在金融风险控制领域，模型性能提升0.5%可能意味着数千万资金的安全保障。本文深入探讨基于XGBoost与Transformer的融合模型架构设计，通过特征工程优化、模型交互机制、动态权重分配三大核心技术，构建可落地的智能风控解决方案。 一、传统风控模型的局限性突破 ...
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金融AI风控革命：基于XGBoost与深度学习的融合式欺诈检测架构
在金融科技高速发展的今天，欺诈交易已演变为高度组织化的产业链行为。传统基于规则的检测系统误报率高达30%-40%，而纯机器学习模型在处理时序特征和复杂关联关系时存在明显短板。本文提出一种融合XGBoost与深度学习的双引擎检测架构，在某头部金融机构的实际应用中，将欺诈识别准确率提升至99.2%，误报