突破技术壁垒 人工智能为银行反欺诈提供新思路

由 管理员 发布于 1970.01.01

针对前两代反欺诈框架的弊端,第四范式的工程开发人员从架构层面做了更加深入的优化,提出了第三代反欺诈技术架构,其优势有以下三点: 1. 第四范式的实时反欺诈架构是一套真正面向机器学习场景的架构,目前已支持千万级别的高维特征。 2. 第四范式的实时反欺诈架构有效结合了对长、短历史交易日志和交易行为的学习和应用。例如选择当前交易近一个月内的交易行为记录做实时的聚合与特征抽取;选择当前交易近四个月或者更长时间的交易记录做线下预聚合与特征抽取,并对预估模块做定期更新及优化。 3. 第四范式的实时反欺诈架构在保证系统稳定性的同时,保证P99控制在限定的时间内,实现了系统的高性能和高可用。此外,该反欺诈模型在保证行业通用性的同时,还能通过自身研发达到最佳的模型效果,且每个模块都具备通用性,均可以根据不同的业务实现单独的定向配置。未来,该模型还可应用于更多实时、性能要求高的业务,更好地发挥其优势。

第四范式的实时反欺诈架构
针对前两代反欺诈框架的弊端,第四范式的工程开发人员从架构层面做了更加深入的优化,提出了第三代反欺诈技术架构,其优势有以下三点: 1. 第四范式的实时反欺诈架构是一套真正面向机器学习场景的架构,目前已支持千万级别的高维特征。 2. 第四范式的实时反欺诈架构有效结合了对长、短历史交易日志和交易行为的学习和应用。例如选择当前交易近一个月内的交易行为记录做实时的聚合与特征抽取;选择当前交易近四个月或者更长时间的交易记录做线下预聚合与特征抽取,并对预估模块做定期更新及优化。 3. 第四范式的实时反欺诈架构在保证系统稳定性的同时,保证P99控制在限定的时间内,实现了系统的高性能和高可用。此外,该反欺诈模型在保证行业通用性的同时,还能通过自身研发达到最佳的模型效果,且每个模块都具备通用性,均可以根据不同的业务实现单独的定向配置。未来,该模型还可应用于更多实时、性能要求高的业务,更好地发挥其优势。

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