接下来明特量化CRO苏建成为大家做了以“大数据+AI打造互联网金融反欺诈体系”为主题的分享。...他认为要在新形势下建立有效的互联网金融反欺诈体系，关键是大数据+AI。...具体来讲，交叉认证、规制引擎、外部引擎、模型策略是构建反欺诈决策体系的四种方法，常用的反欺诈方法有逻辑回归、随机森林、神经元网络、统计分布异常检测、文本挖掘及模糊匹配、复杂网络分析等。...金融反欺诈任重道远，苏建成认为在未来金融大数据风控会呈现出三大趋势：1、欺诈套路层出不穷，反欺诈与其的对抗将长久存在；2、随着国家对个人信息保护力度的加强，大数据反欺诈公司的数据来源会受到一定的影响；3...他指出，金融领域已经进入了以“人工智能+互联网金融”为标志的3.0时代。
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1.金融欺诈问题介绍 1.1问题描述 随着金融科技的发展，移动支付已经在人们的生活中占据越来越重要的地位。大家在生活中肯定会经常用到支付宝、微信等移动支付方式。...随着移动金融支付的普及，金融欺诈问题越来越成为一个严峻的挑战。不同于传统现金支付或者去银行柜台转账，移动金融支付往往只需要输入密码或者指纹，很容易发生客户被诈骗的事件。...当前，电话诈骗、短信诈骗、互联网诈骗等层出不穷，给人们的生活带来了极大困扰。...从上面的信息我们可以看到，大概有0.047%的交易是欺诈交易，也就是说每一万笔交易中有大概五笔交易是欺诈交易。...当然，想更加准确地识别金融欺诈交易，则需要更加复杂的机器学习算法。
最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #!...lambda x: 1 if x > 1.5 else 0) data['V21_'] = data.V21.map(lambda x: 1 if x > 0.6 else 0) print('每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计...：') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计： Time V1...print('欺诈记录的占比：') print(data.Normal.value_counts()) print() print(data.Fraud.value_counts()) pd.set_option...("display.max_columns",101) print(data.head()) 欺诈记录的占比： 1.0 284315 0.0 492 Name: Normal, dtype
互金羊毛党利用手机黑卡到各互联网金融平台大量的注册新用户，平台的活动经费大量落入互金羊毛党的账户中，活动的效果大打折扣，有的平台甚至因为互金羊毛党薅羊毛而倒闭。...；第二组通过黑产购买用户信息、虚假证件、资料并进行包装；第三组专门研究金融机构的风控策略，并负责电话审核的应答。...内外勾结：指金融机构内部人员与外部中介、欺诈团伙串通，将公司内部的风控政策、策略。...反欺诈评分 基于逻辑回归算法，开发相应的客群评分模型，适合冷启动客户快速开展业务。风险策略：分值在 0~100 分之间，分数越高欺诈风险越高，违约的可能性越高，不同的客群审批策略有所不同。...以此来节省人力成本且随性化审批策略。 总结 反欺诈是一项长期的工作，反欺诈的技术手段在提升，欺诈分子也在不断优化攻击方式，金融信贷机构需要对黑产产业进行监控，才能做到知己知彼，百战不殆。
针对互联网模式下的信贷场景和保险场景，整合运筹算法和知识图谱，助力平台策略冷启动，实现对欺诈风险由点及面的识别，集成离线策略和在线策略，助力平台策略低碳化，实现与欺诈风险动态高效的对抗。...4、应用场景/人群 在金融行业，产品的应用者主要包括是风控团队，反欺诈策略团队，审理团队等。 主要应用场景如下： 消费金融场景 消费金融产品快速上线时，将欺诈风险分为主动风险和被动风险两大类。...团队聚集金融行业和互联网行业人才，核心产品与风控数据成员来自BAT、各大银行、信用卡中心及知名保险公司等，具备丰富的传统金融和互联网专家业务经验。...通过这些画像标签，可以对群组、社区特征进行风险降级，从而提升整个金融行业而对于反欺诈智能策略的应用，不断迭代反欺诈策略的准确性且达到支持业务发展的目的。...欺诈是整个金融行业不可避免的一环，随着行业发展，越来越多的营销行为中也会受到团伙性质下“薅羊毛”的风险。众安反欺诈正是伴随行业发展而不断迭代反欺诈策略。
那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3....应用 在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。...反欺诈 反欺诈是风控中非常重要的一道环节。...基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。...这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。 6. 结语 知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。
