反欺诈机器学习模型——有效地预估风险
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反欺诈机器学习模型是基于统计分析技术的,可以准确和实时的进行风险评估的模型,它可以通过内部的模型更新增强对新的诈骗模式的适应能力,并通过分析各类人群的行为特征模式,利用先进的数理统计技术,进行深度的数据挖掘,不断修正风险决策模型,对审批、还款管理、催款等各个流程进行科学有效的管理,将风险控制在合理范围内。目前比较常见的机器学习模型包括:神经网络模型、随机森林模型等。
1神经网络模型
神经网络是一种通过模仿人脑信息,类似于大脑神经突触联接的结构加工过程的智能化信息处理技术及进行信息处理的数学模型,与博弈论中的动态博弈很相似,具有自适应性、自组织性以及较强劲的稳健性,在应用过程中具有很强的容错性,能够并行处理方法,具有自学习性。
神经网络模型的关键要素包括学习规则和拓扑结构,其中向后反馈算法是一种常用的学习规则,具有很好的持久性和适时预报性。神经网络模型的拓扑结构由输入层、隐含层和输出层共同组成。
在金融反欺诈领域中,神经网络模型是一种欺诈量化模型,它运用大数据分析和模型挖掘技术,从客户、商户、产品、渠道等维度挖掘出风险特征,对金融交易进行风险评分,预测未知欺诈概率。
模型方法论的核心思想是:通过学习海量客户的历史交易数据以及相关信息(如客户、商户等信息),获取客户自身的历史交易行为模式,将当前交易行为与历史交易行为模式相比较,分析差异性,预测当前交易的风险程度;差异性越大,风险程度越高。
模型方法论的核心思想是:通过学习海量客户的历史交易数据以及相关信息(如客户、商户等信息),获取客户自身的历史交易行为模式,将当前交易行为与历史交易行为模式相比较,分析差异性,预测当前交易的风险程度;差异性越大,风险程度越高。
2随机森林模型
在反欺诈领域,随机森林算法模型是另一种常用的机器学习模型。随机森林提供了最佳的精度,紧随其后的是神经网络和另外一种集成方法AdaBoost。相比于其他算法,随机森林针对中为咨询碰到的各类欺诈数据有许多的优势:随机森林模型精度
.基于集成方法的树可以同时很好地处理非线性和非单调性,这在欺诈信号中相当普遍。
.随机森林需要最小的特征预备和特征转换,它不需要神经网络和逻辑回归要求的标准化输入变量,也不需要聚类和风险评级转换为非单调变量。
.随机森林相比其他算法拥有最好的开箱即用的性能。
.随机森林与其他算法相比具有更好的过拟合(overfitting)容错性,并且处理大量的变量也不会有太多的过拟合,因为过拟合可以通过更多的决策树来削弱。
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