AI驱动的风控实战：从模型到策略

"《5-1+AI+在风控领域的实践》是一份深入探讨人工智能在风险控制中的实际应用和技术细节的报告。作者陶玮指出，AI技术在风控体系中的关键作用主要体现在两个模型：反作弊模型和反欺诈模型。报告首先介绍了风控体系的整体架构，它包括风控、交易、登录、操作等环节，以及与业务人员、规则/模型和下游系统的交互。 AI在风控中的切入点主要表现在实时性和批量处理上，其中反作弊模型采用监督学习和无监督学习相结合的方式，对异常行为进行分类，如通过聚类分析和专家意见辅助决策。反欺诈模型则更强调高精度，通常采用随机森林（RANDOMFOREST）和其他算法，如逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和DBSCAN，来捕捉极低比例的欺诈事件，遵循“宁可错杀”的策略。对于反作弊模型，报告展示了不同算法的性能指标，如精确率和召回率，以实现对程序化操作和异常路径的有效识别。 报告还提到，这些AI模型通常经过现实检验和大量的离线训练，是智慧结晶的结果，具有高度的灵活性，可以适应不同的场景规则，如在反洗钱方面有明确的规定。同时，为了满足实时性要求，部分模型如RNN被用于处理用户行为数据，能够识别连续的行为模式，提高模型的准确性。 值得注意的是，尽管实时性在某些情况下可以接受一定的延迟，例如T+1或T+2，但在大多数情况下，AI模型必须能够实时返回结果，确保风险管理的即时性和有效性。整体来看，这份报告详尽地描绘了AI如何在风控领域扮演重要角色，帮助企业提高风险识别能力，保障业务的稳定运营。"