업무 책임: 1. 데이터 수집: 먼저 위험과 관련된 데이터를 수집하고 정리합니다. 여기에는 사용자 정보, 거래 기록, 행동 패턴, 과거 데이터 등이 포함될 수 있습니다. 2. 피처 엔지니어링: 데이터 수집 후 데이터에 대한 피처 추출 및 처리를 수행합니다. 이 단계는 원시 데이터에서 의미 있는 피처를 추출하고 이후 모델 학습을 준비하는 것이 목적입니다. 3. 모델 학습: 머신러닝 알고리즘 또는 딥러닝 모델을 사용하여 데이터를 학습시킵니다. 이러한 모델은 지도 학습, 비지도 학습 또는 강화 학습 등의 방법을 기반으로 구축될 수 있습니다. 4. 위험 평가: 학습된 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 위험 평가 및 예측을 수행합니다. 모델은 입력 데이터의 특성에 따라 해당 위험 확률 또는 분류 결과를 제공할 수 있습니다. 5. 의사 결정 및 피드백: 위험 평가 결과를 바탕으로 시스템은 자동으로 해당 결정 및 제어 조치를 트리거할 수 있습니다. 예를 들어 거래 거부 또는 기타 제한 조치를 취하여 위험을 줄일 수 있습니다. 동시에 이러한 결정 결과를 사용자 또는 관련 당사자에게 피드백합니다. 6. 모니터링 및 최적화: 시스템의 성능과 결과를 지속적으로 모니터링하고 실제 상황에 따라 모델을 조정 및 최적화합니다. 여기에는 새로운 피처 추가, 알고리즘 개선, 데이터 업데이트 등이 포함될 수 있습니다. 7. 피드백: 데이터에 대한 예리한 통찰력을 통해 제품의 잠재적 가치와 수요를 깊이 있게 탐구하고 전략 및 프레임워크를 설계 및 최적화하여 더 가치 있는 제품과 서비스를 제공합니다. 기술 혁신을 통해 제품 성장을 촉진합니다.
