涉案涉诈个人风险账户识别算法模型数据集

涉案涉诈个人风险账户识别算法模型数据集主要整合行内账户多维数据，以数据为核心训练算法模型产出高风险账户名单及涉案评分，反映账户风险水平，为风险防控策略优化和一线核查人员的高效工作提供数据支持，助力江门农商行实现账户风险预警的精准化管理。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由江门农村商业银行基于行内账户多维数据，通过XGBoost算法和模拟退火调参优化，构建的涉案涉诈个人风险账户识别模型数据集。数据集输出高风险账户名单及涉案评分（0-100区间），并利用Shap算法和决策树进行可解释性归因分析，旨在精准识别风险账户、优化风险防控策略，并提升一线核查人员的工作效率。数据以关系型数据库存储，支持日更新，总计含15.38万条记录，已通过广东省知识产权保护中心进行数据存证登记。