk "各厂最新技术应用分享" 文章合集：风控篇

DataFunTalk 2019年度 "各厂最新技术应用分享" 文章合集：风控篇。来自各厂24位嘉宾分享的风控技术应用干货电子书合集，限时7天，免费领！

导读：新年的脚步越来越近，我们即将告别2019，迎来2020。回望2019年，DataFunTalk 为大数据、人工智能的技术小伙伴们出品了61场线下沙龙，16场线上直播，吸引了20000+小伙伴们的参与。取得这样的成绩，最应该感谢的是所有参与分享的企业和老师们，你们的经验帮助了许许多多小伙伴们缩短了把大数据、人工智能技术应用在各自场景的周期，少走了很多弯路。

为了让宝贵的经验传播，为了方便小伙伴们的阅读，小编特别整理了 DataFunTalk 2019年度"各厂最新技术应用分享"文章电子版合集，共6大系列，10余个子话题，将在农历春节前的时间里为粉丝们陆续发放新春福利。

今天将为伙伴们发放第一波福利：风控篇，共24篇精选文章，400页，89000字，27M。

如何领取？

小伙伴们关注本文公众号，或识别二维码，在公众号后台回复 "风控篇" 即可下载。

——详细介绍——

（点击下方标题，可跳至对应原文）

1. 金融风控反欺诈之图算法

分享嘉宾： 张行军 Abakus

先介绍下金融借贷业务流程： 用户前来申请借贷，会先经过欺诈识别，把欺诈团伙和主观欺诈的个人拒绝掉，然后对通过的人做信用评估，最后根据额度模型，算出利润最大化时放款金额。

刚才提到了团队欺诈，举个真实的例子。 宜人贷在他们的财报中公布的，他们被一个团伙成功撸走了2000多单，当时宜人贷的件均4w， 一下损失了8000w！ ！

那么如何防范这种风险呢。 这就是今天要分享的图算法。 图可以将这些一个个有良好记录的个体关联起来，一网打尽。

2. 风险价值量化术—互金爆发期的风控技术实践

分享嘉宾：苏晓林

我们认为风控越早参与到业务中越好，最好是立项的时候就有决策权，这里考虑的因素如下：

• 有效的转化和客单价一样的重要；转化率太高太低都不行；因为风控成本要计算到获客成本中来；（我们在日常的团队和业务管理上经常有一个误区，就是把KPI拆的太散太细，以至于不同团队的目标是冲突的）；

• 可识别的客群规模决定了该方案是否可以规模化；

• 不稳定的客群锻炼不出万能的策略，高手都是提前一招布局；我们需要用差异化的策略服务差异化的用户；（物以类聚，你肯定不愿意跟资质比你低的人平摊各项成本）

• 充分竞争的市场里，整合资金、客户、产品、风控的能力就会产生价值。

3. 音频内容理解的关键技术

分享嘉宾：齐路 数美科技

为什么要使用机器来理解音频内容呢？一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下，由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情，在图片和文本处理方面，快速理解尚有一定实现的可能，古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑，描述一个人骑着快马路过一个石碑，看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容，即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难，我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。

4. 汽车金融风控流程设计和机器学习实践

分享嘉宾： 殷翔 百融云创

汽车金融风控流程设计中需要关注的五个节点： 获客、反欺诈、信用评估、额度、利率 ，整个风控流程的设计一直是围绕这几个点来设计的。

除了上述几点，还需考虑俩个重要因素：

1. 数据的完整性： 是指可获得的客户数据，包括银行征信数据，第三方数据等，来补充我们的评估维度，维度越丰富，对前端客户提交申请的资料依赖就会越少，这样就会简化我们的风控流程，提高审批效率。

其次，数据完整性还会影响到风控节点的设计，因为每个节点都需要依靠数据来支撑，数据越丰富，设计节点的自由度越高。

2. 客群特征： 通常我们需要做些精细化的审批，对于不同质量的客户提供不同的风控流程。 比如，资质比较好的客户，会提供相对来说比较简单的流程； 资质比较差的客户，会做一些更精细化的审批，把他们的风险做一个精细化的分层。 另外还需要把客户按照不同的风险特征，作为不同的渠道进行分流，就是接下来的差异化审批。

5. 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战

分享嘉宾： 罗灿 融360

在国内国外金融风控领域大致分为两个流派，其中一派为具有统计学背景的人，分布在银行、金融消费公司等传统的金融领域，偏好评分卡进行建模。 另外一派则是具有互联网背景的新兴探索者，将机器学习、深度学习等方法运用于金融风控领域。 融360是 ToB 的金融风控企业，不仅跟传统的金融公司有合作，还和京东、百度金融、滴滴等互联网背景的公司有交集。 本次演讲内容为这两种流派优劣势对比及机器学习、深度学习在金融风控领域的实践应用。

6. 风控建模流程： 以京东群体感知项目为例

分享嘉宾： 曾军崴 京东集团

本次分享将以群体风险感知为例，从需求挖掘、数据挖掘、建模再到最终的模型部署应用，详细介绍全流程的风控建模方案。下面将从这几个方面出发，详细的讲解具体流程中的概念，同时会给出每个流程中的目标、实现方法、交付物，让同学们在具体实践的时候有目标，有方法。

7. 信贷业务风控策略简介

分享嘉宾：韩士渊 百融云创

风控业务主要经历了几个阶段：

• 规则：直接判断通过，或不通过。

• 数据：可以通过客户的资产，流水，来判断客户的资质优劣。
  

• 模型：通过数据分析、数据挖掘，找到相应的规律，识别出人工难以找到的部分人群。
  

但是，数据是有限的，成本很高，会限制风控的上限；同时，如何有效的结合数据、规则、模型，来实现业务目标，这就需要风控策略来完成。

本次分享，将介绍如何在信贷业务中利用数据、规则、模型等完善风控策略，包括原有风控流程及规则优化、定价策略、额度策略等内容。

8. 度小满智能获客系统实践

分享嘉宾： 费浩峻 度小满金融

大家好，今天分享的主题是： 度小满金融信贷业务的智能获客系统实践。 根据过去两年的工作经验，将其总结沉淀为渠道、效率、数据理解和度小满智能获客系统这四个环节，其中前三个环节是对获客的理解，渠道指明了获客方向，效率好比获客的发动机，数据则是获客的燃料。

9. 机器学习在反欺诈中应用

分享嘉宾： 陈德建 新浪金融

当前机器学习在金融行业已经运用非常广泛，尤其在金融业的信贷领域。 在实践中，欺诈与信贷业务强相关，所以，反欺诈变成机器学习在信贷领域的一大应用。 反欺诈一般会用到机器学习、深度学习以及图谱关系 ，其中，机器学习与深度学习多是针对个人欺诈风险，而图谱关系则多用于团伙欺诈风险的识别。 因此，本次分享将介绍欺诈风险的特点以及机器学习、深度学习和图谱在实践中的应用。

受限于篇幅，这里只为大家介绍最新的9篇内容，更多内容欢迎下载2019 DataFunTalk 年度技术文章合集：风控篇。

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