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流水的数字内容，铁打的内容风控
来自新一代数字内容风控服务商网易易盾的数据显示，成立六年来，网易易盾终端覆盖量超25亿，累计检测数据量超2万亿，处理移动安全风险超1400亿，抵御外挂超威胁700亿...... 可见，数字内容风控依然任重道远。而随着内容平台对数字内容风控逐渐重视，相关需求正在不断上升。数字内容平台发展，如何做到内容「不失控」，已事关企业生死存亡。 03 内容平台如何「风控」免「封控」？ 显而易见，互联网内容平台正在进入「少犯错即成功」的时代，内容平台如何风控避免封控，需要认识到数字内容风控的几大特点。 第一，门槛看似低，其实非常高。 网易从提供博客、邮件类产品开始即重视内容风控，且其业务所涉的游戏、电商、社交、娱乐等都需要内容风控。这些内部需求和实践，让网易拥有20多年数据积累，也让网易易盾在内容风控上「见多识广」。 重点关注领域 1人工智能 |区块链 |汽车产业链| 内容创业 |新零售 2 电商 |新媒体营销 |企业级服务| 家居业 |社区O2O 3智能手机 |网红| 体育IP |互联网金融 |无人机 4共享经济
1.1K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控模型报告以及上线后需要监控的内容
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受 以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 想要突出你模型的好，你得先分析旧模型的不好。 比如说，把目前线上模型的实际表现进行统计，如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。 一般情况下，我们会对预测结果按照一定的阈值，进行分组，比如分为A/B/C/D/E/F共6组，越靠后就意味着越有可能是高风险客户，我们给予一定的风控规则进行拦截。 Reference [1] 风控模型监控报告系统设计 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83025492 [2] 模型评估方法之KS曲线和ROC曲线 https://zhuanlan.zhihu.com
4.4K21编辑于 2022-04-12 - 来自专栏腾讯安全
只招2个人，企业能做好内容风控吗?
为了解决数据内容安全问题，腾讯云对象存储COS推出了一站式内容审核，提供了包含图片、视频、语音、文字等全品类数据的内容安全智能审核服务，帮助用户有效识别色情低俗、违法违规、恶心反感等违禁内容，协助用户建设绿色健康的平台环境 与企业自己建设管理能力相比，腾讯云的解决方案显著地提升了企业在内容风控方面的效率和质量。 多种使用形式，确保审核准确率 COS内容审核功能丰富，使用形式多样，通过控制台配置可以实时完成对存量和新增内容的自动检测，且支持快速动态扩容，调用内容审核的API接口实现对存储桶内指定的文件审核。 2.png COS内容审核场景适用于众多行业，尤其是社交平台、在线教育、电商平台以及游戏行业，这些行业都具有数据多，增长快，数据类型广泛的特点，对数据审核的覆盖性、准确性、高效性都有极高的要求。 而COS内容审核的多违规类型覆盖、增量数据自动触发审核、审核秒级响应、场景化定制，可以满足所有审核场景。 为了让用户更好体验内容审核功能，COS推出内容审核专题活动，资源包低至1元起。
2.7K20发布于 2021-04-23 - 来自专栏腾讯云存储
只招2个人，企业能做好内容风控吗?
为了解决数据内容安全问题，腾讯云对象存储COS推出了一站式内容审核，提供了包含图片、视频、语音、文字等全品类数据的内容安全智能审核服务，帮助用户有效识别色情低俗、违法违规、恶心反感等违禁内容，协助用户建设绿色健康的平台环境 与企业自己建设管理能力相比，腾讯云的解决方案显著地提升了企业在内容风控方面的效率和质量。 看下图更直观地对比 01 快速高效，覆盖多种媒体数据类型 COS内容审核依托腾讯安全20年数字内容安全运营经验，可以快速高效地完成对图片、音频、语音、文本等多种媒体数据的审核，为企业提供成熟的云上内容审核解决方案 02 多种使用形式，确保审核准确率 COS内容审核功能丰富，使用形式多样，通过控制台配置可以实时完成对存量和新增内容的自动检测，且支持快速动态扩容，调用内容审核的API接口实现对存储桶内指定的文件审核 而COS内容审核的多违规类型覆盖、增量数据自动触发审核、审核秒级响应、场景化定制，可以满足所有审核场景。 为了让用户更好体验内容审核功能，COS推出内容审核专题活动，资源包低至1元起。
2.4K20发布于 2021-05-20 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模的KS
我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。 不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？ 可以看下图： 从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。 02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单： 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算 03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行
6.2K31编辑于 2022-02-25 - 来自专栏LieBrother
何为风控
风控定义 风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。 风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。 这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。 信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。 ，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。 文章例子参考《智能风控平台：架构、设计与实现》
2.9K21编辑于 2022-12-20 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模的WOE与IV
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！ 第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是 data_good == value) / len_good iv += (good_rate - bad_rate) * math.log(good_rate / bad_rate,2) 2）注意分组后是否出现某组内的响应(未响应)数量为零的情况，如果为零需要处理一下。 ...], 'col2':[value1,value2,...], ...} ----------------------------------------------------------
4.8K20发布于 2021-11-30 - 来自专栏全栈程序员必看
信贷风控模型搭建及核心风控模式分类
2.评分卡的意义 在互联网金融风控体系中，量化分析需要贯穿始终，评分卡模型是其中非常重要的一环。 直到我们和某P2P公司的风控经理实际交流后才明白这其中的含义。在传统银行信用卡业务中，是很喜欢这类少量逾期的客户的，因为他们能给银行创造罚息，但是又不是恶意违约那种客户。 另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。 从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融／信用借贷／P2P／大数据征信等方面。 所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。 四、风控的核心 如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?
