架构算法方法论齐备,智能风控峰会完整日程!

石霖中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部主任

个人介绍:石霖,现任中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部主任,CCSATC602主席,主要从事人工智能、内容科技的技术研究、标准制定及测试评估工作,对信息安全、内容安全领域有丰富经验,参与智能审核、app加固、人脸识别、深伪检测等多项标准制定工作,圆满完成第二、三届中国人工智能大赛的举办工作,推动开展内容科技产业推进方阵、“护脸”计划等多项有助产业健康发展的工作。

专家团

蒋宏狮桥集团高级风控总监

个人介绍:蒋宏,狮桥智能风控高级总监,超过10年风控模型算法经验,在数据挖掘、机器学习、图谱应用、风险管理等方面有丰富的经验,主编书籍《智能风控实践指南:从模型、特征到决策》,曾任职德勤信息技术咨询顾问、百融风险部副总监、融360风控模型部负责人。上海交通大学学士、清华大学MBA。

个人介绍:刘宇,京东安全研发总监、京东安全技术委员会主席。2006年毕业于北京邮电大学计算机系,获得工学硕士学位。2006年~2014年,分别就职于摩托罗拉、雅虎中国、淘宝网,欧鹏,历任软件开发工程师、资深技术专家。2014年~2018年就职于易到用车,历任系统架构师、风控研发技术总监,亲身参与了网约车行业的百亿补贴大战及黑灰产对抗,并从0到1建设了易到风控系统-易盾。2018年加入京东集团风控,和团队一起建设京东风控体系,为京东业务保驾护航。2020年至今做为京东集团风控中台的项目经理及架构师,本着“共建共享、联防联控”的思想,联合各个业务板块的风控专家及架构师,整合各个业务板块的风控服务能力产品,实现京东生态内的风险共治。2021年《智能风控技术峰会》峰会主席及系统架构专场出品人。

个人介绍:拥有近十五年金融风险管理和智能风控领域业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等工作经验,专注于商业银行、消费金融和金融科技行业,在智能风控策略模型数据体系建设、风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、金融资产定价与风险管理、巴塞尔新资本协议、金融机构全面风险管理咨询、金融机构数字化转型、业务安全技术模型与策略、智能风控平台业务技术架构等方面积累了丰富的工作经验。曾在FICO、Accenture、GE等行业知名专业机构的风险咨询和分析咨询部门担任要职。

峰会议程

①风控体系建设方法论

出品人:李家琛bilibili风控负责人

个人介绍:硕士毕业于浙江大学自动化。曾就职美团风控,研究了一种通用算法对各场景进行高召回高准确。现任B站活动风控负责人,负责风控引擎以及不同业务风控。

1.互联网风控的分类

2.如何组件一支风控团队

3.如何行成一套风控体系

1.成为一个风控负责人需要哪些软技能和硬技能

2.风控体系飞轮如何旋转,对外承接业务,对外螺旋上升

3.对整个风控有全面认识

个人介绍:拥有13年安全技术研究和实战经验,曾任腾讯反诈骗实验室总监、T4-2级资深安全技术专家。在风控系统构建、策略对抗方面有丰富的实践经验。

1.风控攻防对抗中的挑战

2.风控体系中涉及到哪些情报

3.基于知识图谱的情报系统设计及实践

1.了解从攻击者的维度来思考风控体系中的攻防对抗点

2.了解到如何构建攻击情报系统,进而能够从更高维度来思考风控体系的建设

个人介绍:信息安全硕士毕业,目前在携程旅行,负责业务安全建设,主要集中在设备、账号对抗、业务防控,情报建设。

演讲题目:甲方威胁情报建设实践

演讲提纲:主要介绍甲方电商,业务威胁情报的定义、种类,落地使用的方法,情报和风控规则、风控基建如何互相驱动改进。

听众收益:

