怎么建立反欺诈模型
社区干货
让欺诈风险无处遁形的计算机视觉| 社区征文
采用AI技术和深度学习网络构建反欺诈模型,能准确识别客户是否处于安全健康的场所,而不处在赌场等高风险环境,识别客户的社会身份是否有黑社会等不良性质。通过“有色”眼镜对客户的穿戴和皮肤采集图像,如纹身、夸张项链、裸体都是可识别的潜在风险特征,经过特征提取工作建立识别模型。通过AI模型构建防范涉赌、涉诈的识别场景。如图2所示。 图 1 地址解析整体...
基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文
涉及反欺诈识别、异常交易监控、达标实时送好礼、MGM渠道拉新、实时报表大屏等场景。同时,对于不同的场景,会存在共性逻辑,比如客户购买理财产品、会计科目当日发生额等,为保证实时数据加工指标的一致性,需要沉淀实... 建设分层复用的数据模型,提升实时数据的质量和保证实时指标的一致性。基于上述理解,项目基于采用Flink + Paimon打造流式湖仓。## 1. 实时技术选型在实时计算引擎方面,Apache Flink依靠高吞吐、低延迟、高性能的...
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怎么建立反欺诈模型-优选内容
怎么建立反欺诈模型-相关内容
SaaS-发版日志(2024年前)
后续看板空间针对管理员角色只展示“自主创建&被分享&被授权&主动收藏”四类看板;如需查看更多其他看板,管理员用户可通过两种方式获取全量看板:应用管理-看板中心-看板管理进行搜索查看,或者点击被分享筛选,展示全... 拥有看板编辑权限的用户可以新建、编辑、删除文本框。 看板图表尺寸拉伸,最大可以调整成默认尺寸的2倍高度; 新增在看板页面直接添加新图表,点击后跳转到高级分析页面,查询并保存完成后,可以点击返回按钮再次到之...
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人工智能发展六大洞察 | 社区征文
而是浪潮新近发布的全球最大规模人工智能巨量模型—— **“源1.0”** 的杰作。“源1.0”,其参数量高达 `2457` 亿,借助文本分析模型,获取 `5TB` 高质量中文数据集,其作为语言模型可较好完成尤其针对中文的阅读、理解... 进入成熟应用阶段的**反欺诈、风险评估、智能推荐等**- 智能供应链、智能之间、智能设备运维等制造业方面发展迅猛- 受限于发展时间、算力、模型、技术、资金等原因的视觉感知、智能油田等应用场景仍处于发展...
实战 | 民生银行云原生混合部署创新实践
批量任务或者模型训练,属于资源密集型服务,主要负载出现在夜间,可以容忍一定的时延甚至中断,计算资源的使用呈现日低夜高的特征。这两类服务的负载高峰存在明显的时间段错位,在时间维度上可以实现有效的资源互补。随... 并且只有 Pod 组里的 Pod 都创建成功,才认为是调度成功。负载感知调度可以避免热点节点上被继续调度 Pod,同时节点资源使用率过高时要主动驱逐部分离线大数据 Pod,避免影响节点上的在线业务。**3.** **计算节点**...
决赛落地,FinGLM 开源 | 我们致力于打造有含「金」量的开源项目
***ChatGLM 金融大模型挑战赛******决赛 & 开源***「[SMP 2023 ChatGLM 金融大模型挑战赛](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNjMzMjM3NA==&mid=2247484730&idx=1&sn=2235031af94fd6f84c8368228755454... 方案/代码/模型开源**经过征询同意,馒头科技、南哪都队、结婚买房代代韭菜、nsddd、Chatglm反卷总局、小打小闹、东北大土豆、安硕硕眼探企等团队的项目方案、代码和模型将完全开源,加入到 FinGLM 项目当中。...
业务风险识别-火山引擎
业务风险识别是火山引擎旗下的风控安全产品,基于火山引擎丰富的数据和技术积累,并结合人工智能、风控安全组件和平台等能力,帮助企业精准识别各类黑灰产风险,避免风险对企业资产、业务生态、用户体验造成影响和损失,帮助业务持续健康增长
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 恶意样本检测 从检测方法上来说,恶意样本检测包括静态检测、动态检测、混合态检测。其中静态检测是指在**不运行恶意样本**的条件下,进行程序分析的... 模型效果来综合判定。 为了提高模型的运行效率,往往会使用特征筛选的方法来减少无效特征,具体来说是使用随机森林模型并通过基尼系数进行特征筛选得到40维特征,其维度数远远小于常用的N-gram特征,提高了模型的...
创建审核任务
本接口支持在指定服务下创建审核任务。 注意事项请求频率:单用户请求频率限制为 5 次/秒。 超时时间:超时时间约为 10 秒。 前提条件:已开通智能审核组件能力。 计费说明:智能审核功能属于增值服务项,故使用后会产生... 综合图像及文字内容智能识别广告 defraud:诈骗,综合图像及文字内容智能识别诈骗 charillegal:文字违规,图片上存在涉黄、涉敏、违禁等违规文字 说明 仅当 AuditDimensions 取值为智能安全审核模型时,您可将 AuditTe...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于Flink搭建的。