本期活动将话题聚焦在智能时代下反欺诈体系的建立上，邀请了极光、明特量化及中国平安的相关专家为大家分享大数据时代下风控系统及反作弊体系是如何搭建的。...接下来明特量化CRO苏建成为大家做了以“大数据+AI打造互联网金融反欺诈体系”为主题的分享。...他认为要在新形势下建立有效的互联网金融反欺诈体系，关键是大数据+AI。...金融反欺诈任重道远，苏建成认为在未来金融大数据风控会呈现出三大趋势：1、欺诈套路层出不穷，反欺诈与其的对抗将长久存在；2、随着国家对个人信息保护力度的加强，大数据反欺诈公司的数据来源会受到一定的影响；3...该方案共有7大核心产品，分别为智能渠道管理系统、智能进件配置平台、反欺诈平台、智能微表情面审辅助系统、定制评分卡、智能风控引擎以及终端产品——Gamma智能贷款一体机。
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1.金融欺诈问题介绍 1.1问题描述 随着金融科技的发展，移动支付已经在人们的生活中占据越来越重要的地位。大家在生活中肯定会经常用到支付宝、微信等移动支付方式。...随着移动金融支付的普及，金融欺诈问题越来越成为一个严峻的挑战。不同于传统现金支付或者去银行柜台转账，移动金融支付往往只需要输入密码或者指纹，很容易发生客户被诈骗的事件。...从上面的信息我们可以看到，大概有0.047%的交易是欺诈交易，也就是说每一万笔交易中有大概五笔交易是欺诈交易。...这在现实生活中是一个可怕的现象，仅支付宝每天的交易规模都在上亿笔，如果0.047%的金融欺诈交易概率发生，会是一个非常可怕的数字，因此这是一个非常值得关注的问题。...当然，想更加准确地识别金融欺诈交易，则需要更加复杂的机器学习算法。
最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #!...lambda x: 1 if x > 1.5 else 0) data['V21_'] = data.V21.map(lambda x: 1 if x > 0.6 else 0) print('每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计...：') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计： Time V1...print('欺诈记录的占比：') print(data.Normal.value_counts()) print() print(data.Fraud.value_counts()) pd.set_option...("display.max_columns",101) print(data.head()) 欺诈记录的占比： 1.0 284315 0.0 492 Name: Normal, dtype
读反欺诈行业调研白皮书记录 黑产 羊毛党 信贷欺诈 盗号盗刷 羊毛党 羊毛党专注于市场上各类机构的营销活动，以低成本甚至零成本换取高额奖励，其主要活跃在 O2O 平台或电商平台。...风险管理体系应按照相互制约的原则来设置业务流程及内部控制机制 管理定制化： 使风险管理体系 “因地制宜、因时制宜”，以达到风险控制与管理的目的 内部信息安全管理： 对于开会讨论的信息，会后及时进行清除 及时反馈： 信息管理系统建立风险预警系统并及时反馈...解决方案 将贷前欺诈风险筛查分为 7 大板块： 设备反欺诈 身份核验 信息核验 历史行为检验 反欺诈综合评分 团伙欺诈排查 人工审批部分 设备反欺诈主要针对申请人申请设备是否存在异常来评判风险情况，而身份和信息核验主要针对申请人是否本人以及提供的基本信息是否可信等...因为信息真实，普通反欺诈手段无法识别。...总结 反欺诈是一项长期的工作，反欺诈的技术手段在提升，欺诈分子也在不断优化攻击方式，金融信贷机构需要对黑产产业进行监控，才能做到知己知彼，百战不殆。
4、应用场景/人群 在金融行业，产品的应用者主要包括是风控团队，反欺诈策略团队，审理团队等。 主要应用场景如下： 消费金融场景 消费金融产品快速上线时，将欺诈风险分为主动风险和被动风险两大类。...3）社区发现：欺诈问题随时对抗和产品迭代，变化更新很快，系统支持智能学习自我适应，快速识别对抗变种风险，沉淀知识。...4）社交网络：反欺诈实时对有风险的操作实时拦截，类似免疫系统，需要有自我防护、过敏阻止机制，防大面积误杀。基于通讯录。...通过这些画像标签，可以对群组、社区特征进行风险降级，从而提升整个金融行业而对于反欺诈智能策略的应用，不断迭代反欺诈策略的准确性且达到支持业务发展的目的。...欺诈是整个金融行业不可避免的一环，随着行业发展，越来越多的营销行为中也会受到团伙性质下“薅羊毛”的风险。众安反欺诈正是伴随行业发展而不断迭代反欺诈策略。
1 欺诈定义 欺诈是用户主观、以非法占有为目的，采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。...按照欺诈的人数来分可分为：个体欺诈和团伙欺诈； 按照欺诈的主体来可分为第一、第二、第三方欺诈； 按照欺诈的行为可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类。...按照欺诈的行为，大的方向上可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类，如果进一步 细分落到具体的场景上有：盗刷、薅羊毛、骗贷、套现、刷单、 刷好评等行为，根据不同的欺诈场景的应对方法是有所不同的...在此背景下，为避免营销资源浪费，在加强活动规则设计的同时，亟需运用技术手段搭建营销反欺诈系统，以保护良好营销环境，提升营销效果。...现实中，羊毛党会结合第三、四类薅羊毛方式，并存在与平台、商家瓜分利益，发展趋势更具规模化、产业化，这个是营销反欺诈的主要目标。
