Financial-Fraud-Detection-Using-LLMs

用FinBERT和GPT-2识别金融报告中的欺诈信号,对比传统模型效果。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 36 🐛 待处理 1 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 89
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。

项目预览

Financial-Fraud-Detection-Using-LLMs 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队amitkedia007
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型classification,deep-learning,finance,financial-fraud-detection,large-language-models,machine-learning
GitHub 星标★ 89
上线时间2023-07-11 00:00:00
代码更新2025-06-11
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

这是一个学术研究项目,旨在评估大型语言模型(如FinBERT和GPT-2)在金融报告和报表中检测欺诈活动的有效性。项目提供了完整的代码实现,包括基于标注数据集训练LLM、传统机器学习(如逻辑回归、随机森林)和深度学习(如LSTM)模型。核心能力包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估,并对比了不同方法在金融欺诈检测任务上的表现。项目解决了金融文本中欺诈信号难以捕捉的问题,利用LLM的语义理解能力提升检测准确率。代码以Jupyter Notebook形式组织,便于复现实验。适合金融风控、审计和监管科技领域的研究者与开发者参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 89

核心亮点

  • 提供LLM与传统机器学习/深度学习的完整对比实验,结果直观
  • 基于真实标注数据集,实验可复现性强
  • 代码结构清晰,适合作为金融NLP研究的入门模板

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 仅覆盖FinBERT和GPT-2,模型种类有限

适用场景

  • 金融报告自动审计与欺诈筛查
  • 学术研究:LLM在金融文本分类中的应用
  • 风控模型开发:对比不同算法性能

替代项目

FinBERT、Fraud-Detection-ML、Financial-Statement-Fraud-Detection

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