在风险管理领域，尤其是在金融行业，半监督学习（Semisupervised
learning，SSL）已经被广泛应用以提升风险控制的效果。作为一种结合监督学习和无监督学习的方法，SSL充分利用标记和未标记数据，以提高模型性能。在实际案例中，SSL在团伙欺诈交易行为的风险控制方面表现出色。
在银行等金融机构中，通过对大量交易数据的监控和分析，可以发现潜在的欺诈行为。然而，由于标记正常交易和欺诈交易的成本非常高，因此可用的标记数据往往非常有限。在这种情况下，SSL方法可以充分利用未标记数据的信息，提高模型的性能。具体而言，SSL通过最小化其他类似训练示例之间的预测差异来处理未标记数据，从而更好地捕捉数据分布，提高风险控制的效果。
在一篇名为《银行通过半监督机器学习提升团伙欺诈交易风险控制能力》的文章中（链接：https://blog.csdn.net/qianfan\_***ysis
