O'Reilly、Cloudera 主办
Make Data Work
2016年8月3-4日:培训
2016年8月4-6日:会议
北京,中国

金融反欺诈中,社交网络算法有用吗?

13:50–14:30 2016年8月06日
数据科学与高级分析
地点: 报告厅(Auditorium)
平均得分:: *****
(5.00, 2 次得分)

必要预备知识

  • 互联网金融基础知识
  • 机器学习基础知识

  • 描述

    在大规模互联网金融服务的实现过程中,为了效率和可扩展性,用户在没有面对面授信的过程中就可以得到几千至几十万元的资金或服务。互联网金融公司是怎样用大数据和机器学习来降低欺诈风险,弥补欺诈漏洞的呢?本次演讲将带你探索社交网络算法在金融反欺诈方面应用机会,深入讨论多维度、多维复杂关系、多类型节点等数据特性所带来的挑战,以及一些实际案例。

    • 互联网金融服务面临的欺诈风险
    • 社交网络算法在金融反欺诈中的应用场景
    • 自动化风控系统架构设计
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    Ting Wang

    宜人贷

    王婷,中国矿业大学(北京)计算机博士毕业,已从事数据挖掘、大规模社交网络分析、社会计算等领域研究近5年,博士期间曾在清华大学计算机系数据库组访问学习并研究大规模社交网络中社区发现算法。现任宜人贷数据科学家,从事金融反欺诈模型建模工作,搭建自动化个人信用风险分析系统,利用整合多种数据源帮助线上金融服务进行实时、快速、准确的风险识别与响应。

    Photo of Jike Chong

    Jike Chong

    Tsinghua University | Acorns

    种骥科博士现任宜人贷 (NYSE:YRD) 首席数据科学家,正利用“万神庙”框架创建/布局宜人贷数据部,并负责反欺诈风控,和数字驱动的运营和创新。之前,种骥科曾任职于美国Simply Hired招聘平台,创建了数据科学部, 并应邀为白宫科技办公室参谋大数据技术产品设计。还曾就职于美国Silver Lake 私募公司任Kraftwerk基金数据科学架构师,负责大数据技术在私募投资风控方面的应用。种骥科曾任美国卡内基梅隆大学教授与博士生导师,持有加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系博士学位,卡内基梅隆大学电子和计算机工程系硕士及本科学位,和8项美国专利(5项获准,3项待批)。

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