干货 | 人工智能如何帮助银行反欺诈：银行智能欺诈风险预测模型研究

近年来，伴随移动互联网、虚拟现实等技术的飞速发展，银行服务模式日趋多样化。在客户享受灵活便捷服务的同时，银行欺诈风险呈现出更加隐蔽、专业的特点，发展出更多的作案手法和表现形式。传统欺诈检测通常依赖专家规则、黑名单库等方法，已经不能适应新的欺诈挑战。银行亟需研究并应用先进的机器学习算法，以数据价值为驱动建立智能化的风险预测模型，以此作为欺诈风险防范的强力手段。

一、发展趋势

国内外银行在传统反欺诈管理中主要依赖专家经验，通过人工方式制定检测规则，当申请或交易信息与反欺诈规则匹配后即执行相应的业务策略。这种管理模式得出的反欺诈规则存在一定的局限性，不能枚举所有业务场景，无法对各类欺诈行为进行全面覆盖。与此对应，欺诈者会针对性的对已有规则进行回避，导致专家规则处于被动调整的位置，无法跟上欺诈手段的更新换代[1, 2]。另外，当专家规则积累达到一定数量后误报率通常会比较高，能够影响到实际风险决策制定和实际业务开展。

机器学习是一种重要的金融手段，近年来在国内外金融机构和企业中被尝试应用到风险防范、反欺诈……