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携程基于大数据分析的实时风控体系介绍
录制于:

| 作者 刘江 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年1月30日 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。
40:57

概要
作为 OTA 领头羊,携程每天都遭受着严酷的各种欺诈风险和信用风险的考验,比如银行卡盗刷、账号盗用、营销恶意刷单、恶意抢占资源、薅羊毛、信用逾期等。目前携程利用自主研发的风控系统,通过大数据风控经验积累和技术创新,已经可以全面覆盖事前、事中、事后各个环节。基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习、CDNA 模型等先进技术,携程拥有实时、准实时的风险决策和批量处理功能,能有效控制各类风险,从而为客户交易安全和良好体验保驾护航。本次分享将重点介绍携程 Aegis 系统,Chloro 行为分析系统,Rsession,大数据风控模型,风险画像和特征工程等风险管理方面的系统及实践。

个人简介

刘江,携程风险管理高级总监,现任携程风险管理高级总监,负责集团支付风控、业务风控及征信技术,加入携程之前任腾讯征信首席数据专家。拥有13年风险管理经验和近 10 年团队管理经验,先后在广发银行、OperaSolutions、阿里巴巴和腾讯等公司任重要管理岗位。一直从事风控政策、风控模型、大数据征信、数据营销等工作,供职咨询公司期间负责帮助花旗银行等知名金融机构开发风控模型和风险策略。

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