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风控要略 互联网业务反欺诈之路（下篇）

目录

三、实战教程（第12章-第13章）

第12章 机器学习算法的使用

第13章 互联网反欺诈实战

四、新的战场（第14章-第17章）

第14章 物联网时代的风控

第15章 内容安全与合规

第16章 风控与数据合规使用

第17章 海外风控公司

1、机器学习的广泛应用

在传统的风控产品中，数据分析比较依赖于专家的经验，如对于群控网络的挖掘一般通过对群控软件的特征来做。

虽然也是有一些场景使用算法，但是总体上还是以专家经验、规则策略为核心进行防控。核心思想：使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测。

2、特征工程

3、模型选择

4、渠道用户聚类

5、案例之金融在线申请反欺诈

1）欺诈类型（业务）

信用卡申请欺诈、在线信贷申请欺诈

2）欺诈类型（主体）

第一方欺诈、第二方欺诈、第三方欺诈

3）解决方案

对于金融领域在线申请反欺诈的问题，我们认为如果能够挖掘出潜伏在业务中的黑产欺诈团伙，则能够有效控制黑产，则能够有效控制黑产对业务造成的影响。通过半监督学习的方法进行建模，可以有效挖掘金融申请环境下的欺诈团伙。

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