利用大数据技术提升风控与反欺诈效率

一、利用大数据技术提升风控与反欺诈效率

在当今数字化的时代，**大数据** 技术已经成为金融、保险、电子商务等行业的重要工具。尤其是在**风险控制**（简称风控）和**反欺诈**的领域，大数据的应用逐渐引领了行业的发展方向。本文将探讨大数据风控和反欺诈的基本概念、实际应用、面临的挑战及未来的发展趋势。

什么是大数据风控与反欺诈？

**大数据风控**是指通过对海量数据进行分析和挖掘，从而有效识别、评估和控制潜在风险的过程。风控的目标是保护企业免受信用风险、市场风险及操作风险等各种不确定性因素的影响。相比传统方法，大数据风控能够更精准地预测风险，提升决策效率。

**反欺诈**则是指企业通过数据分析手段，识别和防范各种欺诈行为。随着金融科技的发展，欺诈手段也日益多样化，因此反欺诈系统需要快速应对新的欺诈形式，并通过**实时监控**和**数据分析**来减少损失。

大数据在风控与反欺诈中的应用

在风控与反欺诈领域，大数据的应用主要体现在以下几个方面：

数据聚合与分析：大数据技术可以整合来自不同来源的数据，包括用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等，为风险评估提供全面的信息支持。
实时监控：通过实时数据分析，企业可以迅速发现异常交易或者异常行为，并及时采取措施，降低潜在损失。
机器学习算法：使用机器学习算法，企业可以从历史数据中学习，并识别出可能的欺诈模式，提高预测的准确性。
客户画像：大数据能够帮助企业构建详细的客户画像，通过分析客户行为来识别高风险客户，从而加强风控措施。

实际案例：大数据风控与反欺诈的应用

在实际操作中，我们可以看到许多企业已经开始应用大数据技术来提升风控和反欺诈的能力。例如：

银行业：许多银行采用大数据分析来监测客户的交易行为。一旦发现与用户历史行为不一致的交易，系统会自动发出警报，从而进行进一步的检查。
电子商务：一些电子商务平台利用大数据技术对用户的购买记录、浏览历史等数据进行分析，如果发现某个用户的行为模式突然变化，便会对其交易进行审核，以防欺诈。
保险业：保险公司可以通过分析申请人的各种信息（例如社会经济状况、健康记录等），有效评估投保风险，并合理定价。同时，通过持续的监测，可以识别潜在的欺诈申请。

面临的挑战

尽管**大数据风控与反欺诈**有着显著优势，但在其实施过程中，仍然面临一些挑战：

数据隐私与合规性：在处理个人数据时，企业需要遵循相关的隐私法规，否则会面临法律风险。
数据质量：大数据分析的效果高度依赖于数据的质量，数据的不完整或错误会影响风控判断。
技术壁垒：实施大数据分析需要专业的技能和工具，许多企业在这方面存在技术短缺。

未来的发展趋势

展望未来，大数据风控与反欺诈的技术将持续进步，可能体现为以下趋势：

智能化：随着人工智能和机器学习的发展，越来越多的自动化风控和反欺诈系统将被采用，提升工作效率和准确性。
多维度数据整合：企业将更加注重多维度数据的整合，以获得更加全面和立体的风险背景信息。
更加注重用户体验：在防范欺诈的同时，企业也需要提升用户体验，通过友好的方式进行风控措施，减少用户的不适感。

总结来说，**大数据风控与反欺诈**为企业提供了前所未有的机会，通过科学的技术手段识别和控制风险，挤压欺诈行为的生存空间。虽然企业在应用这一技术时将面临一些挑战，但总体而言，大数据无疑是推动行业进步的重要动力。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过本文的分享，您能对大数据风控和反欺诈有更深入的了解和认识，为自己的业务实施提供一些新的思路和解决方案。

