在疫情期间，口罩成为了一种稀缺资源，也成为了不法分子利用金融科技进行虚假交易和欺诈的“温床”，作为金融科技风控领域的从业者，我们面临的一个重要问题是：如何在海量交易数据中，准确识别出与口罩相关的虚假交易行为？
我们需要关注交易模式的变化，正常情况下，个人购买口罩的频率和数量是有限的，如果某账户在短时间内频繁、大量购买口罩，且支付方式异常（如使用新注册的账户、虚拟信用卡等），这很可能就是虚假交易的信号。
我们可以利用大数据分析技术，对口罩销售商的库存变化、销售速度等进行监控，如果某商家口罩销售量在短时间内激增，但实际库存并未减少，或者销售速度远超正常水平，这很可能是通过虚假交易进行囤积居奇。
我们还可以通过机器学习算法，对历史交易数据进行学习，建立虚假交易的识别模型，当有新的交易行为出现时，模型可以自动进行比对和判断，提高风控的准确性和效率。
通过这些手段，我们可以有效打击与口罩相关的金融科技欺诈行为，保护消费者的权益和市场的稳定。
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金融科技风控通过大数据分析、机器学习等手段，有效识别口罩交易中的虚假行为。
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