如何应用人工智能优化过滤模型,产品经理独孤虾,本课程内容涵盖了风控过滤模型的概念、原理、应用场景以及优化方法。具体包括以下几个方面： 风控过滤的重要性：强调风控过滤在数字化营销中的作用，包括识别和防范风险如欺诈、诈骗、违约和退款等，保护企业和用户的利益。 传统风控过滤模型的问题：讨论了传统模型存在的问题，例如数据质量低、规则复杂、模型效果差和可解释性弱。 人工智能大模型的优势：介绍了人工智能大模型如GPT-4和BERT在风控过滤中的应用，它们能够提供高质量数据，优化规则生成，增强模型性能和可解释性。 风控过滤模型的构建和优化：课程详细讲解了如何利用人工智能大模型来优化风控过滤模型的全过程，包括数据收集与预处理、模型构建与训练、模型评估与优化、模型部署与应用等步骤。 过滤模型的类型：探讨了基于规则、内容、用户风险评估和上下文的过滤模型，以及人工智能大模型在这些模型中的应用和价值。 风控过滤模型的实际应用案例：通过金融和电商领域的案例，展示了人工智能大模型在风控过滤中的实践应用和面临的挑战。 过滤与召回模型的关系：讨论了风控过滤模型与召回模型的不同目标、方法和优缺点，以及如何协同工作优化数字化营销业务。 风控过滤模型的价值。 适用人群：数字化营销业务的产品经理和运营人员 对数字化营销业务中的应用感兴趣的人员