二、互联网是个非常复杂的网络，基于网络的反欺诈风控算法有哪些？

今日分享 / 基于图神经网络的互联网金融欺诈检测

文 / 敖翔博士中国科学院计算技术研究所副研究员

阅读收益：

1- 用GNN做欺诈检测为什么行？

2- 用GNN做欺诈检测有什么坑？

3- 用GNN做欺诈检测还有什么趋势？

学习PPT：https://pan.baidu.com/s/1aV9LBsLs1UVDN-7rQ74nlA

导读

欺诈检测因类别分布不平衡、概念漂移、自然误差等因素使得深度学习方法的自动特征提取能力难以充分发挥，进而影响模型的学习效果。近年来兴起的图神经网络由于其强大的关联特征感知、提取能力，为改善上述挑战带来机会。但其平滑的消息传递机制很难克服严重的类别分布不平衡现象，由于欺诈者的故意伪装又会对建模带来进一步挑战。本报告将围绕基于图神经网络的欺诈检测若干关键问题，介绍近期在此方向的研究进展及其在互联网金融欺诈场景的应用效果，最后探讨未来该方向的潜在研究趋势。

后疫情时代的互联网金融欺诈

新冠疫情的爆发以前所未有的方式冲击了世界经济，进一步增加了平台遭受金融欺诈的风险。根据一份英国媒体的报道，2020年4月，英国金融产品的欺诈率环比上升了33%。同时，根据美国FIS的报告，同一时期美国的交易欺诈率同比上涨35%。由此可以看出，新冠疫情打击了全球经济，下行的经济趋势导致了金融欺诈案件数量的攀升。在金融欺诈数量增长的同时，金融欺诈的形式也出现了变化，例如：

金融业务因疫情被迫向线上转移。如传统银行、保险和证券的业务从传统线下业务向线上迁移。在此过程中，机构难以获得全面的客户身份验证信息，加之现今信息欺诈技术的升级，导致信用欺诈频发。
很多互联网公司进军金融行业，推出新的金融产品和服务。一方面推动了金融的发展，但另一方面为互联网金融欺诈提供了新的舞台。比如阿里巴巴在其平台上向小企业主提供低息贷款，这类小型贷款无需抵押，贷款人存在较高违约风险。

接下来先了解一下传统欺诈检测和互联网欺诈检测任务。

1. 传统欺诈检测任务的挑战

在传统的欺诈检测任务中，主要会面临以下几个挑战：

类别不平衡，在数据中欺诈数据比例相对较低。
概念漂移，数据分布随着时间会产生一定的变化。
数据不可信，未被标注为欺诈的数据并不一定是可信的，有可能是因为发生了欺诈但未被识别。因此训练样本可能不是100%真实准确的。

2. 互联网欺诈检测任务的挑战

我们现在所面临的互联网欺诈检测任务挑战更加严峻：

类别极度不平衡，导致样本价值敏感度不同。由于互联网用户基数更大，欺诈率从传统银行约2%降低至万分之一甚至更低，因此识别欺诈案例难度再次升级。
对抗攻击，导致出现分布外的样本。欺诈者可能通过改变以往行为、模仿正常用户行为等方式逃过反欺诈模型的检测。欺诈手段的快速变化也对欺诈检测提出了新的挑战。
标注稀缺，导致特征学习的指导信号弱。互联网金融产品大多都是创新性产品，由于出现时间较短，大多数据尚缺乏完备的标注，如何在新场景中检测欺诈就变成了新的挑战。

总结以上三点，对于互联网欺诈检测最大的难点在于发现有效的特征。

用图神经网络为什么行？

在详细讨论为什么图神经网络可以用于解决以上问题之前，需要先了解一下欺诈检测数据和方法的演化。

① 欺诈检测数据的演化：

早期数据是基于量化表格的结构化数据，使用简单模型就可以得到较好的结果。
随着时间发展，数据逐渐变复杂，出现了大量半结构化数据如XML文件和访谈表格等。
现如今，很多数据是非结构数据如文本、视频甚至遥感数据等。

② 欺诈检测方法的发展：

1980年代，欺诈检测方法是基于规则系统。
1990年代，欺诈检测方法借鉴了传统机器学习模型。
现在，由于数据结构非常复杂，特征很难提取，深度学习模型开始成为主流，即让模型自己去学习特征。

