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自动化机器学习算法透明化,反欺诈行业朝扁平化方向发展

DeepTech深科技  · 公众号  · 科技媒体  · 2019-03-24 11:43
影响力度最大、最深远的欺诈事实往往是团伙性犯罪,即有组织的犯罪形态。而有组织的犯罪形态必然表现出有关联的属性。而这,正是无监督学习训练方法与复杂网络特征表达等的用武之地。近年来,由于各行业业务数字化的发展,金融业务向线上转移,网络欺诈规模随之攀升,欺诈方式朝愈发复杂化的方向演变,抵御欺诈的难度日渐提高。 “基于对欺诈的传统认知所做的方法开始逐渐失效。” DataVisor 创始人兼 CEO 谢映莲说告诉 DeepTech,“现在黑产有时还会用真实用户的轨迹来复制多个类似的真实用户,使得这些欺诈用户具有真实用户的表象。比如欺诈者使用新账号时有时会先做一些正常的、真实的、小的交易,此时该用户已被认为是有过历史数据的正常用户了 ………………………………

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