7、使用AutoML检测金融欺诈交易

使用AutoML检测金融欺诈交易

在当今数字化的金融世界中，欺诈交易是一个严重的问题，它不仅会给用户带来经济损失，还会影响金融机构的声誉。为了有效应对这一挑战，利用机器学习技术进行欺诈检测成为了一种重要的手段。本文将详细介绍如何使用Google Cloud的Vertex AI AutoML构建一个模型，来预测金融交易是否为欺诈交易。

项目背景与目标

我们的目标是构建一个模型，用于预测金融交易是欺诈性的还是合法的。我们所在的公司是一家移动支付服务提供商，拥有数十万用户。虽然欺诈交易相对较少，且通常会被其他保护机制捕获，但仍有一些欺诈交易可能会漏网，对用户造成负面影响。公司希望通过机器学习（ML）构建一个定制模型，以改进现有的欺诈检测软件。

然而，这个项目面临一个挑战，即数据集高度不平衡。绝大多数交易都是合法交易，因此一个简单地预测所有交易都是合法的模型可能会有很高的准确率，但却毫无用处。我们需要利用其他指标来更好地理解模型的性能。

项目工作流程

项目的工作流程与之前预测广告媒体渠道销售的项目类似，主要包括以下步骤：

graph LR
    A[数据提取与分析] --> B[上传数据集到AutoML平台]
    B --> C[模型训练]
    C --> D[评估AutoML结果]
    D --> E[部署模型进行预测]

1. 数据提取与分析 ：对数据集进行清洗和探索，了解数据的特征和分布。
2. 上传数