4.1K11编辑于 2022-08-14 - 来自专栏用户3246163的专栏
1.1 风控原则
business process 价值有： 提高组织效率 更好的风险汇报 提高业务绩效 04.3 描述一个CRO的角色和职责，评估CRO如何和其他高管协作 CRO职责 1.对公司面临的所有风险负责 2. 开发和实现ERM策略 工作范围： 1.设置公司全局风险偏好 2.度量和量化风险 3.设置风险限制 4.开发风险系统 关键技能： 1.领导力 2.说服力 3.有能力保护公司资产 4.理解所有风险的技术技能 采取有理由的防范保证会员服务不用在不合适，欺骗性，违法目的 不可以故意的歪曲报道 不可以从事任何不诚实 不可以从事任何危害GARP和FRM的事情 注意文化不同，出现冲突应该应用最高标准 2 利益冲突 任何情况下保持公平
3.3K60发布于 2018-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
支付风控模型
支付风控涉及到多方面的内容，包括反洗钱、反欺诈、客户风险等级分类管理等。 其中最核心的功能在于对实时交易进行风险评估，或者说是欺诈检测。如果这个交易的风险太高，则会执行拦截。 二、基于规则的风控 规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。 常见的规则有： 1. 2. 操作规则 对支付、提现、充值的频率按照用户账号、IP、设备等进行限制，一旦超出阈值，则提升风控等级。 频率需综合考虑（五）分钟、（一）小时、（一）天、（一）周等维度的数据。 比如2分钟前在中国支付的，2分钟后跑到美国去支付了。 5. 风控拦截历史规则 用户在某个业务上的消费行为被风控网关多次拦截。 规则引擎优点： 性能高： 对订单按照规则进行匹配，输出结果。 支付风控场景分析 ； 支付风控数据仓库建设 ； 支付风控模型和流程分析(本文)； 支付风控系统架构 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
4.3K22编辑于 2022-08-11 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断
《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。 展开法的实施步骤主要是： 1、拿到贷后的样本，按照一定的好坏样本定义规则打上Y值，接着就是常规操作，得到 评分卡模型A； 2、拿着评分卡模型A，去对全量样本（包含拒绝的）进行打分，得到每个样本的模型分P cutoff一般按照业务经验来设置，就是拒绝样本中被赋予通过的样本，其badrate水平，是正常放款样本中的badrate水平的2～4倍； 4、根据步骤3设置的cutoff，高于这个阈值的赋予good标签 06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适 Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
3.1K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏腾讯安全
一图了解内容风控解决方案
近期，针对文娱内容行业的政策出台，在此前清朗行动的基础上，相关部门对泛娱乐内容产品和平台提出了明确的要求和配套措施。 各平台除了仔细盘点自家风险，做好开放社区的内容风控和违规内容清洗外，还需搭建起专业、精准、高效的内容安全防护系统，全流程把控内容风险，及时应对“灰犀牛”和“房间里的大象”。 由于各个开放内容平台的业务场景不同，平台的抗风险能力高低不齐，行业内风控标准又未形成统一，对于平台方和运营者来说，灵活度高、具有针对性的内容风控解决方案将有助于减轻平台内容合规的压力。 一图了解内容风控防护方案 WechatIMG6721-2_01.jpg WechatIMG6721-2_02.jpg WechatIMG6721-2_03.jpg WechatIMG6721-2_04
1.1K30发布于 2021-09-07 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控中的异常检测原理与应用
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。 异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到 主要有几个原因： 1）异常点和噪声会混杂在一起，机器难以具体识别开来； 2）现实中很少有异常点的标签，因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多，也不符合常识认知； 3）对于标签的定义也是很难，比如1个金融场景 2.上下文异常：一般在时间序列中表现，某个时间点的指标相对前后时间段有较大波动的。比如某个中午交易量异常。 2、半监督DAD：半监督DAD假设所有的训练样本只有一个标签，即正样本，训练过程学习到正样本的界限，测试时，不属于正样本边界内的就划为异常。
4.6K20编辑于 2022-04-12 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优
00 Index 01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？ 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？ 交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失：A级出场率。 贷后 催收告警：A级出场率。 迁徙率预测：B级出场率。 失联修复：C级出场率。 {‘auto’, ‘sqrt’, ‘log2’}, int or float, default=None。如果不填的话，默认就是用所有的特征。 ... 而关于风控模型怎么调优，我会在下一节一起讲。 风控模型怎么调优 关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。
