项目简介：
本项目聚焦金融领域的风险控制需求，基于机器学习技术构建了一套智能反欺诈系统。系统通过分析用户交易行为、设备指纹和社交网络等多维度数据，实现了对欺诈交易的实时识别与拦截，在某互联网金融平台的实际应用中，将欺诈损失降低了63%。
核心技术突破：
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多源数据融合：整合结构化交易数据与非结构化行为日志，构建包含200+特征因子的评估体系
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动态风险评估：采用XGBoost+LSTM混合模型，同时捕捉即时交易特征和用户长期行为模式
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实时决策引擎：基于Flink流式计算框架，实现毫秒级风险评分响应
项目亮点：
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创新性地引入图神经网络（GNN），有效识别有组织的欺诈团伙
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开发了可解释AI模块，为每笔高风险交易提供可视化判定依据
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系统日均处理交易请求超50万笔，误报率控制在0.05%以下
应用价值：
目前该模型已成功应用于信用卡反欺诈、网贷审批等场景，累计拦截可疑交易1.2亿元。项目不仅提供了完整的特征工程方案和模型调优方法，还包含金融行业特有的数据脱敏处理技术，学员可快速掌握金融AI项目的实施要点。
