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在互联网金融诈骗产业化、规模化且广泛使用各类前沿技术的背景下,以人工智能等为代表的先进技术为金融机构提高反欺诈能力提供了新的方向。为探索机器学习技术在风险管理中的应用,文章以银行账户数据为研究基础,通过有监督训练,基于LightGBM算法的机器学习模型不断学习数据模式,在完成变量选择的同时择优输出针对欺诈风险的概率预测。  相似文献   
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