基于图神经网络的银行交易欺诈检测方法

随着电子支付的迅速发展,欺诈问题日益增多。传统欺诈检测方法受限于规则和特征工程,难以捕获复杂的交易模式。相反,基于图的方法虽然强调了数据的关系性,但通常忽略了特征工程的重要性。为了解决这个问题,提出一种端到端的电信诈骗检测方法——基于图神经网络的银行交易欺诈检测方法。该方法设计了一个针对图数据的特征工程,并利用融合模型对其进行训练。具体来说,使用过采样和设置节点权重的方式对银行交易数据进行不平衡处理,然后采用改进的自适应相似度边和节点度权重融合策略,构建用户交易图数据并挖掘交易节点间的潜在关联信息,最后综合局部特征和全局特征通过模型融合来弥补单一分类器的不足。实验结果表明,在广西玉林银行的交易数据中,所提模型对于交易欺诈数据的检测在F1分数、召回率、AUC 3个指标上相比GraphSAGE分别提升1.65,1.36,4.2个百分点,图数据构建时间缩短了80%左右,与其他主流的检测算法相比也取得了更高的检测精度。

银行交易欺诈风险防控技术研究与实践

近些年电信诈骗案件高发,银行面临的涉赌涉诈交易风险防控压力不断加大,需持续加强银行卡、收单商户风险管控,从多个环节入手,主动采取多项措施,防范涉赌涉诈等违法行为,落实打击电信网络新型犯罪工作。银行利用神经网络、关联图谱等技术,实现高风险交易实时监测预警。

基于电子商务链视角的第三方平台交易欺诈的运行机理分析

第三方平台交易欺诈已经成为阻碍其发展的重大问题,理清电子商务第三方交易平台欺诈运行机理,可以为平台管理者防范第三方平台的交易欺诈提供理论基础。采用扩展的电子商务链对典型案例进行分析,可以发现虚假信息流是欺诈的推动力量,其运行是往复的,整个欺诈过程是螺旋式上升的。

网络交易欺诈行为的共性特征研究

伴随网络交易的发展,各种网络交易欺诈行为层出不穷,这不仅损害了网络交易参与者的利益,也严重制约着网络交易市场的健康发展。学术界关于网络交易欺诈行为的研究相对少见,基于此,文章以特征分析为视角,引入计划行为理论(TPB)对搜集的近两年典型欺诈案例进行定性分析;在此基础上构建量表调查各类欺诈行为的特征数据,并进行量化研究,得到网络交易欺诈行为的四大关键共性特征:形象包装特征、利益导向特征、形式特征与技术包装特征。

基于KMRW声誉模型的公司声誉维持分析——以房地产中介公司交易欺诈为例

基于KMRW声誉模型,以房地产中介公司交易为例,构建了一系列研究假设,证明纳什均衡解的存在。如公众认为公司声誉好,则该公司维持声誉的积极性就愈高;如公众认为公司是强公司,则该公司选择不制造欺诈的概率就愈高;不管中介公司是强公司还是弱公司,不欺诈消费者在长期均是最好选择。

交易欺诈探析

交易欺诈探析赵泉改革开放以来，流通秩序混乱，交易欺诈盛行，一直困扰着我们的经济生活。过去人们认为这是存在于短缺经济情况下的特殊现象，但现在社会总供给和总需求基本得到平衡，买方市场越来越成为经济生活的常态时，交易欺诈行为并无收敛的迹象。反观其他比较成熟...

金融交易反欺诈人工智能建模方法研究

为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实数据集进行验证,从而为金融机构根据自身的优化目标和资源限制选用不同类别和特征数量的模型提供参考。特征数较大(200以上)的基于树的模型适用于资源较充裕切追求极致模型效果的场景,中等规模(特征数100~200)的神经网络模型适用于资源一般的场景,而特征数较小的决策树模型或逻辑回归模型适用于资源有限且模型效果要求不高的长尾场景。

