AI风控解决方案想要在金融领域应用，一般需要先满足几个条件。首先是了解发欺诈知识体系，其次要有优秀的机器学习模型，{zh1}还需要适用于大数据生产环境的底层架构。想要实现xx应用，风控解决方案还面临着不小的挑战。
1、相关数据的清洗和特征工程
面对海量的数据，怎样清洗数据从而生成特征，将直接影响模型的效果。在清洗数据时要建立每个用户的整体视图，综合考量各方面数据，刻画出完整的数据画像。在特征工程中应用业务和反欺诈知识，判断用户数据的多重属性。
2、不同用户群的风险识别
数字化的过程中，传统风控开始失效，客群下沉所带来的风险增高，无稳定工作高风险的用户增多，没有办法获取充足的用户信息。无征信报告记录的用户通过线上办理业务的风控表现不好，线上欺诈和激烈的市场竞争也让金融机构的用户下沉。
3、快速多变的欺诈模式
欺诈攻击手法快速多变，之前的风控方案主要是发现个案或者单个事件，很难发现不同账户间的欺诈关联。
不需要历史标签来侦测未知的欺诈模式，无监督机器学习将成为侦测未知欺诈模式的利器，可以在损失发生之前及时发现潜在的欺诈团伙。
布尔数据更是根据自身多年的风控经验和AI智能技术，将有监督和无监督机器算法，整合成为了适应国内市场的全监督算法，帮助企业降低运营成本的同时，提升企业的风控管理能力。