策略实验室

1）策略仿真 通过策略实验室的策略仿真，可将历史事件流量进行回放并执行最新更新后的策略，可用于将历史问题（包括风险遗漏、业务打扰等）的快速回放，并验证优化或调整后的策略对于历史问题的解决程度的评估。

创建仿真任务需要选定某个时间窗口内的事件以及需要仿真的策略，系统会将该仿真任务排队并启动运算。仿真任务运算的耗时与事件运算量大小有关，量级越大运算时间越长。通常一个不超过1万条事件记录的任务，仿真任务运算时间不超过1个小时。仿真运算所使用的策略，如果其中选配了收费变量，可能会存在用量扣减。系统根据事件量进行了最大用量预估，实际运算中因存在条件树的设定，会低于最大预估。

仿真运算后，系统会将仿真结果的日志打点到SLS（日志服务）project中，除系统提供的对比报表外，可以前往SLS进行个性化的日志分析。

2）变量推荐 通过策略实验室的变量推荐，可基于任意风险样本选定风险场景的情况下，引擎系统的模型模块会自动进行样本学习、模型训练、变量挑选、策略智能生成。通过变量推荐功能，无需建模开发投入，即可获得具有类比定制建模、模型可解释、策略可运维的风控策略推荐。

我的样本：可在此页面上传样本集，样本文件会上传到当前登录账号所拥有的OSS资源中，可能会产生OSS费用，费用情况详情参考OSS定价。样本的质量情况会直接影响训练与推荐的效果，建议样本量级大于2000，风险与无风险的比例为1:2，也可以根据实际的业务风险率参考设置样本构成比例。

在新建样本对话框中，设置风险场景（如防虚假账号）、加密样本（不加密或加密，可单击点击查看加密文件说明了解详情）、样本上传（单击上传文件，也可下载对应风险场景的样本示例）、风险标签值、名称（最多 32 个字符）和备注（最多 64 个字符）。

样本创建后，创建推荐任务，选择所相关的风险变量，并勾选关注的效果指标，设置任务名称后，系统会开启此推荐任务的运算。通常运算任务需要分钟到小时不等的时间，运算时间与样本数量、变量数量相关。

在新建推荐任务弹窗中，效果指标可选项包括准确率、召回率、风险区分度、通过率和风险率。弹窗还包含变量消耗预估字段，用于展示所选收费变量的预估调用次数。

任务运算中，可以进入详情进行阶段性结果的查看。支持变量IV查看，系统推荐策略的详情与指标表现查看。 对于符合预期的规则策略，可以选择“加入候选策略”，支持添加多个策略。

推荐任务详情页面包含任务概要区域及两个步骤：步骤1计算完成，表示系统已根据样本及所选变量完成批量计算，寻找最符合预期指标的变量组合及阈值；步骤2策略效果筛选，以表格展示推荐策略列表，列包含序号、策略条件、命中数、未命中数、准确率、召回率、风险区分度及操作，可在操作列勾选加入候选策略。

针对已选中的候选策略，可以指定创建到某个事件下。如该策略中的某些变量所需入参，在原事件中缺失，系统会自动补全，请在接口传参时注意缺失参数的补全与调整。系统创建的策略，出于操作风险考虑，默认置为“草稿”状态，且默认设置的标签输出为“test”。可在策略详情页中根据业务预期，进行自助调整。

在候选策略列表中，选择目标策略后单击创建到事件，在弹出的对话框中选择目标事件名称，确认系统自动补全的变量入参信息后单击确定完成部署。

3）风险打标 针对于存在聚集性、规模性的风险场景，使用图计算技术、算法绘制社群关系，风险打标功能可以使用客户反馈的风险标签对于社群进行风险染色，获取社群风险浓度并且运用于策略模型中，以此提升风险识别效果。3）风险打标　通过策略实验室的风险打标功能，可对账户等样本进行风险标签标记。在风险打标页面，可查看已标记样本的列表（包含样本类型、样本、标签列），并支持批量编辑标签和批量删除操作。单击风险打标按钮，在弹出的对话框中选择样本类型，选择标签（可选：营销作弊、垃圾注册、恶意下单、账号盗用、垃圾消息、违规违禁、赌博诈骗、非法集资、其他），设置导入方式（支持文本输入或文件导入，可下载 TXT 或 Excel 文件示例），输入样本信息后单击确定完成风险打标。系统支持文本或文件的形式反馈风险标签，文件格式支持Excel、TXT、CSV。用户反馈风险标签后系统后台自动使用此风险标签对于社群进行风险染色，并通过变量中心透传社群风险浓度变量，用户可以使用此变量在策略管理功能中配置风控策略。