随着股民的专业素养越来越强，我们也开始从侧重基本面分析转向了侧重基本面+技术面分析，那技术面分析的第一步就是要有大量的对应股票的数据~那老 amy 就提出问题，大家需要如何利用 Python 去获取数据呢？兄得们估计立马就会想到自己去撸一个爬虫~实际上，duck 不必，我们强大的 Python 的先锋们早就发现了这个问题，所以封装了很多关于财经数据的接口(当然其本质还是爬虫哈)，比如：pandas
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2023-10-15 10:20:36
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1cspace.com/web/projectPDF/402...
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2021-06-29 14:26:25
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本数据集是Kaggle上一个用于研究金融诈骗的数据集。
原创
2022-10-17 13:43:11
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先介绍下金融借贷业务流程：用户前来申请借贷，会先经过欺诈识别，把欺诈团伙和主观欺诈的个人拒绝掉，然后对通过的人做信用评估，最后根据额度模型，算出利润最大化时放款金额。刚才提到了团队欺诈，举个真实的例子。宜人贷在他们的财报中公布的，他们被一个团伙成功撸走了2000多单，当时宜人贷的件均4w， 一下损失了8000w！！那么如何防范这种风险呢。这就是今天要分享的图算法。图可以将这些一个个有良好记录的个体
原创
2021-03-29 15:52:59
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在线反欺诈中的Spark算法实践，基于Spark架构的实时反欺诈平台
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2021-07-26 15:26:10
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【目前保险欺诈现象】随着保险产品、服务的更新换代及信息传播技术的迅猛发展，保险欺诈也日益呈现出了专业化、团伙化、区域化、复制化、虚拟 化、复杂化等特征。关注反欺诈能力，防范和化解保险欺诈是保险业长远经营与银保监监管亟需解决的问题。据《中国保险报》权威报道，我国保险业前期开发的某些险种因被欺诈导致的赔款最高达保费收入的50％，全部理赔案件中被各种类型的欺诈导致的赔款支出约为10％-30％，当然其中也
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2024-01-07 17:03:09
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一、实验要求（1）简单应用SET工具建立冒名网站（2）ettercap DNS spoof （3）结合应用两种技术，用DNS spoof引导特定访问到冒名网站。（4）请勿使用外部网站做实验二、实验内容（一）实验准备靶机：Windows7 IP-192.168.171.132 攻击机：Kali IP-192.168.171.128 Kali网关-192.168.171.
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2024-01-31 16:00:02
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本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的处理。而数据处理背后的算法
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2024-01-25 21:26:15
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文章作者：携程技术团队编辑整理：Hoh内容来源：《携程人工智能实践》导读：支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象，它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后，欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃，侵害用户资金安全，给用户和携程平台带来损失。携程金融风控团队需要在不影响正常用户自由出行的前提下，对这样的风险交易进行精准识别并实时拦截，从而保护用户资金安全。支付欺诈风险具备以下3点特性。1. 高对
原创
2021-03-26 21:44:47
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在金融行业中，欺诈行为一直是一个严重的问题，它不仅会给金融机构带来巨大的经济损失，还会破坏金融市
大数据与计算机视觉的结合正在重塑目标检测和图像分类的技术边界，尤其在数据规模、模型复杂度和实时性要求极高的场景下。以下是关键技术路径、优化策略及实战案例：一、大数据下的图像分类技术栈1. 数据层面的挑战与应对海量数据管理：分布式存储：图像库分片存储于HDFS或对象存储（如AWS S3），通过Petastorm格式加速TensorFlow/PyTorch读取。高效预处理：Spark并行化处理（缩放/
