目录1.2人工智能的应用1.2.1产业中人工智能的应用金融教育医疗交通制造——智慧金融智能风控智能理赔智能投研（声明：本学习笔记学习原始资料来自于腾讯，截图等资料，如有不合适摘录的，请与我联系删除。）

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，简称AHP)由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代中期提出，是通过定量与定性分析相结合的方法来进行多方案或多目标决策分析的一种方法。该方法的主要思想是通过将一个复杂的问题分解为若干层并考虑不同因素，对两两指标进行成对比较判断其重要程度，并建立判断矩阵进行重要性程度的权重确定，最终找到最佳方案来辅助决策。专家经验

评分卡模型的出现据说最早是在20世纪40年代，HouseholdFinanceandSpiegel和芝加哥邮购公司第一次尝试在贷款决策过程中使用信用评分.但是这两家公司都终止了这项业务。后来，在20世纪50年代末，伊利诺伊州的美国投资公司（AIC）聘请两位数学家比尔·法尔（BillFair）和厄尔·艾萨克（EarlIsaac）通过审查一个小型贷款样本（其中一些支付信用良好，其中一些较差）来确认是否

1.黑白-智能风控2册——梅子行豆瓣8.2分（4275人评分）1.智能风控：原理算法与工程实践本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含

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11月23日，由工业和信息化部电子第五研究所和中国通信企业协会联合主办的“第二届中国赛宝信息技术应用创新优秀解决方案征集活动”结果正式公布，创邻科技Galaxybase智能风控解决方案凭借技术专业性、应用成熟性以及普遍推广性从数百个方案中脱颖而出

1.1信用与管理信贷业务又称信贷资产或贷款业务，是商业银行和互联网金融公司最重要的资产业务和主要赢利手段，通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润。对有贷款需求的用户，贷款平台首先要对其未来的还款表现进行预测，然后将本金借贷给还款概率大的用户。信用管理主要包含两个概念——信用和管理。信用意味着先买后付，即使用信用值来预支金钱以购买相应服务。管理即通过用户信息对用户的信用度进行评估，并根据信用情况

4.2.反爬虫的目的4.3.反什么样的爬虫5.由浅到深的反爬虫技术手段5.1.主动常见型反爬虫5.1.1.基于爬虫行为5.1.2.基于身份识别6.被动防御型反爬虫6.1.数据防护7.组合升级型反爬虫（智能风控

本文整理自Akulaku反欺诈团队在nMeetup·深圳场的演讲，B站视频见：https://www.bilibili.com/video/BV1nQ4y1B7QdAkulaku的智能风控实践这次主要来介绍下

青源Workshop丨No.26AI反诈与智能风控：信息安全的矛与盾AI红利接踵而至，安全风险如影随形。过去几年，人工智能技术的迅速发展催生了包括金融、电子商务、社交网络、医疗保健等众多应用场景。

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IRC/ML：金融智能风控—信贷风控场景简介、两大场景(贷款场景+信用卡场景)、信用卡评分模型设计、反欺诈检测技术的简介、案例应用之详细攻略目录信贷风控简介信贷风控两大场景

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2023年4月7日，清华大学与蚂蚁集团签署合作协议，双方将在“下一代互联网应用安全技术”方向展开合作，聚焦智能风控、反欺诈等核心安全场景，携手攻坚可信AI、安全大模型等关键技术，并加速技术落地应用，以解决

智能风控可以覆盖包括贷前、贷中、贷后三个阶段的个人信贷业务全流程，依

智能风控是一套包含智能风控方法、智能算法和工具的完整体系。

黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……腾讯安全联合阿拉丁推出“企业级小程序安全系列专项方案”，立足于小程序安全行业现状，基于腾讯20多年风控实战经验沉淀，依托腾讯海量业务构建的智能风控体系

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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、模型、表达式、决策流等模块做了简介。大数据风控，大数据输入决策引擎通过规则、评分卡、模型、表达式、决策流等功能模块就能输出理想的风控结果了吗？实际业务中的风控流程依靠这几个功能模块是无法完全达到风控目的，成熟的风控方案有一套严谨的策

I.内容提要风控决策引擎系统从架构设计到开发实践特征引擎系统及实时计算引擎模型引擎系统及智能风控引擎大数据风控-用数据驱动的风控全流程系统构建II.风控决策引擎介绍Q：互金领域的风险有哪些？

