本发明公开了一种基于多模型融合的欺诈行为检测方法。包括步骤：1)采集欺诈行为相关数据并对数据进行预处理；2)设计并构建不同的模型方案；3)使用不同模型对数据预测得到不同欺诈分值，并计算各分值的评价损失；4)提取各模型的关键特征，与各模型预测的欺诈分值共同组成特征集合；5)使用特征集合训练数据分组模型；6)针对每个数据分组，训练该分组内各模型的融合权重；7)对待检测数据进行欺诈分值计算。本发明利用不同模型擅长预测不同种类欺诈行为的特点，通过分组融合最大程度发挥各个模型的优势，实现更准确的欺诈行为检测。