项目背景
这是一个面向银行和小贷机构的风控项目。客户是一家金融机构，信贷审批依赖规则引擎，希望引入ML模型提升通过率并控制坏账。
核心挑战
- 黑产对抗
- 样本不平衡
- 模型可解释性（监管要求）
- 线上线下一致性
- 合规要求
解决方案
- 评分卡模型 + 反欺诈规则
- 模型监控仪表盘
- 保留可解释报告供合规审查
- A/B测试体系
- 实时决策引擎
技术栈
- Python / Scikit-learn / XGBoost
- 大数据：Spark
- 模型部署：PMML
- 特征平台
- 规则引擎
项目成果
在保持坏账率可控的前提下提升通过率，审批效率提高，人工成本下降。
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