在当今数字化时代,网络安全和用户数据保护成为企业日益关注的焦点。IP应用场景API作为一种强大的工具,不仅能够在线调用接口获取IP场景属性,而且具备识别IP真人度的能力,为企业提供了卓越的风险控制和反欺诈业务能力。本文将深度解析IP应用场景API,揭示其在提升安全性和业务可靠性方面的重要作用。
近日,Gartner发布新兴技术研究报告《Emerging Tech: 5 Elements to Prevent Digital Commerce Fraud》,重点分析了预防数字商务欺诈的五大重要技术趋势。其中,在缓解业务逻辑滥用的技术分析中,腾讯云是国内唯一被推荐的厂商,依托完善的风控产品矩阵为企业在用户注册、营销、交易、信贷等关键业务场景提供完备的风控能力支持,护航企业业务健康发展。
11月30日,IEEE金融风控大模型标准启动会在深圳召开。该标准由腾讯主导发起,是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准,旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引,使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。
3月21日,在中国产业互联网发展联盟指导下,腾讯研究院、中国信息安全、南方日报、腾讯安全联合推出《2023 产业互联网安全十大趋势》(以下简称报告)。
大家好,今天我们将深入探讨人工智能如何彻底改变我们的生活方式,领略未来的无限可能性。
本实战案例介绍如何通过无监督的聚类算法对银行客户进行分群。所谓物以类聚,人以群分,有相似属性、行为特征等的客户就可以聚合为一类人群。在信贷风控中,聚类分群多应用于没有Y标签的场景,如反欺诈、客户画像等。
为了提升广大用户的文档的使用体验,现推出【安全】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验,反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼!发现和反馈的文档问题价值越高,奖品越丰厚。
但金融业的性质非常特殊:合规要求高,技术应用得有严格标准;涉及到钱,数据安全也是头等大事。
根据之前学习到的内容,我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成,回归,二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢,比如我们常见的广告推荐或者内容推荐,这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容,以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
这个系列算是科普文吧,尤其这第一篇可能会比较长,因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试,涉及到的场景有些多, 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下,算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人,每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂,我涉及到的可能也仅仅是一小部分,这篇帖子算是抛砖引玉,欢迎大家一起来讨论。
实时流计算服务(Cloud Stream Service,简称CS),是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务,全托管的方式用户无需感知计算集群,只需聚焦于Stream SQL业务,即时执行作业,完全兼容Apache Flink(1.5.3版本)API和Apache Spark(2.2.1版本)API。
人工智能(AI)作为一项前沿技术,已经在各个领域深刻地影响着我们的生活。以下是对人工智能对我们生活影响的一些方面的浅谈:
随着互联网技术的飞速发展,网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne,作为一种先进的技术解决方案,正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景,并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
今天看邮箱,发现有封邮件,在垃圾箱,看了一眼挺真诚的不是骗子,应该是应用者进行宣传什么的,也挺不容易的。
远程银行、视频尽调、全媒体客服、路演直播……近年来,音视频技术支撑下的非接触式金融服务,成为了金融机构数字化转型和探索服务创新的重要方向。
时至今日,大模型的狂欢盛宴仍在持续,而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础,从一众场景中脱颖而出。
在科技日新月异的今天,深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正在引领着技术创新的浪潮。它通过模拟人类大脑的神经网络结构,让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化,深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就,为人类生活带来了极大的便利。
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主,我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架,在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历,深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景,分享面试必备知识点,并通过代码示例进一步加深理解,助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
人工智能(AI)技术作为当今科技创新的前沿领域,为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技术的快速发展和应用领域的不断拓展,未来AI技术方面会有哪些创业机会呢?