1.外部情报在甲方如何落地使用

2.内部情报如何做增益

3.情报运营中碰到的问题

个人介绍:本科毕业于中国科学技术大学少年班学院,硕士就读于伊利诺伊大学香槟分校。现就职于莉莉丝游戏,负责全游戏反欺诈业务,从0到1搭建风控系统、策略算法、风控产品,包括但不限于内容安全、支付风险、账号安全、脚本外挂、打金工作室识别等

演讲题目:手游反欺诈体系的设计与探索

演讲题目:数美风控体系建设总结与实践

演讲提纲:

1.风控体系关键元素

2.风控体系运营流程

1.一套风控体系搭建需要的考虑关键元素

2.一套风控体系搭建需要的建设流程

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②风控系统架构

出品人:朱杰奇富科技风控技术总监

雷柴卫奇富科技架构管理与公用平台架构师

个人介绍:雷柴卫,奇富科技架构师。主要研究方向为金融科技大数据以及AI在智能风控领域的应用以及拓展,包括图数据挖掘、AI工程、决策引擎、实验平台。

1.如何够条件智能风控与数据的生态闭环;

2.智能风控中数据的高可用与灾备;

3.智能风控的大数据实验。

1.智能风控生态闭环的搭建

2.智能风控数据高可用思考

3.大数据和人工智能在智能风控的深度探索

1.实时风险洞察面临的挑战

2.实时风险洞察的架构演进

3.核心组件剖析

4.未来的思考与展望

1.高吞吐的实时写入、高性能的实时计算与查询

2.OLAP如何选型?

3.异常检测模型在预警领域的应用

个人介绍:李瑞毕业于武大硕士研究生,在风控领域深耕6年多,对直播行业的黑产有丰富的对抗经验,目前是斗鱼业务安全的负责人。

演讲题目:斗鱼直播实时风控引擎快速对抗探索实践

1.直播行业的黑产问题

2.全栈式风控引擎的建设

3.快速对抗的有效措施

4.思考与展望

1.如何提升研发对抗策略的效率

2.介绍风控策略模型在斗鱼的实践方法

个人介绍:王欢,融360算法经理,国内线上模型负责人,硕士毕业于中科院软件所,书籍《智能风控实践指南》作者之一,曾参与国内及海外多个业务线的风控搭建、建模及特征工作,在风控模型和特征挖掘方面有丰富的实践经验。

演讲题目:风控场景全流程模型构建及应用实践

演讲提纲:针对在风控实践各场景下遇到的问题和挑战,构建模型来解决这些问题,以及介绍模型最终在业务中的应用方式。

1.贷前、贷中及贷后各场景下遇到的问题及挑战

2.针对典型场景介绍模型构建及上线应用的过程

3.模型应用的局限及优化探索

1.风控各业务场景下会遇到哪些问题及挑战?

2.如何充分利用各场景下的可用数据,搭建风控模型体系?

3.不同场景下数据获取及应用方式有哪些区别?

③风控算法

出品人:汪浩然资深风控和图计算专家

个人介绍:英国硕士,业内有算法百晓生和扫地僧之称,自幼好算法,遍干互联网诸侯,曾在蚂蚁金服,阿里巴巴,腾讯等公司主要从事风控算法,社交计算和图计算等工作,三十入风控,历抵圈内卿相,横跨金融,支付,电商,供应链,社区,社交等场景。率先工业界落地过诸多图上挖掘和机器学习算法。

个人介绍:毕业于清华大学自动化系模式识别与智能系统专业,曾就职于华为、快手负责多模态算法研发,现就职于北京枫清科技图智能分析部,复杂图算法和图机器学习设计、开发。

1.如何快速筛选环路?

2.如何优化分布式场景下的环路检测算法内存消耗?

3.环路检测在金融风控场景下如何使用?