综上所述，欺诈检测的数据和方法都趋于复杂。

1. 图神经网络：一种新的趋势

互联网的数据往往呈现多源异构的特点。我们可以将多源异构数据整合成图来表示，并设计基于图神经网络（GNN）的方法来发现欺诈活动。图神经网络作为一种深度学习模型，具有特征学习能力，可用于半监督学习问题，贴合欺诈检测场景的特征，所以成为了新的趋势。在我们的实验研究中，运用图神经网络研究欺诈检测取得了一定进展。

比如在我们的一项研究中，结合专业风控专家的建议，将八种风控规则以元路径形式指导节点特征采样，优化特征提取过程。

相比于以往采样该用户所有的邻居，基于这些元路径，我们在采样时会有一定的侧重，可以提升采样效果。接着我们对采样的路径进行编码，并在编码中加入注意力机制以学习到更强的表示。最后基于学习到的表示判断该用户是否存在欺诈行为，具体模型如下图所示：

我们在阿里巴巴真实的数据集上进行实验，与当时最好的方法相比均有提升，实验结果如下：

综上所述，经过研究，融合多源异构数据并结合图神经网络方法有助于特征的提取。随着我们对于GNN的进一步了解，我们也发现了在使用GNN时遇到的一些问题。接下来讨论在用GNN可能会遇到哪些坑，以及如何缓解。

用图神经网络有什么坑？

图神经网络的核心思想是消息传递。对于一个目标节点，周围的邻居通过消息传递生成目标节点的embedding表示。GNN的一个基本假设是同质偏好假设，意思是在图中邻居之间是相似的。但在我们面对的问题中，数据类别极度不平衡，一个欺诈用户的邻居可能大部分为好人，个别为欺诈者，GNN根据邻居传递消息后很可能错误地将此用户识别为好人，因为他的邻居大部分为好人。

1. PC-GNN：面向类别不平衡图的采样GNN

为了解决因数据不平衡带来的问题，我们采用了PC-GNN对GNN近邻采样的机制进行改造，以缓解类别不平衡的问题。PC指Pick和Choose，两种采样方式。具体来说，Pick是指我们根据标签类别分布占比，进行全局采样，使得多数类别和少数类别的采样更加平衡。

在局部，我们对少数类别的节点实施自适应过采样，对所有节点实施自适应降采样，这就是Choose，具体采样方式如下图所示。

举例说明，下图中节点 u,v,c 同属于一种少数类别。假设我们需要对节点v进行采样，我们会采样节点v周围与其所属相同类别并且隐含表示距离小于一个特定阈值的同类节点。如图，虽然u和v在图结构中本身不是邻居节点，但因为两者隐含表示的间距小于所定阈值，所以我们在采样时会把节点u也包含在内。这就是对少数类别的过采样。此外，还会对所有类别进行降采样。在采样时，我们不采样节点的全部邻居，而是将其邻居集合中隐含表示间距小于特定阈值的节点保留，其他的删除，从而挑选与该节点更相似的个别邻居。

通过以上两种方式，我们可以得到一个相对平衡的训练数据。下图是整个结构的示意图：

训练阶段，Pick和Choose过程所有的步骤都可以正常做。但是在测试阶段，由于类别的信息不可知，所以Pick以及Choose中的过采样是做不了的，但Choose中的降采样依然可以做，我们通过实验发现，它依然可以提升效果。我们在公开测试集（YelpChi和Amazon Musical Instrument商品评论）和真实数据集（阿里巴巴真实数据）进行实验，用F1-macro, AUC和GMean作为评价指标，与GCN, GAT, DR-GCN, GraphSAGE, GraphSAINT, Graph Consist和CARE-GNN等进行比较，得到如下实验结果：

在Amazon和YelpChi数据上，PC-GNN比作为state-of-art的CARE-GNN的AUC提升3.6%-5.2%，比GMean提升了0.6%-3.7%。

