银行智能欺诈风险预测模型研究

近年来，伴随移动互联网、虚拟现实等技术的飞速发展，银行服务模式日趋多样化。在客户享受灵活便捷服务的同时，银行欺诈风险呈现出更加隐蔽、专业的特点，发展出更多的作案手法和表现形式。传统欺诈检测通常依赖专家规则、黑名单库等方法，已经不能适应新的欺诈挑战。银行亟需研究并应用先进的机器学习算法，以数据价值为驱动建立智能化的风险预测模型，以此作为欺诈风险防范的强力手段。一、银行反欺诈发展趋势国内外银行在传统反欺诈管理中主要依赖专家经验，通过人工方式制定检测规则，当申请或交易信息与反欺诈规则匹配后即执行相应的业务策略。这种管理模式得出的反欺诈规则存在一定的局限性，不能枚举所有业务场景，无法对各类欺 ………………………………