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
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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