与此同时，我们还进行了消融实验，实验结果如下。我们发现，Pick的全局采样是基础，Choose板块可进行一些精细化操作，使得模型进一步提升。

2. AO-GNN：面对类别不平衡图的AUC最大化GNN

有了采样的方法后，我们进一步思考是否可以借鉴价值敏感方面的方法来解决类别不平衡的问题。根据最近一些机器学习理论会议关于AUC优化的研究，我们尝试将AUC最大化与GNN进行融合，因为优化AUC的训练倾向于获得一个既能区分良性节点又能区分欺诈节点的模型。按此思路，我们提出了AO-GNN结构模型。

首先，因为直接优化AUC的计算复杂度相对较高，我们将其转化为鞍点搜索问题，以此实现AUC最大化。具体数学公式推演可参照论文 “AUC-oriented Graph Neural Network for Fraud Detection”（Huang, 2022）。运用GNN可能存在的另一个问题是欺诈者可能主动伪装导致图结构已被“污染”，欺诈节点经常通过与其他节点交互来混淆他们的身份。因此，我们提出在进行AUC最大化的同时，设计一个拓扑结构优化器净化被污染的图拓扑结构。其基本思路是向着AUC增大的方向优化图拓扑结构。优化结构的方式是运用强化学习对于图结构进行剪边，具体结构如下图所示。

需要注意的是，这里我们在两处分别运用GNN，一个是环境中我们使用GNN编码，在reward的计算过程中我们运用GNN分类器预测得到AUC-ROC变化值。

整体的AO-GNN结构图如下：

对于AO-GNN我们在公开数据集YelpChi, Amazon和Books进行了实验，结果如下。从实验中我们发现AO-GNN相较于PC-GNN的表现又有一定提升。

用图神经网络有什么趋势？

最后，讨论一下有关图神经网络在欺诈检测任务上的研究趋势。

我认为未来的趋势大概有以下三个方向：

第一是关于“场景依赖”问题的研究。在互联网数据中，场景应用变化很快，如何在不同场景中自适应地学习与场景有关的特征是一个值得研究的问题。

第二个方向是“对抗攻击与防御”。用户有可能频繁改变自身特征，以至于模型无法分辨。因此对于欺诈行为的动态对抗防御是一个很重要的研究方向。

第三个方向是“预训练模型”。我们不是直接对于GNN进行预训练，而是基于大量无标注的行为数据进行预训练，并对从中提炼的知识加以有效利用。通过将预训练模型与下游场景数据进行融合精调，使GNN模型达到更好的效果。

三、新闻媒体的欺诈与反欺诈

新闻媒体的欺诈与反欺诈

在当今信息爆炸的时代，新闻媒体拥有着巨大的影响力，它的报道不仅影响着公众舆论，也对社会稳定产生着重要影响。然而，随着媒体的发展，新闻报道中出现的欺诈现象也越来越多，这给公众带来了困扰和不信任感。因此，探讨新闻媒体的欺诈问题以及如何进行反欺诈是至关重要的。

新闻媒体的欺诈表现形式

新闻媒体的欺诈表现形式多种多样，其中包括报道失实、夸大事实、编造新闻、片面报道等。这些现象严重扭曲了事实真相，对公众产生了误导作用。在新闻报道中，一些媒体为了吸引眼球，常常采用夸大、感情化的手法，忽略了客观公正的原则，造成了信息传播的失衡。

新闻媒体反欺诈的重要性

新闻媒体作为信息传播的重要渠道，其报道的真实性和客观性至关重要。只有通过反欺诈措施，新闻媒体才能恢复公众的信任，确保信息传播的准确性和客观性。反欺诈不仅是维护新闻媒体声誉的关键，也关乎社会公共利益和整体信任度。

新闻媒体反欺诈的途径

为了提高新闻媒体的信誉度和公信力，必须采取积极的反欺诈措施。首先，新闻媒体应加强内部监督和自律，建立严格的新闻报道规范和伦理标准，严格把关新闻报道的真实性和客观性。其次，媒体从业人员应不断提升专业素养，加强新闻伦理和道德培训，增强新闻报道的专业性和可信度。

此外，新闻媒体还可以借助科技手段，如人工智能和大数据分析，在新闻报道中及时识别和纠正欺诈信息，提高信息处理的准确性和迅速性。同时，加强与政府部门和相关机构的合作，共同打击新闻领域的欺诈行为，形成社会共治的新闻环境。

