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互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统

随着互联网的开展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众

筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金

融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补

充，因此互联网金融的健康开展应遵循金融业的根本规律和内在要求，核心仍是

风险控制。

传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据与银行体系内的生态数据

依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险

控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如 BAT 等公司拥有大量的

用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是

大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。

1. 什么是机器学习？

机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳

者与互联网界的大鳄的联姻〔见图 1〕，更加推动了大众对机器学习的追求热情

和在互联网行业中应用的探索热情。

那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称 Machine Learning

的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有 “自主学习〞的能力，

因此她是人工智能的一个分支。我个人还是比拟喜欢 Tom Mitchell 在《Machine

Learning》一书中对其的定义：

"A puter program is said to learn from experience E with respect to some

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