主动学习和图谱挖掘在金融反欺诈中的应用实践

在AICon北京2017大会上，【王婷】讲师做了《主动学习和图谱挖掘在金融反欺诈中的应用实践》主题演讲，主要内容如下。

演讲简介：

在大规模互联网金融服务的实现过程中，为了效率和可扩展性，用户在没有面对面授信的过程中就可以得到上千至十几万元的资金或服务，这就造成了欺诈的泛滥，而且因为暴利的存在，黑色产业链的欺诈套路非常完善。

金融科技公司是怎样用大数据和机器学习来降低欺诈风险，在不影响用户体验的情况下，提升黑产的欺诈成本？在面对欺诈样本极少、样本极度不平衡以及标注成本很高的前提下，如何使用主动学习（Active Learning）技术解决识别欺诈用户的模型训练难题？随着信贷黑产的猖獗发展，团伙欺诈、黑产中介、代办包装等恶意骗贷的预防场景越来越关键，如何利用金融知识图谱和图谱挖掘技术识别欺诈团伙、黑产中介，做到提前预防？

本次演讲将带你探索主动学习、图谱挖掘等技术在金融科技公司反欺诈方面的应用，深入讨论 Active Learning 在反欺诈场景下的挑战与收益，以及一些实际反欺诈案例。

听众受益

1. 了解 Active Learning 是什么；

2. 了解 Active Learning 在反欺诈场景下的挑战与收益；

3. 了解 AI 技术驱动下的反欺诈实践。

讲师介绍：

王婷

宜人贷 数据科学家

王婷，宜人贷数据科学家，在数据挖掘、社交网络分析、机器学习、知识图谱等领域有丰富的研究和实践经验，博士期间曾在清华大学计算机系和北大计算所访问学习。现任宜人贷数据科学家，从事金融反欺诈模型建模工作，已申请 2 项反欺诈技术专利，与团队设计实现了“先知”反欺诈云平台，利用人工智能技术和人工调查结合，实时、快速、准确的识别欺诈用户，并整合多种数据源和知识图谱技术解决网络信贷行业日益严峻的组团欺诈问题。

完整演讲 PPT 下载链接：

https://aicon.infoq.cn/2017/beijing/schedule