新闻媒体反欺诈的意义

加强新闻媒体的反欺诈工作不仅关乎媒体自身的声誉和公信力，更关系到社会的稳定和公共利益。通过建立健全的反欺诈机制，可以有效引导新闻报道向更加客观真实的方向发展，减少虚假信息的传播，提升公众的信息素养和判断能力。这对于构建开放、透明和诚信的社会环境具有重要的推动作用。

新闻媒体反欺诈的展望

随着信息技术的不断发展和创新，新闻媒体面临着更多挑战和机遇。在未来，新闻媒体应加强反欺诈能力建设，利用先进技术手段提升新闻报道的质量和效率，不断提升公众对新闻信息的信任度。同时，新闻媒体应积极倡导正确的新闻价值观，弘扬诚信和公正的新闻理念，以实际行动引领新闻行业的健康发展。

综上所述，新闻媒体的欺诈问题令人担忧，但通过加强反欺诈工作，新闻行业仍有望焕发新的活力。唯有正视问题、积极应对，才能不断提升新闻报道的品质和公信力，为社会和公众带来更加真实、客观和有益的信息传播。欺诈阻挡了真相的光芒，而反欺诈则助力真相的传播。

四、大数据与反欺诈

大数据与反欺诈是当今数字化时代最重要的话题之一。随着科技的迅猛发展，大数据分析的能力日益增强，对于金融行业来说，反欺诈工作变得越来越重要。在互联网时代，金融诈骗和欺诈活动层出不穷，给社会和个人带来了巨大的损失和风险。

大数据技术通过收集、整理和分析庞大的数据量，能够帮助金融机构有效识别和预测欺诈行为，从而降低金融风险，保护用户的利益。在金融领域中，大数据与反欺诈的结合可以发挥重要作用，为金融机构提供更可靠的安全保障。

大数据在反欺诈中的作用

大数据在反欺诈中的作用不可小觑。通过分析大规模的用户数据，可以发现潜在的欺诈模式和异常行为，及时识别风险，防止欺诈事件的发生。

首先，大数据分析可以帮助金融机构建立客户的行为模型。通过收集和分析客户的历史交易记录、在线行为、信用记录等信息，可以对客户的正常行为进行建模，并实时监测其行为数据。一旦发现异常行为，系统将自动发出警报，以便及时采取相应的措施。

其次，大数据技术可以帮助识别欺诈模式。通过对大量的欺诈数据进行分析，可以挖掘出欺诈者常用的手法和特征，建立欺诈模型。当有新的交易发生时，系统将自动与欺诈模型进行匹配，判断交易是否存在欺诈风险，并作出相应的预警。

再者，大数据分析可以帮助金融机构进行欺诈预测。通过对历史数据的分析，可以发现欺诈行为的规律和趋势，预测未来可能出现的欺诈事件。这样，金融机构可以在事前采取相应的预防措施，有效降低欺诈风险。

大数据与反欺诈技术的应用

大数据与反欺诈技术的应用已经在金融行业取得了显著的成果。以下是一些具体的应用案例：

实时监测：金融机构通过实时监测客户的交易行为和在线活动，可以及时发现异常行为，防止欺诈事件的发生。通过大数据分析，可以对客户的行为进行精准判断，减少误报率，提高反欺诈的准确性。
交易分析：通过对大量交易数据的分析，可以识别出潜在的欺诈模式和风险。金融机构可以根据这些分析结果，加强对高风险交易的监控，降低欺诈风险。
欺诈预测：通过对历史数据的分析，可以发现欺诈行为的规律和趋势。金融机构可以利用这些分析结果，预测未来可能出现的欺诈事件，以便事前采取相应的防范措施。
身份验证：大数据技术可以帮助金融机构进行更准确的身份验证。通过对客户的行为模式和消费习惯进行分析，可以判断身份是否真实，从而有效防止身份盗用和欺诈行为。
风险评估：通过对客户的信用记录、社交网络等数据进行分析，可以对客户的信用状况进行评估，判断其还款能力和诚信度。这对于金融机构来说是非常重要的，可以帮助他们降低信用风险，提高放贷的安全性。

