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
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。
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。
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