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信用卡

最后一列Class,0为正常,1为 2、程序解读 2.1 读取文件 #! /dataset/creditcard.csv') # .iloc:根据标签的所在,从0开始计数,选取列 x_train = np.array(data.iloc[:,0:29]) y_train :') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的记录与整车记录的差异统计: Time V1 print('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()) 记录的占比: 1.0 284315 0.0 492 Name: Normal, dtype

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先知:人工智能助力Fintech

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》实录,本文主要分享互联网金融,通过人工智能与人工调查的结合,实现智能的效率和准确性提升 对每申请用户进行风险评估,评分区间在300-900分之间,低于400分的是高风险用户,会自动拒贷;400-600分的为一般风险用户,我们认为这些用户也有一定的风险,会结合人工调查来评估;高于600 因为会有一些突发事件或业务所理解的状况,可能在模型里不能体现出来,所以需要有规则设。 调查工具模块主要就是异常信息的提示和用户数据的展示,帮助调查人员快速定到用户的数据信息和设备信息等,并告诉他这个异常的点在哪里。 4 如何快速评估风险? 我们实现了全端的数据采集,统计到的数据包括设备数据、行为数据、地理的数据等,整个SDK数据在应用得比较多,同时在作弊、运营层面、安全层面也都在使用。

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    金融科技&大数据产品推荐: 数美金融风控—构建立体的全业务流程风控体系

    从设备、注册到信贷申请,再到贷后预警等各个环节进行全方风险、信用风险控制,提升金融机构企业的风控能力,减少资金与品牌损失。 从设备、注册到信贷申请,再到贷后预警等各个环节,进行全方风险、信用风险控制,提升金融机构企业的风控能力,减少资金与品牌损失。 ? 加之黑灰产业链产值逐年攀升,防不胜防。 ? 作为领域专业品牌,数美经过2年的实践与积累,构建了立体的全业务流程风控体系,可有效帮助金融机构进行与风控。 从基础硬件的信息搜集,到数万特征的比对分析,再到汇总高级引擎,全方智能决策让可信度分级、风险识别、信用风险评估更加精准。 ? 2) 助力金融企业服务,促进普惠金融发展 数美一直专注于大数据领域的技术创新,通过多种技术识别风险,借助多维度数据识别信用风险,利用多重的策略模型提升风控效果,进而打造立体的防御体系,为金融客户提供持续

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    【案例】某大型国有商业银行信用卡中心——电子渠道实时监控交易系统

    总体要求能实时接收官网业务数据,整合客户信息、设备画像、信息、官网交易日志、浏览记录等,通过规则实现快速建模、实时告警与在线智能监控等功能。 ,以及其他整合客户信息、设备画像、信息、官网交易日志、浏览记录等各类生产数据源。 实时根据规则库的规则,以及当前用户的特征数据,判断是否存在风险以及风险等级,向银行交易监控系统、处系统输出决策结果。 ? 2.识别风险 利用分布式架构及流式处理技术建立实时引擎,通过实施变量衍生计算子系统,提供实时衍生字段模板管理、衍生字段计算函数库管理、衍生字段配、衍生字段计算引擎、衍生字段计算结果更新等功能 明略数据利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎,帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据,处理海量高并发线上行为数据,识别恶意用户和行为,并实时预警和处,通过引入机器学习框架,对海量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新规则和模型

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    数据分析在交易领域的应用

    风控规则引擎 风控组合规则一般是通过业务经验及对历史风险事件的总结形成的规则,可以理解为多维组合分析,一般需根据业务成本、对风险的容忍度设关键变量的阈值。 由于模型的评分映了的概率,所以评分和交易额是策略的主要依据,辅之以产品种类、交易区域、交易方式等。 对于我们的案例而言,一个成功模型应得到一个交易排序,其中已知的交易在顶部,给定一个我们的资源允许检验的报告个数K,我们希望在排序的顶部k个中,或者只有交易的报告或者只有未检验的报告,同时我们希望所有已知的骗报告出现在这 k个中。 从监督学习分类的角度去看,我们相当于预测顶端的k个预测为fraud类,其余为正常报告。精确度告诉我们顶端k个值多大比例事实上是标记为的报告。

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    印度检测初创企业TrustCheckr获天使轮融资

    【数据猿导读】 TrustCheckr是一家于印度班加罗尔的初创企业,公司利用大数据及AI技术为企业用户提供分析解决方案。 、伪造或机器人配文件。 Ramesh表示:“我们希望专注于创建强大的算法来识别各类虚假配文件,从而帮助企业用户使用大型数据集检测新的行为。” 检测市场需求旺盛。 与此同时,由于移动设备应用广泛,交易速度和频率提高,风控及难度不断增加,风险有进一步恶化的趋势。范围也由原来多发生在金融行业,逐渐扩展到社交、娱乐、游戏、电商等多个领域。 国内提供服务的公司有同盾科技、百融金服、邦盛科技、数尊科技、数美科技等。(编译/金又南、倪滴滴)

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    追溯到古罗马帝国的骗保行业,现在怎么样了?

