智能风控引擎关键技术

智能风控引擎的关键技术包括评分模型、特征工程、模型可解释性和高维集成机器学习建模等。评分模型是智能风控的基础，它通过对产品政策、风控流程、信用风险和欺诈风险进行分析，建立起一套评分体系。特征工程是指对原始数据进行处理和转换，提取出对风险评估有用的特征。模型可解释性是指对评分模型进行解释和解读，使其更容易被业务人员理解和接受。高维集成机器学习建模是指利用机器学习算法对大量的特征进行建模，以提高风控的准确性和效果。这些关键技术的应用使得智能风控引擎能够更好地与决策引擎结合，提升风控能力和系统复杂度。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *3* [【新书速递】评分卡建模红宝书，夯实智能风控底座](https://blog.csdn.net/hzbooks/article/details/121847680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [智能风控决策引擎系统可落地实现方案（三）模型引擎实现](https://blog.csdn.net/weixin_39562197/article/details/111019824)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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