深度学习在信息融合和欺诈风险识别中的应用

阅读数:133 2019 年 9 月 14 日 17:02

深度学习在信息融合和欺诈风险识别中的应用

ArchSummit 深圳 2018 大会上,李超讲师做了《深度学习在信息融合和欺诈风险识别中的应用》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

随着金融科技的飞速发展,越来越多的金融业务与互联网结合而变得高效而普惠。然而,大量资金涌入互联网金融也使得各种盗号,骗贷等黑色产业层出不穷,一旦风控系统出现漏洞,会使得黑产蜂拥而至,造成无法承受的损失,风险控制因此成为了决定互联网金融业务生死存亡的关键。

传统的反欺诈系统通常是基于黑白名单和规则策略,对黑产识别能力有限并且容易被破解或绕过。腾讯云天御应用深度学习技术给金融行业输出风险控制能力,具备业界领先的欺诈识别能力。相对于传统的规则策略,机器学习尤其是深度学习能够更准确的学习大量数据间的复杂关系,并且能够对新出现的欺诈行为自动学习,有显著的准确度提升。本次分享将介绍互联网金融的黑产现状,以及基于深度学习的反欺诈系统开发。

听众收益

  • 了解互联网金融业务中的黑产现状
  • 了解应用深度学习进行欺诈风险识别的系统搭建

讲师介绍

李超

腾讯云 金融风控业务研发负责人

李超博士是腾讯云金融风控业务的研发负责人,团队依托腾讯十多年的安全对抗积累,为金融和保险等行业赋予欺诈风险识别能力。在加入腾讯之前,李超博士先后在东南亚最大的移动社交公司和互联网房地产公司担任数据科学总监,负责搭建大数据智能平台并主导了多个人工智能项目的落地,如推荐系统,图片监控,房价预测等。

获得新加坡国立大学博士学位,博士期间主要研究人工智能在医疗中的应用,在该领域著名学术期刊和会议发表了 8 篇论文,并著有 1 本学术书籍。凭其人工智能方面的突出成果,在行业顶级会议 MICCAI 获得了年轻科学家的提名。

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完整演讲 PPT 下载链接

https://archsummit.infoq.cn/2018/shenzhen/schedule

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