机器学习模型在商业银行防控电信网络诈骗中的应用与实践

当前,电信网络诈骗风险已成为商业银行欺诈风险的主要形式,具有诈骗手法多变、隐蔽性强、对抗性强、危害性大等特点。本文介绍一种基于识别客户本人真实意图而构建的机器学习模型方法,能够评估客户被骗概率、辨别诈骗手法、识别欺诈交易,有效识别诈骗风险,从而采取合理的风险管控措施。在防控转账汇款过程的欺诈风险业务实践中,证明该方法可有效提升防控效果。