银行反诈模型是什么意思?

银行反诈模型是智能系统，通过分析用户行为和交易数据识别诈骗风险。它能监测异常登录、大额转账、夜间交易等可疑操作，实时预警潜在风险。模型会结合历史案例和最新诈骗手法，持续优化判断标准。用户收到验证码或交易拦截提示时，就是模型在发挥作用。银行还用模型标记高风险账户，加强人工审核。

反诈模型的工作原理

反诈模型依赖机器学习算法，从海量数据中提取诈骗特征。比如同一IP地址登录多个账户，或短时间内分散转账，都会触发警报。模型会计算风险分数，超过阈值就自动冻结交易。它还能区分正常消费和盗刷，比如突然在国外刷卡。银行每天用新数据训练模型，提高识别准确率。用户反馈的诈骗案例也会帮助模型升级。