    01能追溯到古罗马帝国的骗保案例 魔高一尺,道高一丈,从古罗马帝国时期开始就有了自导自演的骗保,全球各国骗案例层出不穷,后来美国保险联盟成立,法律也是在逐步完善,骗保人员被刑法处,对于骗保也出现了相对应的专业解决方案 一方面把骗保的被动防御事后人工审核转变为主动出击,同时又将风险前,将恶意扼杀于摇篮之中。 2. 不同险种,针对防御 不同险种下的模式不尽相同。 04腾讯云天御的能力与优势 保险风控,其实只是腾讯云天御在金融行业领先能力输出的其中一点。 除此之外,腾讯云天御团队还在普惠金融的各个方向(包括银行、互联网金融、证券等)发力,保驾护航。腾讯云天御的能力与优势如下: 1.  专业建模团队 腾讯云天御的建模团队,拥有多年国内外丰富的机器学习工作经验,超过一半的成员拥有相关计算机与数学博士学

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    【独家编译】美国服务商Precognitive获百万美元种子轮融资 是新的风口?

    数据猿导读 今年年内,国内外数家服务提供商获得了数百万至数千万美元融资,已经成为大数据领域一个新的热门话题。 ? Precognitive成立于2016年1月,总部于芝加哥,主要业务是向银行、支付渠道和零售商提供基于SaaS的服务。 Precognitive通过分析用户与在线服务之间的交互行为数据,向客户提供预警。 其创始人Sam Bouso表示,目前Precognitive拥有三种不同的技术以适应不同和客户与场景。 他说:“服务有大量数据可供挖掘,大多数解决方案都专注于在交易中进行,但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动,从而在发生之前为客户提供预警。” 今年年内,美国Signifyd、Rippleshot,国内邦盛科技、同牛科技、数美科技、冰鉴科技等数家服务提供商获得了数百万至数千万美元融资,已经成为大数据领域一个新的热门话题。

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    模型(数据不平衡)

    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概率大于0.5就算了吗?还是说如果他的潜在概率只要超过 20% 就已经算为了呢?

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    《2021年移动广告白皮书》发布:导致广告主损失220亿

    近日,腾讯安全联合腾讯防水墙发布《2021年移动广告白皮书》(下简称为《白皮书》),在深度剖析当前广告黑灰产业链的基础上,结合常见场景、作弊手段,介绍了三种广告方案;并通过总结腾讯安全在广告实践经验 基于图算法的方案更高效 广告主、第三方平台以及媒体方在长期的斗争中,已经总结出基于规则、基于机器学习和AI和基于图算法三种主要方案。 国内外公司在广告上的投入差距明显 《白皮书》表示,中国的广告和国外广告有较大差异,主要体现在三个方面:广告市场、行业标准和发展成熟度。 此外,国内公司在广告上的投入也很难和国外巨头相比。 在剔除虚假流量的同时,定更精准的目标人群。 尽管移动广告在未来仍然面临更多的不确定性,但对行业持续健康发展的追求是明确的。

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    产业安全专家谈 | 数字化转型过程中,企业如何建立顶级能力?

    近日,全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线市场指南》,对现阶段全球的在线全链路监测与防护能力进行了分析,同时对全球顶级的服务商进行了分级推荐,腾讯云天御(TenDI 王翔:本次Gartner发布《在线市场指南》的主旨是在帮助企业决策者了解产品的最新动向和最新挑战的同时,了解如何让的产品更好的去解决自身的业务需求,并对全球在线厂商能力进行评估, Q4:腾讯云天御智能风控服务为什么将银行级能力作为目标? 王翔:的重点是对各种各样的业务操作行为进行风险判定,其中银行业对于业务合规性和效率往往有很高的要求,对产品也有私有化部署的要求,而私有化对产品性能、效果、灵活性、适配性、稳定性等各维度的要求都是非常高的 这意味着提供在线服务的供应商需要具备更加全面的风控能力。 未来,将会是全方和全流程的对抗。

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    懂不懂金融的“人情味”,你说了不算!

    人工智能精准,杜绝一刀切 互联网金融是风险的重灾区。 所以,双方的对抗、手段和技术的发展,实际上也应该围绕着这个核心展开。 那么,如何能够用尽量成本低的方式来抬高者的风险呢? 现在的大多数模式是:当风控人员最初发现某些案例具有相同的模式后,会开发一套规则引擎,把这些模式配进去,防止未来相同的再次发生。 而一旦发现自己被拒之门外后,者会不断尝试绕过业务平台的风控规则,直到发现一种新的方法。这时,方则把过去发现的者的某些身份信息,例如姓名、身份证号、电话号码、设备ID等作为黑名单。 利用第一方数据进行新模式的识别,也就是检测,目前最常用的是人工方式和自动方式,后者是在人工智能技术发展和成熟的背景下出现的技术最新成果,说明系统已经进入了一个自动化智能化的阶段,这些是基于用户行为模式的学习和自动检测技术之上

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    智能时代如何构建金融体系?

