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全自動動態模型更新系統在支付風控領域的實踐| QCon


作為領先的跨境支付企業,PayPal 面臨著極大的風控壓力和挑戰,一直以來我們都致力於通過機器學習和AI模型來管理支付風險。在支付場景中,模型的性能和穩定性是對立統一的兩個方面。通常在銀行等傳統行業中模型的更新周期都在6 個月以上,從而難以適應頻繁變化的業務場景和風控挑戰。本主題介紹了PayPal 創新性的新一代全自動動態模型更新系統。通過構建動態的模型訓練、部署和策略更新系統,在新一代系統中模型上線頻率從數個月縮短到一周時間,極大地提高了PayPal 的風險管理能力。

演講大綱

PayPal 的風險管理概述;
PayPal 的模型構建方案和特點;
PayPal 的新一代動態更新模型系統。
a)設計目標和技術挑戰;

     b)算法与策略更新;

     c)效果评估与探讨。