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该项目旨在通过AI驱动的系统实现实时银行欺诈检测。它利用图神经网络（GNN）和注意力机制，将用户和交易表示为连接图，以捕捉隐藏的关系和复杂的欺诈模式。核心功能包括基于图的建模、混合损失函数训练以及实时欺诈预测生成，使用精度、召回率和F1分数等指标进行评估。技术特点涵盖图神经网络、Transformer、RNN、自编码器及孤立森林模型的应用。适合用于现代数字支付系统的欺诈检测场景，提升检测性能、可扩展性和适应性。