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この投稿は、レビューを容易にするため、ここでは上の知識のいくつかの基本的な概念を収集するために主です
風の制御システムは、信用リスクや詐欺の危険に分かれています
信用风险多指一个用户消费还款能力与意愿的风险评估
欺诈风险多指团体行为的，比如中介之类等类似群体进行批注、盗号、薅羊毛、养号、套现等诸多行为。
風制御システムモデルhttps://www.zhihu.com/question/37405102
三つのモデル分類：
1.不正防止モデル
2モデル2元の品質
の資産のリスク管理モデルの3パッケージ
https://www.zhihu.com/question/37405102
ビッグデータの風力発電制御
满足基本需求：
1.高对抗性现在黑产非常庞大，刷单、薅羊毛、密码爆破、扫号、发帖机、灌水等等时时刻刻都在发生，无时无刻不在攻防。
2.灵活性攻击者不断变化特征和行为，风控策略每天都需要更新，必须要保证风控策略的灵活性。
3.准确性风控策略首先需要保证准确性，在保证准确性的同时再去提高召回率，准确性太低肯定会引起大量用户投诉。
挑战：
1.模型的泛化能力（多维度对抗，不能依赖比较少的维度指标）
2.模型的可解释性（客诉方面）
3.模型的更新速度（快速迭代）
ロングテールクレジット：
ユーザーフラグメンテーション行動、長期的なコレクションは、利用者の肖像画を形成します。例えばインターネット上のアプリ、マイクロブログのすべてのタイプには、ブラウザの社会的行動に例えば、すべてのこまごまとした、など、利用者の情報や行動の多様性を収集しようとしているとの情報交換などのインターネットの巨人。だけでなく、彼らのビジネス・サービスの動作コレクション。同社は便利ですが、ユーザーのプライバシーの権利を含むことができます。
ポートフォリオ
「データ・コーポレーション」と「クレジット・カンパニー」の違いを区別
作品のスコアカードのモデルに（クレジット流入）
常用模型包含LR、Xgboost、FFM等。不同模型的选取由是否需要在线更新、可解释性、线上部署环境等多种因素决定。LR的研究非常成熟，有完整的工业分布式解决方案和在线增量学习的理论基础，包括各种带正则项的变种，是非常理想的建模方法，很多时候它还会作为基准型，用于评价复杂模型的提升效果。
コンセプトドリフト
いくつかの時代遅れの概念を特徴とする傾向がある企業は、機械学習モデルで、その結果、顧客基盤や市場志向の顧客基盤の変化を増やす、拡大するにつれ
修理・コレクションスコアカードに失われた（収集フェーズ）
刻画用户经过一定的催收动作后还款的可能性。
行動スコアカード（ユーザーのライフサイクルステージ）
IPCモードhttps://www.jianshu.com/p/7d63d5c099e7
IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。运用：主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。
クレジット工場モード
信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。
ビッグデータモード：
大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。
ロジスティック回帰は、スコアカードかhttps://www.zhihu.com/question/37405102
目前国内90%以上的建模团队都使用Logistic回归做评分卡，当然还有少数人使用决策树，神经网络和机器学习目前还没在此行业有显著成果。Logistic制作评分卡模型的衡量标准是K-S值的大小，依据数据质量和建模能力在0-0.5之间，一般在0.3以上才可用，好的模型可以达到0.35。芝麻分模型的K-S值在0.32左右。
KS值，GINI系数，ROC等都是评价模型区分好坏客户的能力。
WOEコーディング
WOE叫做证据权重(Weightof Evidence)，表示的其实是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响。
信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量 WOE 编码方式离散化之后运用 logistic 回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。
ネットワーク会社ゼスト・ファイナンス財務リスク管理グラフモデル
APT攻撃（新しいタイプの攻撃「APT攻撃）
https://www.zhihu.com/question/28881041
猫猫のプールとプールのブラックリスト
セキュリティサービス会社名
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