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OpenMLDB在银行上线事中交易反欺诈模型实践

业务背景 随着机器学习慢慢得业界认可,很多银行开始引入机器学习模型辅助规则引擎做决策,银行也做很多离线机器学习模型探索,效果都不错,但是却很少最后应用于在线环境,主要有以下几个原因 在风控场景,在线推理需要高性能,要求tp99 20ms,大部分模型性能很难达到 特征实效性要求高,基于真正滑动时间窗口做时序特征,大部分的基础设施无法满足 特征计算复杂且量大,上线成本非常高 离线特征计算与在线一致性保持困难,最终出现离线效果好,在线效果差情况 今天作为一个机器学习应用开发者,来告诉大家基于openmldb是如何解决这些问题的 如何使用OpenMLDB解决一致性问题 在没有使用OpenMLDB之前,完成一个反欺诈模型上线项目需要做以下事情去解决一致性问题 因为数据科学家离线使用SQL处理数据,而再在线需要实时计算特征,需要转写特征方案,就需要和数据科学家对齐特征处理逻辑,还需要考虑数据科学家方案变化的风险 根据反欺诈在线系统架构设计一套在线适合实时数据处理架构 需要人肉开发每一个特征处理逻辑,每个特征方案如果几千特征,会有大量开发成本,如果要对接多个模式是不可能的 在这个过程...

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