随着移动金融支付的普及，金融欺诈问题也越来越成为一个严峻的挑战。不同于传统现金支付或者去银行柜台转账，移动金融支付往往只需要输入密码或者指纹，很容易发生客户被诈骗的事件。...PaySim使用真实的私人交易数据集来生成模拟数据集，从而完善刻画了一些正常的交易操作，并且加入了一些欺诈交易事件，以便之后评估监测方法的表现。...金融诈骗相关问题分析 2.1 金融交易时间分布状况分析 从上面的信息可以看到，大概有0.047%的交易是欺诈交易，也就是说每一万笔交易中大概有五笔交易是欺诈交易，而支付宝每天的交易规模都在上亿笔，如果金融欺诈交易发生概率是...0.047%，那么金融欺诈交易的数量会是一个非常可怕的数字。...想更加准确地识别金融欺诈交易，则需要更加复杂的机器学习算法。 3. 机器学习方法识别金融交易欺诈 3.1 数据预处理 该数据集不需要处理缺失值，首先删除无关的列，并对类别型特征进行数值编码。
为了解决这一问题，反欺诈技术应运而生。本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、作用、应对的风险、应用场景以及使用教程，识别和阻止欺诈行为，保护用户的权益和提升平台的安全性。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失...，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈（羊毛盾）API 的应用场景互联网营销推广在互联网企业推广过程中起到安全防护的作用，可以防止恶意注册、刷单、领用的行为。...反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程1.申请免费试用 API注册登录 【APISpace】之后，在 反欺诈（羊毛盾）API 详情页可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。...（羊毛盾）反机器欺诈 API 作为一种强大的技术工具，在网络安全领域得到了广泛的应用，帮助用户识别和阻止潜在的欺诈行为，提供了一个安全可靠的网络环境。
而且recall是以阈值为 0.5 来计算的，那我们就可以简单的认为预测的欺诈概率大于0.5就算欺诈了吗？还是说如果他的潜在欺诈概率只要超过 20% 就已经算为欺诈了呢？
金融欺诈：是指骗子通过虚假办理信贷类金融产品或以高额回报理财产品为诱饵，骗取用户钱财的欺诈行为。...案例讲解： 金融欺诈常见作恶手段： 1、以股票、彩票内部消息为诱饵，声称能准确预测股票的涨跌来稳定获利，从而诱骗用户参与投资并交纳各种会员费用。...3、以代开、提额、套现各种信用金融产品为名，通过收取手续费及其他费用的名目，实施二次或多次欺诈； ? 红包欺诈常见作恶手段： 骗子利用网络红包生成器软件P图或者用小号冒充多名用户参与红包多倍返利活动。...举报方法： 方法①点击聊天框右上角头像—点击页面下方【举报】按钮-【该帐号存在欺诈骗钱行为】-【金融欺诈/红包欺诈】 ?...方法②点击聊天框用户头像—资料页右上角【更多】—【举报】-【该帐号存在欺诈骗钱行为】-【金融欺诈/红包欺诈】 ?
前言反欺诈（羊毛盾）反机器欺诈 API，是一种基于大数据分析和模型产品的技术，通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测，帮助客户识别大量存在恶意的账号。...反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程APISpace 是 国内一个较大的 API 供应平台，提供多种类型的 API 接口，包括手机号码归属地查询 API 、天气预报查询...API、手机在网状态 API 、反欺诈（羊毛盾）API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等，感兴趣的小伙伴可以去官网体验一下。...1.申请免费试用 API注册登录 APISpace 之后，在 反欺诈（羊毛盾）API 详情页 可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。
三、 基于机器学习的反欺诈攻防案例 机器学习技术虽然在反欺诈解决方案中发挥着重要作用，但另一方面，机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。...USENIX 2020收录的《Boxer: Preventing fraud byscanning credit cards 》一文，就对利用虚假信用卡信息，对金融支付类应用进行欺诈的攻防进行了系统研究...构建跨行业的反欺诈技术生态，促进行业合作，整合优势资源，对于反欺诈技术的发展将能起到显著的推动作用。...最后，机器学习不光能在反欺诈中起到重要作用，也有可能成为不法分子进行欺诈的工具，并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此，反欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案，也应该关注基于机器学习的欺诈手段。...从攻防的角度出发，是反欺诈研究的重要课题。
