伴随着互联网、通讯工具等技术的发展以及新型支付方式的普及,出现了越来越多有着明确分工和缜密“作战”计划的欺诈团伙,例如黑产团伙、骗贷团伙、车险和健康险的骗保团伙、信用卡套现团伙等等。他们娴熟运用各类技术升级欺诈手段,从线下到线上对各个业务场景展开立体化的攻击,严重影响了业务安全。这种欺诈行为团伙化的趋势对风控手段提出了更高的要求。
从欺诈手段上来说,团伙欺诈行为往往更加隐蔽,针对个体进行评估的传统反欺诈手段,一般从黑白识别下手,无法从动态的全局视角洞察欺诈风险,防范团伙攻击。关联网络成为发现欺诈团伙的重要技术手段。
那么,业务安全中有哪些涉及团伙欺诈的场景,具备怎样的特征?传统反欺诈手段有哪些局限性,关联网络又是如何在反团伙欺诈中发挥作用的?关联网络的技术框架主要包括哪些环节?其中又包含哪些常见的算法?在实际应用中如何将基于关联网络的解决方案进行工程化落地?关联网络和机器学习模型有何关联?
关于这些答案,都将在本期直播中呈现。
11月10 日下午15:00顶象数据科学家翼龙邀请你就团伙欺诈话题展开探讨,聊聊关联网络那些事儿。
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翼龙——北京大学软件工程工学博士,曾在天池阿里云安全大赛中获得冠军。现就职于顶象AI研发中心,负责算法研究与应用,带领团队实施了多个金融风控建模项目。熟悉关联网络技术,并成功应用在代理人反欺诈、信用卡套现检测、信贷申请反欺诈、营销反欺诈等多个场景。
最后再给大家简单介绍下顶象业务安全大讲堂。
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11月10日下午15:00,本期直播将在顶象视频号&钉钉&CSDN顶象技术直播间&B站顶象直播多平台同步直播,请大家提前锁定直播间,一起聊聊团伙欺诈那些事儿!
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