[风控]预测模型的构建有利于降低数据风险

 2017-10-17 10:50:39   评论  

机器学习是预测模型构建的重要环节,机器学习就好比摸着石头过河,他不像真正的智慧生物一样,需要的是对各种路径的尝试,比如一条路径一直沿着石头过河,直到在这个路径淹没了,这个机器学习的模拟数据就终止了, 而其他数据模型正在进行,这样我们就找到了最佳路径,同时通过数据模型的构建来规避了风险路径。

数据模型

大数据预测在很多风控方向中起到了十分重要的作用,在面对很多事件中,如果通过直接预测结果去执行一些决定,操作者将面临一定的风险。因为预测的结果必然是一个模糊的概念而不是精准的预知,这样如果通过构建数据模型来进行模拟测试,就会能够暴露出某一个策略的疏漏从而从备选策略中选择出最优结果。

很简单一个例子,在大数据预测并不存在的年代,美国宇航局花费高额费用进行火星探测,而一次在进行火星探测试验时,飞船却在接近火星大气层时解体了。最终发现只是一个认识上的错误,也就是两个部门使用的计量单位不一致,一个用的公里而另一个用的英尺。其实这种错误就很容易从虚拟测试中来规避。

机器学习在风控使用中的前提就是机器学习要比实际测试更加节约成本,但是预测模型的构建可能要比实际时间的数据抓取分析成本更加高额,这种高额的成本却能够大大减少在实际预测时间中的风险系数,构建预测数据模型,也成为目前很多行业风控的重要手段。

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