结语

大数据与反欺诈技术的结合对金融行业来说具有重要的意义。通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户行为，准确预测欺诈风险，保护用户的资金安全。

然而，需要提醒的是，大数据与反欺诈技术并非万能之策，仍然需要人工智能的参与和专业的团队进行辅助和监控。只有人与机器密切合作，才能构建一个更加安全可靠的金融环境。

五、人工智能在反欺诈领域的应用与前景分析

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们日常生活的各个方面，其中包括反欺诈的领域。反欺诈工作任务艰巨，不仅需要识别复杂的欺诈模式，还要提高响应速度，以适应不断变化的欺诈手法。AI技术的引入，为这一领域带来了革新的解决方案。

什么是人工智能反欺诈？

人工智能反欺诈是指利用人工智能算法和技术，通过大数据分析和机器学习，将客户行为与历史数据进行比较，从而识别潜在的欺诈活动。与传统手动审核方法相比，AI能够更快地处理大量数据，提高精准度，减少人工成本。

人工智能反欺诈的技术基础

在AI反欺诈领域，主要的技术基础包括：

机器学习：能够通过学习历史数据，自动识别欺诈模式，进行智能预测。
自然语言处理：用于分析非结构化数据，如用户评论和反馈，识别可疑行为。
大数据分析：通过分析用户的交易历史和行为模式，识别异常活动。
图像识别技术：在身份证明和照片审核中应用，帮助防止身份欺诈。

人工智能反欺诈的工作流程

人工智能反欺诈的工作流程通常包括以下几个关键步骤：

数据收集：收集客户的交易数据、社交媒体信息等多种来源的数据。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗与整合，以便于后续分析。
特征提取：识别能够反映欺诈行为的特征，如交易金额、频率等。
建模与训练：运用机器学习算法，训练模型以识别欺诈活动。
实时监控：建立实时监控系统，当发现异常交易时及时警报。
反馈与优化：根据检测结果，持续优化算法模型，提高准确性。

人工智能反欺诈的优势

通过引入人工智能技术，反欺诈工作取得了显著效果，具体优势如下：

高效性：AI可以实时分析大量数据，显著提高反欺诈的响应速度。
精准性：通过机器学习，AI系统可以不断提高对欺诈行为的识别能力，降低误判率。
自动化：AI技术可以减少人工审核的工作负担，使得企业可以将精力集中在更高价值的决策和策略制定上。
适应性：AI可以持续学习新的欺诈模式，提高模型的适应能力，面对不断变化的欺诈手法。

人工智能反欺诈面临的挑战

尽管人工智能在反欺诈领域的应用潜力巨大，但也面临着一定挑战：

数据隐私：收集和使用用户数据需遵循法律法规，保障用户隐私。
模型偏见：若训练数据不均衡，可能导致模型出现偏见，影响识别效果。
技术复杂性：AI技术需要高水平的专业知识，要求企业具备相应的技术实力。
持续更新：欺诈手法不断演变，AI模型也需要定期更新和维护。

人工智能反欺诈的未来发展趋势

从目前的趋势来看，人工智能在反欺诈领域将向以下方向发展：

深度学习：通过更复杂的算法，进一步提高欺诈检测的准确率。
集成学习：结合多种算法，提升模型稳定性与性能。
云计算：利用云平台提供的强大计算能力，提升数据处理的效率。
协同过滤：借助其他企业或机构的数据，共享欺诈侦测模型，提高识别能力。

成功案例分享

国内外有多个企业成功应用人工智能反欺诈，其中较为典型的案例包括：

金融行业：某大型银行通过AI技术，将欺诈交易识别率提升了30%。
电商平台：某知名电商利用AI监测用户行为，成功阻止了大量虚假交易。
保险行业：某国际保险公司运用AI对理赔数据进行分析，显著减少了欺诈理赔的发生。

