滴滴金服風控升級：上線特徵計算平臺 已沉澱5000+特徵

近日，滴滴金融服務低調上線了基於機器學習的自動特徵計算平臺。據介紹，該平臺作為滴滴金融服務風控系統“九角星”的一個重要組成模組，將用於挖掘使用者的風險特徵，提高滴滴金融服務風控體系的特徵運用和建模效率，進而提升平臺整體評估、量化和管理風險的能力。目前該平臺已經沉澱了超過5000個特徵，特徵數量還在持續還在迅速增加中。

滴滴金融事業部成立於2018年上半年，2019年1月初，滴滴出行APP上線了金融服務頻道並對外宣佈了其風控管理平臺“九角星”。此次上線的自動特徵計算平臺，將成為“九角星”系統的重要組成部分。

滴滴金融服務相關技術人員表示，該平臺提取的特徵將用於肖像描繪、風險策略制定、風控模型專家建模等各類場景。特徵平臺中的所有特徵將通過價值評估演算法，量化評估特徵的有效性，這樣使用者能夠快速定位有價值的特徵。這些特徵將幫助使用者更快構造有價值的策略和模型。

針對使用者普遍關注的資料安全問題，該技術人員表示，資訊只有在使用者授權下才會使用，同時會對使用者的隱私資料進行加密處理。另外所有的資料都已進行標準分級，審批授權才能進行訪問，訪問行為留有日誌並進行安全審計。“平臺將通過加密，許可權分級管理，審計，核查等多種方式，來保證資料的安全。”該技術人員稱。

有科技金融行業從業者表示，滴滴開發特徵平臺的優勢在於平臺沉澱了相當有特點的資料。“滴滴金融服務的營銷活動基本上都圍繞著出行體系內的存量使用者，他們可利用的資料很豐富。滴滴在做特徵挖掘時，可以從這些使用者在平臺上的消費歷史，挖掘出與金融屬性的關聯性相對比較強的特徵，比如反欺詐領域常用的地理穩定性，以及可用於消費能力評估的興趣點（POI）特徵。這類特徵對風控能力的提升有很大幫助。”

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