笔记︱金融风险之欺诈分类以及银行防控体系简述
2016-06-21 11:33
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本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营
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从英国信用行业欺诈防范体系中看出,绝大多数欺诈可以分为申请欺诈、身份欺诈。
申请欺诈:使用虚假信息申请,较多根源于内部(公司内部员工引发)
身份欺诈:使用伪造的信息或盗用无辜的受害人的信息进行申请(外部)
申请欺诈,一般不是模型问题,而是数据本身存在问题,譬如小城市大学生比例超级高,模型是做不出来的,只能从描述性看出来。中国的欺诈、评级原理不公开,因为一公开,造假的可能性越大,负担不起。
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召回率,准确率,排序很准的模型排行:
1、SVM
2、随机森林、决策树
其中,规则判断,行为特征分析属于较为简单的分析方法,大多不需要通过建模,通过观测业务数据以及异常行为特征分析即可;
智能模型识别,会用SVM模型来进行识别;
关联分析(有组织的欺诈):社会网络的方法来探究(R语言︱SNA-社会关系网络 R语言实现专题(基础篇)(一))。
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本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营
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一、欺诈、损失定义与分类
1、欺诈分类
欺诈与客户虚假信息识别的案例较少,因为这些案例的数据源十分敏感,一般不会流入市场供大众参考。从英国信用行业欺诈防范体系中看出,绝大多数欺诈可以分为申请欺诈、身份欺诈。
申请欺诈:使用虚假信息申请,较多根源于内部(公司内部员工引发)
身份欺诈:使用伪造的信息或盗用无辜的受害人的信息进行申请(外部)
申请欺诈,一般不是模型问题,而是数据本身存在问题,譬如小城市大学生比例超级高,模型是做不出来的,只能从描述性看出来。中国的欺诈、评级原理不公开,因为一公开,造假的可能性越大,负担不起。
2、损失分类
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二、欺诈防控体系
欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合,比较看重分析员对业务的了解,从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹。同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。召回率,准确率,排序很准的模型排行:
1、SVM
2、随机森林、决策树
1、银行卡欺诈防控体系
2、检测级别提升路径
其中,规则判断,行为特征分析属于较为简单的分析方法,大多不需要通过建模,通过观测业务数据以及异常行为特征分析即可;
智能模型识别,会用SVM模型来进行识别;
关联分析(有组织的欺诈):社会网络的方法来探究(R语言︱SNA-社会关系网络 R语言实现专题(基础篇)(一))。
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