机器学习在反欺诈中的应用与深度学习技术

"1-1+机器学习在反欺诈中应用.pdf" 在反欺诈领域，机器学习扮演着至关重要的角色，特别是在信贷和金融行业。反欺诈的主要目标是识别并阻止那些意图欺诈的用户，这些用户并无真正的还款意愿，而是为了非法获利。在反欺诈的策略中，通常会从多个层面进行分析： 1. 设备与网络层：这里包括对设备的检测，如代理检测、IDC检测、模拟器/虚拟机检测和木马检测，以识别异常设备或网络行为。 2. 用户行为层：关注用户的注册行为、登录行为和交易行为，以及这些行为的时间序列和时间间隔异常，以此来检测不寻常的行为模式。 3. 业务频次层：分析注册、登录和交易的频率，以及在特定地域和时间间隔内的频次，以发现可能的欺诈模式。 4. 业务事件异常层：评估各种行为的异常程度，如注册异常度、登录异常度、交易异常度、地域异常度和时间段异常度。 5. 欺诈团伙图谱：利用图谱分析技术，可以发现羊毛党（频繁参与各类优惠活动的用户）、代理池、羊毛党设备和肉鸡网络等欺诈团伙，以及跨应用的欺诈行为。 传统反欺诈规则虽然能设定明确的拒绝策略，但存在局限性，如无法量化欺诈风险、策略间缺乏深度关联，以及忽视信用风险向欺诈风险的转变。为解决这些问题，机器学习模型被广泛采用。 有监督机器学习模型如kNN、ARIMA、随机森林、iForest、K-means和SVM等，可以学习历史数据中的模式，为每个用户生成一个欺诈概率评分。评分卡模型是其中一个典型应用，它将预测的违约概率转换为分数，分数越高，欺诈风险越大。基础分数（BasePoint）加上PD0（Point-to-Double Odds）决定了用户的风险等级。 深度学习应用，如人工神经网络（ANN），通过模拟人脑神经元的工作原理，构建大量相互连接的节点，用激活函数处理信息。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理序列数据和图像数据时尤其有效，能够捕捉复杂的欺诈模式。 此外，图神经网络（GNN）在反欺诈中的应用也日益凸显，它们能够在图结构数据上学习，发现欺诈者之间的隐藏联系，提高欺诈检测的准确性和效率。 机器学习和深度学习技术的运用极大地提升了反欺诈的能力，它们不仅能从大量数据中发现模式，还能适应不断变化的欺诈手段，为金融机构提供了更强大的风险防控工具。