好的，我们现在开始。 基于 AI 的智能风控模型：解决高误杀与低召回矛盾 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在金融风控领域非常重要，同时也充满挑战的话题：如何利用基于 AI 的智能风控模型来解决高误杀与低召回的矛盾。 在传统的风控模型中，为了保证风险控制的严格性，往往会设置较高的阈值，但这会导致大量正常用户被误判为风险用户（高误杀）。相反，为了减少误杀，降低阈值又会导致很多真正的风险用户被漏判（低召回）。这种两难境地严重影响了用户体验和平台的收益。 AI 的引入为解决这个问题带来了新的希望。通过更复杂的算法和海量数据的学习，AI 模型能够更准确地识别风险，从而在保证召回率的同时，降低误杀率。 接下来，我们将深入探讨 AI 风控模型如何从数据、特征、算法和策略等多个层面来解决高误杀与低召回的矛盾。 一、数据：高质量数据是基石 任何 AI 模型的效果都离不开高质量的数据。在风控领域，数据质量直接决定了模型识别风险的准确性。 数据来源多样化： 不要仅仅依赖于用户在平台上的交易数据，还需要引入外部数据，例如： 用户社交数据： 用户的社交关系、活跃程度等可以反映其信用状况。 运营商数据： 用户 …