风控这个行业,入行10年,迷茫十年!
共 1470字,需浏览 3分钟
·
2023-04-30 10:14
入行十年,摸索三年,学习三年,专研三年,悟道一年,如果参透了这个行业,想的不是策略、不是算法、不是产品,而是想加入黑产了,真TM太赚钱了。
风控金融行业的比较多,我没做过金融行业,主要是互联网风控,互联网真实鱼龙混杂,盗号、营销作弊、资金欺诈、s-情、暴,.力、武.,器、d.,品、假,,.证、招.,p、z.,骗、政,.治、迷-信、夸大虚假、m药、z阳、丰-胸。。。
时常感叹,世上傻子真多,聪明人也多。看着他们拙劣的手段,觉得自己是个大聪明。再看看他们的收入,瞬间觉得自己是个大傻子。
第一阶段:人工研究规则,慢慢的,利用统计方法去发现问题、逐渐的,搞搞简单的算法,逻辑回归、决策树啥的。感觉自己挺牛逼的,早早的就会算法了,还真能抓住坏人,搞着搞着,这个啥玩意,不就是比规则强点么。
第二阶段:简单算法感觉慢慢没人用了,研究随机森林、XGB、CATboost等,感觉自己好牛逼,集成算法用的杠杠的。做着做着,枯燥的想死,说实话,不比搬砖的好。黑白样本-特征-训练-预测-评估-上线-干掉。没搞多久,觉得风控就这样,扯犊子了,没意义了。
第三阶段:树模型,结构化数据搞得差不多了,非结构化的搞搞,所以搞起了CNN、LSTM、多模态,搞着搞着,似乎又到了黑白样本-特征-训练-预测-评估-上线-干掉。只不过样本换成了图片、文本。
第四阶段:非结构化图片啥的搞搞,也是没意思了,于是又开始搞关系网络,各种构图、团伙、联通、社群,搞着搞着,好像也是一个套路,又觉得没意思了。
第五阶段:听说无监督很牛逼,于是开始搞各种LOF、孤立森林、one-classsvm等,觉得思想非常牛逼,啥都随机的情况下,却能得出确定性的结果,使劲搞,搞着搞着,又到了特征-训练-预测-评估-上线-干掉,差异就是没了黑白样本,更灵活了,我擦,更难搞了,搞啥呢?MMP
第六阶段:冥思苦想,抓耳挠腮,迷茫、彷徨、焦虑。于是去研究论文、知道了SynchroTrap、Oddball、LockInfer、CatchSync等反欺诈算法,深入研究应用,春花秋月又一年。。。
第七阶段:慢慢的、看淡了,从行业、业务等角度思考,至于什么算法?不重要了,解决每一个问题都会非常多的方法,多尝试几个,或者几个结合,或者简单算法深入挖掘提取部分功能应用,或者复杂算法阉割下简单应用。
第八阶段:老子想做黑产!!!!
··· END ···
往期精彩:
必读风控文章汇总,文本变异识别,复杂网络,异常检测,自动化风控策略挖掘 基于深度学习Autoencoder的信用卡欺诈异常检测,效果非常牛逼 信用卡欺诈孤立森林实战案例分析,最佳参数选择、可视化等上市公司地址相似度计算&构建关系图谱 风控策略的自动化生成-利用决策树分分钟生成上千条策略 SynchroTrap-基于松散行为相似度的欺诈账户检测算法 长按关注本号 长按加我进群