數(shù)據(jù)獲取會利用API端口從各個金融機(jī)構(gòu)和其他數(shù)據(jù)源收集大量的金融數(shù)據(jù)。這包括客戶的交易記錄、信用評分、經(jīng)濟(jì)狀況等信息。

模型訓(xùn)練將使用AI或機(jī)器學(xué)習(xí)端口來構(gòu)建和訓(xùn)練我司的風(fēng)險評級模型。這些端口通常提供系列的工具和算法供我司選擇和使用。

旦模型建立完畢將其部署到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，通過端口實(shí)時接收處理新的交易請求，對每個請求進(jìn)行風(fēng)險評估，給出相的評級。

由于這些行業(yè)的數(shù)據(jù)可能不如金融行業(yè)豐富和標(biāo)準(zhǔn)，因此我司更注重?cái)?shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作，以確保模型的準(zhǔn)確性。

根據(jù)行業(yè)的特性選擇合適的特征進(jìn)行建模。在玩具行業(yè)，可能考慮產(chǎn)品的安全性和流行度等因素；在紐扣行業(yè)，可能考慮材料質(zhì)量和耐用性等因素。

由于這些行業(yè)的風(fēng)險相對較低，因此模型的結(jié)果可能與實(shí)際的業(yè)務(wù)規(guī)則相結(jié)合，才能更好地指導(dǎo)決策。