极光的产品线包括三大体系：极光开发者服务、极光效果通、极光数据服务。...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。...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...该方案共有7大核心产品，分别为智能渠道管理系统、智能进件配置平台、反欺诈平台、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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反欺诈 2、所属分类 金融科技 · 风控 3、产品介绍 众安科技智能数据产品基于海量数据源和资深实战经验，为客户提供精细化风险管理及定制化模型搭建服务。...众安科技X-model反欺诈产品基于众安在各类消费金融场景下沉淀的实战风控经验和底层风控模型，针对不同场景和业务阶段，实现对欺诈风险由点及面的全面识别。...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。...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。
一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。但请记住复制数据不是没有后果的——因为其会得到复制出来的数据，它就会使变量的方差表面上比实际上更小。...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...}，测试集数据长度：{len(test)}') train.sample(3) 训练集数据长度：14000，测试集数据长度：6000 X1 X2 X3 X4 X5 cls 6787 0.450326...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？
金融风控中的反欺诈任务，对保障金融体系的稳定运行、保护用户资金安全以及维护金融市场的公平公正都有着重要意义。...一、时序数据特征工程处理 在金融风控领域，时间序列数据包含了大量有价值的信息，对其进行有效的特征工程处理是构建准确反欺诈模型的关键步骤。...通过上述的时间特征基本转换、二次处理与周期特征构建以及差分、滞后与滑窗操作等方法，能够对金融风控中的时序数据进行全面而深入的特征工程处理，为后续的模型训练提供高质量的特征数据，从而提升反欺诈模型的性能和准确性...例如，《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）中就明确规定了数据主体有权要求对自动化决策进行解释，这意味着金融机构在使用反欺诈模型时，必须能够向监管机构和客户解释模型的决策依据。...动态图神经网络在金融反欺诈中的应用，成功挖掘了数据中的关系信息和动态变化，在欺诈团伙识别等任务中展现出强大的能力，显著提高了欺诈识别的准确率和召回率。
PaySim使用真实的私人交易数据集来生成模拟数据集，从而完善的刻画了一些正常的交易操作，并且加入了一些欺诈行为，以便我们之后评估监测方法的表现。...因为该数据集过于庞大，因此我们只抽取其中一天的交易日作为样本，因为本案例的主要目的是数据清洗，因此不会产生非常大的影响。...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。...本案例研究发现，凌晨12点至早上7点是金融诈骗交易多发时段，因为此时用户防范意识最小；金融诈骗交易一旦得手，往往会全部转移走客户财产，造成巨额损失；金融诈骗交易平均金额相对于正常金融交易金额来说非常大，...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。
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。
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/88822283 1、 脱敏后的数据文件 ? ?...最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #!...：') 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...:', ratio) y_train.Fraud *= ratio y_test.Fraud *= ratio print('训练数据的数量:\n', y_train.Fraud) print('测试数据的数量...:\n', y_train.Fraud) 数据的占比: 578.2893401015228 训练数据的数量: 22023 0.0 185560 0.0 112703 0.0 165996
洗库 “洗库”，是指黑客、欺诈分子在完成拖库后，通过技术手段将有价值的用户数据归纳分析，变卖给黑产、欺诈分子变现的行为。...解决方案 将贷前欺诈风险筛查分为 7 大板块： 设备反欺诈 身份核验 信息核验 历史行为检验 反欺诈综合评分 团伙欺诈排查 人工审批部分 设备反欺诈主要针对申请人申请设备是否存在异常来评判风险情况，而身份和信息核验主要针对申请人是否本人以及提供的基本信息是否可信等...因为信息真实，普通反欺诈手段无法识别。...可以把表示不同实体与关系的多个图叠加形成一个大图，并且可以在该大图上定义不同类的实体之间的新的关系，我们把这样混合多个实体与关系的图称之为图谱 关系图谱在团伙欺诈中的运用： 一致性检验：一致性检验的思路就是尝试推导出申请人信息与关系图谱不一致的地方...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。
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。
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。...时间也过了很久了，最近看到圈里一些东西，发现当时的这套架构并未落伍，依然具有很大的参考价值，所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建，主要来源是来自于我工作的时候的实践，以及跟行业里的很多大佬交流的实践...这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺诈，后来也看过电商的架构，也看过金融大数据的架构，发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路，只是在各个环节都有不同的细节。...比如运营商通讯数据、比如大型电商的行为数据、比如各种保险数据，以及各个机构贷款记录的互相沟通，这些数据源，都非常核心也都非常值钱，是现在反欺诈非常核心的数据。...当然也有更加粗暴更加高效的做法，就是直接购买外部的黑名单数据，这让反欺诈变得更加简单，遇到就直接拒，可以减少非常的人力物力成本去做其他的核查。 数据抽取 ?
