风控技术现在市面上哪家做的比较好?

风险和业 务是相伴相生的,尤其是在金融这样的领域,风控是它的核心关键。基本而言,风险主要集中于信用风险及欺诈风险。现在随着人工智能的发展,智能风控成为了市面上比较火的应用。做的比较大的金融机 构几乎都开始拥 抱人工智能,结合一些金融科技公 司来打造自己的智能风控模型。

那何谓智能风控?

首先数据是智能风控的基础。整个智能风控的起点从获取数据开始,主要数据来源为用户注册时提交的数据、使用过程中产生的数据、交易时产生数据、第三方如政 府、法 院公 开 信息等数据。这其中有大量非结构化的数据需要处理,形成对信用评估有价值的组合。

其次建立模型,建模前:建模的变量以及数据都是通 过层层原始分析,挖掘分析,变量分组,变量降维,过 度拟合VIF检测,以及业 务逻辑选择出来的。建模中:模型的建设本来有方差分析,相关性分析,逻辑回归,决策树,神 经网络分析这几种。但是由于Y变量都一般为非线性所以基本都用LOGISTIC逻辑回归。建模后:模型建好后还需要用PSI检验模型客群的稳定性,用KS或者GINI函数检验模型的区分能力。如果不太理想就再改进,这是一个做循环的闭环式过程直到选到最佳的。

好的信用风控的评估效果一主要从准确性,稳定性,可解释性三个方面来评估模型。其中准确性指标包括感受性曲线下面积(ROC_AUC)和区分度指标(KS值),稳定性指标主要参考群 体稳定指数(PSI)。可解释性可通 过指标重要度来进行评估,其中指标重要度用于衡量各个解释变量对算法预 测结果影响的程度。


之前有合作过同盾科技,底层技术能力很强,合作下来信 贷模型KS值比行业整体平均水平提升了10%左右;模型稳定性PSI也比原来的水平提高很多。风控对于金融机 构来说最终还得看产品的授信客群,一定要结合自身的业 务情况来做,面向不同客群的风控模型的指标对比是没有 意义的。

所以,看完这些,相信你也了解不少知识,希望我的回答能帮助到你。