金融反欺詐和金融構(gòu)建信用評分或者金融預(yù)測特征抽取案例

之前在微信朋友圈讀到過這樣一篇文章，施一公：“我國的最大危機(jī)，是所有精英都想干金融！”，當(dāng)然，筆者是非常贊同的，因為和錢距離越近的地方，越能賺到更多的錢，所以從個人或者企業(yè)的角度出發(fā)，選擇金融是正確的方向，就連程序員也不例外。

暫且不說這個危機(jī)是什么原因造成的，或體制或為了生存。作為程序員既然選擇了金融，那就先把手上的工作做好。很慚愧，筆者還沒有選擇金融，說明還不是精英吧！

我們都知道，這幾年在大數(shù)據(jù)背景下，人工智能迅速崛起，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)讓大家爭先恐后在武裝自己，然而，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的算法一眼望去一大片，多到讓你數(shù)不過來，此刻不知道大家是什么心情？恐懼嗎？不妨先屏住呼吸深吸一口氣，我們來看看：

目前的算法多如牛毛，算法工程師也越來越多，在剛開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，大家都有過這樣的體會，先用簡單模型，然后不斷嘗試變化算法，比如，從簡單的線性回歸、邏輯回歸到?jīng)Q策樹、SVM，以及到集成學(xué)習(xí)，最終到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等。最后的結(jié)果并不如愿，所以只從算法角度去解決問題顯然不是根本，根本是數(shù)據(jù)特征的挖掘和尋找。

在特征工程里，常見各種特征處理和挖掘特征的方法。特征常見的比如：離散的、連續(xù)的、地理特征、組合特征等等，其中組合特征是個很重要的特征，比如為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比線性回歸效果要好，大家應(yīng)該都知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好的表達(dá)非線性的特性，就在于存在特征組合。

回到金融領(lǐng)域，目前比較多的應(yīng)用場景有金融反欺詐、金融信用體系構(gòu)建、金融用戶流失預(yù)測、現(xiàn)金流預(yù)測、量化交易等，其中少不了各種特征組合，除了基本面的信息，要構(gòu)造大量的組合特征，下面筆者給出一些金融常見的特征組合供大家參考：

上面給出的組合特征，希望能幫助到大家。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的金融反欺诈和金融构建信用评分或者金融预测特征抽取案例的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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