图数据库有Neo4j和OrientDB,本文入门Neo4j,当前使用版本社区版本(neo4j-community-4.1.1)。
逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
近日,全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线反欺诈市场指南》,对现阶段全球的在线反欺诈全链路监测与防护能力进行了分析,同时对全球顶级的反欺诈服务商进行了分级推荐,腾讯云天御(TenDI)智能风控服务入选并被Gartner评为了“银行级Banking Focus(最高级别)”金融风控能力代表。由腾讯安全联合云+社区打造的「产业安全专家谈」第二十一期邀请到了腾讯安全业务安全总监、天御智能风控研发负责人王翔,分享腾讯云天御(TenDI)智能风控服务获得认可的缘由,以及金融反欺诈的一线实战经验。
欺诈是用户主观、以非法占有为目的,采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法,骗取他人财物或金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈,如何借助人工智能、大数据技术,在新型模式下,高效、准确地应对金融行业中从线下到线上,从单点到海量并发,从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级,提高整体反欺诈能力,对于
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只有机器敏锐地捕捉到了这一切,只见每个订单的风险分都在上升,系统亮起鲜红色的警示,当机立断拦截了这一地址下的订单,冻结「用户」的消费金额,一次别有预谋的黑产行动被粉碎。
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导读:随着企业数字化转型升级,线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争,业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下,数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营
近日,由中国信息通信研究院主办的“2022首届业务与应用安全发展论坛”在京召开。会上,中国信通院公布了2022可信安全评估结果,腾讯安全隐私保护决策系统“信贷版”和“交易反欺诈版”双双入选,成为首批通过中国信通院“业务安全能力要求”认证的产品。
伴随着业务数字化的深入,传统企业借助数字技术满足不断变化的业务发展需求,但同时也面临着反欺诈服务的一系列迫切问题:
被业界称之为“数据二十条”的中央文件——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次将“企业数据”作为一种与“公共数据”、“个人数据”并列的独立数据类型,“企业数据”概念自此正式进入政策话语体系,这进一步推动了近年来围绕数据权属的讨论,拓宽了人们对于企业数据权益的全面认知。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长,国内信用消费环境的日趋成熟,我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计,信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
近日,全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布《在线反欺诈市场指南》(Market Guide for Online Fraud Detection),聚焦在线反欺诈全链路监测与防护的全球厂商评估。腾讯云作为中国唯一入选服务商获得Gartner官方推荐,腾讯云天御(TenDI)智能风控服务被评为“银行级Banking Focus(最高级别)”金融风控能力代表。据了解,Gartner发布的权威报告以其客观与全面的特点受到广泛认可,而腾讯云本次入选,标志着其已具备全球最顶级的银行级反欺诈服务能力。
羊毛党专注于市场上各类机构的营销活动,以低成本甚至零成本换取高额奖励,其主要活跃在 O2O 平台或电商平台。
近日,国际权威研究机构Forrester发布《Forrester Wave™:2021年第四季度亚太地区企业欺诈管理》报告。腾讯安全在现有服务、产品战略、市场份额三大维度的评比中均为第一,被评为亚太地区企业欺诈管理的“领导者”。
本文介绍了如何利用机器学习技术在车险理赔领域构建反欺诈风控模型,以解决车险理赔中欺诈和风险问题。首先分析了车险欺诈的现状和常见类型,然后详细阐述了基于机器学习的风控模型构建方法,包括模型的构建、实施流程、建模的流程以及机器学习的应用。最后,总结了本文的主要贡献和未来的研究方向。
外卖刷单用户与商户要注意了!大数据风控来了!
在消费金融领域,金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险,而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。本文将参考招联消费金融的实际业务情况,介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。
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六西格玛的用处远远超出流程改进。它还是检测会计数据欺诈的有力工具。你应该始终保持警惕,因为它通常出乎意料且难以识别。你是否担心你的组织因欺诈而受到损害?六西格玛可以提供帮助。一旦你知道要寻找什么,你就可以轻松识别这些迹象并在需要时主动寻找欺诈行为。
“机器学习”是一门计算机科学,指的是机器对数据进行学习,并执行一些通常来说需要人类智力来完成的任务。现在,该技术正在快速发展的阶段:据Gartner称,到2022年,超过一半的数据和分析服务将由机器代替人来完成,将会比现在增长10%。
Kount发布了有关数字创新和新兴欺诈的最新研究报告,报告发现:最具创新性的业务同时也是面临最大欺诈威胁的业务。
首先明确一下问题,“特征工程在实际业务中的应用”,也就是领域业务知识和机器学习建模的相互结合。下面会对特征工程简单介绍,并且用自己工作中实际参与的项目给大家分享在银行贷款申请反欺诈场景&零售线上APP推荐场景的机器学习建模里,业务知识是如何帮助特征工程的。
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
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伴随着近期信贷业务的新一波调整,银行的风控能力成为重要的一个考核标准,资金方做“甩手掌柜”的好日子一去不复返了。对于大银行来说建设自主风控能力相对容易,他们不缺用户,不缺数据,有足够的空间和时间推新产品、小步快跑做实验,模型先跑起来,慢慢完善,自主风控能力就算有了。
机器学习引领智慧金融,变革万亿规模实时支付风控模式
本文整理自《智能风控:原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念,并将风控模型的使用场景分为8大板块,逐一解析机器学习在其中的应用。
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