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据悉,小营科技与哥伦比亚大学的控风团队于2018年8月21日正式启动控风技能交流项目。

目的是在小胜科技风险管理部教授和模型团队的指导和协助下,协助参与项目的哥伦比亚大学学生完成数据建模。

据报道,第一阶段的合作于12月31日结束。

现在,双方将于今年5月28日正式启动第二阶段的技能交流与合作,就风力控制领域的数据建模等专业问题进一步深入实践和交流。

位于美国纽约曼哈顿的“真实世界数据”哥伦比亚大学(Columbia University)是八所著名的常青藤联盟学校之一。

在这个项目的合作与交流中,小胜技术为业界提供了100纬度的数据。真实数据通常存在诸如特征稀疏、正负样本之间不平衡以及极点值等问题。这些具有挑战性的任务为项目团队成员提供了宝贵的实践机会。

不仅如此,小营科技凭借其在消费金融行业的先发制人的数据能力和建模技巧,逐步建立了完整的数据驱动风力控制系统。

同时,利用多种评分卡猜测模型对客户整个周期的逾期风险进行评价,可以清晰地显示违约概率、风险等级以及未来的还款绩效。

打造了一个工业界的“real-worlddata”,为哥伦比亚大学的学生供给了赋有挑战性的训练与考验。它创造了一个工业“真实世界的数据”,为哥伦比亚大学的学生提供了具有挑战性的培训和测试。

工业;据了解,小温科技创建的WinSAFE智能win wind control系统,从机制、文化、团队、技能和数据等多个角度,使用智能决策规划引擎、数据引擎、反欺诈模型、声誉模型和抵押品估价模型等一系列紧密啮合的“部件”,形成一个数据流相互沟通和控制的精确系统,在确保安全和运行效率的基础上,极大地改善了用户体验。

据小营科技风控团队成员介绍,小营科技与哥伦比亚大学合作项目的主要成果包括无监督学习客户细分、不平衡采样(欠采样/过采样)方法和机器算法实践。

同时,有监督和无监督的方法通常用于危险预测。在这个项目的监督学习部分,使用了一些最先进的机器学习算法。Boosting算法在预测逾期率方面表现突出。

测试采用无监督学习方法,如K-means、DBSCAN和MeanShift算法,实现客户细分和风险评估,取得优异的结果,可用于未来的客户评级和交叉销售。

目前,由于匹配率低,数据丢失现象严重。

未来,我们将把处理缺失数据和提高模型的猜测能力作为小胜科技与哥伦比亚大学合作的主题。

“对于小赢技术,哥伦比亚大学项目成员提供了特征工程、模型算法等方面的尖端信息,给小赢技术带来了不同于行业传统技能的新灵感。

它提供了新颖的建模思想和宝贵的实践经验。

这种工业与大学之间的技术合作形式可以加速整个工业的创新,促进风力发电在金融领域发挥更大的作用。

“小营科技控风模型小组组长武晓春说。

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