第一章金融欺詐檢測(cè)的背景與挑戰(zhàn)第二章金融欺詐檢測(cè)中的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第三章金融欺詐檢測(cè)特征工程優(yōu)化第四章金融欺詐檢測(cè)模型訓(xùn)練與優(yōu)化第五章金融欺詐檢測(cè)模型評(píng)估與監(jiān)控第六章金融欺詐檢測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)與展望01第一章金融欺詐檢測(cè)的背景與挑戰(zhàn)金融欺詐檢測(cè)的重要性全球金融欺詐損失統(tǒng)計(jì)欺詐手段的演變技術(shù)應(yīng)對(duì)的滯后數(shù)據(jù)來(lái)源：世界支付組織（WorldPaymentsOrganization）2022年報(bào)告對(duì)比傳統(tǒng)欺詐與新型AI驅(qū)動(dòng)欺詐的特點(diǎn)分析現(xiàn)有模型的局限性及改進(jìn)空間金融欺詐檢測(cè)的現(xiàn)狀分析數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性現(xiàn)有模型的局限性監(jiān)管要求的壓力某跨國(guó)銀行日均處理交易數(shù)據(jù)1.2億筆，涉及多種數(shù)據(jù)類型以某銀行使用的邏輯回歸模型為例，分析其不足之處中國(guó)人民銀行2023年發(fā)布《金融機(jī)構(gòu)反欺詐數(shù)據(jù)治理指引》大數(shù)據(jù)挖掘模型優(yōu)化的必要性特征工程的瓶頸模型可解釋性的缺失實(shí)時(shí)性要求的提升某金融科技公司嘗試構(gòu)建欺詐檢測(cè)模型時(shí)的挑戰(zhàn)某銀行使用的隨機(jī)森林模型在檢測(cè)跨境賭博交易時(shí)的表現(xiàn)某電商平臺(tái)實(shí)測(cè)的欺詐交易攔截挑戰(zhàn)章節(jié)總結(jié)金融欺詐檢測(cè)面臨三大核心挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)挖掘模型優(yōu)化的三個(gè)關(guān)鍵方向本章內(nèi)容的核心價(jià)值數(shù)據(jù)稀疏性、特征工程復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性要求自適應(yīng)特征選擇、可解釋的混合模型、分布式實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)為后續(xù)章節(jié)的模型優(yōu)化技術(shù)路線提供了實(shí)踐依據(jù)02第二章金融欺詐檢測(cè)中的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)欺詐檢測(cè)中的數(shù)據(jù)類型與特征結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘案例多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略某銀行利用交易金額等特征提升檢測(cè)準(zhǔn)確率的案例某網(wǎng)貸平臺(tái)分析借款人描述文本的情感傾向等特征的案例某跨境支付平臺(tái)結(jié)合圖像、語(yǔ)音和文本進(jìn)行欺詐檢測(cè)的案例常用大數(shù)據(jù)挖掘算法分析監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)比無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法應(yīng)用混合模型的優(yōu)勢(shì)某銀行測(cè)試5種算法的AUC、誤報(bào)率和訓(xùn)練時(shí)間對(duì)比某證券公司使用DBSCAN聚類算法發(fā)現(xiàn)異常交易模式的案例某保險(xiǎn)公司在核保場(chǎng)景中部署混合模型的表現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)數(shù)據(jù)采集層設(shè)計(jì)計(jì)算引擎層優(yōu)化模型部署策略某銀行采用ApacheKafka構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道的案例某金融實(shí)驗(yàn)室部署的混合計(jì)算架構(gòu)的案例某支付公司采用Kubernetes+Kubeflow實(shí)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的案例章節(jié)總結(jié)技術(shù)選型建議架構(gòu)設(shè)計(jì)要點(diǎn)未來(lái)趨勢(shì)1）交易欺詐檢測(cè)優(yōu)先選擇LSTM-CNN混合模型；2）異常模式識(shí)別推薦DBSCAN算法；3）實(shí)時(shí)場(chǎng)景必須結(jié)合流計(jì)算數(shù)據(jù)層、計(jì)算層和模型層的架構(gòu)設(shè)計(jì)建議模型優(yōu)化將向自動(dòng)化方向發(fā)展，某科技公司已開(kāi)發(fā)出基于遺傳算法的參數(shù)自動(dòng)搜索系統(tǒng)03第三章金融欺詐檢測(cè)特征工程優(yōu)化特征工程的基本流程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段特征工程階段模型訓(xùn)練階段某銀行反欺詐項(xiàng)目完整流程的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段案例某銀行信用卡反欺詐項(xiàng)目特征工程的案例某銀行信用卡反欺詐項(xiàng)目模型訓(xùn)練的案例自動(dòng)化特征工程技術(shù)特征重要性排序嵌入式特征工程案例特征交叉設(shè)計(jì)某銀行測(cè)試特征選擇方法的案例某銀行信用卡系統(tǒng)部署的"特征工廠"案例某保險(xiǎn)公司在核保場(chǎng)景中設(shè)計(jì)的特征交叉案例特征工程優(yōu)化案例某銀行信用卡反欺詐案例特征工程ROI分析特征工程最佳實(shí)踐展示特征優(yōu)化對(duì)模型性能的提升效果某支付公司測(cè)算特征工程投入與收益的案例特征庫