反欺诈

从 Credit Metrics 到 CPV：现代信用风险模型的进化与挑战信用风险是金融领域极为重要的风险类型，它指的是交易对手因各种主客观因素无法按合同履约，致使经济主体面临损失的风险。其主要特征涵盖潜在性、长期性与破坏性，与市场风险、流动性风险等共同构成了金融机构的风险体系。在风险管理流程中，风险识别、分析、评估及应对等环节至关重要，而信用风险的测量则是其中的关键一环。

【Flink银行反欺诈系统设计方案】6.用户画像数据与反欺诈系统的关联思路作为软件架构师，设计银行反欺诈系统与用户画像数据的关联方案时，需要结合用户画像的静态和动态特征，通过实时或离线分析增强欺诈检测的精准性和覆盖场景。以下是设计思路、案例说明及代码示例。

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Python数据分析案例59——基于图神经网络的反欺诈交易检测（GCN,GAT,GIN）以前的数据分析案例的文章可以参考：数据分析案例以前二维的表格数据的机器学习模型都做烂了，['线性回归','惩罚回归','K近邻','决策树','随机森林','梯度提升','支持向量机','神经网络']，还有现在常用的XGBoost，lightgbm，catboost，以及普通的神经网络MLP。至于LSTM,GRU,RNN,Transformer都是三维的数据，时间序列系列的预测。

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