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1.3.1one-hot编码1.3.2WOE编码1.4特征筛选1.4.1solveKS1.4.2solvePSI1.4.3迭代特征筛选1.4.4自动化调参2.模型训练3.模型检验3.1生成模型报告4.映射分数基于梅老师《智能风控原理

五、什么是态势感知的三个层级四、业界的态势感知产品1.安全狗-啸天安全大数据及态势感知平台2.华为的态势感知产品-HiSecInsight高级威胁检测3.百度智能云-昊天镜智能风控4.IBM-QRadarXDR

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本次冲刺上市，易诚互动计划募资3.13亿元，将用于用于数字银行应用平台升级项目、大数据智能风控平台研发项目、敏捷创新中心研发项目。

银行金融行业，更不乏机器学习和人工智能的应用，如股市预测、货币决策交易、智能风控、智能决策等应用。而银行发展趋势也向着需求碎片化、营销精准化、服务智能化、渠道产品化、场景

从1956年达特茅斯会议上“人工智能”概念第一次被提出，到如今我们看到基于人工智能技术的无人驾驶、智能风控、疾病诊断、个性化推荐等实际应用浸入商业与生活的方方面面，A

如何充分运用数字化风险评估手段解决小微企业面临融的资难、融资慢、融资贵问题，也是金融机构关注的重要问题，新网银行以建设“新一代数字科技普惠银行”为愿景，始终坚持技术立行，通过敏捷的信息科技体系和精准的智能风控

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引言互联网时代，万物互联，网络安全形势越来越严峻，安全是企业的基石，风控在企业中扮演着“警察”角色，运用各种技术和手段，保护企业内的用户利益不受侵害。风控决策引是风控中台的入口，提供业务风险场景事件接入，可视化编排复杂决策，丰富的特征变量与场景识别服务等功能。相较于需要开发背景及算法背景才能使用的传统风控引擎，本文介绍的决策引擎构建完成后无需开发背景甚至无需算法建模背景，作为纯正的策略运营即可配置

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、金融科技介绍1.技术创新推动金融创新的巨大力量2.智能风控和评分卡二、机器学习介绍1.概念2.分类三、评分卡模型介绍1.申请评分卡

I.前文提要通过之前五篇文章，分别介绍了决策引擎的主要功能：基于规则流程的规则集、决策流、决策树、决策表、决策矩阵等，以及基于风控模型的模型引擎和评分卡模型等功能，文章参考：规则引擎实现决策流实现模型引擎实现决策树、决策表、决策矩阵实现评分卡模型今天就决策引擎的输出结果，以及对结果的展示、监控、应用等方面进一步探讨。II.完整决策流通过之前章节，决策引擎执行结果，可以输出通过或拒绝结果，决策流执行

引自博文：https://blog.csdn.net/qq_43036596互联网金融的兴起，金融科技向传统金融渗透，智能风控平台应运而生。

导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。

一.风控场景特征设计基于机器学习的智能风控数据库，逐渐取代了人

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今天给大家带来在数字化智能风控体系中涉及的八类具体场景，今天都稍微来谈一谈最经典的这八类场景和模型，相关内容分别是：❤①信

导语图数据库是一种新型的NoSQL数据库管理系统，使用图论(GraphTheory)的“图”作为数据模型，将实体表示为图的节点，实体间的关系表示为图的边，能够直接揭示事物之间关联关系。图数据库解决了困扰数据库界已久的复杂关联（多表关联）难题，善于处理海量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，特别适合于高效治理异构大数据、深度挖掘复杂网络以及推理预测隐性关联关系。图数据库作为一种新兴的大数据、人工智能

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I.决策流介绍在上一篇文章中，我们实现了一个完整的规则集解析过程，实现了规则引擎。具体请参考上一篇文章：（一）规则引擎实现。实际风控需求通常不会只有一组规则，会对不同的规则、规则集进行编排，还会出现分支流程，子流程，形成一个更复杂风控流程，我们叫决策流，决策流的解析就是实现一个流程引擎。流程引擎也叫工作流引擎，有很多开源实现，比较出名的是java的Activiti，jBPM5。这里我们从业务需求分

智能风控平台核心之风控决策引擎（三）在之前的《智能风控平台核心之风控决策引擎（一）、（二）》中分别对决策引擎的核心功能模块、以及风控策略体系搭建要点做了详细的介绍。

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