数据反欺诈模型

银行欺诈风险呈现出更加隐蔽、专业的特点,发展出更多的作案手法和表现形式。依赖专家规则、黑名单库等方法的传统欺诈检测方法,已经不能解决新的欺诈挑战。银行亟需研究并应用先进的机器学习算法,以数据价值为驱动建立智能化的风险预测模型,以此作为欺诈风险防范的强力手段。# 一、层出不穷的欺诈手段伴随信息技术的快速发展,黑产欺诈和电信诈骗等日益猖獗,且呈现高发、多发态势,急需提升银行对交易的风险识别和防控能力,实现...

实时化需求日益成为银行业数据应用新常态,用以准确、实时地感知行内的生产经营变化,提升银行业务的时效性与灵活性,快速支持决策。- 从业务角度看:当前银行业的实时业务主要集中在营销、风控两大领域,涉及反欺诈识... 指数据的计算形式是流动触发计算,而非定时任务调度;“湖”指数据的存储形式,实时数据入湖保证原始性和灵活性;“仓”指数据的组织形式,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...

是一种结合专家经验的数据驱动方式。以平台积累的大量历史数据与第三方数据为基础,根据领域专家经验得到可以表征信用状态的特征、信息与规律,充分利用机器学习算法挖掘借款人的潜在风险,得到信用评级模型,对借款人进行全周期的风险评估。评分卡模型包括申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡。其中,申请评分卡是最重要的评分卡,因为平台风险管理的主要风险均来自于申请阶段。除此之外还有反欺诈模型、营销评分卡和客户流失评分卡...

图数据库为地址知识图谱存储、推理所用,机器学习平台为承载技术功能所用。- **数据支撑层**:地址标注数据为训练地址词识别模型所用,地址知识图谱为提供标准地址名、地址辖属知识所用。- **技术功能层**:该层主要实现了地址解析各项功能,包括地址词识别、标准名称映射、地址层级补全、虚假地址识别等。- **业务场景层**:该层主要为地址知识图谱主要应用场景,包括地址录入辅助、客户画像、风控反欺诈、精准营销等。## (一)地址...