【人工智能之深度学习】18. 金融风控实战：TCN时序卷积网络构建信用卡欺诈实时检测系统

摘要：信用卡欺诈交易识别是金融风控的核心环节，其面临欺诈样本占比低（仅0.1%）、实时响应要求高（毫秒级）等挑战。本文基于IEEE-CIS公开数据集，构建基于时序卷积网络（TCN）的欺诈检测系统，通过捕捉用户交易行为的时序模式识别异常。详细阐述全流程：从数据预处理（构造交易序列特征）、TCN模型设计（轻量级架构适配实时场景），到实时检测部署（异步处理确保低延迟）。实验显示，该系统精确率达63%、召回率89%，误杀率仅0.2%，推理延迟8ms，较XGBoost等传统模型性能显著提升，可为金融风控从业者提供实用的技术参考。

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文章目录

• 【人工智能之深度学习】18. 金融风控实战：TCN时序卷积网络构建信用卡欺诈实时检测系统
• • 关键词
  • 一、金融欺诈检测的现状与挑战
  • • 1.1 欺诈交易的特点与危害
    • 1.2 时序模型在风控中的优势
  • 二、核心概念与技术原理
  • • 2.1 欺诈交易的时序特征
    • 2.2 TCN模型的工作原理
  • 三、系统整体设计
  • • 3.1 系统架构
    • 3.2 关键技术指标
  • 四、全流程实操指南
  • • 4.1 数据获取与预处理
    • • 4.1.1 数据集介绍
      • 4.1.2 数据预处理代码
    • 4.2 时序特征工程
    • 4.3 构建交易序列数据
    • 4.4 TCN模型构建
    • 4.5 模型训练与评估
    • 4.6 实时检测部署
    • • 4.6.1