上次分享了非常牛逼的不需要介质就能进行团伙挖掘的算法，大家都说是个好算法，但是实现细节还是有些问题。一、梳理已有或者想应用的场景首先需要梳理满足该算法数据条件的场景，最少的条件就是：用户+时间戳。举例一些具体的场景，大家感官更明显。用户下单环节（A、B用户多天总是在较短的时间内购买商家A，然后是商家B）用户A 2021-11-16 21:22:02 商家A用户B &nbs
高盛涉嫌金融欺诈在欧洲引发强烈反应
http://www.sina.com.cn 2010年06月07日11:42 CCTV《今日观察》
CCTV《今日观察》2010年6月6日播出：三评高盛“欺诈门” 高盛惹怒欧洲，以下为节目实录：
高盛涉嫌金融欺诈在欧洲引发的强烈反应，在美国证券交易委员会对高盛提出诉讼后不久，欧洲各国政府
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精选
2010-07-23 20:11:45
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文章目录实时指标计算风险态势感知系统基于统计分析的方法核心风控指标数据核心业务数据基于无监督学习的方法基于欺诈情报的方法预警系统风险数据名单体系（名单库）欺诈情报体系数据情报技术情报事件情报情报分析 实时指标计算首先，大致上都有哪些场景。设备上登录 过多的账户1 天内设备上登录的账户过多设备使用 HTTP 代理登录设备某段时间的移动距 离、账号某段时间范围内的活跃天数等（累计）在风控反欺诈业务中
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2023-12-20 18:02:37
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说到阿里云的反欺诈服务，可能对于我们并不陌生，就是我们去淘宝上面会遇到的滑动验证，在这里不得不说一下为什么要用这个滑动验证，目的就是为了防止羊毛党的薅羊毛行为。 对搜集各大电子商城、银行、实体店等各渠道的优惠促销活动、免费业务之类的信息产生了浓厚的兴趣。他们有选择地参与活动，从
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2023-11-14 15:04:06
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在互联网业务开展的过程中，经常面临着黑产的批量攻击，这种攻击渗透在业务链路的各个环节，如注册、登录、营销、交易等等，团伙欺诈对互联网业务开展构成了巨大威胁。团伙欺诈发生时，同一团伙的账号间会存在或显性或隐性的关联，通过深入挖掘这些关联关系，构建账号间的关系网络，可以将这些欺诈团伙一网打尽。图是表示事物之间关联关系的有效方式，包括节点和边。节点是一种实体，可以是账号，也可以是设备、手机号等，而边表示
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2023-11-26 08:03:27
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从上个世纪90年代开始，由于反欺诈领域大数据量和高时效性需求，机器学习技术得到逐步应用： Kokkinaki（1997）提出一种基于决策树逻辑的模型，其中子节点代表不同的变量，分叉路经代表满足不同的条件； Bentley（2000）运用基因算法来搭建一套逻辑规则，可以根据最大发生概率将交易行为划分为可疑和非可疑； Bolton和Hand（2002）利用对等组分析和断点
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2024-01-25 21:32:04
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欺诈用户风险识别 python 是当前金融科技领域中日益重要的任务，尤以电商和银行等行业尤为显著。随着网络交易的普及，识别并防范欺诈用户的技术需求愈加迫切。本文将从业务场景分析、技术演进、架构设计等多个方面，详细探讨如何高效解决“欺诈用户风险识别”的问题。
## 背景定位
在数字经济快速发展的背景下，欺诈用户对企业的影响愈发明显，可以从业务场景中进行深入分析。对欺诈用户的风险识别将影响用户体验
不少刚进入风控行业或想转岗的朋友可能都有过这样的困扰，需要掌握哪些代码工具，掌握的程度要求，以及在哪些工作场景是需要应用到工具。解决这类疑问，首先我们得知道有哪些工具。今天小编就以反欺诈模型为例，带大家去了解一二。全流程反欺诈模型工具应用在反欺诈模型中，主要是使用哪些工具呢？一般而言，全流程反欺诈模型主要分为数据获取、数据处理、建模、可视这四大模块。其中，无论是策略、模型还是数据分析，都需要对数据
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2023-11-06 22:09:05
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笔记︱支持向量机SVM在金融风险欺诈中应用简述 笔记︱支持向量机SVM在金融风险欺诈中应用简述 欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹。同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。 召回率，准确率，排序很准的模型
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2017-02-19 16:15:00
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