2.7K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模老司机的几点思考与总结
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！ 而在开始搜集数据前，需要了解几点内容： 1、模型应用节点 2、时效性要求 2、有没有预算，预算有多少 3、项目紧急程度 模型应用节点 模型的应用节点，决定了你有哪些变量是不可以用的，避免说出现“事后变量 在了解了以上的内容后，你就可以开始搜集所有相关的数据了，因为你的数据源会非常多，所以这里你必须做好数据的归档，不然后期会很乱，而且原始数据需要备份一份不要动，方便后续复盘使用。 具体可以参考我先前的一篇文章内容《分享8点超级有用的Python编程建议》 搞到数据后，需要做的事情大概可以分为： 1、消化所有的数据含义、逻辑； 2、对数据进行各种清洗，变成你熟悉的结构； 3、对数据进行质量控制 最好还是通过自己总结多方特征筛选的方法，写一套自己的方法，方便自己调用； 2、如果是使用传统机器学习算法，如rf、gbdt、xgb等，建议变量个数不要太多，50个以内差不多了。
2.2K30发布于 2021-11-30 - 来自专栏腾讯安全
产业安全专家谈｜企业如何基于AI搭建内容风控防线？
腾讯安全高级应用研究员周维聪作客「中国信息协会网信大讲堂」，围绕AI技术在内容风控领域的落地与实践，分享不良内容的审核挑战及内容风控体系的整体构建思考。 Q1：当前在内容生产、上架的过程中，内容安全风控上存在哪些挑战？周维聪：内容安全已成为重中之重，但在实际中，内容安全风控挑战主要体现在三个方面：第一，内容安全审核标准非常多样化。 Q2：针对内容安全风控面临的挑战，目前有哪些技术可以助力企业内容风控体系的打造？周维聪：在内容风控体系中，除人审能力外，机审也是重要能力之一。 此外，对语音内容，可采用ASR将语音转换成文字，将文本发送到文本内容风控系统帮助进一步审核。文本内容风控则号称AI皇冠上的明珠，情况纷繁复杂，机器理解晦涩。 顶层方案层，涵盖未成年人保护的方案、电商内容解决方案等，从更细分的内容场景出发提供内容风控整体能力。Q5：面对当前内容安全风险，腾讯安全内容风控产品有哪些应对优势？
2.2K30编辑于 2022-07-01 - 来自专栏AI科技时讯
风控领域特征工程
在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。 在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。 特征工程，简而言之，是对数据的一种深度加工，它通过一系列技术手段，将原始数据转化为对风险预测有用的信息。 在风控领域，特征工程的核心目标是构建出能够准确反映个体或实体风险水平的特征集。 此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。 随着技术的发展，特征工程的方法也在不断创新。 通过综合运用这些特征衍生方法，风控领域的特征工程能够更全面地挖掘数据潜力，为风险评估提供多维度的视角。
2.3K11编辑于 2024-08-20 - 来自专栏沃趣科技
风控为本创新驱动，券商如何实现智能风控加速？
合规风控始终是公司的首要核心竞争力，该券商不断推进全面风险管理体系建设，需要全方位提升主动合规风控管理能力，进而提升风险管理精细化、智能化水平。 而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。 非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。 价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。 2 通过多年的发展，基于沃趣QData Cloud云平台解决方案逐步拓展成数据库私有云应用场景，以Oracle为代表的数据库如：客户关系管理、风控、合规、自营交易等系统正在逐步迁移到数据库私有云平台。
2.3K10发布于 2021-10-12 - 来自专栏大数据架构师成长之路
风控数据体系-简介
早期传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。 结合中国互联网发展，以及目前的征信监管要求，对可用数据及可用风控类数据做一个全面的梳理。 2.风控数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风控流程中，客户准入时提供的资信材料有限，业务机构风控数据体量不足，仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面，无法全面的把控某位客户的风险情况，所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风控支撑 未来百行能不能有效被使用上还有待观察，但风控人员可先了解其相关的资料。百行征信涉及的模块，主要包括以下方面： 报告相关数据：报告时间；查询原因；查询结果等。 4.2 明确需求 建议：回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、风控流程、风险画像等的介绍。
6.7K67发布于 2020-06-29 - 来自专栏JAVA乐园
实时业务风控系统
账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。 什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验 对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则 使用redis、mongodb做风控计算和事件储存，历史事件支持水平扩展 原理 统计学 ； 扩展风控规则，针对需要解决的场景问题，添加特定规则，分值也应根据自身场景来调整。
3.5K10编辑于 2022-06-30
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