图神经网络在实时风控的应用

案例来源:eBay
会议地点:上海
分享时间: 2021-11-27 15:50-16:50

韩志超  |

eBay 支付风控, 高级机器学习工程师

eBay支付风控团队机器学习工程师,在智能风控领域有多年研发经验,目前负责图关联在防控中的应用。加入eBay前,在多年在对冲基金和投资银行风险管理的从业经验。专注于序列决策问题的研究。

课程概要

话题概述:
支付交易风险的防控是电商风控的重要组成部分之一。为了有效捕获风控中起到重要作用的关联关系的可疑模式,日趋成熟的图机器学习方面的算法在风控领域开始有了诸多应用。然而大部分图实验的设定对于信息流的时间隔阂都没有特别强调,而且线上图算法的应用,在没有特别限定图规模的情况下,也会受到查询延迟的影响,使得低延迟的响应实现困难。本次分享的是eBay支付风控团队针对1)离线实验的信息一致性和2)线上的低延迟响应这两点个要点设计和实现的实践分享。得益于图传播带来的额外信息,图神经网络模型可以在多项指标上显著超越只有一跳关联信息聚合的传统模型。

演讲题纲:
- 风控中的图应用
- 图算法在实时风控落地的难点
- 有向图的构建
- 高效邻居查询对应的网络结构

话题亮点:
1. 有效构图,实验贴近生产无穿越信息
2. 实时邻居查询,生产低延迟

听众收益

1. 了解风控场景图算法的方案
2. 了解如何构建实验和生产所见一致的关联图
3. 了解低延迟的图神经网络的部署方案

韩志超  |

eBay 支付风控, 高级机器学习工程师

eBay支付风控团队机器学习工程师,在智能风控领域有多年研发经验,目前负责图关联在防控中的应用。加入eBay前,在多年在对冲基金和投资银行风险管理的从业经验。专注于序列决策问题的研究。

课程概要

话题概述:
支付交易风险的防控是电商风控的重要组成部分之一。为了有效捕获风控中起到重要作用的关联关系的可疑模式,日趋成熟的图机器学习方面的算法在风控领域开始有了诸多应用。然而大部分图实验的设定对于信息流的时间隔阂都没有特别强调,而且线上图算法的应用,在没有特别限定图规模的情况下,也会受到查询延迟的影响,使得低延迟的响应实现困难。本次分享的是eBay支付风控团队针对1)离线实验的信息一致性和2)线上的低延迟响应这两点个要点设计和实现的实践分享。得益于图传播带来的额外信息,图神经网络模型可以在多项指标上显著超越只有一跳关联信息聚合的传统模型。

演讲题纲:
- 风控中的图应用
- 图算法在实时风控落地的难点
- 有向图的构建
- 高效邻居查询对应的网络结构

话题亮点:
1. 有效构图,实验贴近生产无穿越信息
2. 实时邻居查询,生产低延迟

听众收益

1. 了解风控场景图算法的方案
2. 了解如何构建实验和生产所见一致的关联图
3. 了解低延迟的图神经网络的部署方案

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