SSL（半监督学习）可以通过利用有标签数据和无标签数据来增强欺诈检测，以识别传统监督方法可能遗漏的模式。欺诈检测经常面临有标签欺诈案例的稀缺性，因为与合法交易相比，欺诈交易很少见。SSL 通过使用大量无标签数据（例如交易详情、用户行为或元数据）来解决这个问题，从而提高模型性能。例如，在一个小型的已确认欺诈案例集（有标签数据）上训练的模型可以通过分析无标签数据的结构或分布来更好地泛化，从而发现指示新欺诈策略的微妙异常。这种方法在数据标注成本高或耗时的情况下特别有用，这在欺诈检测场景中很常见。
一个实际应用是使用 SSL 检测交易模式中的异常。例如，模型可以对无标签数据进行聚类，以识别具有相似特征的交易组，然后使用有标签的欺诈示例来标记偏离正常行为的聚类。自训练或伪标签等技术可以迭代地改进模型：模型预测无标签数据的标签，并将高置信度的预测添加到训练集中。另一个例子是基于图的 SSL，它使用已知的欺诈连接和无标签交互来模拟实体（例如用户、账户、IP 地址）之间的关系。这有助于发现仅凭单个交易可能不明显的协同欺诈团伙。SSL 还可以与自编码器等无监督方法结合使用，以重建输入数据，将具有高重建误差的交易标记为潜在欺诈。
然而，SSL 需要谨慎实施以避免陷阱。例如，不正确的伪标签（例如，将合法交易误分类为欺诈）可能会降低模型性能。为了缓解这种情况，开发人员可以使用置信度阈值或集成方法来验证伪标签。此外，SSL 模型需要定期更新以适应不断演变的欺诈策略，因为无标签数据中的模式可能会随时间推移而发生变化。TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了用于 SSL 技术的库，Scikit-learn 等框架提供了与有标签数据集成的聚类算法。通过将 SSL 与领域特定规则（例如交易速度检查）和实时监控相结合，开发人员可以构建强大的欺诈检测系统，即使在有标签数据有限的情况下，也能平衡可扩展性和准确性。