主要观点：银行使用 Customer 360 以统一方式维护客户记录，可用于欺诈检测，代码通过 PySpark 和机器学习算法实现相关功能。
关键信息：

• Customer 360 是整合客户所有数据的“综合画像”，能帮助企业更好理解客户、个性化服务及发现数据模式。
• 欺诈检测用于发现可疑活动，如有人假冒他人盗窃钱财，利用数据提醒异常。
• 代码利用 PySpark 及机器学习算法，包括链接记录（如匹配账户和交易数据）、发现不匹配（计算姓名、地址等相似度）等步骤。
  重要细节：
• 代码中对数据进行标准化处理，如将名字小写、标准化日期格式。
• 采用 Jaro-Winkler 和 Levenshtein 算法计算相似度，通过 birth year 和 first letter of surname 进行记录配对。
• 训练数据用于训练随机森林模型，模型根据相似度得分预测记录是否匹配。
• 输出示例展示了账户和交易记录的匹配预测结果，可根据实际需求调整和优化。
• 此过程可扩展至数百万条记录，适用于实际银行场景。