[帮助文档] 使用designer金融组件构建评分卡模型进行贷款风险评估
本文基于信用卡消费记录，为您介绍如何通过PAI提供的金融组件，构建评分卡建模方案。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。
1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。 秦苍科技将用户和紧急联系人信息组建一个巨大的社交关系网络。通过社交关系中的关联度、集中度、社交关系的逻辑勾稽等异常检测，就可以动态地进行欺诈检测。通过匹配手机号码、年龄、性别等逻辑关系，并在社交网络上关联已有用户信息，可以有效识别团体欺诈。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。
1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化，有非常明显的时间效应。因此，信贷模式必须紧跟客户人群的变化，迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂，银行信用评分卡模型每半年才会人...
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。
1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。 例如客户在App中拖动借款金额滚动条时的停留时间，反映了客户的不同心理，对应不同的违约率。通过尽可能多地采集“弱变量”训练机器学习模型，就可以用丰富的维度来描述一个薄文件客户，使得机器对客户有全面的认知，作出比传统的强变量建...
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.1 目前中国消费金融行业面临三大挑战。
1.1 目前中国消费金融行业面临三大挑战。 首先，中国有人民银行征信记录的只有3.5亿人，个人征信渗透率只有约20%，绝大部分都是没有信贷历史的薄文件人群。 薄文件人群和白领一样有强烈的信贷需求，且信用资质良好，是一座需要开发的“金矿”。而在没有传统征信数据的支持下，识别薄文件人群的信用和欺诈风险，...
互联网欺诈花样百出，人工智能如何加强金融风控体系？
编者按：去年P2P公司遇冷后，纷纷转型称会用大数据、机器学习等科技手段服务金融，摇身一变成为时髦的Fintech金融科技公司。但实现过程并不简单，让机器代替人去处理数据做判断，在国内金融领域才刚刚起步。 CreditX氪信是雷锋网(公众号：雷锋网)接触的一家用机器学习做风控的公司，在金融领域拥有不少...
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