基于信贷数据实现xxx银行智能风险控制系统,本人主要负责大数据处理和算法研究开发工作,参与平台前后端开发。工作期间申请相关专利15个,2021年在《中国金融电脑》期刊(核心期刊)发表文章一篇,2020年申报的算法项目获得2020年IBM代码集结号竞赛全球前50强,大中华区第2名,具有丰富的算法和数据分析经验。
1、智能运维是运维的高阶实现,本项目包括数据归集、算法平台开发、智能运维场景挖掘,智能运维平台开发。目前开发的场景包括智能异常检测、智能报警收敛、日志模式诊断、智能根因定位、临界资源预测等。智能异常检测实现自适应的异常检测,可以根据不同时间段动态调整阈值,报警的精度提高到96.7%,减少了大量误报和漏报;智能报警收敛利用关联性规则和分时段有效报警信息提取,实现报警量的压缩,压缩量达91.8%;智能投产验证实现投产智能决策和验证,帮助应用快速发现投产异常;智能根因分析实现5分钟内精准发现故障根因,故障定位速度提高95.8%;临界资源预测,可实现提前1天感知资源的使用情况,从而避免资源的扩缩容不合理以及资源耗尽情况。
2、智能风控项目
基于银行信贷数据,利用机器学习算法和判定规则,实现了银行业风控能力的提升,将基于规则判定的风控准确度由73%提升到86%
智能运维是运维的高阶实现,本项目包括数据归集、算法平台开发、智能运维场景挖掘,智能运维平台开发。目前开发的场景包括智能异常检测、智能报警收敛、日志模式诊断、智能投产验证、智能根因定位、临界资源预测等。智能异常检测实现自适应的异常检测,可以根据不同时间段动态调整阈值,报警的精度提高
基于云计算平台和日志中心实现智能运维平台,本人主要负责大数据处理和算法研究开发工作,参与平台前后端开发。工作期间申请智能运维相关专利15个,在《中国金融电脑》期刊(核心期刊)发表文章一篇,申报的项目获得2020年IBM代码集结号竞赛全球前50强,大中华区第2名。