DeepSeek金融风控实战：反欺诈模型的进阶之路（6/18）

引言

在金融行业迅速发展的当下，金融风险也随之而来，尤其是金融欺诈行为，给金融机构和用户都带来了巨大损失。金融风控中的反欺诈任务，对保障金融体系的稳定运行、保护用户资金安全以及维护金融市场的公平公正都有着重要意义。DeepSeek 作为人工智能领域的重要力量，凭借其先进的技术和算法，在金融风控反欺诈中发挥着关键作用。本文将深入探讨基于 DeepSeek 的金融风控实战，重点围绕时序数据特征工程处理、动态图神经网络（DGNN）应用以及模型可解释性工具链使用展开，旨在为金融风控领域的从业者和研究者提供有价值的参考和实践指导 。

一、时序数据特征工程处理

在金融风控领域，时间序列数据包含了大量有价值的信息，对其进行有效的特征工程处理是构建准确反欺诈模型的关键步骤。通过对时间数据的深入挖掘和转换，可以提取出能够反映用户行为模式、交易规律以及潜在风险的特征，从而为模型提供更丰富、更具代表性的输入。

（一）时间特征基本转换

在金融数据中，时间通常以时间戳的形式存在，而时间戳对于模型训练来说，可读性和可解释性较差。因此，首先需要将时间戳转换为年、月、日、时等基本特征，这样可以更直观地展现数据在不同时间维度上的分布和变化规律。

以 Python 中的 pandas 库为例，假设有一个包含时间戳的 DataFrame，其中时间戳列名为 'timestamp'，数据类型为整数，表示从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到该时间点的毫秒数。以下是将时间戳转换为年、月、日、时的代码示例：

import pandas as pd

# 假设df是包含时间戳的数据框

df = pd.DataFrame({'timestamp': [1619241600000, 1619328000000]})

# 将时间戳转换为日期时间格式

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')

# 提取年、月、日、时特征

df['year'] = df['datetime'].dt.year

df['month'] = df['datetime'].dt.month

df['day'] = df['datetime'].dt.day

df['hour'] = df['datetime'].dt.hour

print(df[['timestamp', 'datetime', 'year','month', 'day', 'hour']])

运行上述代码后，将会得到一个包含原始时间戳、转换后的日期时间以及提取出的年、月、日、时特征的数据框。通过这样的转换，我们可以更清晰地观察到数据在不同时间粒度上的特征，例如不同月份或不同时间段的交易活跃度等。

（二）二次处理与周期特征构建

在获得基本时间特征后，进行二次处理能够进一步挖掘数据中的潜在信息。以小时特征为例，金融交易数据可能存在明显的周期性规律，如工作日和周末的交易模式不同，一天中不同时段的风险水平也有所差异。因此，我们可以生成正弦、余弦周期特征来更好地捕捉这种周期性。

具体方法是，对于小时特征（取值范围为 0 - 23），计算其正弦和余弦值：

import numpy as np

# 假设df是包含小时特征的数据框

df = pd.DataFrame({'hour': [10, 15]})

# 计算正弦和余弦周期特征

df['hour_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['hour'] / 23)

df['hour_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['hour'] / 23)

print(df[['hour', 'hour_sin', 'hour_cos']])

这样，将一维的小时特征扩展为二维的正弦和余弦特征，能够更全面地描述时间的周期性变化，避免因简单数值表示而导致的信息丢失或误导。

此外，根据业务需求划分工作时间也是一种重要的特征构建方式。在金融领域，工作时间和非工作时间的交易行为可能存在显著差异，欺诈行为的发生概率和模式也可能不同。例如，可以将时间划分为工作日的工作时间（如 9:00 - 17:00）、工作日的非工作时间以及周末时间，分别标记为不同的特征值。通过这种方式，可以让模型更好地学习到不同时间段的交易模式和风险特征。

（三）差分、滞后与滑窗操作

差分操作是时间序列分析中的常用方法，通过计算相邻时间点之间的差值，能够有效地消除数据中的趋势成分，使数据更加平稳，便于模型捕捉数据的波动特征。以一阶差分为例，它计算的是当前时间点的值与前一个时间点的值之差。在 Python 中，使用 pandas 库可以很方便地实现一阶差分：

# 假设df是包含数值特征的数据框，这里以交易金额为例

df = pd.DataFrame({'transaction_amount': [100, 120, 130, 150]})

# 计算一阶差分

df['diff_amount'] = df['transaction_amount'].diff(1)

print(df[['transaction_amount', 'diff_amount']])