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...数据真实性测评针对虚假用户体量、虚假活动数量的困扰，帮助投资者做出正确的决策，规避风险，减少损失。在线支付在线支付时用于检测是否存在欺诈行为，如信用卡欺诈、虚假退款等。...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。...（羊毛盾）反机器欺诈 API 作为一种强大的技术工具，在网络安全领域得到了广泛的应用，帮助用户识别和阻止潜在的欺诈行为，提供了一个安全可靠的网络环境。
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。...首先，看一下 step 列（这一列的数据分布应该是从1-24，表示一天的24个小时）： # 查看'step'这一列有哪些值，并且按照从小到大的顺序排列 np.sort(data['step']_____...研究发现，凌晨12点至早上7点是金融诈骗交易多发时段，因为此时用户防范意识最小；金融诈骗交易一旦得手，往往会全部转移走客户财产，造成巨额损失；金融诈骗交易平均金额相对于正常金融交易金额来说非常大，这给我们识别移动支付中的金融风险提供了借鉴意义...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。
金融科技的核心是全面重构金融业信息数据的处理方式，它有利于提升金融服务效率和促进金融服务实体经济。...数据存储及处理能力的增强、计算能力的快速提升，移动端技术的创新和普及性使得金融服务更加便捷化，也使得不再过度依赖于网点的设置，降低了券商的运营成本。...券商可运用大数据技术来分析客户数据，促进个性化的金融服务，将分析方法和业务紧密结合，进而更便捷地为客户提供定制化的动态实时服务，不断拓展金融服务的前沿。...“数据湖”是当前很多金融机构使用的新型解决方案，将内外部收集到的结构化和非结构化数据集合在“数据湖”中，通过大数据分析手段用于风险管理、市场营销、投资者保护等方面，同时能为领导决策提供有力的支持，建立实时的汇报引擎和临时的汇报能力...来源：36大数据 End. 推荐：金融风控数据建模(R语言)
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。...为降低用户警惕性，骗子把自己伪装为大善人不差钱的形象或者伪装成被富二代男友抛弃疯狂撒钱撒气的白富美等，这类骗子的空间、朋友圈，随处可见各类炫富图片。 ?...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】 ?
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...数据真实性测评针对虚假用户体量、虚假活动数量的困扰，帮助投资者做出正确的决策，规避风险，减少损失。在线支付在线支付时用于检测是否存在欺诈行为，如信用卡欺诈、虚假退款等。...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。
针对这一现状，腾讯安全天御、腾讯防水墙和InMobi联合发布了《2020中国移动广告反欺诈白皮书》，在深度揭秘当前移动广告欺诈常见场景、作弊手段的基础上，分析移动广告反欺诈三种主流模式，提出依托SDK集成模式从流量源头预防是移动广告反欺诈的趋势...超八成移动广告欺诈发生在品牌广告领域 品牌类广告由于接口和平台众多，缺乏完善的效果监测系统，成为移动广告欺诈的重灾区。统计数据表明，80%-85%的广告欺诈行为都发生在品牌类广告场景中。...欺诈不会消失，从源头预防成为主流 广告主、第三方平台以及媒体方在长期的反欺诈斗争中，已经总结出JavaScript模式、API模式和SDK模式等三大主流模式。...三大主流模式并行下，移动广告反欺诈态势呈现出有所缓解的趋势。随着欺诈行为的不断演变，广告主反欺诈手段也日益向专业化、复杂化发展，移动广告作弊获利会越来越难。...在这个背景下，反欺诈预防的效果要远大于事后的追溯和补救，源头预防已成为广告主、品牌主、媒体和用户都认同的趋势，无感验证API和能够直接展示媒体端底层数据的SDK集成模式，势必成为中国移动广告反欺诈的主流模式
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。...最后，机器学习不光能在反欺诈中起到重要作用，也有可能成为不法分子进行欺诈的工具，并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此，反欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案，也应该关注基于机器学习的欺诈手段。...从攻防的角度出发，是反欺诈研究的重要课题。
《财经》年会2018：“预测与战略”11月28日北京开幕，由《财经》杂志、财经网、财经智库、海航集团共同主办，多位政界、商界、学界知名人士参会，腾讯云安全大数据负责人王翔与来自金融研究院院长管清友、中国人民银行金融研究所前所长姚余栋...△ 腾讯云大数据负责人 在互联网金融平台，如何验证这个客户是不是在进行欺诈？王翔谈到腾讯云做出了努力。...腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。...另外，怎么验证这个客户是不是存在欺诈风险，腾讯云也做了努力。腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。...怎么在腾讯超大规模的业务数据上挖掘欺诈的团伙，目前我们已经有了很好的实践效果，并也通过服务对外提供，目前已经被广大金融企业采用。 那么在判定了用户不存在欺诈风险后，企业如何判定用户的级别呢？
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。...2 反欺诈云平台 先知反欺诈云平台包括三个模块： 实时数据采集 包括我们开发的SDK用户行为数据、用户授权抓取的消费数据、通话数据、信用卡数据、以及和行业内第三方合作的数据。...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。
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