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科普帖：懂了这些名词，你就已经是个“风控人”了(3)

2019-04-19 12:01 作者:中国合伙人创业网来源:互联网浏览: 次我要评论 (条) 字号:大中小

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该篇内容会涉及到一些建模类的东西。模型这个东西本身构建过程中会涉及到很多数理统计类的理论，所以建模人员需要有相当的数学背景。该部分不会介绍如何去建模，而是主要介绍一些模型的基本概念、结论，帮助大家理解。

混淆矩阵不能作为评估模型的唯一标准，但是混淆矩阵是算模型其他指标的基础，后面会讲到，所以对混淆矩阵的理解是必要的。

1.2 评分卡

2.1 混淆矩阵

（点代表人，线代表人与人之间的关系）

知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。

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此篇建议风控初级运营人员浏览。

此篇不建议风控建模人员浏览，因为你们都会！其他的风控小伙伴可以静下心来认真看下，其实理解起来并不那么神秘，理解之后你就可以试着跟建模的同学撕逼了：

设备指纹并不是一个新的概念，而是在风控工作中常遇到的，即对某一设备的唯一标记，即“设备的身份证”，早期的时候大家喜欢用IMEI\IDFV这样的要素作为设备的身份识别标记。

1. 风控决策引擎

风控决策引擎是风控的大脑，即在各环节通过一大堆原始数据的输入，通过负面名单、规则策略、模型结果等方面的综合输出，以实现最终决策的作用。跟人的大脑作用类似，通过外界要素的输入做出正确的判别，这块后续还涉及到一个错误反哺优化的迭代机制，所以一个决策引擎的强大是一个风控系统能

下图为一个典型的风控决策引擎应该具备的基本功能（只做功能展示作用）:

5. 伪基站

1. 分类模型与评分卡

1.1 分类模型

犯罪团伙基于2G移动网络下的GSM通信协议，搭配专用手机，组装成便于携带易使用的短信嗅探设备。通过号码收集设备获取一定范围下的潜在的手机号码，然后在一些支付网站或移动应用的登录界面，通过“短信验证码登录”途径登录，再利用短信嗅探设备来嗅探短信提取短信中的验证码。

常见的设备指纹采集要素（很小部分的要素）:

2.2 ks值

“违反国家规定，擅自设置、使用无线电台（站），或者擅自使用无线电频率，干扰无线电通讯秩序，情节严重的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。”

很多作者在写有关评价指标的时候运用大量的字母、公式等，让读者读起来非常吃力，我很不喜欢这种方式，但是实际上这块的只管理解是非常简单的。

对于硬件信息的修改已经成为非常重要的手段，而对于硬件信息的更高手段也是愈发多样。手机模拟器一种常见的软件，常见于各类薅羊毛活动，采用多开方式手动操作或是结合模拟点击脚本，进行攻击行为，一般模拟器也具有修改设备信息的功能。

除了上述两个评价指标之外，还有基尼系数、PSI、AUC等多个评价指标，主要评价的目的是判定模型的区分度、稳定性等，读者有兴趣可以自行搜索学习。

因为越南等国用的信号与我国相同，所以越南这边的手机卡在我国是可以收到短信的，且因为不需要实名所以需求也较为强烈，笔者曾经在某群内看到大量售卖境外卡，每张售卖10-15元，每张卡后续新用户盈利完全可以cover住成本。

1. 卡商

业务、系统、模型各职能模块间是相辅相成的，无论做哪方面的工作，理解更多的工作内容才能打破职能模块间的壁垒、更好的去推进工作！

模型篇

顾名思义，手机农场是用大量的廉价手机组成“设备池”，并依赖“群控”工具完成批量操作，这就比猫池设备高级了，隐匿性和真实性更高。

（4）灵活的规则库，可以做到秒级实时上线

通过知识图谱可以识别

业务篇

而在本篇中提及到的风控则是一个相对较新的概念，属于互联网大背景下涵盖网络安全、信息安全、统计/机器学习等内容并结合企业自身业务发展衍生出来的一门新兴交叉学科。而在这块常见的应用场景主要包括电商和网络信贷场景，这是与之前的风控截然不同的地方，也对互联网大背景下的风控从业人员有了不一样的要求。

上图为某一典型的评分卡效果演示

当前大数据背景下的互联网业务形态，给风控这个已经很古老的名词又赋予了新的意义、新的内涵、新的使命，互联网业务形态的复杂性、数据爆炸特性，导致风控的玩法也愈加多样。本文主要是一个科普帖，把当前互联网风控业务内部各环节遇到的一些特定名词给大家尝试做一些浅尝辄止的介绍。

而知识图谱在风控引擎中的应用也可以通过规则、模型等实现。

(责任编辑：admin)

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