深度学习在金融欺诈检测中的应用案例与技术方法

一、技术方法概述

1. 自动特征学习
   深度学习通过多层神经网络自动提取交易数据中的非线性特征，例如时间序列模式（如$t_n$时刻的交易金额、地理位置变化）、用户行为画像（如$v_i$表示设备指纹特征）等，避免传统方法依赖人工设计规则的局限性。

2. 卷积神经网络（CNN）
   将交易记录转化为二维矩阵（如时间$\times$交易类型），通过卷积层捕捉局部关联性。例如检测信用卡交易中“短时间内多笔小额消费后出现大额异常转账”的模式。

3. 循环神经网络（RNN/LSTM）
   处理时间序列数据，例如通过LSTM单元建模用户历史交易序列 S = { x 1 , x 2 , . . . , x T } S = \{x_1, x_2, ..., x_T\} S={ x