个人介绍:许嘉蓉,复旦大学青年副研究员。主要研究方向包括图数据挖掘、图隐私计算,研究工作发表在人工智能顶级会议和期刊KDD、AAAI、NeurIPS、IJCAI、TKDE、TKDD等上,曾指导学生获得AAAI杰出论文奖,担任KDD、NeurIPS、WWW、AAAI、WSDM、TKDE等多个重要国际会议及期刊评审。

1.何时需要进行图预训练?

2.图预训练的数据是否越多越好?

此外,还提供了三个广泛的应用场景:

1.提供图预训练模型的适用范围

2.量化图预训练的可行性指标

3.挑选预训练数据的解决方案

1.预训练图神经网络

2.何时需要进行图预训练?

3.图预训练的数据是否越多越好?

演讲题目:主动学习以及样本不均衡在图数据场景的探索

演讲提纲:在风控场景中,由于异常事件相对于正常事件的发生频率较低,因此会出现样本不均衡的问题。例如,交易数据中正常交易数目远远多于欺诈交易数目,这就导致了欺诈交易数据集过小的情况。另外,标注难也是风控领域面临的一个挑战。由于涉及大量复杂的交易和操作流程,需要专业的知识和经验才能正确地标注异常事件。同时,异常交易往往会被恶意用户精心伪造,使得标注更加困难。这些问题都会导致数据集的不完备性,从而影响模型的准确率和鲁棒性,本次内容我们将会介绍我们在图主动学习以及样本不均衡技术上的一些探索。

2.图数据样本不均衡的解决方法

个人介绍:本硕毕业于西安交通大学和南加州大学,曾就职于中国银联风险管理部,加入蚂蚁后曾负责蚂蚁账户盗用类风控算法、国际卡收单业务风控算法,目前负责蚂蚁国际B类资金账户风控算法。

演讲题目:非结构化数据智能风控

演讲提纲:本次演讲介绍蚂蚁国际风控的业务背景,以及在非结构化数据场景中的智能风控解决方案,提纲如下:

1.业务背景介绍

2.非结构化数据风控的挑战

3.算法技术方案

4.智能风控解决方案

1.多模非结构化数据中如何精准获取信息?

2.多模非结构化信息的真实性如何保障?

3.账户和交易真实性智能风控解决方案如何设计?

演讲题目:内容风控对抗系统的探索与实践

1.背景

2.问题分析

3.解决方案:对抗感知、模型自动化迭代、模型融合、智能决策

4.效果

1.对内容对抗体系的基本组成及运作方式有一个大概的了解

2.模型自动化生产中涉及到的一些难点,如数据收集等

3.针对文本对抗中,最常见的形近字对抗解决方案

④图分析与关系网络

出品人:单黎平度小满AI算法资深专家

个人介绍:单黎平,硕士毕业于北京大学计算机系,度小满科技AI算法资深专家,现任度小满AI平台负责人,专注于机器学习与人工智能技术提能增效与落地应用。

1、图机器学习基础知识

2、风控场景下的图算法设计

3、图机器学习在度小满风控中的实际应用案例

1.反洗钱业务背景

2.当前反洗钱的业务流程及痛点

3.如何应用图智能进行反洗钱分析

4.案例介绍

1.如何通过应用图智能,节省业务60%工作量?

2.如何更好的让业务人员应用图智能技术解决业务问题

3.好的图智能产品需要满足何种要素

个人介绍:本硕均毕业于武汉大学数学系,目前在虎牙负责账号与营销活动的黑灰产对抗,包括图聚类算法开发,实时特征挖掘开发等工作。

演讲题目:图聚类在虎牙风控的实践

1.虎牙业务场景下的风控挑战

2.图机器学习算法在虎牙风控的实践

2.风控场景下的图算法设计

3.图聚类在虎牙风控中的实际应用案例

演讲题目:应对复杂风险的下一代风控基础设施-全图风控

⑤实时风控

出品人:付典阿里云高级技术专家

1.介绍FlinkCEP基础概念

2.介绍阿里云实时计算团队在增强FlinkCEP功能方面所做的工作,包括:

