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途索

2018-12-12

同学你好，这是一个说来话长的问题。反欺诈、信用评分目前各家都有各家的做法，但大体流程无出其右：数据，分析，特征，建模。反欺诈模型里，最重要的：获得行为特征，标注欺诈标签。前者与业务息息相关，比如，银行业务就可以用到客户存款行为数据，后者一般都需要人工标注。有了这些数据，标注，特征工程后就可以建模了。金融分类（欺诈用户识别）或者回归（评分卡）模型中，会比较重视可解释性，有时还会有较多的人工干预，所以不会选择复杂太多的模型，lr和树形模型是非常常用的选择。这块东西也比较多，方法还有好多思路，如果同学感兴趣，可以多留言，多交流。

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慕勒8252576

老师，反欺诈模型具体该怎么做呢？您有什么好的想法可以分享吗？这方面，我们公司一直都做得不太好？现有模型只能识别出已标记为欺诈行为的客户，对于团体欺诈，不断变化的欺诈行为始终没有什么好的解决方法。

2018-12-19

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