数字信用交易反欺诈研究进展

数字技术的发展加速了金融在线支付方式的转变,带来支付便捷的同时却也增加了欺诈交易的隐患,反欺诈研究对保护用户财产、防范金融危机尤为重要。伴随数据治理与共享技术的进步,数字支付交易数据呈现海量、多源、异构的新特点,将基于大数据与人工智能的数据智能技术融入到反欺诈研究中具有重要的理论研究意义。信用卡支付与数字支付充分结合发展形成的数字信用支付模式,拥有当下最成熟的数据积累和理论基础,为反欺诈模型的研究提供了最理想的数据资源与理论支持。从概念出发,首先结合我国实际业务场景,对数字信用反欺诈研究问题的定义、研究难点、数据框架进行介绍;其次基于建模策略,分别从数据均衡和模型优化两方面对数字信用交易反欺诈研究的前沿进展进行综述,重点介绍了各类机器学习算法与深度学习算法在反欺诈研究中的理论基础、适用场景、最新成果,并基于上述内容展开综合评估;最后结合研究现状,从需求的角度切入,对包含反欺诈研究的泛化性、可解释性、面对新型欺诈交易模式敏感性在内的三大研究热点进行总结,并对未来的研究方向进行展望。

日本金融商品交易欺诈民事责任制度及其借鉴

为保障投资者合法权益,日本《金融商品交易法》规定了各种金融商品交易欺诈行为的民事责任。该法对虚假陈述民事责任的责任性质、赔偿数额等都作了详细规定,对操纵市场民事责任规定比较简单,仅要求行为人赔偿投资者损失,而对内幕交易行为则并没有规定民事责任。对操纵市场行为和内幕交易行为的否定,日本更多地依赖于行政责任和刑事责任。此外,日本《金融商品交易法》还规定,销售金融商品的金融商品交易业者违反说明义务或适合性原则,从事了欺诈行为,给投资人造成损失时,也应承担民事赔偿责任。我国在将来修改《证券法》或制定《金融消费者保护法》时,可以借鉴日本法中的经验,完善我国金融商品交易欺诈民事责任制度。

解释学的贫困和规范范式的运用——以商品房交易欺诈的法律规制为例

对商品房交易中的欺诈行为应该采取什么样的法律规制,采用瑕疵担保责任下的补偿性制度还是《消费者权益保护法》中的惩罚性赔偿制度?这种制度选择的前提是厘清《消费者权益保护法》中所指的"商品"是否包括商品房。仅以解释学为基础的分析思路不足以承担论证制度创新与制度变迁之重任,只有借助价值法学、法经济学和法社会学的规范进路,司法实践中所采用的适度的惩罚性赔偿制度才能具有规范意义上的合理性和正当性。

法国兴业银行欺诈交易案带给跨国银行风险监管的启示

法国兴业银行欺诈交易案是世界上目前单笔涉案金额最大的交易员欺诈事件。违法风险是无孔不入的,即便是金融监管制度比较发达的国家也不能避免,在复杂的金融交易、尤其是金融衍生工具交易中,建立有效的针对违法风险的防范机制是必须的。对金融机构而言,声誉就是生命,声誉风险对金融机构以及金融市场的破坏性往往是巨大的,如何维护交易主体信用、遏制声誉风险,乃是市场监管者必须关注的问题。内控机制的存在及其建设质量,直接影响着离岸金融机构控制与防范风险的能力,跨国银行监管当局有必要督促金融机构依据法律与国际惯例,建立合理有效的内控机制。巴塞尔协议是跨国银行风险监管的国际惯例,任何国家或地区,都必须考虑依据巴塞尔协议,综合本国国情,建立自己的跨国风险监管法制。

“克隆”银行卡欺诈交易民事案件的难点与建议

以一起"克隆"银行卡欺诈交易民事案件为切入点,对此类案件判决结果进行分类梳理。分析"克隆"银行卡欺诈交易民事案件中的相关疑难问题,包括银行与持卡人之间储蓄合同的性质、持卡人与银行之间的举证责任分配问题以及银行提出"先刑后民"抗辩理由分析。提出防范和规制"克隆"银行卡欺诈交易案件的建议,分别为及时制定涉及"克隆"银行卡欺诈交易纠纷的法律规则,以及银行应采取有效措施提高防范"克隆"银行卡欺诈交易风险能力。

