计算机技术风控,计算机技术风控工作内容

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术风控的问题，于是小编就整理了3个相关介绍计算机技术风控的解答，让我们一起看看吧。风控管制是什么意思？算法工程师当前选哪...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术风控的问题，于是小编就整理了3个相关介绍计算机技术风控的解答，让我们一起看看吧。

1. 风控管制是什么意思？
2. 算法工程师当前选哪个方向好？1，计算机视觉；2,自然语言处理；3，风控；4，推荐系统？
3. 实现AI需要突破哪些关键技术？

风控管制是什么意思？

风控也就是风险控制，指的是风险管理者***取各种措施和方法来消灭或者减少风险事件发生的各种可能性，或者风险控制者减少风险***发生是所造成的损失。很多事情都有不能控制的地方，因此也就存在着一定的风险，而作为管理者来说，就需要***取各种措施来减少风险***发生的可能性或者将可能发生的损失控制在一定的范围之内，从而避免风险***发生的时候带来难以承担的损失。

风控管制就是指风险控制的方法。

　　一般来说风险控制的基本方法有四种:风险回避、损失控制、风险转移以及风险保留。

　　1、风险回避。指的是投资主体有意识的放弃风险行为，从而完全避免特定的损失风险，而简单的风险回避是一种非常消极的风险处理方法，因为投资者在放弃风险行为的同时也往往放弃了潜在的目标收益，一般在投资主体对于风险极端厌恶；有着可实现同样目的的其它方案，而且风险更低；投资主体没有能力承担该风险或者承担风险却的不到足够补偿的时候。

　　2、损失控制。这样做其实并不是放弃风险，而是制定一定的***和***取一定的措施来降低损失的可能性或者说减少实际损失，可以在事前、事中和事后三个阶段来实施。事前主要视为了降低损失的概率，而事中和事后主要是为了减少实际发生的损失。

　　3、风险转移。指的是通过契约，将风险转移给受让人来承担的行为，这样可以大大降低投资主体的风险程度。而风险转移主要以合同和保险的形式来进行。

　　4、风险自留。也就是自己承担风险，如果有损失发生的时候，投资主体就以当前可以利用的资金来进行支付，主要包括有***自我保险和无***自留两种形式。

算法工程师当前选哪个方向好？1，计算机视觉；2,自然语言处理；3，风控；4，推荐系统？

这个问题是比较专业的问题，也是很好的问题。从我理解上来看：

首先，算法工程师是对自身知识要求比较高的方向，比如数学知识等理论基础，个人思路要清晰，有较强的分析能力和总结能力。再一个也要有较好的沟通和表达能力。

其次，这个几个方向还是有一定的层次关系，我认为自然语言方向是基础，是比较底层的算法，是其他算法的一些基础。像风控，推荐系统可能都要用到自然语言之类的。

最后，关于薪资方面，跟算法的行业，算法的应用场景，算法个人牛的程度等，据我了解，一般的30到40万，好的大几百万的也有，还是要看自己水平。

总体，算法这个方向是很有前途和钱途的，谢谢！

个人推荐：推荐系统

视觉：做的好不好一眼就看到

语言：做的好不好一句话就知道

风控：没有机会让你知道做的好不好

推荐：做的不好也能用，慢慢改进。做的再好，也有进步空间。

实现AI需要突破哪些关键技术？

近年来，AI凭借效率优势和应用场景日渐丰富，被越来越多的行业用户所认可。但在发展过程中，AI也面临着一些根本性的挑战，比如从技术团队建设、数据清洗、算法设计、模型优化再到后期的实施部署，所需要的人力物力成本都很高，以人才为例,拥有AI专业背景知识与研究经验的人才年薪动则几百万且非常稀缺,而培养一个合格的AI人才也需要6-10年的时间。

在这样的背景下，对于非技术领域企业哪怕是一些销售超过1000亿人民币的大企业，自建团队都显得不切实际，那AI技术能力从哪儿来？对于部分技术企业来说，AI技术人才又贵又少，如何将他们从模型开发中解放出来，去了解更多业务？如果对业务不了解又如何在极短的时间内满足相应业务的需要快速建立模型投入生产？

OneClick.ai的创始人沈渊认为，机器自动化是一个解决办法。即通过自动化模型开发和部署，用户无需编程，无需任何数据科学经验与技术背景，只需导入数据，定义预测目标即可得到模型。

让机器自己去学习

在机器自动化领域，近几年国内外一些巨头公司也都部署了相关的业务，国内的百度、阿里都提供了人工智能平台服务，国外的微软推出了全自动图像平台 Custom Vision Services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建CNN 模型。谷歌今年也上线了Cloud AutoML，支持计算机视觉模型。

这些巨头公司大多通过两种方式提供服务，一种是直接提供即插即用的API接口，用户完全不需要任何专业知识就可以方便的使用。不过这种方式仅限于具有普遍性的一些应用，比如机器翻译、人脸识别等。另外一种服务是以开发工具的形式提供的，通过可视化来提高人工智能的开发效率。这种方式功能纵然灵活、强大了许多，但也要求使用者具备相当的机器学习专业知识和实际经验。

如何能够兼顾API方式的便捷和开发工具方式的灵活性呢？将自动化机器学习（AutoML）技术与深度学习相结合，自动完成算法模型（包括神经网络结构）的定制、训练，既可以为多种业务场景提供定制解决方案，而且没有人工定制开发所面临的高成本高风险等问题。

到此，以上就是小编对于计算机技术风控的问题就介绍到这了，希望介绍关于计算机技术风控的3点解答对大家有用。