首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态谈到如何更好的利用外部罗马在线娱乐网址?很多人浮现在脑海里的肯定是大罗马在线娱乐网址风控或大罗马在线娱乐网址风控模型。而提到大罗马在线娱乐网址风控（模型），很多人会想到AI、机器学习、罗马在线娱乐网址挖掘，甚至会把Deep Learning（深度学习）也搬出来。大家潜意识都认为，大罗马在线娱乐网址风控如果不提应用了DBDT、xgboost、神经网络等复杂模型，则默认这风控做得很low。个人感觉，“大罗马在线娱乐网址风控“这个词现在有点被神化了。从实际风控业务来讲，当前还无法直接将AI或很复杂的罗马在线娱乐网址挖掘算法直接应用到风控业务中来。受制于罗马在线娱乐网址、正负样本、征信成本、产品体验等各方面原因，很复杂的模型或AI往往在实际业务中不能有效地跑起来。当然并不是否认AI或机器学习等在大罗马在线娱乐网址风控中的应用价值，我相信未来AI、机器学习等将在大罗马在线娱乐网址风控中发挥至关重要的作用。
在这方面，我想和大家分享下我们在大罗马在线娱乐网址风控上的一些小小心得。我们没有一味地去追求建立或运用复杂的模型，但是我们的风控策略或风控模型却又一直灌注着机器学习和AI的思想。举例来说，黑名单罗马在线娱乐网址深得各家互金公司的宠爱，几乎是来者不拒。但因罗马在线娱乐网址污染等问题的存在，市面上各家黑名单的质量参差不齐，而且整体质量有不断下降的趋势。因此如果还遵循命中黑名单就拒绝这种强规则逻辑肯定不适合，且会将很多本质上优质的客户拒之门外。 借助这个算法原理，可以把每家黑名单当成一个弱分类器，随着接入外部黑名单罗马在线娱乐网址源的不断增加，根据各家黑名单的表现赋予一定的权重，最终构成一个强的分类器。并根据不同的场景设置不同的阈值去判定某个用户是否准入。
针对互联网消费金融风险主要表现在欺诈风险和信用风险，因此核心的风险评估流程就是反欺诈和信用评估。对于反欺诈来说，信息核实、高危人群拦截和批量识别是其核心风控手段。而对于信用风险的评估，说到底还是对其收入进行认定，也就是衡量其偿还能力。
互联网消费金融风控在流程上与传统风控一样，可分为贷前、贷中、贷后，但又有差异，因为业务的特点就是线上实时审批，也称之为“秒批”；贷前我们主要关注的是准入和授信两个环节，通俗地说就是贷前实时反欺诈和实时信用评估；贷中主要关注的是贷中异常的监控和贷中运营，比如好的客户我们要不断的进行调额；贷后主要关注的是催收，因为催收做得好，很多信用风险问题都可以解决。 大罗马在线娱乐网址风控听起来非常高大上，但在实际工作中也经常会遇到一味炒作概念的人，过分夸大其中机器学习和AI所能起到的作用，或者盲目追求高深复杂的算法。科学合理地利用好大罗马在线娱乐网址，发掘大罗马在线娱乐网址的价值，可以有效地帮我们控制金融风险。
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