在金融风控领域，随着大数据、计算机集群技术、网络技术和人工智能的发展，越来越多的金融机构将传统的策略风控手段转向依赖机器学习模型等量化手段。

本次分享就将通过对用户线上、线下行为偏好的观察，鉴别真用户与虚假流量，洞察用户真实需求，并结合个推在大数据金融风控领域的实践，分享大数据金融风控全链路的模型算法实践，遇到的问题与优化思路。

听众收益：

1. 了解大数据风控建模的思路与原理；
2. 了解机器学习在金融领域的实践与创新；
3. 了解如何进行反欺诈体系建设与流量甄选。