机器学习智能反欺诈系统在互联网金融风控中的应用

"3-6+Active Learning和Rank Pruning在风控反欺诈领域实战之路" 本文档主要讨论了在互联网金融风控反欺诈领域中应用Active Learning和Rank Pruning技术的实战之路。下面是相关知识点： 1. 互联网金融反欺诈背景与挑战：互联网金融反欺诈系统面临着巨大的挑战，包括每天申请审批人数量巨大、传统人工审核无法完成、成本高、速度慢、申请客户躲在暗处、手机、电脑背后、整体信用偏低、欺诈成本低、强征信特征少、互联网金融数据成千上万维度、关联度低等。 2. 基于机器学习的互联网金融反欺诈系统：机器学习系统是解决互联网金融反欺诈问题的有效方法，包括黑白名单匹配、设备指纹识别、规则引擎、社交关系网络、机器学习系统等多种方法。 3. 机器学习建模流程：机器学习建模流程包括高维度大数据量的原始数据、专家人工制定和机器学习算法自动生成特征、各种机器学习、深度学习方法、数据提取、清洗、预处理、特征工程等步骤。 4. 智能反欺诈系统：智能反欺诈系统需要强特征、‘好’模型、标签等要素。 5. 标注标签遇到的困难：标注标签需要大量的金钱、专家进行标注、时间等资源，存在标签数据不足的问题。 6. 解决第一个困难：Active Learning：Active Learning可以解决标签数据不足的问题，通过选择queries、labeled training data和unlabeled training data来进行标签数据的扩充。 7. Rank Pruning：Rank Pruning可以解决机器学习模型的复杂性和计算复杂度问题，通过对模型进行剪枝和优化来提高模型的性能。 8. Active Learning和Rank Pruning在风控反欺诈领域的应用：Active Learning和Rank Pruning可以应用于互联网金融风控反欺诈领域，提高机器学习模型的性能和效率，解决欺诈问题。 本文档讨论了在互联网金融风控反欺诈领域中应用Active Learning和Rank Pruning技术的实战之路，解决了标签数据不足和机器学习模型复杂性等问题，提高了机器学习模型的性能和效率。