1 欺诈定义 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。...按照欺诈的人数来分可分为：个体欺诈和团伙欺诈； 按照欺诈的主体来可分为第一、第二、第三方欺诈； 按照欺诈的行为可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类。...按照欺诈的行为，大的方向上可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类，如果进一步 细分落到具体的场景上有：盗刷、薅羊毛、骗贷、套现、刷单、 刷好评等行为，根据不同的欺诈场景的应对方法是有所不同的...在此背景下，为避免营销资源浪费，在加强活动规则设计的同时，亟需运用技术手段搭建营销反欺诈系统，以保护良好营销环境，提升营销效果。...现实中，羊毛党会结合第三、四类薅羊毛方式，并存在与平台、商家瓜分利益，发展趋势更具规模化、产业化，这个是营销反欺诈的主要目标。
▊《风控要略：互联网业务反欺诈之路》 马传雷，孙奇，高岳 著 电子书售价：49.5元 2020年08月出版 本书是一本全面描述互联网业务反欺诈体系的书籍，全书主要分为洞察黑产、体系构建、实战教程和新的战场...第1部分介绍了黑产欺诈团伙的运作套路和攻击手段；第2部分总结了我们在构建反欺诈技术体系过程中沉淀的实践经验；第3部分分享了我们和黑产对抗的多个实战案例，以及机器学习算法的综合运用；第4部分介绍了我们在物联网...读者通过仔细阅读本书，可以对互联网反欺诈的过去、现在和未来有一个系统的认识。希望本书能够为正在关注该领域或从事相关工作的读者提供有价值的参考。...本书适合互联网投资人、创业者、产品经理、运营人员和安全风控人员阅读。 ---- ▼ 点击阅读原文，立刻下单！
随着互联网的快速发展，欺诈行为不断演变和扩大，涉及的领域也越来越广泛。虚假账户注册、刷单、恶意评论、虚假广告等欺诈手段成为一些不法分子获取利益的途径。...为了解决这一问题，反欺诈技术应运而生。本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、作用、应对的风险、应用场景以及使用教程，识别和阻止欺诈行为，保护用户的权益和提升平台的安全性。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失...，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈（羊毛盾）API 的应用场景互联网营销推广在互联网企业推广过程中起到安全防护的作用，可以防止恶意注册、刷单、领用的行为。...反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程1.申请免费试用 API注册登录 【APISpace】之后，在 反欺诈（羊毛盾）API 详情页可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。
随着移动金融支付的普及，金融欺诈问题也越来越成为一个严峻的挑战。不同于传统现金支付或者去银行柜台转账，移动金融支付往往只需要输入密码或者指纹，很容易发生客户被诈骗的事件。...当前，电话诈骗、短信诈骗、互联网诈骗等层出不穷，给人们的生活带来了极大困扰。...金融诈骗相关问题分析 2.1 金融交易时间分布状况分析 从上面的信息可以看到，大概有0.047%的交易是欺诈交易，也就是说每一万笔交易中大概有五笔交易是欺诈交易，而支付宝每天的交易规模都在上亿笔，如果金融欺诈交易发生概率是...0.047%，那么金融欺诈交易的数量会是一个非常可怕的数字。...想更加准确地识别金融欺诈交易，则需要更加复杂的机器学习算法。 3. 机器学习方法识别金融交易欺诈 3.1 数据预处理 该数据集不需要处理缺失值，首先删除无关的列，并对类别型特征进行数值编码。
所以说欠采样需要在占比少的那一类的数据量比较大的时候使用（大型互联网公司与银行），毕竟一命抵一命... Random Over Sampling 随机过采样 ?...imblearn.over_sampling import RandomOverSampler print('不经过任何采样处理的原始 y_train 中的分类情况：{}'.format(Counter(y_train))) # 采样策略...而且recall是以阈值为 0.5 来计算的，那我们就可以简单的认为预测的欺诈概率大于0.5就算欺诈了吗？还是说如果他的潜在欺诈概率只要超过 20% 就已经算为欺诈了呢？
金融欺诈：是指骗子通过虚假办理信贷类金融产品或以高额回报理财产品为诱饵，骗取用户钱财的欺诈行为。...案例讲解： 金融欺诈常见作恶手段： 1、以股票、彩票内部消息为诱饵，声称能准确预测股票的涨跌来稳定获利，从而诱骗用户参与投资并交纳各种会员费用。...举报方法： 方法①点击聊天框右上角头像—点击页面下方【举报】按钮-【该帐号存在欺诈骗钱行为】-【金融欺诈/红包欺诈】 ?...方法②点击聊天框用户头像—资料页右上角【更多】—【举报】-【该帐号存在欺诈骗钱行为】-【金融欺诈/红包欺诈】 ?...面对网络欺诈，我们诚邀正义的你，与我们同行，一起守护清朗的互联网环境！ ? QQ扫码关注腾讯举报中心
前言反欺诈（羊毛盾）反机器欺诈 API，是一种基于大数据分析和模型产品的技术，通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测，帮助客户识别大量存在恶意的账号。...反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈...（羊毛盾）API 的应用场景互联网营销推广在互联网企业推广过程中起到安全防护的作用，可以防止恶意注册、刷单、领用的行为。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程APISpace 是 国内一个较大的 API 供应平台，提供多种类型的 API 接口，包括手机号码归属地查询 API 、天气预报查询...API、手机在网状态 API 、反欺诈（羊毛盾）API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等，感兴趣的小伙伴可以去官网体验一下。
