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。...他指出，现阶段中国个人消费支出的高速增长成为不可逆转的趋势，消费成为拉动中国经济增长的最重要驱动力，但随之而来的是金融欺诈数量的规模增长，诈骗的方式和手段也多种多样。...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
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答：因为原始数据集的 0-1 比为 1:99，所以随即拆分成的训练集和测试集的 0-1 比也差不多是 1:99，又因为我们用训练集来训练模型，如果不对训练集的数据做任何操作，得出来模型就会在预测分类0的准度上比...保留严峻的比例考验来测试模型。...（3）决策树建模 看似高大上的梯度优化其实也被业内称为硬调优，即每个模型参数都给几个潜在值，而后让模型将其自由组合，根据模型精度结果记录并输出最佳组合，以用于测试集的验证。首先导入相关包。...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？...： ## 使用比例优良的(1:1~1:10)训练集来训练模型，用残酷的(分类为1的仅有2%)测试集来考验模型 predict_test = cv.predict(X_test)
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。...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。...这在现实生活中是一个可怕的现象，仅支付宝每天的交易规模都在上亿笔，如果0.047%的金融欺诈交易概率发生，会是一个非常可怕的数字，因此这是一个非常值得关注的问题。...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
，然后通过网银或者其它线上金融渠道，将金融账户的资金转入自己的银行账号提现或者直接进行大额消费 撞库 完成洗库后，黑客在售卖个人信息的同时，会将该部分信息进行整理，批量尝试在另一网站或平台匹配登录的行为...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...历史行为核验 特殊名单验证: 包含本人、社会关系人在银行、小贷、P2P 和消费金融机构是否存在历史不良纪录、命中次数及最近一次命中时间，包括短时逾期、不良、资信不佳、拒绝和失联等。...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。...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。
前段时间，MeteoAI小伙伴参加了讯飞移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛[1]，最终取得了复赛14/1428名的成绩。...(3) eval_metric 用于监测模型过拟合以及作为选择最优模型的参考。...可用于训练后的模型在新数据集上的评估。...保存和导入模型 将模型保存为二进制文件。...斯坦福大学使用机器学习做次季节温度/降水预报 Nature(2019)-地球系统科学领域的深度学习及其理解 交叉新趋势|采用神经网络与深度学习来预报降水、温度等案例(附代码/数据/文献) REFERENCE [1] 移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛
本文含 6192 字，15 图表截屏 建议阅读 20分钟 本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外...但其实这已经算好的了，在现实中的许多例子会更加的不平衡（1~2%），如规划中的客户信用卡欺诈率，重大疾病感染率等。...分层抽样是一个不错的方法，但在做金融数据分析时，不少银行的贷款数据都是只有个一两万条。...，而后让模型将其自由组合，根据模型精度结果记录并输出最佳组合，以用于测试集的验证。...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？
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。...7、服务客户/使用人数 目前服务客户百余家，其中包括银行、消费金融公司、P2P 等金融机构。...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。
作者 | 微调（知乎ID微调，普华永道高级数据科学家） 反欺诈方向的实际应用很多，我有做过保险业反欺诈和零售快消业的欺诈检测，抛砖引玉的谈谈反欺诈项目的"道"和"术"。...一些常用的算法及模型 c. 欺诈点验证； 第三部分(5)归纳并提出了一个反欺诈模型的通用框架供大家参考。 1. 背景 - 为什么反欺诈检测难度很高？...举例，假设一个人的信用卡平时1-11月每月消费2000美元，但12月突然消费了5000美元，此时时间就对我们的项目存在意义。 时序独立(time independent)。...严格意义上说，时间序列分析在金融经济领域使用的更多，任何交易模型都需要时序分析。...总结来说，反欺诈模型难度很高，而且需要和领域专家一起协作才能有最好的结果。机器学习从业者千万不要闭门造车，试图自己靠调参就搞个大新闻。
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。
本文含 6192 字，15 图表截屏 建议阅读 20分钟 本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外...但其实这已经算好的了，在现实中的许多例子会更加的不平衡（1~2%），如规划中的客户信用卡欺诈率，重大疾病感染率等。就像下图一样 ?...保留严峻的比例考验来测试模型。...，而后让模型将其自由组合，根据模型精度结果记录并输出最佳组合，以用于测试集的验证。...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？
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。...（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。
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。...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。...，查看评价指标 print(classification_report(y_test, y_pred_rf)) 可以看到，随机森林模型对金融诈骗交易(少数类)的召回率较低，接下来可以尝试构建其他模型
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。...3、以代开、提额、套现各种信用金融产品为名，通过收取手续费及其他费用的名目，实施二次或多次欺诈； ? 红包欺诈常见作恶手段： 骗子利用网络红包生成器软件P图或者用小号冒充多名用户参与红包多倍返利活动。...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...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。...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。
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。
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。...这里用到的数据包括用户的信用数据、消费数据、通讯数据、社交数据和行为数据等，越在金字塔上层的数据对于刻画用户的金融属性越相关，但覆盖度越低，越下层的数据虽然离金融属性远一些，但是每个用户都有，可以覆盖到全部用户
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。
TransUnion周二发布的一份报告显示，在线匪徒正在减少针对企业的计划，但针对消费者的COVID-19骗局却在增加。...总部位于芝加哥的全球在线欺诈趋势季度报告指出，针对全球企业的涉嫌欺诈性数字交易从大流行的锁定阶段（3月11日至5月18日）到重新开放阶段（5月19日至7月25日）下降了9％。交易安全解决方案提供商。...这与TransUnion在4月13日和7月27日这几周进行的调查形成鲜明对比，该调查发现，针对数字COVID-19骗局的目标消费者数量增长了10％。...TransUnion全球欺诈解决方案高级副总裁Shai Cohen在一份声明中说：“随着企业急于数字化，许多人几乎在一夜之间被迫完全上网，欺诈者试图利用这一机会。”...他继续说，随着这些企业增加其数字欺诈预防解决方案，欺诈者将他们的骗局转移到其他地方。 他补充说：“与消费者相反，欺诈者越来越多地使用COVID-19来捕食那些面临越来越大的财务压力的人。”
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