在数字化快速发展的今天,电话作为一种传统的通讯方式,
在我们的日常生活中扮演着重要角色。然而,随着技术的进步,
不法分子也利用电话等渠道进行欺诈活动,给社会带来了极大
的困扰。如何有效识别并防范电话诈骗类高风险用户,已成为
一个亟待解决的社会性难题。传统的高风险用户识别算法,虽
然在一定程度上能够识别出部分高风险用户号码,但由于其算
法设计的局限性,经常将快递、外卖、客服、销售等电话进行
误判,这不仅给广大用户带来了不便,也增加了高风险用户识
别的难度。因此需要在传统算法中对特征进行深入分析,创建
更加高相关的特征,同时可以结合大模型等新技术进一步探索
高风险用户识别的准确度和效率。本赛题旨在利用用户基础标签、通话、流量等多维度数据,
充分利用人工智能技术,特别是大模型技术,实现对高风险用
户的精准识别,从而有效提高治理欺诈电话的准确度和覆盖范
围,为用户带来更加安全、便捷的通讯环境,提升用户体验。