2022数据智能知识地图.pptx

数据应用01-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应用：业务流程各个环节目标：风控效果与效率搭建智能风控方法论：模型 智能算法：机器学习、搭建、数据挖掘、策略 深度学习、关系网络智能风控工程技术实现：自动化架构和工具平台智能风控02-智能风控详细体系架构策略层准入决策欺诈拦截风险点识别样本设计规则生成规则算法决策引擎营销风险内容风险策略评估A/B试验决策监控最优化算法欺诈风险信用风险数据预处理EDA特征选择模型层营销风险内容风险模型训练模型评估模型监控模型平台集成算法深度学习数据层基础数据交易数据数据采集数据校验数据清洗实时计算数据平台关系数据三方数据数据存储数据缓存数据监控离线计算特征层特征平台源数据分析中间数据特征设计身份特征交易特征和清洗构造生成NLP特征关系特征融合特征特征评估特征回溯特征监控图特征关键内容流程步骤 算法方法工具平台03-智能风控平台交互逻辑规则策略部署、A/B试验、模型结果决策流程执行规则特征模型特征数据平台数据接入、数据存储、基础数据数据查询决策引擎 模型平台模型构建、模型部署、模型计算特征平台特征构建、特征部署、特征计算04-数据层详解身份信息外部数据数据管理数据校验接入模块服务模块模块学历信息App行为SDK数据设备指纹实时计算离线计算流式计算批量计算授信记录交易记录还款记录黑灰名单基础数据交易数据数据采集数据校验数据清洗实时计算数据平台关系数据三方数据数据存储数据缓存数据监控离线计算社交数据多头数据征信信息数据类型数据处理数据平台数据平台数据处理步骤数据采集数据校验数据清洗数据存储标准输出数据监控实现外部数据接入标准化提供统一的内部数据服务接口服务保证数据规范存储和顺畅流转保证数据质量，支持数据校验和监控05-特征画像层详解性别/年龄特征挖掘特征计算特征管理居住区域借款次数额度使用占比最大逾期天数RFM聚合方法时序特征方法NLP特征方法图特征方法二度联系人数量ID关联特征收入指数消费能力特征内容特征算法特征平台特征平台和清洗构造和生成特征挖掘流程源数据分析中间数据特征设计特征评估特征回溯特征监控特征配置和生成特征实时计算/批量计算特征回溯管理、特征存储特征监控服务特征平台源数据分析中间数据特征设计身份特征交易特征和清洗构造生成NLP特征关系特征融合特征特征评估特征回溯特征监控图特征06-模型算法层详解营销评分自动建模模型引擎模型管理贷后催收评分流失预警分反欺诈评分申请信用评分决策树随机森林神经网络内容风险评分贷中行为评分作弊风险评分XGBoostLightGBM图神经网络评分卡SVMK-Means模型内容模型算法模型平台模型平台模型训练和调优模型推理计算和存储模型任务管理模型效果和监控欺诈风险信用风险营销风险内容风险数据预处理模型训练EDA模型评估特征选择模型监控模型平台集成算法深度学习模型建立样本定义模型架构数据准备 模型训练 风险点流程问题定义及划分设计与EDA特征选择与评估模型监控策略建立流程识别样本设计规则生成规则评估试验设计效果监控07-决策应用层详解欺诈识别规则集配置决策流配置审批管理作弊风险内容风险准入拦截营销风险决策树孤立森林运营风险贷中风险贷后风险异常点检测最优化算法策略内容决策算法决策引擎决策引擎规则编写和执行执行流配置和管理分流实验设计和执行审批权限管理策略监控和预警决策引擎准入决策欺诈拦截风险点识别样本设计规则生成规则算法营销风险内容风险策略评估A/B试验决策监控最优化算法08-未来发展趋势展望补充自动识别不足替代大部分人工识别风险识别和规避策略应用机器学习模型人工风控专家特征画像挖掘内部数据三方数据用户画像推荐系统预训练知识图谱隐私计算知识体系AB实验因果推断数据中台云原生大数据大数据平台数据仓库数据湖01-用户画像定义用户画像（用户）系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户的大量信息，为便于各业务应用，