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升...【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平台（Yirendai Enabling Platform，简称YEP共享平台），旨在以强大的金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力，为金融科技企业提供更强大的信用评估...先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题。...基于行为数据的反欺诈模型在我们的反欺诈体系中也是很重要的一环。...作为宜人贷YEP对外输出的重要组成部分，先知体现了宜人贷在金融科技领域的智能反欺诈能力，以人工智能+人工调查的结合模式，2017年已挽回潜在欺诈损失2亿元以上。
比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7） 一般欺诈 ?...欺诈判断1：多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息 电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2：一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。 欺诈判断3：信息不一致。
互联网理财 P2P 金融 恶意目的骗贷、骗保、洗钱？ 企业面临欺诈风险？...用我们的沉淀，给企业足够的“安全感” 腾讯云发布天御反欺诈服务 随着互联网理财、P2P 金融的快速发展，带有恶意目的的骗贷，骗保、洗钱等恶意行为也形成了新的地下产业，这些黑色产业链给企业品牌带来了严重的经济损失...基于企业的痛点，腾讯云通过大数据分析能力，以及在对抗社交诈骗、电商刷单、保驾互联网银行和支付业务安全上累积的实战经验，发布天御反欺诈服务，解决企业被欺诈的风险，让企业专注于业务的发展。...天御反欺诈服务，基于腾讯管家平台和社交生态所积累的海量恶意数据，以及通过行为识别，画像计算等能力，精准识别出恶意用户，并通过服务的方式通知企业客户进行跟踪标记和拦截等处理方式。 ?...一网打尽以上威胁与风险，为你们做到「天下无贼」 如何获取腾讯云天御反欺诈服务 客户可通过腾讯云工单系统提交工单咨询该服务或者拨打95716咨询
---- 电信网络诈骗已经成为资金欺诈的主要风险来源，反欺诈技术的进步在反欺诈中的表现出的价值则越来越高。...IFAA联盟（互联网金融身份认证联盟）在MWCS 2018上发布了该方案。IFAA联盟于2015年由中国信息通信研究院、蚂蚁金服、阿里巴巴、华为、中兴、三星等单位共同发起成立。...如受害者账户与骗子账户相关特性鲜明，例如用户年龄、性别和使用习惯等——这些特征信息支持构建了“欺诈交易识别模型”，以及“欺诈者识别模型”，并在实践中为“决策”提供支撑。...这些模块通过应用AI技术颠覆了传统风控的运营模式，将人类直觉AI(analyst intuition)和机器智能AI(Artificial intelligence)进行了结合，最终打造了这个具有机器智能的风控系统...目前蚁盾风险大脑提供了“交易、账户、营销、内容保护等实时风控能力”已经服务于金融监管、银行、互联网三大领域，惠及上千家合作伙伴。 “蚂蚁金服是一家科技公司，我们的愿景是给世界带来更多平等的机会。”
在今天，技术的创新和改进尤其促进了金融行业提高专业化水平与运营效率。...金融业的核心是处理市场信息，解决投资人和筹资人之间的信息不对称问题。为解决金融交易中的信息不对称，现代金融体系采取了设置制度、构建企业文化、设计多样化的产品，以及更加开放的金融市场等措施。...金融科技的核心是全面重构金融业信息数据的处理方式，它有利于提升金融服务效率和促进金融服务实体经济。...券商可运用大数据技术来分析客户数据，促进个性化的金融服务，将分析方法和业务紧密结合，进而更便捷地为客户提供定制化的动态实时服务，不断拓展金融服务的前沿。...推荐：金融风控数据建模(R语言)
数据猿导读 今年年内，国内外数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。...Precognitive通过分析用户与在线服务之间的交互行为数据，向客户提供反欺诈预警。 其创始人Sam Bouso表示，目前Precognitive拥有三种不同的反欺诈技术以适应不同和客户与场景。...他说：“反欺诈服务有大量数据可供挖掘，大多数解决方案都专注于在交易中进行反欺诈，但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动，从而在欺诈发生之前为客户提供预警。”...近年来，随着互联网金融的迅速壮大，各类类信贷产品的消费群体范围日益扩大。无论是传统金融机构，还是新兴互联网金融机构，都要面临如何更高效的筛选客户和预防欺诈行为的挑战。...这种需求也催生了巨大的金融反欺诈服务市场。
第一在于设备指纹的典型应用场景反欺诈、营销追踪等都需要实时地给出匹配结果，也就是要在线，这就意味着数据来源不是数据库，而是数据流。...第二，传统的数据库的记录规模往往不是特别大，而在线反欺诈，每一个页面访问（PV）都会产生一条请求，要匹配的请求数，每天至少是亿级的。...03 设备指纹的应用案例 上海某互金公司位于外滩金融创新试验区，是一家专注为年轻人提供高品质生活方式的互联网金融公司。 客户开发了一款基于H5的小额贷款产品，将其嵌入第三方金融超市发布。...该客户与猛犸反欺诈合作将猛犸ID系统的SDK嵌入其应用中，在贷款请求事件发生时，向猛犸系统发送请求信息。...本文针对设备指纹分别从技术的缘起、流派、工作原理、核心技术难点和评估方法五个方面进行了剖析，希望能够帮助读者更深入的了解设备指纹技术，从而在反欺诈、风险控制等各环节中更好地利用这项技术。
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