在金融数字化进程加速的背景下，欺诈交易已呈现出智能化、场景化的新特征。传统基于规则引擎和简单机器学习的反欺诈系统，面对复杂多变的欺诈手段时，其识别准确率普遍低于65%，平均响应延迟超过800ms。本文提出基于BERT模型的深度语义分析框架，在三个核心维度实现技术突破：交易文本特征提取、用户行为序列建
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在金融数字化进程加速的背景下，欺诈交易已呈现出智能化、场景化的新特征。传统基于规则引擎和简单机器学习的反欺诈系统，面对复杂多变的欺诈手段时，其识别准确率普遍低于65%，平均响应延迟超过800ms。本文提出基于BERT模型的深度语义分析框架，在三个核心维度实现技术突破：交易文本特征提取、用户行为序列建