反欺诈

基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测

基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测1.项目概况某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。
littleadams·2022-12-29 19:32

如何选择金融级云数据平台？

在用户转账行为的同时，考虑到转账资金的安全性，银行可能会需要存储本次用户转账的时间、金额、位置等数据，通过反欺诈应用系统进行风险预警与交易阻断，当大量用户的转账行为同时发生时，会有大量并发的数据涌入。
·2022-12-26 16:22

如何选择金融级云数据平台？

在用户转账行为的同时，考虑到转账资金的安全性，银行可能会需要存储本次用户转账的时间、金额、位置等数据，通过反欺诈应用系统进行风险预警与交易阻断，当大量用户的转账行为同时发生时，会有大量并发的数据涌入。
·2022-12-26 16:47

机器学习项目实战之信用卡欺诈检测

附数据及详细python代码）https://blog.csdn.net/qq_40683479/article/details/89221558项目实例---金融---用机器学习构建模型，进行信用卡反欺诈预测
四月天03·2022-12-24 00:11

信贷反欺诈体系介绍及其策略规则应用

在信贷业务的风控体系中，反欺诈始终是一个重要话题，与信用评估构成的贷前风控两大模块，对于贷前风险的防范控制发挥着决定性作用。
番茄风控·2022-12-18 02:58

银行大数据风控管理针对哪些应用场景？

然而，随着技术发展，欺诈行为团伙化、隐蔽化、专业化、实时化等情况愈发显现，反欺诈难度自然也是越来越大。与此同时，业务种类每年都在递增，依靠传统的专家规则评分卡模型很难应
running_elephant·2022-12-17 11:08

数字化风控的八个应用场景（下）

《银行家杂志》在数字化观察系列报道中，详细解读有关UltipaGraph实时图数据库如何实现在数字化风控中的八个应用场景：系列报道中涉及以下8个场景：1.个人业务中的反欺诈2.识别企业关系图谱3.企业担保权贷款风险识别
Ultipa·2022-12-17 11:35

金融大数据风控建模实战（一）智能风控背景

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、金融科技介绍1.技术创新推动金融创新的巨大力量2.智能风控和评分卡二、机器学习介绍1.概念2.分类三、评分卡模型介绍1.申请评分卡2.行为评分卡3.催收评分卡4.反欺诈模型总结前言提示
leixue98·2022-12-15 22:01

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

在信贷的风控模型中最常用、最经典的可能要属评分卡了，所谓评分卡就是给信贷客户进行打分，按照不同业务场景可为贷前、贷中、贷后和反欺诈，一般叫做ABCF卡。
Python数据科学·2022-12-14 16:08

Toad：一款基于 Python 的开源评分卡神器

在信贷的风控模型中最常用、最经典的可能要属评分卡了，所谓评分卡就是给信贷客户进行打分，按照不同业务场景可为贷前、贷中、贷后和反欺诈，一般叫做ABCF卡。
我爱Python数据挖掘·2022-12-14 16:02

如何通技术的方法来实现反欺诈？

反欺诈其实是通过各种方法把高危人群、帐号异常、设备异常、身份伪冒、申请异常、使用异常、恶意炒信等等去除。
IP数据云2·2022-12-11 03:40

金融反诈技术

下面对其金融诈骗技术进行讲解01“握不住的沙”：银行反欺诈工作面对移动端诈骗的猖獗攻击数字技术与金融的融合，以及金融科技的发展和其对传统金融行业的渗透正成为一种不可逆的潮
IP数据云2·2022-12-11 03:39

汽车金融风控流程设计和机器学习实践

本次分享内容大纲：01.汽车金融风控流程设计汽车金融风控流程设计中需要关注的五个节点：获客、反欺诈、信用评估、额度、利率，整个风控流程的设计一直是围绕这几个点来设计的。
summer85·2022-12-08 10:18

