财务与金融系跨一级学科学术沙龙

在过去的几十年中，第三方在线支付市场正在迅速发展。同时，与在线支付相关的犯罪也大大增加，并且这种欺诈交易严重威胁在线支付行业。因此，近年来很多基于深度学习的金融欺诈检测算法被提出，如能够有效识别黑产、欺诈行为等。另一方面，由于金融交易风险控制任务的特殊性，模型判断的可解释性极大地影响了用户体验。而且，由于神经网络模型的黑盒特性，工作人员往往难以理解网络决策逻辑，这影响了业务的正常开展。本报告将介绍我们在面向金融欺诈领域的检测算法以及可解释性算法进行介绍，从而为相关业务开展提供有效支持。

主讲人简介：

庄福振，北京航空航天大学研究员、博士生导师，入选国家级人才计划。

主要从事机器学习和数据挖掘的相关研究工作，包括迁移学习、多任务学习、多视图学习、推荐系统以及知识图谱等方面。相关研究成果已经在Nature Communications, PIEEE, TKDE, KDD, IJCAI, AAAI, WWW, ICDE等本领域顶级、重要国际期刊和国际会议上发表录用论文150多篇，其中CCF A类60多篇；译著《迁移学习》、《机器学习算法》、《机器学习：应用视角》。曾获得SDM2010和CIKM2010的最佳论文提名，2013年获得中国人工智能学会优秀博士学位论文奖；获得中科院计算所2015年度“卓越之星”，2017入选中国科学院青年创新促进会。

* 如有参会需求，请于12月30日上午9点前，将您想参与的讲座名称，以及您的姓名、联系方式、学校/单位发送至yangwenqin@rmbs.ruc.edu.cn，以便及时为您开通旁听权限。