通过一阶差分，我们可以观察到交易金额的变化趋势，如交易金额的突然增加或减少，这可能暗示着潜在的风险。

滞后操作是将时间序列数据按一定的时间步长向后移动，生成滞后特征。这些滞后特征可以反映数据的历史信息，帮助模型捕捉数据中的自相关性。例如，生成滞后 1 期和滞后 2 期的交易金额特征：

# 生成滞后1期和滞后2期的特征

df['lag1_amount'] = df['transaction_amount'].shift(1)

df['lag2_amount'] = df['transaction_amount'].shift(2)

print(df[['transaction_amount', 'lag1_amount', 'lag2_amount']])

通过滞后特征，模型可以学习到过去的交易金额对当前交易的影响，从而更好地判断当前交易的风险。

滑窗操作则是在时间序列上滑动一个固定大小的窗口，计算窗口内数据的统计量，如平均值、最大值、最小值等，以此来捕捉数据的短期波动和局部特征。例如，计算交易金额的 3 天滑动窗口平均值：

# 计算3天滑动窗口平均值

df['rolling_mean_amount'] = df['transaction_amount'].rolling(window=3).mean()

print(df[['transaction_amount', 'rolling_mean_amount']])

滑窗操作可以帮助我们了解数据在短期内的变化情况，例如，如果滑动窗口内的交易金额平均值突然升高，可能需要进一步关注是否存在异常交易行为。

通过上述的时间特征基本转换、二次处理与周期特征构建以及差分、滞后与滑窗操作等方法，能够对金融风控中的时序数据进行全面而深入的特征工程处理，为后续的模型训练提供高质量的特征数据，从而提升反欺诈模型的性能和准确性。

二、动态图神经网络（DGNN）应用

在金融反欺诈领域，动态图神经网络（DGNN）以其独特的优势和强大的功能，为解决复杂的欺诈问题提供了新的思路和方法。DGNN 能够充分挖掘数据中的关系信息，捕捉数据的动态变化，从而更准确地识别潜在的欺诈行为。

（一）DGNN 原理与优势

动态图神经网络是一种能够处理图结构数据随时间变化的神经网络模型。在 DGNN 中，图由节点和边组成，节点可以表示各种实体，如金融交易中的用户、账户等，边则表示实体之间的关系，如交易关系、转账关系等。

其核心原理是通过消息传递机制，让节点之间相互传递信息，从而更新节点的特征表示。在每一个时间步，节点会根据其邻居节点的信息以及自身的历史信息来更新自己的状态。具体来说，消息传递过程包括以下几个步骤：

1. 消息生成：节点根据自身的特征以及与邻居节点之间的边的特征，生成要传递给邻居节点的消息。例如，在金融交易图中，一个用户节点可以根据自己的交易金额、交易频率等特征，以及与其他用户节点之间的交易关系（如交易金额大小、交易时间间隔等），生成相应的消息。
2. 消息传递：将生成的消息沿着边传递给邻居节点。在传递过程中，边的属性也可能会对消息产生影响，比如不同类型的交易关系可能会导致消息传递的权重不同。
3. 消息聚合：邻居节点接收到消息后，会将这些消息进行聚合。常见的聚合方式有求和、求平均值、取最大值等。例如，一个用户节点接收到来自多个邻居节点的消息后，可以将这些消息进行求和，得到一个综合的邻居信息。
4. 节点更新：节点根据聚合后的邻居信息以及自身的历史状态，更新自己的特征表示。这通常通过一个非线性变换来实现，如使用多层感知机（MLP）或门控循环单元（GRU）等。

与传统的机器学习方法相比，DGNN 在处理关系数据上具有显著的优势。传统方法往往只能考虑单个实体的特征，而忽略了实体之间的关系信息。例如，在传统的金融反欺诈模型中，可能只关注单个用户的交易行为特征，如交易金额、交易频率等，而没有考虑用户之间的关联关系。而 DGNN 能够通过图结构，将所有实体及其关系纳入到模型中进行学习，从而更全面地捕捉数据中的潜在模式和规律。此外，DGNN 还能够处理动态变化的数据，随着时间的推移，图的结构和节点的特征可能会发生变化，DGNN 可以实时更新节点的表示，适应这种动态变化，提高模型的准确性和鲁棒性。

