常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

常见的业务特征包括，（一）研究对象固有的性质和特点的描述，主要涉及身份信息、教育信息、工作信息等，比如年龄、性别、籍贯、学历、毕业院校等。这些都是基于（一）类记录解析出来的可用于量化描述或分类的特征。

（二）类特征是在（一）的基础之上进行进一步的统计和复杂化。通过时间、空间等各种角度产生不同的变量组合，从而推测出行为主体的特征。比如时间+空间，时间+属性，空间+属性，时间+属性+统计，等等。

常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好不好

（特征管理）

总体来说，大数据风控还有很大的完善空间，未来的优化方向可能是一些拥有数据资源和技术算法优势的企业在市场规模上具备了一定优势后，拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代，技术优势不断增强。



文章TAG：数据  大数据  风控  
下一篇