风控场景的扫描策略,一般是采用规则 + 模型的方式。在 DT + AI 时代,模型作为一种机器学习的代言,在其中扮演越来越重要的角色。由于模型是对数据进行机器学习训练得到的,这就产生了几个问题: 如何原始数据加工成为模型所需要的数据? 如何简单方便地进行模型训练,并评估模型效果? 如何把线下的模型推送上线,并保证线上线下逻辑一致? 如何有效地监控模型运行的情况,并在模型衰退之前作出反应? 如何做到快速模型的在线更新,实时更新?
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