财务欺诈是企业和金融机构面临的重要挑战之一。为了有效应对这一问题，越来越多的机构开始采用机器学习技术来进行财务欺诈检测。本文将深入探讨财务欺诈检测项目的部署过程，通过结合实例来详细阐述。
机器学习引领智慧金融，变革万亿规模实时支付风控模式
互联网时代，电子支付方式日益便捷，而信用卡欺诈手段也在不断向高科技、专业化、规模化发展，案件实施过程隐蔽，更易造成巨大损失。诈骗者通常会先入侵安全级别较低的系统来盗窃卡号，用盗得的信用卡进行小额消费测试，如果测试成功，则会用此信用卡进行大笔消费，购买倒卖财物，进而达到诈骗敛财的目的。
Apache Flink 提供了 DataStream API 来实现稳定可靠的、有状态的流处理应用程序。 Flink 支持对状态和时间的细粒度控制，以此来实现复杂的事件驱动数据处理系统。 这个入门指导手册讲述了如何通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序。
信用卡欺诈比人们想象的更常见。2014年，在1760万起执法身份盗窃事件中，86％的受害者报告与现有信用卡或银行账户有关的欺诈行为。事实上，根据联邦贸易委员会的统计，信用卡欺诈是美国最常见的身份盗用形式，每年有超过130,000份报告。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
使用数据和其他尖端工具可以帮助组织做出更好的决策，并加强监控欺诈性交易的工作。
六西格玛的用处远远超出流程改进。它还是检测会计数据欺诈的有力工具。你应该始终保持警惕，因为它通常出乎意料且难以识别。你是否担心你的组织因欺诈而受到损害？六西格玛可以提供帮助。一旦你知道要寻找什么，你就可以轻松识别这些迹象并在需要时主动寻找欺诈行为。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
今天，我听到也读到关于实时机器学习（Real-Time Machine Learning）的消息。当人们讨论到信用卡诈骗检测系统时，人们通常会提到这种很吸引人的商业前景。他们会说实时这种系统。我听到这些想法，感觉很新奇但不真实。在这个场景中，一个很重要的细节被忽视了——连续流动的交易信息对于这种模型是不需要的，它需要的是被标注好的，是否是欺诈行为的数据。 创造被标注好的数据对于大部分机器学习过程来说恐怕是最慢和最耗时的部分。机器学习算法学着去从数据中检测诈骗交易。这种数据是被标注好的数据。让我们看看这种机器
欺诈是用户主观、以非法占有为目的，采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。
近日，全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布《在线反欺诈市场指南》（Market Guide for Online Fraud Detection），聚焦在线反欺诈全链路监测与防护的全球厂商评估。腾讯云作为中国唯一入选服务商获得Gartner官方推荐，腾讯云天御（TenDI）智能风控服务被评为“银行级Banking Focus（最高级别）”金融风控能力代表。据了解，Gartner发布的权威报告以其客观与全面的特点受到广泛认可，而腾讯云本次入选，标志着其已具备全球最顶级的银行级反欺诈服务能力。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
AI科技评论按：交易欺诈对电子商务带来了巨大的威胁，来自清华大学交叉信息研究院博士后、物理学博士王书浩近日在AI研习社的青年分享会上介绍了基于循环神经网络的交易欺诈检测系统——时间侦探（CLUE），他重点讲解了电商欺诈检测这一场景下的三个主要技术难点：非平衡样本学习、实时检测系统、增量模型更新。 以下为他的分享内容，AI科技评论编辑整理如下： 很高兴在这里与大家分享我们跟京东金融合作的一篇论文，这篇论文已经被ECML-PKDD2017接收。我们的工作一句话就可以概括，即通过深度学习的方法来进行电商欺诈的检测
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。
支付巨头PayPal宣布收购机器学习欺诈检测初创公司Simility。该交易价值1.2亿美元，全部以现金交易。而两天前，PayPal刚以4亿美元的价格收购了Hyperwallet支付系统。
本文主要探讨了2018年AI金融行业的应用和趋势。AI技术能够根据用户的喜好和行为习惯进行个性化推荐，提高金融服务的效率和准确性。主要应用包括欺诈检测、客户服务、以用户为中心的创新和内部运作等方面。对于小型金融机构来说，研究AI技术可以带来哪些改进是一个值得探讨的问题。
