光大銀行攜手邦盛科技 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為智能反欺詐提供新思路

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是一種重要的金融科技創(chuàng)新手段,近年來在國內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)中被嘗試應(yīng)用。作為全國性12家股份制商業(yè)銀行之一,光大銀行依托其大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)平臺,在其電子銀行全渠道,引入浙江邦盛科技的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,對其線上、線下交易數(shù)據(jù)、用戶訪問歷史數(shù)據(jù)等,采用專家規(guī)則+機(jī)器學(xué)習(xí)模型的思路,進(jìn)行客戶交易特征數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理,完成數(shù)據(jù)挖掘建模的建立、訓(xùn)練與優(yōu)化,通過生成智能反欺詐規(guī)則,大力提升光大銀行在反欺詐領(lǐng)域的風(fēng)險預(yù)測能力。

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　　伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,銀行服務(wù)模式日趨多樣化。隨之而來的銀行欺詐風(fēng)險呈現(xiàn)出更加隱蔽、專業(yè)的特點(diǎn),發(fā)展出更多的作案手法和表現(xiàn)形式。原有的反欺詐風(fēng)控模型特征計(jì)算方式單一、維度較少,存在大量信息遺漏等,這些都導(dǎo)致了銀行無法進(jìn)行有效的欺詐預(yù)測。
 

　　同時,傳統(tǒng)欺詐檢測主要依賴專家規(guī)則,風(fēng)控規(guī)則準(zhǔn)確率較低,隨著欺詐手段的日趨多元化,導(dǎo)致銀行無法應(yīng)對欺詐行為的持續(xù)變化。而且當(dāng)專家規(guī)則積累達(dá)到一定數(shù)量后誤報(bào)率通常會比較高,會影響實(shí)際風(fēng)險決策的制定和實(shí)際業(yè)務(wù)的開展。
 

　　而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),相較于基于經(jīng)驗(yàn)的專家規(guī)則,可以從中找出一些很難被專家規(guī)則發(fā)現(xiàn)的微觀特征,使模型的刻畫更為精準(zhǔn),從而大幅提升欺詐案件的偵測率。
 

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　　為了提升電子銀行反欺詐的準(zhǔn)確率與覆蓋率,光大銀行率先布局,引入了邦盛科技的人工智能核心技術(shù),針對其網(wǎng)銀場景訓(xùn)練應(yīng)用反欺詐機(jī)器學(xué)習(xí)模型,利用歷史欺詐數(shù)據(jù)的行為特征,發(fā)現(xiàn)欺詐與非欺詐交易存在的內(nèi)在規(guī)律,從未來的申請數(shù)據(jù)中識別出真正的欺詐案件,從而實(shí)現(xiàn)全流程智能化的風(fēng)控體系。
 

　　基于金融行業(yè)長期的積累,邦盛科技利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型、智能評分卡及智能規(guī)則,輔助原有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理及效果應(yīng)用提升,有效提升原有規(guī)則模型攔截及預(yù)測效果。在短短幾個月內(nèi),經(jīng)過光大銀行與邦盛科技的共同努力,在保證與原有規(guī)則相同覆蓋率的情況下,通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型,大幅提升命中率約40倍,降低客戶干擾到原有的1/25。邦盛科技的機(jī)器學(xué)習(xí)模型僅依靠銀行的交易數(shù)據(jù),便做到了如此出色的效果。
 

　　邦盛科技機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐模型憑借優(yōu)異的模型精度無損化上線方案及高解釋性智能評分卡方案,可有效產(chǎn)出高精確率、高覆蓋率及一定解釋性的模型,充分利用海量歷史數(shù)據(jù),全方位提升目標(biāo)用戶的識別能力,有效降低誤報(bào)率和漏報(bào)率。在實(shí)際應(yīng)用中,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型與專家規(guī)則的深入結(jié)合,邦盛科技將現(xiàn)有的對可疑交易的電話確認(rèn)等事后反欺詐轉(zhuǎn)化為事中反欺詐,為銀行大力節(jié)省了人力成本和運(yùn)營投入。
 

　　轉(zhuǎn)自：北國網(wǎng)

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