魏旋-宜信大数据实时授信平台

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2、险，或者辅助非实时业务进行信用及欺诈估计WebDBCrawlerSqoopElasticSearchFlumeRuleEngineKnowledgeHDFSHBaseGraphMachineLearningInfoExtract大数据的边界大数据的边界•个人或者商户隐私数据一定经过用户的授权–授权数据只用于宜信自己的业务•网络公开数据的边界以通用搜索引擎为参照架构授信模型•传统授信模型–作为人工的辅助手段–强特征–可解释•我们没有边界–一切数据皆为信用数据•维度无限制，强弱无限制–一切模型我们均可使用瞬时贷–数据•用户提交信息–详单信息也非常有用•通过姨搜获取用户的一切相关信息–

3、用户的常用论坛，发帖记录–用户的消费水平–用户不良嗜好–用户地址房价高低瞬时贷–信用模型•数据特点•模型–少数强特征–GLM(LR)•账单信息•挖掘海量弱特征•非线性–RandomForest–大量弱特征•处理强特征•账单详单•互联网信息–模型融合•非线性专家知识•规则引擎–专家根据对申请人群的了解，指定规则•用户是否有账单逾期未还？•用户身份信息是否真实？–可以解决很大一部分问题•冷启动–在产品上线前，没有分类标签–专家定义什么是坏客户，模型计算什么人看起来是好客户，但是很有可能变为坏客户–随着产品数据积累，不断更新模型反欺诈模型•起点–数据校验和黑名单库•利用所有数据进行校验

4、–直接发现异常、欺诈或者疑似欺诈信息–生成安全问题，确认申请人身份建模总结•数据很重要•数据依然重要–提取更多的特征–除了视频，我们都去研究–提取更多的样本–积弱为强，不要丢弃•DomainKnowledge更加重要•DomainKnowledge很重要–尽量理解数据•模型–复杂模型终于派上用场•模型–随着认识的增加，迭代更合–AD领域，GLM(LR)几乎是唯适的模型一选择–但是可以有变种系统总结•没有一种单一的算法可以解决所有的问题–要通过工程将各种算法组合成强大的系统•单纯靠机器和单纯靠人都是不够的–充分发挥专家的先验知识和机器的计算能力•道高一尺，魔高一丈–监控，报警，更新

5、，进化数据缺失•应对–数据充足的用户，率先享受便宜快捷的互联网服务–数据不足的用户，提供信用估计供其他产品线使用•未来–继续积累数据–加强行业合作Thanks