一、 互联网时代的欺诈 在互联网技术蓬勃发展的当下，许多行业开始了数字化转型。然而，在给用户带来便利的同时，互联网一度也成为了不法分子进行欺诈的温床。...三、 基于机器学习的反欺诈攻防案例 机器学习技术虽然在反欺诈解决方案中发挥着重要作用，但另一方面，机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。...USENIX 2020收录的《Boxer: Preventing fraud byscanning credit cards 》一文，就对利用虚假信用卡信息，对金融支付类应用进行欺诈的攻防进行了系统研究...构建跨行业的反欺诈技术生态，促进行业合作，整合优势资源，对于反欺诈技术的发展将能起到显著的推动作用。...从攻防的角度出发，是反欺诈研究的重要课题。
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升...【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平台（Yirendai Enabling Platform，简称YEP共享平台），旨在以强大的金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力，为金融科技企业提供更强大的信用评估...先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题。...基于行为数据的反欺诈模型在我们的反欺诈体系中也是很重要的一环。...作为宜人贷YEP对外输出的重要组成部分，先知体现了宜人贷在金融科技领域的智能反欺诈能力，以人工智能+人工调查的结合模式，2017年已挽回潜在欺诈损失2亿元以上。
正如作者在序中所言，读者通过仔细阅读本书，可以对互联网反欺诈的过去、现在和未来有一个系统的认识。...接下来，把书中提到的三层反欺诈体系当做读书笔记梳理总结下。...作者在书中总结出名单体系的设计思路： 明确哪些数据可用于建立名单，确定名单数据的主键； 在互联网反欺诈业务中，常见的几种名单主键是：手机号、身份证、银行卡、IP和各类设备标识。...第三部分内容主要是实战案例，分为机器学习算法使用与互联网反欺诈实战。机器学习算法章节包括了特征工程、模型选择、模型训练以及工程化和业务落地。这部分内容比较抽象难懂，我只是简单地过了一下。...本部分内容另外一章是互联网反欺诈实战，作者在书中提到了几种反欺诈实战案例，包括垃圾注册风险识别、批量登录风险识别、“薅羊毛”风险识别、裂变拉新作弊风险识别、“任务”作弊风险识别、恶意退单风险识别。
比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7） 一般欺诈 ?...欺诈判断1：多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息 电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2：一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。 欺诈判断3：信息不一致。
团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描...团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描...于是团队设计了 Daredevil，一种新的反欺诈系统，用于扫描支付卡，并在各种性能的移动设备和硬件配置中都能很好地工作。...团队在度量研究中得到了一些新的见解，如故障案例的关键原因、系统关键指标以及开发人员在设计客户端机器学习信道时应该考虑的缓解策略 团队设计、实施和部署了Daredevil，它为信用卡扫描和验证提供了强大的动力...同时采用系统设计策略来计算较不常见的信用卡设计。 OCR模型设计：新模型借鉴了现有的workon Ratter RCNN、SSD和Yolo的思想。团队将Boxer的检测和识别阶段替换为单一网络。
01真实故事场景 J 先生是一家互联网金融公司的风控负责人，年底了，互联网金融平台的需求比以往多了些， J 先生公司的一款互联网金融产品正在做新一轮的推广。...02风控策略：欺诈检测是首要一环 互联网金融的蓬勃发展，给人们的生活带来便利，同时也给网络黑产带来巨额利润空间。...据某互联网金融平台评估，如果不经过风控策略检测，该平台的坏账率将达到20%以上，日均损失金额将达到2000万以上。而风控策略中，欺诈检测是首要的一环。...腾讯云天御反欺诈不仅能做到对互联网金融客户99.9%的超高查得率，还能对欺诈行为做全方面的精细刻画。 另一方面，腾讯云天御反欺诈运用 AI 能力进行风险检测，极大化发挥了大数据的威力。...腾讯云天御反欺诈服务推出不到一年后已接入上百家互联网金融平台，与中国银行、招商银行、华夏银行等达成合作，每天达到数百万次调用量，实现指数级增长，使得更多的欺诈行为曝光在阳光之下。 ?
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