大数据时代，黑产无边界的数据收集使得黑产数据在丰度、精准度、有效性等方面有大幅提升。虽然各大互联网公司都掌握着大量的数据，但其在风控对抗中的有效性却不容易发挥，风控对抗在数据方面向着黑产倾斜。本议题分享了如何利用图关联分析和机器学习，提升数据在风控中的价值，并对未来的发展做展望。

主要内容

1. 图关联分析在数据挖掘和风控中的应用；
2. 基于有监督机器学习风控实践；
3. 风控的未来发展。

听众受益

1. 了解图关联分析如何进一步挖掘中隐藏的风险因子，以及如何直接用于风控；
2. 针对一具体案例，了解 GBDT、LR、DNN、gcForest 等几种机器学习算法在风控中的使用方法；
3. 了解机器学习在风控中的未来发展。

注：不特别指定，图关联分析部分主要是说的在羊毛党中的使用，机器学习部分是在金融风控（交易风控）中的使用。