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          風控這個行業(yè),入行10年,迷茫十年!

          共 1470字,需瀏覽 3分鐘

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          2023-04-30 10:14

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          入行十年,摸索三年,學習三年,專研三年,悟道一年,如果參透了這個行業(yè),想的不是策略、不是算法、不是產(chǎn)品,而是想加入黑產(chǎn)了,真TM太賺錢了。

          風控金融行業(yè)的比較多,我沒做過金融行業(yè),主要是互聯(lián)網(wǎng)風控,互聯(lián)網(wǎng)真實魚龍混雜,盜號、營銷作弊、資金欺詐、s-情、暴,.力、武.,器、d.,品、假,,.證、招.,p、z.,騙、政,.治、迷-信、夸大虛假、m藥、z陽、豐-胸。。。

          時常感嘆,世上傻子真多,聰明人也多。看著他們拙劣的手段,覺得自己是個大聰明。再看看他們的收入,瞬間覺得自己是個大傻子。

          第一階段:人工研究規(guī)則,慢慢的,利用統(tǒng)計方法去發(fā)現(xiàn)問題、逐漸的,搞搞簡單的算法,邏輯回歸、決策樹啥的。感覺自己挺牛逼的,早早的就會算法了,還真能抓住壞人,搞著搞著,這個啥玩意,不就是比規(guī)則強點么。

          第二階段:簡單算法感覺慢慢沒人用了,研究隨機森林、XGB、CATboost等,感覺自己好牛逼,集成算法用的杠杠的。做著做著,枯燥的想死,說實話,不比搬磚的好。黑白樣本-特征-訓(xùn)練-預(yù)測-評估-上線-干掉。沒搞多久,覺得風控就這樣,扯犢子了,沒意義了。

          第三階段:樹模型,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搞得差不多了,非結(jié)構(gòu)化的搞搞,所以搞起了CNN、LSTM、多模態(tài),搞著搞著,似乎又到了黑白樣本-特征-訓(xùn)練-預(yù)測-評估-上線-干掉。只不過樣本換成了圖片、文本。

          第四階段:非結(jié)構(gòu)化圖片啥的搞搞,也是沒意思了,于是又開始搞關(guān)系網(wǎng)絡(luò),各種構(gòu)圖、團伙、聯(lián)通、社群,搞著搞著,好像也是一個套路,又覺得沒意思了。

          第五階段:聽說無監(jiān)督很牛逼,于是開始搞各種LOF、孤立森林、one-classsvm等,覺得思想非常牛逼,啥都隨機的情況下,卻能得出確定性的結(jié)果,使勁搞,搞著搞著,又到了特征-訓(xùn)練-預(yù)測-評估-上線-干掉,差異就是沒了黑白樣本,更靈活了,我擦,更難搞了,搞啥呢?MMP

          第六階段:冥思苦想,抓耳撓腮,迷茫、彷徨、焦慮。于是去研究論文、知道了SynchroTrap、Oddball、LockInfer、CatchSync等反欺詐算法,深入研究應(yīng)用,春花秋月又一年。。。

          第七階段:慢慢的、看淡了,從行業(yè)、業(yè)務(wù)等角度思考,至于什么算法?不重要了,解決每一個問題都會非常多的方法,多嘗試幾個,或者幾個結(jié)合,或者簡單算法深入挖掘提取部分功能應(yīng)用,或者復(fù)雜算法閹割下簡單應(yīng)用。

          第八階段:老子想做黑產(chǎn)!!!!


          ···? END? ···

          往期精彩:

          必讀風控文章匯總,文本變異識別,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),異常檢測,自動化風控策略挖掘 基于深度學習Autoencoder的信用卡欺詐異常檢測,效果非常牛逼 信用卡欺詐孤立森林實戰(zhàn)案例分析,最佳參數(shù)選擇、可視化等
          上市公司地址相似度計算&構(gòu)建關(guān)系圖譜 風控策略的自動化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略 SynchroTrap-基于松散行為相似度的欺詐賬戶檢測算法 長按關(guān)注本號? ? ? ? ? ? ?長按加我進群 ? ? ??
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