基于机器学习的金融欺诈检测与伦理反思

一、引 言

随着数字经济持续拓展，金融服务边界不断延伸，传统线下业务正逐步向线上场景过渡。随着交易频率和数据规模的快速增长，金融欺诈的手段也越来越多样、越来越隐蔽，传统靠规则判断的风控手段已经很难应对。为此，越来越多金融机构开始使用机器学习技术，借助模型来识别潜在的风险交易，希望通过分析复杂的行为数据，更快、更准确地发现异常。不过，引入技术并不代表问题就能彻底解决，如果模型只是照搬过去的数据，而这些数据本身就有偏见，比如对某类人群的误判，它反而可能放大这些问题，甚至误伤正常用户，影响用户体验和对平台的信任。因此，本文建模实证分析并从伦理角度出发，探讨模型是否公平、是否透明，以及在出现问题时，平台是否能承担应有的责任。

二、研究方法

2.1 数据来源与预处理

本研究使用的数据来自 Kaggle 平台发布的“Credit Card Fraud Detection Dataset（2023 年版）”，共包含 568，629 笔信用卡交易记录。每条记录包含 28 个匿名化主成分变量（V1–V28），以及两个原始业务字段：交易金额（Amount）和欺诈标签（Class）。为保护用户隐私，主成分变量经 PCA 降维处理，不具备明确语义信息，但可保留结构差异用于模型识别。模型训练前，通过对目标变量的可视化分析，可验证标签标注的准确性。如图 2-1 所示，交易类别在数量上呈现均衡状态，正常交易与欺诈交易各占284，315 条，分别对应类别 0 与类别 1，占总样本的 50% ，这表明数据在发布阶段已进行类别处理。

2.2 模型设计

本文构建逻辑回归与 XGBoost 两种模型：逻辑回归采用 L2 正则化，适用于线性可分场景，作为基准对照；XGBoost 通过残差迭代优化提升分类精度，并引入结构正则项避免过拟合，特别适用于捕捉非线性和高维组合特征。模型参数如 max_depth、learning_rate 等均按经验法设定。训练后通过精确率、召回率、F1 值、AUC 曲线等指标评估性能。

三、结果分析

3.1 混淆矩阵分析

在测试集上，逻辑回归存在较多漏判（ FN=4029 ）与误杀（ ⋅FP=1855， ），表现出明显盲区。而XGBoost在0 误判欺诈样本的同时，误报仅为 34 笔，展现出更强的拟合能力。3.2ROC 曲线与 AUC 值比较

从图像来看，XGBoost 的曲线几乎贴着左上角，说明它在假正例率变化时能持续保持较高的正确识别率。其 AUC 达到 1.000，在测试集上几乎没有误判。逻辑回归的曲线略低，AUC 为 0.993。虽然略逊于 XGBoost，但整体依然表现稳定，具备良好的分类能力。

四、讨论

4.1 模型性能与代价权衡

XGBoost 在各性能指标上表现明显优于逻辑回归，但实际应用中对分类阈值极为敏感。阈值过低虽能拦截多数欺诈交易，但误报率高，影响用户体验；阈值过高则可能放行欺诈交易，带来风险损失。因此，平台需权衡误判与漏判成本，动态设定合适的阈值。

4.2 模型偏差与伦理隐忧

模型过度依赖历史数据，易放大数据中原有偏见，例如持续对特定职业或地域用户进行高风险判定，形成系统性歧视。这种偏差无法从单一指标（如 AUC）中体现，需引入伦理反馈和审计机制主动纠偏。

4.3 伦理框架评估

从伦理视角看，功利主义强调整体效率，容忍一定误判；义务论强调个体权利，拒绝任何不公平判断；正义论则主张透明决策与责任追溯。综合以上观点，金融欺诈检测模型应避免算法黑箱，确保决策过程可解释、审计可追溯，以实现技术应用的社会公平与伦理责任。

五、结论与政策建议

5.1 研究结论

本文基于 2023 年公开的信用卡交易数据，构建逻辑回归和 XGBoost 模型进行欺诈识别性能对比分析。研究发现，XGBoost 在非线性关系建模、欺诈样本识别和误判控制等方面明显优于逻辑回归，尤其适合于处理复杂结构数据。通过 SHAP 值和 PCA 降维分析，进一步揭示了模型决策背后的核心变量特征与判断依据。同时，本研究从伦理视角讨论了模型潜在的偏差风险与公平性问题，提出 AI 模型部署需要关注透明度、公平性和责任追溯机制，避免模型决策对用户造成系统性的不公平对待。

5.2 政策建议

第一是动态调整分类阈值，平台应根据不同类型交易的风险程度灵活调整模型分类阈值，避免统一阈值带来的误判与漏判问题。

第二是平台应建立决策可解释机制：模型决策逻辑应清晰透明，确保用户能够理解和有效申诉，提升平台的信任与可靠性。

第三是实施模型偏差审计：定期开展算法公平性审计，主动监测和纠正潜在的算法偏差，防止歧视与不公平的长期积累。