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金融交易反欺诈人工智能建模方法研究
1
作者
钱亮宏
王福德
宋海龙
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024年第5期930-936,共7页
为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实...
为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实数据集进行验证,从而为金融机构根据自身的优化目标和资源限制选用不同类别和特征数量的模型提供参考。特征数较大(200以上)的基于树的模型适用于资源较充裕切追求极致模型效果的场景,中等规模(特征数100~200)的神经网络模型适用于资源一般的场景,而特征数较小的决策树模型或逻辑回归模型适用于资源有限且模型效果要求不高的长尾场景。
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关键词
金融交易反欺诈
人工智能
模型选择
机器学习
深度学习
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职称材料
题名
金融交易反欺诈人工智能建模方法研究
1
作者
钱亮宏
王福德
宋海龙
机构
益数软件科技(上海)有限公司数据科学部
吉林海诚科技有限公司技术部
吉林农业大学智慧农业研究院
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024年第5期930-936,共7页
基金
吉林省教育厅产业化培育基金资助项目(JJKH20240274CY)。
文摘
为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实数据集进行验证,从而为金融机构根据自身的优化目标和资源限制选用不同类别和特征数量的模型提供参考。特征数较大(200以上)的基于树的模型适用于资源较充裕切追求极致模型效果的场景,中等规模(特征数100~200)的神经网络模型适用于资源一般的场景,而特征数较小的决策树模型或逻辑回归模型适用于资源有限且模型效果要求不高的长尾场景。
关键词
金融交易反欺诈
人工智能
模型选择
机器学习
深度学习
Keywords
fraud detection
artificial intelligence
model selection
machine learning
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
金融交易反欺诈人工智能建模方法研究
钱亮宏
王福德
宋海龙
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024
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