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慧安金科在这种场景下我们运用无监督的机器学习、异常检测的学习，利用少量标签和海量数据上大规模账号建立的关联分析和行为异常结合起来，设计了一整套的解决方案。我们看一下在这样的挑战下，我们看到，如果我们只有少量的标签，可以看到如图这里有些浅红色的是坏账，浅绿色的是好账户，是已知的标签，在这样的情况下我们用机器学习可以训练一个模型，就是看到的这条虚实线是有监督的机器学习，在这种情况下它可以做一些分类，但是可以看到对于很多正常账户，行为非常不一样的情况下，它会在这个地方有可能会犯错误，把这些正常的账户分类到风险账户。同时我们周围很多很多有风险的账户，特别是对于由黑产、灰产所操控，特别是集中操控的多个账户，在没有行为表现的情况下，这些有监督的机器学习做分类的时候有可能会把这些集中操控被黑/灰产创造的账户，分类到正常账户里，这样会犯很多错误。利用半监督机器学习融合图分析聚类的方法，先对账户的关联和行为方式先做聚类，聚类出一个个团伙，在团伙基础上做标签传播，把好的标签通过相似性、关联性传播到这些关联非常紧密的人身上，再做分类的时候，学习出来一个半监督模型的分类，就是如图这条实线，它的分类就可以很好的把正常账户和有关联的风险账户非常完整的分开，这就是用半监督和无监督的方法。整个建模过程不完全依赖于标签，而更多依赖于行为的异常和关联的异常。这样我们就对原来用户的行为进行，不但关心它的行为交易异常，深维关联出来异常的事，把单账户的行为和多账户的行为异常一起来做，在很多情况下，即使账户没有风险行为、没有交易行为但是有关联异常也可以提前检测出来，实现风险管控从事后到事前的检测方式。

此次发布会主题是介绍和解读此前一天24日国务院新闻办公室发布的《关于中美经贸摩擦的事实与中方立场》白皮书相关情况。9月24日美国时间0时1分，美国政府对约2000亿美元中国商品加征10%的关税措施正式生效。在回应“中国经济是否能经受住中美经贸摩擦所带来的冲击“的问题时，连维良说， 毫无疑问，美国进一步对价值2000亿美元的商品加征关税，这会对中国经济带来直接和间接的影响，个别行业和地区受影响还会比较大。但是，综合来看，尽管影响不可避免，但风险总体可控，中国经济完全有能力通过扩大内需促进高质量发展来对冲影响。

于建林认为，医药投资行业面临的一系列变革是挑战，更是机遇，医药企业与投资机构都应该学习如何在常态下做产业、做投资的课题。李前伦在介绍经验时提出，创新整合和国际发展是其所在机构的主要思路。“创新整合是指围绕现有产品管线，培育创新项目和企业，同时围绕产品研发、生产、销售全产业链寻找与同行企业合作的机会。国际发展则是指更加开放，更加国际化，无论是跨境并购还是引进资本都着力于促进国内市场与国际市场进行深度融合。”

邀请的理由，是承诺做一个定期存款的话，给予存款金额8%的回报。看上去，这就是一次业内常见的“拉存款”行为，于是，2015年4月22日，赵大有将某某公司的5000万元存入了右翼中旗支行。此后无事。到了当年7月，王韦群又发出同样邀请，赵大有又把一笔关联公司的1亿元，存入科尔沁右翼中旗农村信用社（以下简称“右翼中旗信用社”）。同年9月11日，又在王韦群的邀请下，赵大有将上述1亿元存款，挪至某某公司在鄂尔多斯农商行的账户中。

如何才能打破信息数据孤岛，防止多头借贷行为频发呢？葛华勇向《每日经济新闻》记者表示，建议加强征信体系建设，完善信用服务市场体系，在确保信息安全前提下，开放相关信息资源，推动国家数据共享交换体系建设，支持征信机构、信用评级机构利用公共信息，鼓励各类信用服务产品开发和创新，充分发挥征信机构的作用。同时，考虑到互联网企业等新兴市场参与主体的业务规模和市场地位，建议将其产生的数据纳入国家层面的数据管理体系，以解决数据的完整性问题。对于涉及到公共利益的数据，建议由政府构建并运营数据共享平台，建立公平、公开、透明的数据交易市场，既有效保护数据，又为市场参与主体提供数据访问服务，以最终实现数据的跨界共享。

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