本发明公开了一种基于交易数据的机器学习反欺诈监测系统,包括管理平台、ETL模块、采样引擎、流处理引擎、训练引擎、预测引擎和决策引擎;流处理引擎通过流式大数据处理对庞大的交易原始数据进行特征的快速提取和计算,从海量原始数据中得到有代表性的特征,充分提取数据中的信息。模型训练模块使用多种针对资金损失率、黑样本查全率优化过的机器学习模型和集成学习框架,得到的是针对某个指标优化的复合模型,克服了单个模型带来的过拟合、不稳定的缺陷,提高了模型的稳定性和泛化能力;模型训练模块通过预先设置的更新时间,自动获取最新数据并重新训练模型,从而使模型始终保持有效性,避免欺诈变异带来的模型失效问题。
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