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# System prepended metadata

title: '題目:社群風控'

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# 題目:社群風控
Crawler - selenium
爬蟲
NLP - Jieba
中文分詞|使用者詞典|詞性標記
GCP - Vision Detector
圖像辨識
Default Data 
輸入資料
Clustering 
分群
***
|目標  |IG  |
|用戶可揭露資訊
社群網路名單
資料



| 目標一 | Column 2 | Column 3 | Column 3 |
| -------- | -------- | -------- |-------- |
|爬蟲目標| 精選現動   | 貼文 |貼文|
|類型| 圖像 |  圖像 |文字 |
|工具| GCP - Vision Detector | GCP - Vision Detector |NLP - Jieba |


資料擷取 粉資內追蹤的用戶 
觸發條件 用戶或用戶的粉絲發生 逾期事件
關聯人員 成為警示戶



區分 活動紀錄
進行分群

活躍程度

那些紀錄可能是警訊

### 1.針對不同客戶給予不同的信用評分
### 2.針對(每日)警示，做出通知報告說明
 
必須進行的項目
1. 設計評分條件
2. 開發收集資料 模組
3. 分類收集的資料
4. 針對資料給予評分
圖像顯示為 反社會情節? 不守信用類型 擁有資產
# 還款能力評估方式 
##### 是否負責任
##### 是否有規劃 準備考試
##### 在團隊中是不是會完成任務 在意榮譽心 
有記帳習慣

| Column 1 | Column 2 | Column 3 |
| -------- | -------- | -------- |
| Text     | Text     | Text     |
延後還款 
增加催帳的成本 的行為
產生呆帳的風險 的可能 父母若家境健全則呆帳率低

對於自身信用不在意

設計條件的方向-過濾客戶目的
* 減少延後付款發生的機率
* 減少催款成本
* 減少呆帳風險

why 要 對客戶信用評分 -> 過濾不適任的人選 決定放款的額度
why 要 過濾不適任的人選 ->  
why 要 

已經公開 有欠款紀錄

建立模型的資料 
1. 需要銀行存款資料
2. 需要實際的行為紀錄回饋
分群的意義 方式
貓、狗、
旅遊機票
朋友
3. 程式
4. 活耀程度代表的意義 使用頻率 經營

### 目標 社群評分系統
1. 個人
2. 社群朋友