为什么说传统银行反欺/诈模型具有局限性？

小众的欺诈事件越来越难以用商业经验和确切规则描述出来，国内目前的欺诈都是rule base（规则驱动）的，即凭借过往经验和从此前发生过的事实中，抽象出系列规则，每一条规则触发一种欺诈场景，交叉组合所施加的业务逻辑判断，就构成了欺诈模型，但在这个过程中，传统规则的模型就会带来很多问题，申请欺诈就很难将一些难以描述的规则抽象出来。以光大银行为例，2013年，光大银行即与天云大数据成立了联合人工智能实验室，利用天云大数据的BDP、Maxim ai人工智能平台结合银行历史积淀的数据建模进行金融反欺诈