(kù)版本控制、特征重要性排名可視化、特征穩(wěn)定性監(jiān)控等最佳實(shí)踐章節(jié)總結(jié)特征工程關(guān)鍵指標(biāo)特征工程方法論未來(lái)趨勢(shì)1）特征相關(guān)性矩陣、特征穩(wěn)定性系數(shù)、特征開(kāi)發(fā)效率1）先構(gòu)建基礎(chǔ)特征庫(kù)；2）再使用自動(dòng)化方法挖掘高價(jià)值特征；3）最后通過(guò)人工領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行特征增強(qiáng)特征工程將向自學(xué)習(xí)方向發(fā)展，某科技公司在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特征自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法04第四章金融欺詐檢測(cè)模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練的基本流程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段模型選擇階段超參數(shù)調(diào)優(yōu)階段某銀行反欺詐項(xiàng)目完整流程的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段案例某銀行信用卡反欺詐項(xiàng)目模型選擇的案例某銀行信用卡反欺詐項(xiàng)目超參數(shù)調(diào)優(yōu)的案例超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法超參數(shù)敏感性分析超參數(shù)調(diào)優(yōu)案例超參數(shù)調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐某銀行通過(guò)敏感性分析發(fā)現(xiàn)超參數(shù)對(duì)模型性能的影響的案例某支付公司通過(guò)Hyperopt優(yōu)化XGBoost參數(shù)的案例超參數(shù)調(diào)優(yōu)的步驟和方法模型集成與優(yōu)化模型集成策略對(duì)比Stacking實(shí)現(xiàn)案例模型優(yōu)化案例某銀行測(cè)試集成方法的案例某保險(xiǎn)公司在核保場(chǎng)景中部署Stacking模型的案例某銀行通過(guò)集成優(yōu)化實(shí)現(xiàn)AUC提升的案例模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練成本分析模型優(yōu)化ROI分析模型優(yōu)化最佳實(shí)踐某銀行測(cè)算模型訓(xùn)練成本的案例某支付公司測(cè)算模型優(yōu)化ROI的案例模型訓(xùn)練與優(yōu)化的步驟和方法05第五章金融欺詐檢測(cè)模型評(píng)估與監(jiān)控模型評(píng)估指標(biāo)體系評(píng)估指標(biāo)選擇原則評(píng)估指標(biāo)組合應(yīng)用案例業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配某銀行反欺詐項(xiàng)目使用評(píng)估指標(biāo)的案例某支付公司通過(guò)指標(biāo)組合發(fā)現(xiàn)模型缺陷的案例不同場(chǎng)景對(duì)指標(biāo)的要求差異模型監(jiān)控體系監(jiān)控體系架構(gòu)監(jiān)控指標(biāo)設(shè)計(jì)告警處理流程某銀行部署的監(jiān)控平臺(tái)架構(gòu)的案例某金融實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的監(jiān)控指標(biāo)的案例某銀行處理模型告警的案例模型再訓(xùn)練策略再訓(xùn)練觸發(fā)條件再訓(xùn)練流程設(shè)計(jì)再訓(xùn)練成本分析某支付公司設(shè)定再訓(xùn)練觸發(fā)條件的案例某銀行再訓(xùn)練流程設(shè)計(jì)的案例某銀行測(cè)算再訓(xùn)練成本的案例章節(jié)總結(jié)模型監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)模型監(jiān)控方法論未來(lái)趨勢(shì)監(jiān)控頻率、告警響應(yīng)時(shí)間、再訓(xùn)練周期等關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控體系設(shè)計(jì)、指標(biāo)選擇、告警處理等方法論模型監(jiān)控將向主動(dòng)預(yù)測(cè)方向發(fā)展，某實(shí)驗(yàn)室正在開(kāi)發(fā)基于LSTM的模型退化預(yù)測(cè)模型06第六章金融欺詐檢測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)與展望欺詐檢測(cè)的技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)AI技術(shù)融合技術(shù)應(yīng)用案例技術(shù)演進(jìn)路徑某金融實(shí)驗(yàn)室正在測(cè)試的混合技術(shù)案例某銀行正在部署的混合模型案例某科技公司的技術(shù)演進(jìn)規(guī)劃案例欺詐檢測(cè)的業(yè)務(wù)發(fā)展方向新場(chǎng)景業(yè)務(wù)流程優(yōu)化業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例某支付公司正在拓展的新場(chǎng)景案例某銀行正在實(shí)行的業(yè)務(wù)流程案例某保險(xiǎn)公司的業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例欺詐檢測(cè)的監(jiān)管與倫理挑戰(zhàn)監(jiān)管要求倫理挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)策略中國(guó)人民銀行2023年發(fā)布的新要求的案例某科技公司的算法偏見(jiàn)案例某銀行正在實(shí)行的應(yīng)對(duì)策略案例章