结合贝叶斯定理浅谈商业银行员工异常行为排查

本文主要是介绍结合贝叶斯定理浅谈商业银行员工异常行为排查，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.贝叶斯定理的数学表达

贝叶斯方法依据贝叶斯定理。关于贝叶斯定理解释如下：首先我们设定在事件B条件下，发生事件A的条件概率，即

，从数学公式上，此条件概率等于事件A与事件B同时发生的概率除以事件B发生的概率。

上述公式可以进行变换，得到事件A与事件B同时发生的概率，这一概率既等于“事件B发生的概率”乘以“事件B条件下，发生事件A的条件概率”，也等于“事件A发生的概率”乘以“事件A条件下，发生事件B的条件概率”，或者说，A与B的角色可以互换。

也就是说：

这一公式即为贝叶斯定理。单纯从数学推导上看，相对并不复杂，或者说只是把常识用数学公式表达了出来。下面我们结合上一节中提到的先验概率、后验概率等概念，赋予公式的各个组成部分以具体含义：

即有：

2.贝叶斯定理在员工异常行为管理方面的应用

下面以一个员工异常行为管理的案例说明其神奇。假设一家商业银行基于历史数据统计（案件、监管处罚、内外部审计、诚信举报、离职核查等各种渠道）发现其员工异常行为发生率为0.005，其搭建的“非现场监测模型系统+人工复核”员工行为管理体系的检查准确率为0.99。

P(A)：先验概率，员工异常行为发生率为0.005；

1-P(A)：员工异常行为未发生率等于0.995；

P(B|A)：可能性，员工存在异常行为且被检查发现的概率为0.99；

P(B)：证据，通过全概率公式计算得到

后验概率：

也就是说，虽然该银行员工行为管理体系的检查准确率高达0.99，但令人遗憾的事实却是，如果某员工被该体系判定存在员工异常行为，但是其确实存在异常行为的概率只有不到三分之一（0.332215），被误判的可能性超过了三分之二。

但这并不意味着员工异常行为管理体系的彻底失效，如果让该员工再次接受体系检查，那么上次的后验概率就成为了新的检查的先验概率，即用0.332215代替了0.005，如果员工仍然被该体系判定存在员工异常行为，那么后验概率将变成：

也就是说，该员工被该体系前后两次判定存在员工异常行为，并且其确实存在异常行为的概率达到了98%以上，被误判的可能性已经很小了。按照同样的逻辑，如果该员工被该体系前后三次或更多判定为存在员工异常行为，那么其被误判的可能性会继续下降，逐渐接近于0。

这一原理也提示我们，在进行员工异常行为排查时，一是在界定员工异常行为方面，为最大程度保护奋斗者干事创业的热情，不应该以一次发现而下定论，因为被“误判”的可能性较大，即使相应的监测模型已经非常成熟和完善（例子中达到了99%以上）；二是应该高度重视前后多次排查存在异常行为的员工，这部分员工被“误判”的可能性较低，应该及时采取果断措施，防止引发案件风险。

上述内容节选自《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠张甜著 2023年2月新书清华大学出版社）。

3.针对Python数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书

针对Python数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜著 2023年2月新书清华大学出版社）《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜杨维忠著 2023年11月新书清华大学出版社）。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。都有配套免费提供的源代码、数据文件和视频讲解，也有PPT、思维导图、习题等。

为什么说这两本书值得？首先说《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠张甜著 2023年2月新书清华大学出版社），内容非常详实，包含了Python和机器学习，相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。恒丰银行总行副行长郑现中，山东大学经济学院教学实验中心主任副教授韩振，德勤华永会计师事务所华文伟合伙人，首创证券深圳分公司机构业务部樊磊总经理中国准精算师，山东省农村信用社联合社数据管理项目组郝路安总监等一众大牛联袂推荐。这本书在出版之前曾开发成9次系列课程，在恒丰银行全行范围类开展培训，490人跟随杨维忠老师上课学习（课程限报490人），培训完成后课程在知鸟平台上回放超过3万人次。很多银行员工通过这些学习一下子就学会了Python，并且用于工作中开展数据分析、机器学习、数据可视化等，这本书也被多家商业银行选做数字化人才培训教材，成为银行员工的一本网红书。

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《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社），适用于学习Python/机器学习