联邦学习在商业银行反欺诈领域的应用  

作　　者：苏建明 叶红 吕博良 程佩哲 

机构地区：[1]中国工商银行业务研发中心 [2]中国工商银行业务研发中心信息安全部

出　　处：《中国金融电脑》2021年第2期39-42,共4页Financial Computer of China

摘　　要：随着国家层面对电信诈骗的治理,以及基于机器学习的大数据反欺诈风控技术的迅猛发展,各行业头部企业在反欺诈风控领域取得长足进步,传统模式的网络诈骗得到了有效遏制。但在巨大的经济利益驱动下,黑色产业链规模、手段、技术不断发展,不法分子欺诈手法不断升级,单次欺诈行为贯穿社交媒体、银行等多个行业及领域,各机构、企业基于自身数据难以应对,跨行业反欺诈数据共享及模型共建迫在眉睫。

关 键 词：电信诈骗 经济利益驱动 反欺诈 网络诈骗 数据共享 机器学习 社交媒体 大数据 

分 类 号：F830.33[经济管理—金融学] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]