2.1.支持动态CEP、支持多规则在同一数据流上进行匹配等新特性;

2.2.拓展了FlinkSQL的MATCH_RECOGNIZE语法,增强MATCH_RECOGNIZE表达能力;

2.3.通过增加Cache机制、优化CEP内部实现逻辑、修复state泄漏等工作,大幅提高了FlinkCEP性能与稳定性。

3.介绍FlinkCEP常见业务场景及实现思路。

1.了解什么是FlinkCEP以及如何使用FlinkCEP作为规则引擎来解决风控场景中的常见问题

2.了解动态CEP的实现原理

3.了解如何优化FlinkCEP作业

个人介绍:网易互娱技术中心计费实时平台与SDK技术负责人,ApacheFlinkContributor,FlinkCDCContributor。负责计费实时数据平台与SDK的设计和开发,参与了实时风控、用户画像、异构关联分析挖掘等业务的核心工作。

1.从T+1走向实时风控

2.实时业务会话风控引擎

3.实时风控平台的建设

4.从实时风控到DataOPS

5.发展历程与展望未来

1.基于Flink构造实时风控引擎的技术思路

2.实时风控规则管理、运维和应用

3.实时风控与DataOPS

演讲题目:Airwallex基于大数据和机器学习构建智能金融风控系统

1.公司业务背景介绍

2.主要风控场景

*Onboarding

·业务场景

·技术方案

*TransactionalMonitoring

*PostMonitoring

3.另一个维度,InfrastructureforRisk

·MLPlatform

·BigDataSolution

4.CaseStudy:如何使用Graphbasedsolution应对黑产团伙

5.未来发展方向

1.了解金融风控的需求以及技术挑战

2.了解基于Flink的流批一体风控解决方案

3.了解基于图数据识别黑产团伙

⑥典型风控实践

出品人:徐德华翼支付风险管理部总监

个人介绍:风险管理部总监,模型团队负责人,负责支付、电商、通讯反诈等风控模型体系建设。

个人介绍:2017年毕业,先后从事互联网金融风控算法、业务风控算法等岗位。目前在OPPO主要负责应用分发业务的黑灰产对抗,包括搭建实时和离线防刷系统,感知、识别和处置作弊。

主要内容包括:

1.平台业务及黑灰产攻击介绍

2.流量作弊的整体防控思路及架构

3.典型案例

4.总结

1.流量反作弊体系如何搭建、评估?

2.如何感知黑灰产的变化?

3.如何评估算法的识别效果?

个人介绍:多年风控算法实践落地经验,涉及o2o,电商,泛娱乐等多个行业,现任同盾算法专家。

演讲题目:人工智能在跨境交易风控中的应用

1.智能化防控相比传统防控的区别

2.行为序列在风控场景的技术落地

3.风控算法在跨境电商场景的技术落地

4.关系图谱在业务风控场景的落地

5.智能化风控防控体系

1.风控算法在跨境电商场景的技术落地

2.关系图谱在业务风控场景的落地

3.行为序列在风控场景的技术落地

个人介绍:反欺诈风控模型团队负责人,先后负责车险、健康险领域风控模型体系建设以及保险科技创新产品的研发。

演讲题目:保险反欺诈能力建设实践

1.车险领域,反欺诈技术应用有哪些?

2.健康险领域,反欺诈技术应用有哪些?

个人介绍:硕士毕业于电子科技大学,2015年加入蚂蚁集团大安全至今,专注于风控领域,先后参与蚂蚁集团第四代、第五代风控体系的建设工作,目前负责牵头蚂蚁集团交互式风控平台建设。

演讲题目:蚂蚁集团交互式主动风控在反欺诈领域的应用

1.平台建设背景

2.平台技术挑战

3.核心思路和系统架构

4.典型应用场景-叫醒热线

5.未来的思考

1.如何通过技术手段,帮助解决电信诈骗这一愈发突出的社会问题?