【直播报名】风险识别和信用评估

如何利用图技术进行风险管理或优化现有的风险预测系统，TigerGraph推出风险管理主题系列课程，一共分为三期，分别针对团伙反欺诈、反洗钱、风险识别三个主题，结合实际案例和图分析演示，进行深度解析。
TigerGraph·2022-12-08 02:12

金融风控实战——信贷特征衍生与筛选(中国移动人群画像赛TOP1)

运营商变量的深度挖掘我们以本次比赛的特征为例进行展开的描述：1、用户实名制是否通过核实1为是0为否目前国内基本上是手机卡绑定身份证，当然有部分落后地区仍旧存在着买卖所谓流量卡这类的经营活动，一般这类特征常常作为反欺诈特征作为反欺诈规则的一部分
Grateful_Dead424·2022-12-06 14:45

Python 实现不平衡采样 | SMOTE，Tomek Link，SMOTETomek 综合采样

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，还有客户违约和疾病检测等。
萝 卜·2022-12-05 00:22

隐语发布“基于MPC的金融风控全链路技术方案”

多方安全计算技术在金融风控的贷前准入、贷中提额、贷后清退、金融反欺诈等场景中都有着巨大的应用价值，隐语开放平台此次发布的技术方案之所选择MPC路线深度打造，既是因其安全性上可证的优势，也是为金融风控量体裁
隐语SecretFlow·2022-12-04 18:40

数据预处理与特征工程—1.不均衡样本集采样—SMOTE算法与ADASYN算法

RandomUnderSampler进行结合3.Borderline-SMOTE与SVMSMOTE4.ADASYN5.平衡采样与决策树结合二、第二种思路：使用新的指标  在训练二分类模型中，例如医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反欺诈等
哎呦-_-不错·2022-12-04 12:15

干货 | 基于 Python 的信用评分模型实战！

Applicationscorecard，申请评分卡）、B卡（Behaviorscorecard，行为评分卡）、C卡（Collectionscorecard，催收评分卡）和F卡（Anti-FraudCard，反欺诈评分卡
数据不吹牛·2022-12-01 09:10

风控模型启用前的最后一道工序，80%的童鞋在这都踩坑

评分卡模型根据具体业务场景的差异，会区分不同的模型应用类型，例如贷前申请评分卡模型（A卡）、贷中行为评分卡模型（B卡）、贷后催收评分卡模型（C卡）、贷前反欺诈评分卡模型（F卡）等。
番茄风控·2022-11-28 10:13

Python 基于决策边界的随机森林调优（决策树亦适用）

按需跳转即可，原理挺生动有趣的文章目录前言集成学习随机森林Python实战数据探索参数说明决策树建模随机森林建模小结本文是Python商业数据挖掘实战的第3篇1-基于不平衡数据的反欺诈模型2-Apriori
萝 卜·2022-11-26 23:20

数百个模型放在面前，金融机构要如何高效管理

依托人工智能、大数据等技术，金融机构建立各类模型，特别是以机器学习为代表的数据模型，被广泛运用在风险计量、客户准入、资本计量、拨备计提、客户管理、反洗钱、反欺诈、精准营销等领域。
顶象技术·2022-11-26 09:46

基于社交网络分析算法（SNA）的反欺诈（二）

基于社交网络分析算法（SNA）的反欺诈（一）社交网络分析算法并不新鲜，且已经广泛应用于社交人物影响力计算、好友和商品推荐、社交圈子分析等领域。
（涉及版权请私聊我，立马删）·2022-11-23 23:22

最佳实践6|分布式数据库HTAP混合负载最佳实践

另一方面来讲，“事后”分析已经不能满足快速的市场需求和业务变化，需要对海量客户行为数据的实时洞察提高营销精准度，如实时推荐等，并持续监测交易行为提高风险预警能力，如实时风控、反欺诈等。
巨杉数据库SequoiaDB·2022-11-23 07:54

XGBoost模型及LightGBM模型案例（Python）

目录1XGBoosting案例：金融反欺诈模型1.1模型搭建1.1.1读取数据1.1.2特征变量与目标变量提取、划分数据集与测试集1.1.3模型搭建及训练1.2模型预测及评估1.3模型参数调优2LightGBM
QYiRen·2022-11-23 06:21

