一些待思考的问题

摘要: 一些 AI 风控方面的实践问题

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风控基础设施

第三方数据源如何快速接入，快速清洗，快速评估。如何评估新的数据源的商业价值。

模型层和策略层如何各自单独优化。

用户行为数据如何利用起来。

社交图谱如何搭建。

黑白名单扩散是怎么做的。

引擎

风控引擎都做哪些事情，哪些事情最好不要放在风控引擎做。

风控引擎对借款业务的流程优化有哪些帮助，风控对流量获取有哪些帮助。

信用

信贷业务都有哪些细分领域，流程上有哪些不同。

信审数据如何利用起来。

如何兼顾简单模型的可解释性和复杂模型的收益。

智能催收机器人怎么做，对 NLP 的要求有多高。

反欺诈

套现套利行为算不算欺诈，如何识别。

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