总结

人工智能在反欺诈领域的应用，正逐步改变传统方式，提升了防范欺诈的能力和效率。然而，企业在应用这一技术时，需考虑数据隐私、模型偏见等问题，确保安全、公正与合规。随着技术的不断进步，AI反欺诈的未来将更加光明。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过这篇文章，您能够更深入地了解人工智能反欺诈的相关应用、挑战与未来发展趋势，为您在相关领域的决策提供有益的参考。

六、管控与风控的区别？

风控和管控的区别是，一个是用户管理控制,一个是风险管理控制。

风险管控是指风险管理者采取各种措施和方法，减少风险事件发生的各种可能性，或者减少风险事件发生时造成的损失。风险控制的四种基本方法是：风险回避、损失控制、风险转移和风险保留。

七、反诈中心风控怎么解除？

亲，你好！很高兴为您解答哦！取消反诈中心监控的方法是:

1.在国家反诈中心页面中,点击我的。

2.在个人信息页面中,点击设置。

3.在设置页面中,选择推送通知选项将之关闭就可以了。

另据相关资料查询显示：手机不会被监视的。国家反诈中心不会监控你的手机，国家反诈骗中心也不知道这是你的手机号码，他们善意的提醒不要上当受骗，是群发盲发盲选某些号码。只要本分做人，安分守己不违法犯罪，不会有人监视你的。

八、大数据风控与传统风控

大数据风控与传统风控是金融行业中的两种主要风险控制方式。随着信息技术的飞速发展，大数据风控作为一种新兴的风险管理手段逐渐受到重视。在传统风控中，主要依靠经验和规则来进行风险评估，而大数据风控则通过分析海量数据，挖掘数据背后的规律，实现精准的风险预测与控制。

大数据风控的优势

大数据风控相比传统风控具有诸多优势。首先，大数据风控可以实现对客户行为的更加精准的分析，识别出潜在的风险点。其次，大数据风控具有更高的自动化程度，可以快速应对市场变化，降低风险的发生概率。此外，大数据风控还可以实现对风险事件的实时监测与预警，帮助金融机构及时制定风险防范措施。

传统风控的优势

尽管大数据风控有诸多优势，但传统风控仍然具有其独特的优势。传统风控依靠丰富的从业经验和成熟的风控体系，能够对风险进行更加深入和全面的把握。传统风控还可以更好地结合人为因素和业务实践，对复杂风险事件给予及时应对，保障金融机构的稳健经营。

大数据风控与传统风控的结合

实际上，大数据风控与传统风控并非完全对立，二者可以相互结合，发挥各自的优势。大数据风控可以为传统风控提供更多的数据支持，提升风险评估的准确性和效率。而传统风控则可以通过经验和规则的补充，为大数据风控提供更多的专业指导和业务支持。通过两者的有机结合，可以构建更加健全和高效的风险管理体系。

未来发展趋势

随着科技的不断进步，大数据风控在金融行业中的应用将更加广泛。未来，大数据风控有望通过人工智能、机器学习等技术的不断升级和应用，进一步提升风险管理的水平和效果，实现更加智能化的风险防范和控制。同时，传统风控也将在不断创新和发展中，为金融行业提供多元化的风险管理解决方案。

总的来说，大数据风控与传统风控各具优势，二者互相补充，并在实际应用中逐渐趋向融合。在未来的金融风险管理中，大数据风控和传统风控将共同发挥作用，共同应对日益复杂多变的金融市场环境，为金融机构的稳健经营提供有力支持。

九、量化与风控的区别？

量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。

而风控是指如何在项目或者企业一个肯定有风险的环境里把风险可能造成的不良影响减至最低的管理过程。风险管理对现代企业而言十分重要。

两者为不同概念的名词，所指含义不一样，意义也不一样。

十、煤矿反风的意义与要求？

矿井反风具有重大意义，煤矿必须每年要求，进行一次反风演习，在井下采掘工作面发生火灾时，立即进行反风，能够保护矿井其它采掘工作面和矿井的安全。

要求矿井反风演习必须在每年的冬季进行，要求矿山救护队必须参加，同时检验反风的通风设施是否可靠。