CS224W-6-message passing and node classification 第1部分

例子：反欺诈案例，一些节点是欺诈者，一些节点是合法客户，我们怎么找到其它的欺诈者和合法客户。
weixin_45519842·2022-11-23 03:45

基于大数据的银行反欺诈的分析报告

from--http://www.cnblogs.com/yueyebigdata/p/5893454.html基于大数据的银行反欺诈的分析报告（备注，本人主要是整理，学习他人的博客。
冬天里的被窝窝·2022-11-21 15:50

精彩回顾|如何利用图技术革新申请反欺诈业务？

本文是根据10月28日，Galaxybase图创课堂-图技术在申请反欺诈的应用整理，错过的小伙伴可以观看回放：https://uao.so/pct823760精彩回顾随着我国数字经济发展迅速，在数字化转型大潮下
创邻科技·2022-11-21 15:22

金融数智转型如何利用图谱迈出关键一步？创邻携手普适大咖为您解答

前两期直播带大家学习了Galaxybase图平台入门和图的反欺诈应用，一起从理论走向实践。本期内容将持续深入“共同学习”的理念，携手普适智能业务大咖，聚焦联合解决方案，从背景到落地，等你来看！
创邻科技·2022-11-21 15:22

大行都在用的最新反欺诈技术大揭密！

金融反欺诈业务的数字化转型驱动因素有哪些变化？图技术从哪些角度革新申请反欺诈业务？有哪些前沿的反欺诈实践案例与方法论？Galaxybase吸引众多厂商使用的优势是什么？
创邻科技·2022-11-21 15:22

2021年声纹识别研究与应用学术研讨会笔记

ICCASP有36篇和speakerverification有关的文章，其中有涉及多模态、spoofing、鲁棒性、domainadaptation等，未来的应用应该是场景驱动、融合创新的，有一些例如反欺诈需要声纹掩盖等针对技术
你的宣妹·2022-11-21 13:11

FAL风控培训「六大场景下，模型分数如何应用？」

评分模型可以从信贷风险管理流程上分成申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型以及反欺诈评分模型，这里的反欺诈评分模型还是二分类的评分模型，不同于异常检测、模糊匹配、关系网络等图论型模型；也可以从应用功能上分为信用评分
金科应用研院·2022-11-21 07:14

六大场景下，模型分数如何应用？

评分模型可以从信贷风险管理流程上分成申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型以及反欺诈评分模型，这里的反欺诈评分模型还是二分类的评分模型，不同于异常检测、模糊匹配、关系网络等图论型模型；也可以从应用功能上分为信用评分
金科应用研院·2022-11-21 07:14

天池长期赛：二手车价格预测（422方案分享）

缺失值可视化2.特征描述性统计3.测试集与验证集数据分布4.特征相关性三、数据清洗四、特征工程1.构建时间特征2.匿名特征交叉3.平均数编码五、建模调参六、模型融合总结前言赛题属于回归类型，相比于前两次的保险反欺诈及贷款违约预测
wjzeroooooo·2022-11-21 05:27

天池学习赛：保险反欺诈预测（附代码）

前言一、赛题介绍二、数据描述性统计1.查看缺失值、重复值、统计目标变量比例2.查看异常值3.查看训练集与测试集数据分布3.1查看数值变量3.2查看部分分类变量4.数据相关性三.部分分类特征可视化四.特征处理4.1平均数编码4.2其余分类特征编码五.数据建模六.shap归因展示6.1特征输出6.2.正负影响6.3.单样本解析6.4.LIME局部可解释模型不可知解释6.5.单个特征与目标变量之间的关系
wjzeroooooo·2022-11-21 05:26

阿里天池金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测baseline

金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测baseline好久没写baseline了，最近逛比赛的时候突然看到阿里新人赛又出新题目了，索性写个baseline给初学者，昨天晚上把比赛数据下载了，然后随便跑了个模型
CquptDJ·2022-11-21 05:18