    本期活动将话题聚焦在智能时代下体系的建立上,邀请了极光、明特量化及中国平安的相关专家为大家分享大数据时代下风控系统及作弊体系是如何搭建的。 他认为要在新形势下建立有效的互联网金融体系,关键是大数据+AI。 具体来讲,交叉认证、规制引擎、外部引擎、模型策略是构建决策体系的四种方法,常用的方法有逻辑回归、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、套路层出不穷,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,大数据公司的数据来源会受到一定的影响;3 该方案共有7大核心产品,分别为智能渠道管理系统、智能进件配平台、平台、智能微表情面审辅助系统、定制评分卡、智能风控引擎以及终端产品——Gamma智能贷款一体机。

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    【案例】某银行信用卡中心——大数据应用案例

    金融是指金融机构通过借助技术手段、改善业务流程等方式,检测、识别并处理行为,以预防和减少金融的发生。在国内是个刚需,对很多金融机构来说,其所面临的风险远大于信用风险。 通过大数据的方式进行筛选、整合、聚类等处理,针对未来可能产生行为的异常信息进行判定,为用户做全方画像,就成为金融机构防范风险和信贷决策的重要补充。 影响效果的因素包括数据的来源及质量、 算法模型的有效性、 系统构架以及对应的制措施。 ? 图1 百融框架 在系统中,能否形成全面的用户画像, 进而对用户下一步的风险进行预测, 多维度和深度的大数据是必不可少的条件。 百融拥有详尽且经过检验的预规则集,对于不同的业务场景,可以基于测试样本的测试效果,选择适用规则进行使用,还可以通过对金融机构具体应用场景和客群的特征分析,开发客制化规则并检验效果,择优选用、部署,确保贷前效果

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    防止被AI骗,是如何成为一门产业的?

    这样的技术如果往坏的方向应用就很容易构成文章开篇所说的案件,但是如果往好的方向应用,那将是AI工程的重要技术支持。 AI,便是目前中关村科金致力于产业赋能的一个技术应用方向。 AI角力, 引领产业机遇的却不是“传统”AI巨头? 目前,AI案件很普遍,方式也是多种多样,伪造邮件、克隆声音、电话骗、人脸伪造等等层出不穷。 这不难理解,AIAI之间的拉锯大多是对应某一单一技术领域的角力,“正义”的一方必然需要更专业、强大的技术能力。 设比AI进攻路线更全面的“防御工事”。 首先,面对AI等技术风险攻击,只有做好从技术到产业的全面部署才能真正的有效做好防御。 同样的,在其他评估活动中也设了基于行业顶级标准的门槛。正是在这种极为严苛的测试条件下,越能看到一家企业应对信息安全攻击以及AI的技术能力。 经受现实场景的严苛考验,明确技术应用方向。

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    腾讯云 AI 安全与互联网金融黑产暗战

    据悉,目前市场上流行的黑产作案工具有打码平台、猫池、秒拨动态 IP 等,相信随着的攻守对抗,未来会有更多更新的工具和手法出现。 04让恶意曝光在阳光下的服务 腾讯云天御 风险不一而足,风控与黑产的对抗亦是一场智慧+技术的周旋。在此背景下,腾讯云天御服务应运而生。 腾讯云天御服务基于腾讯社交大数据与 AI 能力,依托腾讯十余年的黑产对抗经验,为银行、互金、消金等企业单实时甄别风险。 腾讯云天御不仅能做到对互联网金融客户99.9%的超高查得率,还能对行为做全方面的精细刻画。 另一方面,腾讯云天御运用 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,使得更多的行为曝光在阳光之下。 ?

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    【独家】DataVisor:基于Spark平台的智能大数据网络(视频+PPT+课程精华笔记)

    相比传统的基于规则或仅用设备指纹等单一信号的检测体系,无监督大数据能大幅度提高检测覆盖率,自动发现未知的新的手段,对不断变换的行为进行有效的预警和封杀。 ? Datavisor公司成立于美国硅谷,目前为多家社交、电商、金融等互联网企业提供服务。 ? 互联网上的早已从单一向大规模团体转变,团伙掌握海量账号,首先伪装成正常用户,再通过大规模达到商业目的。 除此之外,要面对的是整个灰色产业链。 本课程包括的模块有:1.信贷模型的架构与设计;2.模型的架构与设计;3.行业实践案例。 种骥科持有加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系博士学,卡内基梅隆大学电子和计算机工程系硕士及本科学,并持有9项专利。

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    金融科技&大数据产品推荐:众安科技X-model

    提供全套方案,针对客户不同的发展阶段,可依次选择不同的模块并自由组合。快速适配,快速实现,支持各场景快速测试,智能监控动态调整。 提供SDK技术解决方案,采集无线端设备信息和环境信息,借助云端分布式计算,配合知识图谱和聚类算法,准实时智能定团伙和高危地区,实现与黑产的动态攻防,大大提升了团伙作案的成本,保证了策略体系的持久有效 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智能策略的应用,不断迭代策略的准确性且达到支持业务发展的目的。 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。众安正是伴随行业发展而不断迭代策略。 普惠风控:是有技术门槛的,我们希望通过云上的服务,本地化的咨询,可视化直观的展示,打破技术瓶颈,降低沟通成本,让天下没有难做的

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