其次，论文从两方面论证分析了商业银行开展电子银行反欺诈行为的紧迫性与重要意义，结合目前国内主流的反欺诈模型理论，提出了商业银行建设自身的反欺诈系统时、在模型的理论应用时需要重点关注和解决的问题。.接下来的内容是本文的重点，即是在对...
最后本论文对研究的内容和结果进行了总结,并指出反欺诈模型的应用改进和优化的方向方法,总体来讲,具有以下几方面的创新：1.对比研究了国内目前主流的两种电子银行反欺诈模型的概念、运作原理和优缺点,提出了一个适合当前我国中小银行搭建的电子银行反...
反欺诈、反机器学习方向相对于推荐、NLP的相关资料会少很多，因此入门起来会相对困难，不知道应该去读哪些比较经验且能够应用到业务的论文。在这里，我汇总了一份值得一读的工业向反欺诈论文和它们的解读，该…
论文分享|经典图模型欺诈检测系统BotGraph.本周论文分享是一篇2009年的论文《Botgraph:Largescalespammingbotnetdetection》。.这篇文章虽然年代比较久远，但是仔细剖析依然有很多值得借鉴的地方。.另外，文章详细介绍了一个反欺诈算法从算法设计、工程实现到...
截止本文撰写之日，它是最大的面部反欺诈开放数据集。具体来说，该数据集包括以RGB，深度和IR方式从1000个主题中拍摄的21000个视频。除了数据集外，作者还提出了一种新颖的多模式融合模型，作为面部反欺诈的基准。
在银行的风控领域中，研究对反欺诈的研究一直是经久不衰。BrettKing在《银行4.0》一书中提到，目前全球每年只有约3%的欺诈案例被识别。传统的经验规则筛选无法带来更多的提升空间，在此情境下，索信达AI创新中心尝试利用人工智能模型来找到更多欺诈样本，并提出新的思路来解决问题。
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"。*具体的学习方法可以参考我最近的文章：机器学习门下，有哪些在工业界应用较多，前景较好的小方向？
智能反欺诈算法概览及典型应用案例.从上个世纪90年代开始，由于反欺诈领域大数据量和高时效性需求，机器学习技术得到逐步应用。.Kokkinaki（1997）提出一种基于决策树逻辑的模型，其中子节点代表不同的变量，分叉路经代表满足不同的条件。.Bentley（2000...
图神经网络(GNN)图神经网络(GNN)最早是FrancoScarselli和MarcoGori等人在论文《TheGraphNeuralNetworkModel》中提出的，它拓展了已有的神经网络模型，用于处理图或者网络结构的数据。图神经网络已经是一个AI…
图2不同场景下的欺诈方式一般来说，反欺诈模型有两种，一是使用大量欺诈样本，应用规则引擎及统计分析技术，进行度多规则的组合，根据对欺诈识别和预测能力的贡献，每条规则被赋予相应的权重，命中相关规则的行为会得到累积的分值，即对单次信贷申请行为的欺诈度的综合量化结果...