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支付欺诈类型与交易监测模型

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 支付欺诈的严峻形势与行业影响
课程导入学习目标
02
支付基础与欺诈概述
支付流程 · 参与方 · 欺诈定义
支付基础欺诈概述
03
欺诈类型全景
按渠道（线上/线下） · 按场景（卡支付 · 账户支付
欺诈类型全景按渠道
04
账户盗用与身份冒用
典型手法（撞库 · 钓鱼 · 社会工程学）
账户盗用身份冒用
05
支付卡欺诈
伪卡 · 卡不在场（CNP） · 卡片测试
支付卡欺诈伪卡
06
商户欺诈与合谋
商户欺诈类型（如洗钱 · 虚假交易） · 内部人员作案
商户欺诈合谋
07
网络钓鱼与社交工程欺诈
邮件 · 短信 · 电话诈骗手法
网络钓鱼社交工程欺诈
08
恶意软件与木马欺诈
键盘记录 · 屏幕抓取 · 移动端恶意应用
恶意软件木马欺诈
09
洗钱与支付欺诈关联
洗钱三阶段 · 支付渠道洗钱模式 · 反洗钱（AML）基础
洗钱支付欺诈关联
10
欺诈风险指标体系
欺诈率 · 拒付率 · 误报率
欺诈风险指标体系欺诈率
11
交易监测数据基础
交易数据字段 · 用户行为数据 · 设备指纹
交易监测数据基础交易数据字段
12
规则引擎与阈值策略
规则设计 · 阈值调优 · 规则生命周期管理
规则引擎阈值策略
13
机器学习模型基础
监督学习 · 无监督学习 · 特征工程
机器学习模型基础监督学习
14
常用欺诈检测算法
逻辑回归 · 随机森林 · XGBoost
常用欺诈检测算法逻辑回归
15
实时交易监测系统架构
流处理 · 特征存储 · 模型服务
实时交易监测系统…流处理
16
模型训练与验证流程
数据准备 · 训练集/测试集划分 · 交叉验证
模型训练验证流程
17
特征工程实战
时间窗口特征 · 聚合特征 · 行为序列特征
特征工程实战时间窗口特征
18
模型可解释性与公平性
SHAP · LIME · 监管要求
模型可解释性公平性
19
案例实战
信用卡盗刷检测模型搭建（从数据到部署…
案例实战信用卡盗刷检测模…
20
案例实战
账户接管（ATO）检测模型搭建与规则…
案例实战ATO
21
案例实战
商户欺诈与洗钱识别模型（图算法应用）
案例实战商户欺诈
22
案例实战
实时风控系统模拟（规则+模型混合决策…
案例实战实时风控系统模拟
23
模型监控与迭代
漂移检测 · 性能衰减 · 定期重训
模型监控迭代
24
欺诈响应与处置
交易拦截 · 人工审核 · 客户通知
欺诈响应处置
25
合规与监管要求
PCI DSS · GDPR · 反洗钱法规
合规监管要求
26
常见问题与陷阱
数据不平衡 · 样本偏差 · 过拟合
常见问题陷阱
27
前沿趋势
图神经网络 · 联邦学习 · 生成式AI在欺诈检测中的应用
前沿趋势图神经网络
28
综合项目
从零构建一个支付欺诈监测系统（需求分… · 设计 · 实现
综合项目从零构建一个支付…
29
课程总结
核心知识回顾 · 技能图谱 · 行业认证与职业发展建议
课程总结核心知识回顾
30
结业测试与实战考核
综合案例分析 · 模型调优任务 · 答辩与反馈
结业测试实战考核