大数据文摘作品，转载需授权 选文:Aileen 翻译:Helen, Tia Zhang 校对:姚佳灵 机器学习是一种不用显式编程就能为计算机提供学习能力的人工智能。它背后的科学既有趣也有应用价值。许多创业公司以机器学习为核心技术，这已经给互联网金融生态系统带来了冲击。 互联网金融公司所使用的机器学习有许多不同种类。我们来看看其中的一些机器学习应用及使用它们的公司。 信用评分及不良贷款预测分析 贷款行业中的公司正在利用机器学习来预测不良贷款并建立信用风险模型 以下是一些使用这种应用的公司: Lend
深入学习，机器学习，人工智能——所有代表分析的未来的流行词。在这篇文章中，我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中，我们将探讨垂直用例。这样做的目的不是让你成为一名数据科学家，而是让你更好地理解机器学习能做些什么。
美国科技产业与投融资分析公司CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的人工智能公司。 2016年，网络安全公司的融资交易数量创造了记录。2017年第一季度是过去五年中私有网络安全公司交易最
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
美国科技产业与投融资分析公司CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的人工智能公司。 2016年，网络安全公司的融资交易数量创造了记录。2017年第一季度是过去五年中私有网络安全公司交易最活跃的一个季度。随着整体投资活动规模的上升，许多网络安全公司开始利用人工智能(AI)的优势，为网络威胁提供新的解决方案。 CB Insights公司的人工智能交易追踪器显示，在应用了人工智能技术的领域中，网络安全是活跃度排名第四的行业。 我们使用CB Insights的数据对超过80家使用人工智能的网络安全私营
近年来，随着网络交易的普及和互联网金融的快速发展，各类网络欺诈事件层出不穷。面对这些问题，电商平台必须采取有效的措施来保障交易安全。而反欺诈（羊毛盾）API正是一种高效、智能的解决方案，能够帮助电商平台识别和拦截恶意用户，提升交易安全性。
文章开篇描述了Stripe Radar在用户点击“购买”到交易确认之间的极短时间内的工作流程。Stripe Radar通过评估超过1000个潜在交易特征来确定其欺诈可能性，准确率极高，错误阻止的合法交易仅占0.1%。
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
FreeBuf咨询TTSP智库专家 乐信集团信息安全中心总监刘志诚，在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《从数据安全到业务安全-业务安全进阶之路》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
原作 Todd Clark 加州金融服务公司CO-OP的CEO Root 编译自 Payments Journal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对于很多人来说，提起人工智能这个词，更多会联
大数据的兴起 - 以及关于如何充分利用它的讨论的演变 - 一直很快，并且没有显示出放缓的迹象。在过去的几年里，全世界的专家和IT供应商为分析推动的未来奠定了基础，我们将不断从我们收集的大量有价值的信息中发现新的见解，让我们做出更明智的决策更快速。
今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。 最近的技术进步使金融机构能够探索机器学习技术在客户服务，个人理财和财富管理以及欺诈和风险管理等领域的应用。
源 | AI科技大本营 互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。 为了满足现实世界
一 交易欺诈简介 1.1 交易欺诈简介 交易欺诈一般是指第三方欺诈，即所发生的交易非持卡人本人意愿的交易。通常是不法分子利用各种渠道窃取卡信息，进行伪造卡作案。 上图是一个从盗取信息到套现的整个流程。
01真实故事场景 J 先生是一家互联网金融公司的风控负责人，年底了，互联网金融平台的需求比以往多了些， J 先生公司的一款互联网金融产品正在做新一轮的推广。活动上线不久，不同于产品团队表现出来的喜悦，J先生带领的团队却陷入深深的忧虑：“每分钟有很多大大超出常规额度请求的客户涌入，到底该不该同意他们的请求呢？ ” 团队的担心并不是杞人忧天。早在推广之前的宣传期，网络上关于该产品的“口子”信息已铺天盖地。J 先生团队在网络上值守多日，试图从网络上收集攻击情报，却收获寥寥。他们意识到，必须有强有力的数据和算法系统
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性，并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