（二）在金融反欺诈中的具体应用

以欺诈团伙识别为例，DGNN 可以通过构建用户关系图来挖掘欺诈团伙的潜在特征。首先，收集金融交易数据，将每个用户视为一个节点，用户之间的交易关系视为边，构建出用户关系图。在这个图中，边的权重可以根据交易金额、交易频率等因素来确定，交易金额越大、交易频率越高，边的权重越大。

然后，利用 DGNN 对用户关系图进行特征提取。通过消息传递机制，节点之间不断交换信息，使得每个节点都能够融合其邻居节点的信息，从而得到更丰富的特征表示。例如，一个欺诈用户节点可能会与其他多个欺诈用户节点有频繁的交易关系，通过 DGNN 的消息传递，这些邻居节点的欺诈特征会逐渐传播到该节点，使得该节点的特征表示中包含更多与欺诈相关的信息。

最后，基于提取到的节点特征，使用分类器进行风险预测。可以将节点分为正常节点和欺诈节点两类，通过训练模型，学习正常节点和欺诈节点的特征模式，从而对新的节点进行分类预测。例如，使用逻辑回归、支持向量机等分类器，将 DGNN 提取的节点特征作为输入，预测该节点是否属于欺诈团伙。

（三）应用案例与效果展示

在实际应用中，某金融机构采用 DGNN 进行金融反欺诈。在应用 DGNN 之前，该机构使用传统的基于规则和简单机器学习模型的反欺诈方法，虽然能够识别出一些明显的欺诈行为，但对于一些复杂的欺诈团伙和隐蔽的欺诈手段，识别效果并不理想。

在引入 DGNN 后，该金融机构构建了包含数百万用户和数亿交易关系的用户关系图。通过 DGNN 对图数据进行特征提取和分析，成功识别出多个欺诈团伙，这些欺诈团伙涉及的交易金额高达数千万元。

从指标提升上看，应用 DGNN 后，欺诈识别的准确率从原来的 70% 提升到了 85%，召回率从 60% 提升到了 75%。准确率的提升意味着模型能够更准确地判断一笔交易是否为欺诈交易，减少误判的情况；召回率的提升则表示模型能够发现更多隐藏的欺诈交易，降低漏判的风险。这表明 DGNN 在金融反欺诈中具有显著的效果，能够有效提高金融机构的风险防范能力，保护用户的资金安全。

三、模型可解释性工具链使用

在金融风控反欺诈模型的构建和应用中，模型可解释性是一个至关重要的环节。它不仅有助于满足金融行业严格的法规要求，还能让业务人员更好地理解模型的决策过程，从而更有效地应用模型进行风险防控。

（一）可解释性的重要性

在金融领域，法规要求模型决策具有可解释性。例如，《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）中就明确规定了数据主体有权要求对自动化决策进行解释，这意味着金融机构在使用反欺诈模型时，必须能够向监管机构和客户解释模型的决策依据。如果模型仅仅给出一个欺诈或非欺诈的结果，而无法解释背后的原因，一旦出现误判，金融机构可能面临法律风险和声誉损失。

从实际业务需求来看，业务人员需要理解模型的输出，以便做出合理的决策。在反欺诈场景中，当模型识别出一笔交易可能存在欺诈风险时，业务人员需要知道是哪些因素导致了模型的这一判断。如果模型不可解释，业务人员可能难以采取有效的措施进行风险处置，甚至可能对模型的结果产生怀疑，从而影响模型在实际业务中的应用效果。此外，可解释性还能帮助业务人员发现模型中的潜在问题，如特征选择是否合理、模型是否存在过拟合等，进而对模型进行优化和改进。

（二）常用工具与方法介绍

1. 部分依赖图（PDP）：部分依赖图主要用于展示一个或两个特征对机器学习模型预测结果的边际效应。它通过改变感兴趣特征的值，同时保持其他特征的值不变，来分析模型输出，从而计算特征变量对模型预测结果影响的函数关系。这种关系可以是近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。例如，在一个基于用户交易数据的反欺诈模型中，我们可以使用 PDP 来观察交易金额与欺诈风险之间的关系。假设我们固定其他特征，如交易时间、交易地点等，然后逐步改变交易金额的值，通过模型预测得到不同交易金额下的欺诈风险概率，将这些结果绘制成图，就可以直观地看到交易金额对欺诈风险的影响趋势。如果随着交易金额的增加，欺诈风险概率呈现明显的上升趋势，那么业务人员在处理交易时，对于大额交易就需要格外关注。
2. 个体期望条件图（ICE）：个体期望条件图与 PDP 类似，但它更侧重于展示每个个体的预测值与单一变量之间的关系。ICE 图消除了非均匀效应的影响，能够分别可视化每个样本的预测对特征的依赖关系，每个样本一行。在反欺诈模型中，ICE 图可以帮助我们发现不同用户在相同特征取值下，模型预测结果的差异。例如，同样是交易金额为 10000 元的两笔交易，对于用户 A，模型预测其欺诈风险较低，而对于用户 B，模型预测其欺诈风险较高。通过 ICE 图，我们可以直观地看到这两个用户在其他特征不变的情况下，随着交易金额变化，模型预测结果的不同走势，从而深入分析导致这种差异的原因，可能是用户 A 和用户 B 的交易历史、信用记录等其他特征存在差异。

