融360-26页PPT详解自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用-2020.8-26页2020精品报告.pdf

标题中“融360”可能指的是一个金融信息服务公司，而“26页PPT详解自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用”是这份报告的中心内容。在金融领域，特别是风控（风险控制）场景中，特征工程和建模是分析和管理风险的关键技术。自动化特征工程涉及使用技术手段，如机器学习算法，来自动筛选和构建有助于模型预测的特征。自动建模指的是利用自动化工具或平台，快速构建并优化机器学习模型。 描述中“2020精品报告.pdf”表明这份文件是一份专业的行业报告，内容经过精心准备，涵盖了2020年的最新研究成果或趋势。而“行业咨询”标签意味着这份报告是针对特定行业的问题和需求提供专业意见和建议。 从提供的【部分内容】来看，尽管内容链接重复，实际上并没有提供有效的信息。因此无法直接从这部分内容中提取知识点。但是，我们可以根据标题和描述中提供的信息，进一步扩展关于自动化特征工程和自动建模在风控领域应用的知识点。 自动化特征工程知识点可能包含以下方面： 1. 特征选择：从原始数据中识别出对预测结果最有价值的特征。这包括过滤法、包裹法和嵌入法等方法。 2. 特征提取：使用统计分析、降维技术如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等从原始数据中合成新的特征。 3. 特征构造：通过已有数据或外部数据源，基于领域知识构造新的特征。 4. 自动化流程：利用机器学习平台或框架，如H2O、Featuretools等，自动执行特征工程的过程。 自动建模的知识点可能包含以下方面： 1. 模型选择：根据问题的性质和数据特点选择合适的机器学习模型，如决策树、随机森林、梯度提升机、神经网络等。 2. 超参数优化：利用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等技术寻找最佳的模型参数。 3. 模型训练：使用自动化建模工具，如AutoML库或平台，实现快速的模型训练和验证。 4. 模型评估：通过交叉验证、A/B测试等方法对模型进行性能评估，并与业务指标相结合进行评估。 5. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，实现实时或批量的预测。 在风控场景中，自动化特征工程和自动建模的应用可以帮助金融机构更高效地识别欺诈行为、评估信贷风险、优化定价策略以及提升客户服务体验等。通过机器学习模型，可以预测客户的信用评分、贷款违约概率、欺诈概率等，从而支持风控决策。在这一过程中，自动化的特征工程和建模技术可以大幅度提高开发效率，缩短模型上线时间，并且提升模型的预测准确性。这些技术的应用在金融风控领域变得越来越普遍，它们对于提升风险识别和管理能力起到了至关重要的作用。