嵌入 (Embeddings) 用于欺诈检测，将原始的高维数据转换为低维向量表示，从而捕获有意义的模式和关系。 这些嵌入使机器学习模型能够通过将分类、文本或行为特征转换为数值向量，更有效地处理复杂数据。 例如，可以嵌入用户 ID、位置或购买历史记录等交易详细信息，以表示它们的语义相似性。 这使得模型能够识别原始数据中可能不明显的细微异常或可疑活动集群。
一种常见的应用是使用嵌入来模拟用户行为序列。 例如，可以使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 等技术将用户的交易历史记录（例如，时间戳、金额、商家类别）编码为序列嵌入。 这些嵌入捕获了时间模式，例如典型的消费周期或地域规范。 如果新的交易与嵌入的模式显着偏离（例如，在不熟悉的位置突然进行大额购买），则模型会将其标记为可能存在欺诈。 同样，图嵌入可以映射用户、设备或帐户之间的关系。 例如，共享 IP 地址或电话号码的帐户网络可能会在嵌入空间中形成一个集群，从而揭示协调一致的欺诈活动。
实际实施包括在历史数据上训练嵌入，通常使用无监督或自监督方法。 例如，自编码器学习将交易数据压缩为嵌入并重建它们； 高重建误差表示异常。 像 Word2Vec 或 FastText 这样的工具可以通过将分类特征（例如，商家名称）视为交易“句子”中的单词来嵌入它们。 挑战包括处理不平衡的数据集（欺诈案件很少见）并确保嵌入适应不断变化的欺诈策略。 开发人员可能会使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，结合 Gensim 等库来实现高效的嵌入生成，将这些嵌入集成到现有系统中（例如，实时评分管道）。 定期重新训练和监控对于在欺诈模式发生变化时保持准确性至关重要。