化腐朽为神奇,看萨摩耶数科如何用目标编码打造智能风控( 三 )


化腐朽为神奇,看萨摩耶数科如何用目标编码打造智能风控
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在同一份OOT样本上 , 概率平滑编码的AUC为0.714 , 略高于均值编码AUC0.705 , 且在风控常用指标KS上 , KS从均值编码的0.33提升到了0.38 , 模型效果提升较为明显 , 表明概率平滑编码确实有助于消除均值编码的噪音 。
“数据决定AI算法的精度 , 算法精度决定AI产品质量 。”萨摩耶数科董事长林建明说道 , 唯有精度高了才能帮助客户构建智能化的风控大脑 。不只是萨摩耶数科 , 任何金融科技平台的人工智能解决方案都需遵循这一前提 。