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反欺诈Champion Challenger试验教程

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是Champion Challe… · 为什么在反欺诈中至关重要 · 课程整体目标与学习路径
课程导论Champion
02
反欺诈基础
常见欺诈类型（身份盗用 · 账户盗用 · 交易欺诈
反欺诈基础常见欺诈类型
03
Champion Challenger核心概念
Champion（冠军模型） · Challenger（挑战者模型） · A/B测试在风控中的应用
ChampionChallenger
04
试验设计原则
假设检验 · 显著性水平 · 统计功效
试验设计原则假设检验
05
评价指标体系
准确率 · 精确率 · 召回率
评价指标体系准确率
06
数据准备
历史欺诈标签定义 · 样本划分（训练/验证/测试） · 时间序列数据切分（避免未来信息泄露）
数据准备历史欺诈标签定义
07
特征工程基础
特征类型（数值 · 类别 · 时序
特征工程基础特征类型
08
Champion模型构建
逻辑回归模型原理 · 在反欺诈中的优势 · 模型训练与调参
Champion模型构建
09
Challenger模型构建（一）
决策树与随机森林 · 集成学习在欺诈检测中的应用
Challenger模型构建
10
Challenger模型构建（二）
XGBoost与LightGBM · 梯度提升树的实战调优
Challenger模型构建
11
Challenger模型构建（三）
深度学习模型（DNN · TabNet） · 处理高维稀疏特征
Challenger模型构建
12
Challenger模型构建（四）
图神经网络（GNN） · 利用关联网络检测团伙欺诈
Challenger模型构建
13
离线评估流程
在历史数据上回测Champion与C… · 计算各项指标对比
离线评估流程Champion
14
在线试验设计
流量分桶策略（随机分桶 · 分层分桶 · 哈希分桶）
线试验设计流量分桶策略
15
试验监控指标
实时监控模型分数分布 · 拒绝率 · 通过率
试验监控指标实时监控模型分数…
16
试验运行周期
最小运行时长 · 样本量收敛判断 · 早停规则
试验运行周期最小运行时长
17
结果分析方法
置信区间计算 · 假设检验（t检验 · 卡方检验）
结果分析方法置信区间计算
18
决策机制
Challenger显著优于Cham… · 灰度发布 · 回滚策略
决策机制Challenger
19
多Challenger管理
同时运行多个Challenger模型 · 多臂老虎机（Multi-Armed…
Challenger管理
20
模型版本管理
模型注册 · 元数据记录 · 版本号规范
模型版本管理模型注册
21
特征与数据漂移检测
PSI · CSI · 数据分布变化对试验结果的影响及应对
特征数据漂移检测
22
业务规则与模型协同
规则引擎与模型分数融合 · Champion Challenge…
业务规则模型协同
23
案例实战（一）
账户盗用（ATO）场景下的Champ…
案例实战ATO
24
案例实战（二）
交易欺诈场景下的Champion C…
案例实战Champion
25
案例实战（三）
薅羊毛/营销反欺诈场景下的Champ…
案例实战Champ
26
自动化试验平台
试验配置 · 自动调度 · 结果看板
自动化试验平台试验配置
27
合规与伦理
模型公平性 · 隐私保护（差分隐私） · 监管要求对试验的影响
合规伦理
28
常见陷阱与避坑
样本选择偏差 · 多重比较问题 · 辛普森悖论
常见陷阱避坑
29
进阶话题
强化学习在Champion Chal… · 在线学习与模型实时更新
进阶话题Champion
30
课程总结与未来展望
Champion Challenge… · 反欺诈技术发展趋势（联邦学习 · 大模型）
课程总结未来展望