据悉,小赢科技风控团队与哥伦比亚大学于2018年8月21日风控技能交流项目正式发动。旨在协助项目参与的哥伦比亚大学的学生在教授和小赢科技危险办理部模型团队的指导和协助下完成数据建模。据悉,第一期的协作已于12月31日结束。现在,两边将于今年5月28日正式发动第二期技能交流协作,就风控领域数据建模等专业问题打开进一步深入的实践与交流。
技能和风控打造工业界“real-world data”
哥伦比亚大学坐落美国纽约曼哈顿,是著名的常春藤八校之一。在此次项目协作交流中,小赢科技供给工业界百纬度数据,真实数据往往带有特征稀疏、正负样本不平衡和极点值等问题,这些赋有挑战性的任务给项目组成员供给了名贵的实践机会。不仅如此,小赢科技凭借在消费金融行业具有抢先的数据能力和建模技能,逐步打造了齐备的数据驱动的风控系统。同时,利用多个评分卡猜测模型点评客群全周期的逾期危险,可清楚的呈现违约概率及危险排序、鉴定还款的未来表现。打造了一个工业界的“real-world data”,为哥伦比亚大学的学生供给了赋有挑战性的训练与考验。
工业&高校技能协作推进产业立异
据了解,小赢科技创建的WinSAFE智赢风控系统,从机制、文化、团队、技能、数据等多重视点,用智能决议计划引擎、数据引擎、反欺诈模型、信誉模型、抵押物估值模型等一系列紧密咬合的“零件”,组成彼此数据流相通、相互控制的精密系统,在确保安全性和运营效率的基础上,大大提升了用户体验。据小赢科技的风控团队成员介绍,本次小赢科技与哥伦比亚大学协作项目首要成果包括:无监督学习客群细分、不平衡样本(欠采样/过采样)办法、机器算法实践。其间,危险猜测一般运用有监督方法与无监督方法,本次项目有监督学习部分测验运用了现在最为抢先的几种机器学习算法,Boosting的算法在猜测逾期率上有杰出的表现。测验运用无监督学习方法如K-means、DBSCAN、Mean Shift算法实现客群细分与危险点评,达到了杰出的效果,未来可用于客群评级和交叉出售。现在,由于匹配率低数据缺失现象严重。未来会考虑将处理数据缺失,提高模型猜测能力作为小赢科技与哥大协作的一大主题。
“对小赢科技而言,哥大项目成员在特征工程、模型算法等方面供给了学科前沿的信息,给予小赢科技不同于业界传统技能的新的启发。供给了新颖的的建模思路和名贵的实践经验。这种工业界和高校的技能协作形式能够在整体上加速产业的立异,推进风控在金融领域发挥更大的作用。” 小赢科技风控模型团队负责人吴晓春说。
