数据挖掘与数据化运营实战. 3.10 信用风险模型
3.10 信用風(fēng)險模型
這里的信用風(fēng)險包括欺詐預(yù)警、糾紛預(yù)警、高危用戶判斷等。在互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達(dá),互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異的今天,基于網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險管理顯得尤其基礎(chǔ),尤其重要。
雖然目前信用風(fēng)險已經(jīng)作為一個獨(dú)立的專題被越來越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所重視,并且有專門的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊和風(fēng)控團(tuán)隊負(fù)責(zé)信用風(fēng)險的分析和監(jiān)控管理,但是從數(shù)據(jù)分析挖掘的角度來說,信用風(fēng)險分析和模型的搭建跟常規(guī)的數(shù)據(jù)分析挖掘沒有本質(zhì)的區(qū)別,所采用的算法都是一樣的,思路也是類似的。如果一定要找出這兩者之間的區(qū)別,那就得從業(yè)務(wù)背景考慮了,從風(fēng)險的業(yè)務(wù)背景來看,信用風(fēng)險分析與模型相比于常規(guī)的數(shù)據(jù)分析挖掘有以下一些特點:
分析結(jié)論或者欺詐識別模型的時效更短,需要優(yōu)化(更新)的頻率更高。網(wǎng)絡(luò)上騙子的行騙手法經(jīng)常會變化,導(dǎo)致分析預(yù)警行騙欺詐的模型也要因此持續(xù)更新。
行騙手段的變化很大程度上是隨機(jī)性的,所以這對欺詐預(yù)警模型的及時性和準(zhǔn)確性提出了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。
對根據(jù)預(yù)測模型提煉出的核心因子進(jìn)行簡單的規(guī)則梳理和羅列,這樣就可在風(fēng)控管理的初期階段有效鎖定潛在的目標(biāo)群體。
總結(jié)
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