2.蚂蚁集团在反诈领域做了哪些尝试和成果?

3.支付宝叫醒热线是如何运作的?

个人介绍:在算法技术应用于产业实践深耕多年,曾在宜信全面负责借贷领域的风险策略及算法应用,目前在58后负责建设高质量的风控技术并推进应用落地,对风险对抗有全面透彻的理解,善于设计系统化、体系化、完备性的风控方案。

1.58的业务主要面临的黑产形态

2.业务安全是一个长期对抗的事情

3.58同城加速黑产治理的技术设计以及应用设计

1.学习如何将复杂的业务风控问题抽象为技术问题,并把技术方案还原为应用方案

2.了解58同城关于黑产治理中遇到的重重挑战以及应对措施,如何打造体系化、智能化的风控屏障

个人介绍:研究生毕业于上海交通大学自动化系。先后职于交通银行信用卡中心、51信用卡等。现就职于中国电信翼支付(甜橙金融),参与负责C端信贷风控全流程从0到1的初始搭建及完善。

THE END
1.决策树和模型体系结构良好的训练性能本身并不是一件坏事,但是树对于训练集已经变得高度专门化,以至于它可能在测试集上表现不佳。 这是因为树已经成功地学会了训练集中的关系,这些关系可能并不真实,例如,如果你年龄在 25 岁以下,体重 60 公斤就能保证获得奖牌。 模型体系结构会影响过度拟合 https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn/modules/machine-learning-architectures-and-hyperparameters/2-decision-trees
2.什么叫结构化的算法为什么要提倡结构化的算法结构工程师将算法分解成模块化的部分。这样做可以增强代码的清晰度和可维护性,提高编程效率。提倡结构化算法,因为https://www.bkw.cn/zcjls/ask/4577918.html
3.什么叫结构化的算法?为什么要提倡结构化的算法?结构化算法的好处是什么叫结构化的算法?为什么要提倡结构化的算法? 结构化算法:由一些顺序、选择、循环等基本结构按照顺序组成,流程的转移只存在于一个基本的范围之内。 为什么要提倡结构化的算法? 机构化算法便于编写,可读性高,修改和维护起来简单,可以减少程序出错的机会,提高了程序的可靠性,保证了程序的质量,因此提倡结构化的算法。https://blog.csdn.net/bookanddream/article/details/116145916
4.C语言程序设计第五版谭浩强课后答案(第二章答案)C语言2. 什么叫结构化的算法?为什么要提倡结构化的算法?结构化算法:由一些顺序、选择、循环等基本结构按照顺序组成,流程的转移只存在于一个基本的范围之内。结构化算法便于编写,可读性高,修改和维护起来简单,可以减少程序出错的机会,提高了程序的可靠性,保证了程序的质量,因此提倡结构化的算法。https://www.jb51.net/article/208821.htm
5.CICC科普栏目人工智能十大基础算法图示这篇文章将对常用算法做常识性的介绍,没有代码,也没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的。 决策树 根据一些 feature(特征) 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4ODcwOTExMQ==&mid=2655797149&idx=6&sn=733bdd52fc91a4ef317b4de15b26094d&chksm=8a3ae82e85c8422d452d7c7f2596f17c8230de97324fd7cbf423e4bc2e9a93b9b9c1b8fc7ebd&scene=27
6.全结构化算法有哪些亲亲您好,结构化的算法:由三种基本结构构成的算法结构是结构化的算法。三种基本结构指的是选择结构,顺序结构和循环结构。2.为什么提倡结构化的算法:因为该算法所得程序便于编写、阅读、修改和维护,这样就减少了程序出错的机会,提高了程序的可读性,保证了程序的质量。亲,顺序结构是最简单的算法https://wen.baidu.com/question/1584413549274019900.html
7.indexedDB的精华和使用什么是indexDB一个事务型数据库系统什么是indexDB 一个事务型数据库系统 【注】 一个基于 JavaScript 的面向对象数据库 支持索引,可快速查找数据 可以存储结构化克隆算法支持的任何对象 不能被结构化克隆算法复制的数据 结构化克隆算法用于复制复杂 JavaScript 对象的算法,它通过递归输入对象来构建克隆,同时保持先前访问过的引用的映射,以避免无限遍历循环https://juejin.cn/post/7301968484766941218
