来自 数据 2021-11-08 14:01 的文章

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银行如何利用其交易性和非传统数据源来对抗损耗和风险预测?在本周的信用评分和信用控制XIV会议上,我将详细讨论这个问题,但我想我会给你们一个我的演讲的概述。事务性和非传统数据源显示出银行的巨大潜力。例如,使用事务分析,我们可以使用Masterfile和事务数据的组合来构建更具预测性的行为风险模型。与传统模型相比,这类模型在提前预测违约风险方面也更为出色。因此,银行可以提前发现更多的未来不良案例,cc防御ddos防御CC防御,从而实现双重利益。类似的好处也会在损耗检测的情况下产生。处理事务数据还可以消除对昂贵的主文件数据的需要,同时保持性能增益不变。随着大数据技术的出现,银行为分析目的积累和访问非传统数据源变得更加容易。大量非传统数据资产,例如,高防cdn3元一月,银行内各种产品的客户互动细节,都可以用来提升风险模型的预测能力。同样,在没有其他选项的情况下,可以使用clickstream数据来深入了解客户的未来风险。不幸的是,没有多少银行能够从这些分析新颖的数据源中获益,并利用它们建立更好的预测模型。原因包括无法:在模型开发过程中很容易得出预测变量,在生产中部署变量发电,而不投资于昂贵的IT,以及集中管理生产环境中所有业务决策中的变量。我们的方法是使用时态行为映射从事务性和非传统数据源中提取分析值。我们已经成功地使用这些来自不同银行的数据源建立了预测模型,利用这一新功能预测未来的账户行为,包括风险、流失和会员升级。这些模型比传统模型提供了额外的提升力。模型的精确性和召回率持续显著提高,尤其是在得分最高或最低的情况下。这是大多数决策仅限于持续账户管理的子群体。时间行为映射可以从各种数据源中派生出数千个强大的预测变量,包括信用卡交易数据、银行产品数据(如支票账户)和点击流数据以及点击流数据等等。由于对不同类型数据源的现成支持,开始使用这些数据源非常方便。它在建模和生产环境中工作。因此,高防cdn和高防服务器对比,它被用于模型发现过程,一旦模型准备好,就可以进行部署,从而减少实现和操作模型的时间和成本。此外,ddos防御节点,它使用了一个通用的底层变量库,可以方便地满足监管要求。使用时态行为映射,利用事务和非传统数据源不仅简单方便,ddos防御什么意思,而且大大减少了开发和部署这些模型的时间和成本。