【AI科技大本营导读】互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。
异常检测是对罕见事件、项目或关注事件的识别，因为它们与大多数处理数据的特征不同。异常，也称为异常值，可以代表安全错误、结构缺陷，甚至银行欺诈或医疗问题。异常检测主要有三种形式。第一种异常检测是无监督异常检测。该技术通过将数据点相互比较、为数据建立基线“正常”轮廓并寻找点之间的差异来检测未标记数据集中的异常。相比之下，监督异常检测需要使用特定的“正常”和“异常”标签来训练数据集。最后，半监督异常检测技术要求分类器在“正常”数据集上进行训练以建立预设，然后分析预期数据以检测异常。本质上，这种技术允许分类器创建标签。
什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗，真正的持卡人发现和撤销费用，平台自身就要进行账单偿还。 shell selling是在这种情况下特别受关注的欺诈类型的一种。基本上，当交易双方都带有欺骗性质时，这种模式便会发生，比如说有一个犯罪分子用偷来的一个信用卡账户来支付两笔支付。 shell selling可能很难发现，因为这些欺骗者姿态很低调。他们通常没有多少“真正”的客户，所以你
【编者按】将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈，在这篇博文中，WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容： 什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗，真正的持卡人发现和撤销费用，平台自身就要进
机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。
顶象防御云业务安全中心发布的一项数据显示，2022年社交平台的业务风险，三成来自安卓平台。安卓平台是如何统计出来的？其中，设备指纹是重要的一项。
“机器学习”是一门计算机科学，指的是机器对数据进行学习，并执行一些通常来说需要人类智力来完成的任务。现在，该技术正在快速发展的阶段：据Gartner称，到2022年，超过一半的数据和分析服务将由机器代替人来完成，将会比现在增长10％。
2014年，我国的移动支付市场风生水起，但在移动支付蓬勃发展的同时，其带来安全问题也愈加凸显。如何确保用户的交易安全，已然成为移动支付企业面临的首要任务。在12月26日，在“天下无贼反信息诈骗联盟”论坛上，财付通助理总经理张平发表了主题演讲，分享了财付通在移动支付风险控制方面的相关做法和取得的成效等，让与会的听众受益匪浅。 据介绍，财付通风控体系目前支持微信支付，QQ钱包和财付通PC端业务三个业务平台。经过9年的发展，财付通资金损失率降低为15万分之一，为业内领先水平。目前，QQ的活跃用户已高达8亿，
作者：Rob Thomas 和 Jean-François Puget 机器学习由Arthur Samuel在1959年首次定义，即“学习领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是，这就是分析的自动化，从而能够让分析得以大规模应用。 在过去几十年来，分析一直是高度手工操作的行为，分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单，现在正由技术变得自动化起来，基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。那么，如果机器学习是在1959年就已经被首次定义，那为什么直到现在才是抓住机会的时候？ 答案很简单：经济因
本文作者是 Codecademy 的分析主管 Cheng-TaoChu，其专长是数据挖掘和机器学习，之前在 Google、LinkedIn和Square就职。 ---- 统计建模非常像工程学。 在工程学中，有多种构建键-值存储系统的方式，每个设计都会构造一组不同的关于使用模式的假设集合。在统计建模中，有很多分类器构建算法，每个算法构造一组不同的关于数据的假设集合。 当处理少量数据时，尝试尽可能多的算法，然后挑选最好的一个的做法是比较合理的，因为此时实验成本很低。但当遇到“大数据”时，提前分析数据，然后设计相
作者：Jun He 出处：CSDN 将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈，在这篇博文中，WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容： 什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗，真正的持卡人发现和
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