8.在mysql数据库结构化数据量怎么计算出来的mysql数据结构及算法原理在mysql数据库结构化数据量怎么计算出来的 mysql数据结构及算法原理,本文主要分为三部分。第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。第二部分结合mysql数据库中MylSAM和InnoDB数据库存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引,非聚集索引及覆盖索https://blog.51cto.com/u_16099331/8600642
9.C语言程序设计的教学设计程序设计是指借助计算机,使用计算机语言准确地描述问题的算法,并正确进行计算的过程。程序设计的核心是“清晰”,程序的结构要清晰,算法的思路要清晰。 2、结构化程序设计 模块化设计方法、自顶向下设计方法和逐步求精设计方法是结构化程序设计方法最典型、最具有代表性的方法。 https://www.oh100.com/kaoshi/c/559125.html
10.算法概述算法具有4个性质:输入、输出、有限性、确定性 算法是方法,程序是方法的具体实现 著名计算机科学家沃思提出了下面的公式:程序 = 数据结构 + 算法; 实际上,一个程序应当采用结构化程序设计方法进行程序设计,并且用某一种计算机语言来表示。因此,可以用下面的公式表示:程序 = 算法 + 数据结构 + 程序设计方法 + 语言https://www.jianshu.com/p/8c8d20a9bde8
11.Web性能优化之Worker线程(上)结构化克隆算法可用于在两个独立上下文间共享数据 在通过postMessage()传递对象时,浏览器会遍历该对象,并在目标上下文中生成它的一个副本。 结构化克隆算法支持的类型 ![](files.mdnice.com/user/24720/…=50%x) 需要注意的点 结构化克隆算法在对象比较复杂时会存在计算性消耗。因此,实践中要尽可能避免过大、过https://developer.aliyun.com/article/1195770
12.深瞐科技CTO王建辉:4级结构化系统+4大产品,助力云到端的如果把解码和结构化全部考虑进去,现在一张P4的卡只支持24路1080P 30帧解码,加上24路的视频结构化运算。这样可以发现,我们公司目前在视频结构化方面,系统性能并不是受限于视频结构化算法的效率,而是视频解码的效率。 为了寻找解码和计算能力上的匹配,后来我们采用了英伟达的TX2。 https://www.leiphone.com/news/201804/5ndNbL8SXqdqNr75.html
13.算法利用文档词项矩阵实现文本数据结构化【算法】利用文档-词项矩阵实现文本数据结构化 “词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就https://cloud.tencent.com/developer/article/1102180
14.结合道路结构化特征的语义SLAM算法(工业装备结构分析国家重点实验室(大连理工大学),辽宁 大连 116024) 摘要: 视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)是智能车辆领域的研究热点,在包含运动目标干扰或近景特征不显著的场景中,容易产生帧间位姿估计结果精度不足或失效问题.为此,本文提出一种结合场景语义信息和路面结构化特征的SLAM算法.首先,针对上述http://school.freekaoyan.com/heilongjiang/hit/keyan/2021/12-04/1638620530114351.shtml
15.滴滴&东北大学提出自动结构化剪枝压缩算法框架,性能提升高达120倍滴滴 AI Labs 与美国东北大学王言治教授研究组合作,联合提出了一种基于 AutoML 思想的自动结构化剪枝的算法框架 AutoCompress,能自动化的去寻找深度模型剪枝中的超参数,去除模型中不同层的参数冗余,替代人工设计的过程并实现了超高的压缩倍率。从而满足嵌入式端上运行深度模型的实时性能需求。https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_5549156