數(shù)據(jù)收集會(huì)從各種渠道收集相關(guān)的金融數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的交易記錄、信用記錄等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理會(huì)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，去除無(wú)效和重復(fù)的數(shù)據(jù)，以及填充缺失值等。

特征選擇會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)需求和問(wèn)題特點(diǎn)，選擇最能反映風(fēng)險(xiǎn)的特征作為模型的輸入。

模型訓(xùn)練會(huì)使用合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到個(gè)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的模型。

模型驗(yàn)證會(huì)使用另部分未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型的效果，以確保模型的泛化能力。

模型的表現(xiàn)不佳會(huì)調(diào)整模型的參數(shù)或者嘗試其他的算法，直到滿足我司的要求。

在這個(gè)過(guò)程中會(huì)借助于數(shù)據(jù)治理的技術(shù)，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全；利用商標(biāo)專利保護(hù)我司的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，防止技術(shù)被竊??；在核電設(shè)備等領(lǐng)域能夠用類似的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提高設(shè)備的運(yùn)行效率和安全性。