半监督机器学习在金融风控中的应用

半监督机器学习在金融风控中的应用

半监督机器学习是一种在金融风控中广泛应用的方法，它结合了有监督和无监督学习的优势。在金融风控领域，由于数据的高维性、异构性和非线性特性，以及法规遵从性的要求，半监督机器学习技术能够有效处理这些问题，因此被广泛采用。

1.半监督机器学习的基本原理

半监督学习是一种在监督学习的基础上发展起来的机器学习方法，它通过利用大量的未标记数据来辅助模型的学习。在金融风控中，大量的用户信息是未标记的，这为半监督学习提供了广阔的应用场景。半监督学习通过构建模型来挖掘数据中的隐藏规律，并使用这些规律来进行预测和决策。

2.半监督机器学习在金融风控中的应用场景

2.1

欺诈/洗钱网络团伙识别

在金融风控中，欺诈/洗钱网络团伙识别是一个重要的应用场景。传统的解决方案往往基于规则系统，只能检测简单的和已知的洗钱行为，其准确度和覆盖率都不够高。而半监督主动式机器学习技术能够综合少量标签数据和大量无标签数据，对账号的异常行为和关联关系进行精准建模，精准检测狡猾多变的(协同)欺诈/洗钱行为，大幅度提高覆盖率，降低误伤率。具体而言，就是通过海量节点、多种异构关联边的图挖掘、异常检测和标签传播技术，发现未被规则识别出的高风险主体和洗钱网络。

2.2

交易反欺诈

交易反欺诈对时间的要求比较高，因此需要通过读取用户历史特征并结合当前最新信息，来实时计算和生成模型需要的特征，随后需要根据这些特征进行实时的模型计算。半监督机器学习能够在短时间内建立起有效的反欺诈模型，有效地识别出欺诈交易，从而保护金融机构的利益。

2.3

企业内控审计

在企业内控审计中，半监督机器学习能够帮助企业发现内部控制系统中的漏洞和违规行为，提高内控效率和效果。通过对大量内部数据进行分析，半监督机器学习能够发现潜在的风险点，并及时发出警报，帮助企业及时纠正问题，防止风险的扩大。

3.半监督机器学习在金融风控中的优势

半监督机器学习在金融风控中的优势主要体现在以下几个方面：

数据利用效率高：半监督学习能够充分利用未标记数据，提高数据的利用效率。

模型鲁棒性强：通过利用大量数据，半监督学习能够构建出鲁棒性强的模型，能够有效应对金融市场的动态性和不确定性。

法规遵从性好：半监督机器学习能够在保护客户隐私的同时实现数据的有效利用，符合金融风控的法规遵从性要求。

综上所述，半监督机器学习在金融风控中的应用具有广泛的前景和重要的实际价值。随着人工智能技术的不断发展，相信半监督机器学习在未来会在金融风控中发挥更加重要的作用。