基于PCA（主成分分析法）对信用评分卡反欺诈案例 代码+数据

任务描述：信用卡欺诈是使用或涉及支付卡（例如信用卡或借记卡）作为交易中的欺诈资金来源进行的盗窃和欺诈的广泛术语。目的可能是在不付款的情况下获取商品，或从帐户中获取未经授权的资金（例如盗刷）。尽管信用卡欺诈的发生率限于所有卡交易的约0.1％，但由于欺诈交易属于非法交易，因此造成了财务损失。信用卡公司能够识别欺诈性的信用卡交易非常重要，这样就不会向客户收取未购买商品的费用。在该任务中，我们需要将交易分
数学是算法的灵魂·2022-11-20 03:29

实战九：基于PCA（主成分分析法）对信用评分卡反欺诈案例 代码+数据（非常详细可作为毕设）

任务描述：信用卡欺诈是使用或涉及支付卡（例如信用卡或借记卡）作为交易中的欺诈资金来源进行的盗窃和欺诈的广泛术语。目的可能是在不付款的情况下获取商品，或从帐户中获取未经授权的资金（例如盗刷）。尽管信用卡欺诈的发生率限于所有卡交易的约0.1％，但由于欺诈交易属于非法交易，因此造成了财务损失。信用卡公司能够识别欺诈性的信用卡交易非常重要，这样就不会向客户收取未购买商品的费用。在该任务中，我们需要将交易分
甜辣uu·2022-11-19 07:55

Xintell——全生命周期的模型建设+智能数据中台

在业务反欺诈、运营及数据分析上，经常会涉及到模型。
顶象技术·2022-11-18 08:13

flink杂记

复杂事件的用途：反欺诈，网络欺诈，设备故障检测Flink基于DataStreamApi来做FlinkCEP组件栈在idea项目中导
董世森 学习·2022-11-15 10:26

漫谈数仓OLAP技术哪家强？

，麻烦右下角点个在看，或者把本号置顶】正文开始数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈
傅一平·2022-11-15 10:08

机器学习总结一：Bagging之决策树、随机森林原理与案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means一、Bagging
想考个研·2022-11-14 09:08

机器学习总结三：SVM原理推导与案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means三、SVM1
想考个研·2022-11-14 09:07

机器学习总结二：boosting之GBDT、XGBT原理公式推导

一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-meansBoosting1.简介通过在数据上构建多个弱评估器
想考个研·2022-11-14 09:37

机器学习总结四：逻辑回归与反欺诈检测案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means四、逻辑回归
想考个研·2022-11-14 09:33

如何在信用卡反欺诈检测中使用人工智能和机器学习

在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料人们多年前在商店购买的东西现在可以在网上购买，无论它们是什么：家具、食物或衣服。因此，全球电子商务市场正在迅速崛起，预计到2021年将达到4.9万亿美元。这无疑会触发犯罪世界的成员通过网络寻找受害者钱包的路径。仅美国联邦、地方和州执法机构以及私人组织在2019年报告了300万起身份盗用案件。其中约25%的案件丢失了资金。根据IC3（互联网犯罪投
python机器学习建模·2022-11-08 01:12

欺诈检测的机器学习算法及企业级欺诈检测方案！

为了阻止欺诈事件的产生，反欺诈者也越来越多。随着人工智能在计算机领域的发展，使用机器学习进行欺诈检测已在许多行业中流行起来。
虹科云科技·2022-11-08 01:12

python信用评分卡建模（附代码）

人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。
python风控模型·2022-10-28 21:36

干货 | 基于 Python 的信用评分模型实战！

Applicationscorecard，申请评分卡）、B卡（Behaviorscorecard，行为评分卡）、C卡（Collectionscorecard，催收评分卡）和F卡（Anti-FraudCard，反欺诈评分卡
浪尖聊大数据-浪尖·2022-10-28 21:35

python 评分卡_评分卡原理及Python实现

人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。
python机器学习建模·2022-10-28 21:03
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