大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习风控的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python机器学习风控的解答，让一起看看吧。
小象学院靠谱吗？
小象学院师资力量雄厚，老师认真负责，是一家靠谱的教育培训机构。
北京小象科技有限公司是一家专业IT教育培训机构。自2013年成立以来，凭借优秀的教育理念、前瞻的课程体系、专业的教学团队、科学的考评制度、严格的教务管理，已经为行业输送了大量IT技术人才。
小象科技主要聚焦在数据分析、大数据、人工智能等新兴技术领域，现开设机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融风控、数字化转型、数据分析与挖掘、Python、网络爬虫、大数据开发与运维等方向课程。
小象学院的课程大量结合实战案例与热门话题，以事业升级和就业为导向，强调学习者的技能积累，这个价值理念和创新工场的大数据、AI人才培养策略是一致的，未来他们将是IT技术领域的领军人物。
现在机构都说是智能风控、大数据风控，能否通俗的解释下？
通俗的讲就是把大数据、人工智能、云计算等金融科技综合应用到风险控制环节的精益风险管理模式，比如小花钱包就应用了大数据风控。
而一般认为，智能风控是指利用智能化的学习来进行风险预测和控制，以简化风控过程，提高效率。其中多以数据为基础，着重关注用户的弱特征。比如：用户在互联网上各个平台的行为特征、消费习惯等。大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示，***集大量企业或个人的各项指标进行数据建模。二者均可以看做是对应用数据、模型和机器学习进行风险控制行为的描述。但相比于大数据风控，人工智能风控更强调人工智能算法的优化和升级，特别是基于自我学习能力进行的迭代升级。
例如：过去，农商银行主要依赖人行征信等传统手段进行风控审智能风控平台，充分运用大数据实现数据驱动的智能风控模式，丰富风险识别手段，全方位勾勒客户画像，实现智能风控,同时为***业务的发展保驾护航。
所谓大数据，是给了我们新的视角，去评估“传统”风控所不能及的部分。个人理解，相比于传统风控，大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。在金融行业大数据风控主要依赖于收集与其他金融机构的黑白名单及多头的数据风控即风险控制，通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。一个简单的例子举个简单的例子，你去银行***，传统的人控，只去看下最近三年的***和银行的流水记录，但大数据风控，可以调查你最近10年的记录，再分析你有没有贷的可能。
智能风控平台的建设以构建智能化的风险管控能力为核心目标，运用大数据计算处理技术和机器学习、深度学习模型，实现“数据***集和整合->数据加工处理->数据挖掘与分析->模型部署上线->持续优化迭代”的智能风控闭环管理。
就像传统购物，和网上购物，智能风控侧重大数据、算法和计算能力，强调数据间的相关关系，算机视觉和生物特征的识别，即利用人脸识别、指纹识别等活体识别来确认用户身份，方便支付。另外智能风控利用多维度、多特征的数据预测用户的购买意愿和倾向；推出用户喜欢的类似商品。
风控是信贷领域举足轻重 的生命线，智能风控的核心就包括大数据，如今各行各业的数字化程度已经很高，那么传统的风险控制就无法满足机构的需求，智能风控是指在传统风控上融入智能因素，做好它，不仅可以给机构自身带来利润上的提升，还能给整个系统带来稳健性，保障企业安全，降低企业风险。
人在传统风控体系中起到了很大的作用，但是人的计算能力有限，而且面对复杂的征信环境缺乏整体的把控能力。在人工审核过程中，很容易出现样品偏差的问题。传统金融机构仅能掌握用户的借贷历史和行为，但是对用户的兴趣爱好，消费倾向和行为等均一无所知，无法与业务数据形成联动，因而智能风控就显而易见了，在金融行业，风控永无止境，智能风控更是不断迭代。
迄今为止，智能风控已取得不错的应用成果，所以现在很多机构说自己是智能风控、大数据风控。
到此，[_a***_]就是小编对于python机器学习风控的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习风控的2点解答对大家有用。