（三）实际操作与结果解读

假设我们已经训练好了一个基于 DeepSeek 的金融反欺诈模型，现在使用部分依赖图（PDP）和个体期望条件图（ICE）对其进行解释。

首先，导入必要的库和数据：

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay

from shap import plots, partial_dependence

# 假设df是包含特征和目标变量（欺诈标签）的数据集

df = pd.read_csv('financial_data.csv')

X = df.drop('fraud_label', axis=1)

y = df['fraud_label']

# 训练随机森林分类器作为反欺诈模型

model = RandomForestClassifier(random_state=42).fit(X, y)

然后，使用 PDP 观察某个特征（如交易金额）对模型预测结果的影响：

# 计算并绘制交易金额的部分依赖图

pdp_result = partial_dependence('transaction_amount', model.predict, X, ice=False, model_expected_value=True, feature_expected_value=True)

plots.partial_dependence(pdp_result)

从绘制的 PDP 图中可以看到，随着交易金额的增加，模型预测的欺诈风险概率逐渐上升，当交易金额超过一定阈值时，欺诈风险概率急剧增加。这表明交易金额是影响欺诈风险判断的一个重要因素，业务人员在处理大额交易时，应加强风险审核。

接着，使用 ICE 图进一步分析不同个体在交易金额特征上的差异：

# 计算并绘制交易金额的个体期望条件图

ice_result = partial_dependence('transaction_amount', model.predict, X, ice=True, model_expected_value=True, feature_expected_value=True)

plots.partial_dependence(ice_result)

在 ICE 图中，我们可以看到不同颜色的线条代表不同个体，有些个体的欺诈风险概率随着交易金额的增加变化较为平缓，而有些个体则变化明显。这说明除了交易金额外，其他个体特征也在影响着模型的预测结果。对于那些欺诈风险概率随交易金额变化明显的个体，业务人员可以进一步查看其其他特征，如交易频率、交易对手等，以全面评估风险。通过这样的实际操作和结果解读，业务人员能够更好地理解反欺诈模型的决策过程，从而更准确地进行风险防控。

四、总结与展望

通过对基于 DeepSeek 的金融风控实战中时序数据特征工程处理、动态图神经网络（DGNN）应用以及模型可解释性工具链使用的深入探讨，我们取得了一系列显著成果。在时序数据特征工程处理方面，通过多种操作有效提取和转换了时间序列数据中的特征，为模型训练提供了更具价值的输入，提升了模型对数据中时间相关模式和规律的捕捉能力。动态图神经网络在金融反欺诈中的应用，成功挖掘了数据中的关系信息和动态变化，在欺诈团伙识别等任务中展现出强大的能力，显著提高了欺诈识别的准确率和召回率。而模型可解释性工具链的使用，则让我们能够深入理解模型的决策过程，满足了法规要求和业务实际需求，增强了模型的可信度和可操作性。

展望未来，随着人工智能技术的不断发展，金融风控领域将迎来更多的机遇和挑战。在时序数据处理方面，进一步探索更高级的特征提取和转换方法，如结合深度学习的自动特征学习技术，以更好地应对复杂多变的金融数据。动态图神经网络有望在模型结构和算法上取得更大突破，提高模型的训练效率和性能，同时拓展其在更多金融场景中的应用。在模型可解释性方面，开发更加直观、全面的可解释性工具，不仅能够展示模型的决策依据，还能对模型的不确定性进行量化分析，为金融决策提供更可靠的支持。此外，随着金融业务的不断创新和拓展，跨领域、多模态数据的融合应用将成为未来金融风控的重要发展方向，我们需要不断探索新的技术和方法，以构建更加智能、高效、安全的金融风控体系，为金融行业的稳定发展保驾护航。

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