天津十一选五36期

金融反欺诈分析

通过机器对各类数据的采集和分析,利用机器学习?#26696;?#26434;网络等创新的模型算法技术,识别欺诈者身份,大幅提升银行欺诈风险的防控能力。

借端欺诈是一个主要的银行风险来源,也是银行反欺诈的重点聚焦领域,但对传统银行来说,往往采用的是一些传统的反欺诈手段,无论在效率、?#34892;?#24615;、全面性?#32422;?#25104;本上都是银行的短板,尤其随着互联网金融的兴起,非现场交易的增多,更是加剧了银行的风险防控的难?#21462;?/p>

本方案从银行反欺诈的脆弱点着手,通过机器收集了大量异构、多样化的信息,包括?#23665;?#21449;验证信息主体所提供的信息?#32422;?#31532;三方信息来源的真实性,通过对数据的采集和分析,再通过机器学习?#26696;?#26434;网络等创新的模型算法技术,对数据进行深度挖掘,发现欺诈者的隐藏的蛛丝马迹,分析其数据的矛盾点和可疑点,从而识别欺诈者身份,加上与传统经验规则配合使用,大幅提升银行欺诈风险的防控能力。

  • 数据来源:欺诈分析所使用的数据主要来源内部数据和外部数据,针对不同的数据源,本方案通过多种采集方式对数据进行?#34892;?#37319;集,并集中在数据湖中进行融合存储。
  • 数据预处理:根据预测模型分析的需求,通过配套的数据处理技术工具对数据进行预处理,输出模型训练所需的样本数据。
  • 模型训练:使用配套的模型算法训练平台(MaximAI)基于样本数据进行一站式的模型算法训练、验证?#32422;?#36755;出。
  • 实时分析:训练完成的模型算法程序,被输出到欺诈分析引擎中,运行于大数据平台技术上,实现了实时在线对交易数据进行欺诈识别。
  • 采用国际主流的Hadoop生态体系技术,技术先进、成熟,?#19994;?#23618;大数据平台采用的是BDP企业版,实现友好、灵活、便捷、开放的Hadoop技术管理。
  • MaximAI的算法平台的引入,相比于传统SAS,能够更?#34892;?#30340;结合Hadoop、Spark大数据分布式技术,实现全量数据的分析处理,全套可视化的模型训练,为用户提供算法由开发到生产服务一站式的管理方案。
  • 率先采用基于标签索引和关联图谱的数据探查技术,便于对多源异构数据源的数据治理,加快数据由原始到算法模型变?#24247;?#24555;速就绪。
  • 数据湖的体系框架引入,为未来系统在技术上和业务?#31995;?#21487;扩展?#20113;?#22443;了坚实架构基础。
  • 方案?#32422;?#26041;案所采用的技术产品在众多大型金融项目上成功实施,方案技术成熟可靠。
  • 技术:发挥大数据技术能力,分布式架构支撑大规模分析计算能力,从而支撑全量数据数据挖掘分析。
  • 分析:引进机器学习、复杂网络等先进分析技术,深度挖掘数据,配合传统的专家经验规则,提升欺诈风险的识别能力。
  • 成本:充分发挥人工智能的自动化能力,实现机器代替人进行不同个体的分析评估,从而节省人力资源的投入成本。
  • 准确:收集并融合多渠道数据,从而消除信息屏障、增加数据维度,提升分析的精准?#21462;?/li>
天津十一选五36期
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