目前互金行业主流风控技术有哪些？

关键还是在于找到靠谱的客户，这不是简单的室内办公室操作所能简单完成的

数据越多越好，模型并非越复杂越好，一切都要以解决问题为导向，任何领域都是这样。我团队不是搞风控的，风控是另一个团队，但我知道大数据风控领域逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBOOST确实是比较常用的方法，至于深度学习他们也有尝试，实验下来效果很一般，所以只在参加算法大赛的时候使用，比如采用卷积神经网络来做图像识别，准确率还不错。个人感觉神经网络的实际应用场景并不多，在识别类的问题上效果较好，当然前提是特征工程做到位；在预测类的问题上效果不佳，模型解释性差，过拟合非常严重。

Crsky7 发表于 2017-12-5 15:33
数据越多越好，模型并非越复杂越好，一切都要以解决问题为导向，任何领域都是这样。我团队不是搞风控的，风 ...

您说的确实跟我目前的情形类似，深度学习在风控领域的应用和落地可能确实还需要足够的时间来检验，就目前来说，绝大部分互联网金融企业数据的广度和深度还不足以支撑深度学习框架

rella1103 发表于 2017-11-13 18:01
本人传统小贷风控人员，希望有机会和楼主交流学习

本人传统小贷老赖人员，希望有机会和层主交流学习{:4_209:}

阿扁V5 发表于 2017-10-23 09:46
目前我是从事互金行业风控岗，对行业里其他公司使用的风控技术比较感兴趣，首先我先介绍一下鄙人公司目前 ...

鄙人弄了一个数据群，欢迎大家入驻。QQ群111525059

回帖涨经验

rella1103 发表于 2017-11-13 18:01
本人传统小贷风控人员，希望有机会和楼主交流学习

做过小贷风控

好多模型在现实中解释力一般。矛盾

苏苏mu 发表于 2017-12-6 17:02
好多模型在现实中解释力一般。矛盾

前两天出的政策就明确提出谨慎使用数据驱动的风控模型

本人懂美国FICO区分度模型，最稳健、直接