浅谈欺诈性外汇交易的防范

欺诈性外汇交易造成的损失对金融机构来说可能是致命的,在当前资本日益国际化的今天,国内金融机构如何防范欺诈性外汇交易是急需解决的现实问题。

冒用中石化招牌引发欺诈交易案调查

中国石化广东分公司的大楼与南方石化所在的大楼,相距不过300米,但南方石化冒用中石化标识竟可以达八年之久,甚至冒充中国石化员工四处签订合同。由此引发的一系列欺诈交易该由谁负责？

基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究

为了降低在线交易欺诈数据的不平衡性对欺诈检测效果的影响,提出了一种基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法。该方法建立了WGAN网络包括生成模型和判别模型,对数据进行Key特征选取,在数据生成过程中进行Gumbel-softmax技巧采样输出,优化生成数据质量和提高训练稳定性;交替训练判别模型和生成模型直至模型收敛;接着将收敛的生成模型作为样本生成器生成少数类样本对原始数据进行平衡处理;利用平衡处理后的数据训练分类模型并进行模型评估。通过实验证明,该方法生成数据的效果优于SMOTE及其变种方法。

基于深度学习的银行卡交易反欺诈技术研究

银行卡交易的反欺诈技术旨在检测出欺诈风险较高的交易,通常采用神经网络进行反欺诈预防。传统神经网络只有一层隐藏层节点,对复杂多变的欺诈特征泛化能力较差。为提高欺诈交易预测的准确度,将深度信念网络模型应用到银行卡交易反欺诈中。构建了一个五层的深度信念网络模型,逐层训练并反向调优后获取到欺诈交易的特征,并通过分类器对交易进行分类。实验表明深度学习模型在银行卡交易欺诈预测方面比传统神经网络具有更高的准确性。

对价欺诈交易刑民界限的法教义学分析

对价欺诈交易是指行为人采取虚构事实或者隐瞒真相的方法,通过交付相当代价欺骗他人进行交易的行为。对价欺诈交易侵犯的法益是财产权,商业自治权在厘定对价欺诈交易的民刑界限时可以发挥重要的功能导向性作用。作为刑事犯罪的对价欺诈交易中的“财产损失”,包括客观损失以及交易的物品因不具有商业价值而遭受的损失,但应排除边际损失。对价欺诈交易中“欺诈”的刑事处罚范围,因对价之存在需要从性质、对象以及价值判断上进行限制,同时要加以体系性限缩。对行为人归责,需要考虑被害人是否尽谨慎义务。被害人之谨慎义务应采取折中说。认定刑事诈骗之“非法占有目的”,原则上应采取结果性非法占有目的,特殊情形下可采取行为性非法占有目的。

基于机器学习的网络支付欺诈交易动态识别模型的构建

通过抓取网络支付数据包,提取网络交易信息链特征,采用迭代算法搭建网络支付交易多分类器,实现数据分类,并利用机器学习方法构建网络支付欺诈交易动态识别模型.实验结果表明:采用动态识别模型进行网络支付欺诈交易所需时间为12.71 s,传统动态识别所需识别时间为22.63 s,与传统动态识别模型相比,动态识别模型更能节省时间成本,提高了网络支付欺诈交易识别效率.

银行卡伪卡欺诈交易民事案件的举证责任分配及实体责任认定研究

立法的滞后、理论的空缺、司法裁量权的不统一是银行卡伪卡欺诈交易民事案件判决不一的主要原因。举证责任分配和实体责任认定的差异造成同案不同判问题的大量存在,直接影响到储户和银行的切身利益,也损害司法判决的一致性和权威性,甚至诱发持卡人的道德风险进而影响整个社会诚信建设。本文以举证责任分配及实体责任认定为视角,对银行卡伪卡欺诈交易民事案件的相关问题进行研究。

基于聚类的欺诈交易离群点检测分析

本文面向某行业公司销售员的交易数据,根据公司过去发现的交易报告中的错误与欺诈企图,帮助公司完成核实销售报告真实性的工作。本文采用聚类算法,分析数据分布情况,发现离群点,解决欺诈交易检测问题。