【统计技术】数据挖掘在反欺诈中的应用

最新推荐文章于 2020-12-30 21:59:56 发布
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#数据挖掘 #网络 #生物 #数据分析 #负载均衡 #算法

本文探讨了数据挖掘在反欺诈领域的应用，包括使用统计学和机器学习识别异常模式，介绍了神经网络和贝叶斯方法。通过分析大量属性和行为数据，利用有监督和无监督学习调整权重，实现欺诈检测。同时，文章讨论了实际应用中的阈值设定，如信用卡欺诈侦测系统和反垃圾邮件技术。







































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数据挖掘技术：数据挖掘技术在银行领域的应用
银行信息系统架构详解
11-14 524
伴随着信息技术的飞速发展，各行各业各个领域都在积极引进信息技术，银行工作也是如此。当今时代已经成为了富含海量数据信息的大数据时代，想要在此背景下从众多信息中迅速挖掘出想要的信息，比以往要困难很多。对于银行工作来说，数据基本决定了其发展，但是有些银行目前却还没有发现海量爆炸性数据所造成的威胁，对此，相关工作人员需加以重视，引进数据挖掘技术，实现银行业的可持续发展。对于银行来说，需要不断完善计算机系统中的操作数据存储。数据库群、企业数据仓库、主数据存储等建设相应的基础网络。NoSQL、Lucene、Hadoop
数据挖掘之用户欺诈案例分析
淮南草的博客
08-08 2727
分析方法： 查看样本样式  样本数值特征之间的量级差距 查看样本0 1分布情况--》 可能需要进行对多样本降采样 ； 可能需要对少样本 造样本（SMOT算法） 通过分析混淆矩阵 根据目标需求（需要准确率高点 还是回召率高点）找到最佳参数 本文的例程因为缺少csv文件和 KFold交叉验证没有解决 所以无法运行 ''' Created on @author: hcl ''' #分...
数据挖掘项目——金融反欺诈
macan的博客
11-18 2582
数据挖掘项目——金融反欺诈前言一、数据集获取二、特征工程1、读数据2、去除特殊字符3、删除属性4、提取标签三、构建模型 前言 该项目来自北风网，模型搭建很简单，该篇记录过程总结套路。 一、数据集获取 https://www.lendingclub.com/info/demand-and-credit-profile.action 二、特征工程 首先声明，该项目使用到的特征处理手段十分简单，但结果却...
数据挖掘在电信欺诈侦测中的应用
栖客
11-07 2763
转载自： 摘  要：电信领域欺诈现象比较突出，本文对数据挖掘技术在电信欺诈侦测中的应用进行研究,并利用某移动运营商的真实数据进行有效性验证。具体通过商业理解、数据理解、数据准备、模型生成、模型应用等几个步骤完成欺诈的侦测。在模型生成阶段利用聚类算法中的Kohonen神经网络算法，Kohonen是一种自组织学习算法。 【关键字】数据挖掘；欺诈侦测；kohonen算法；CRIS
图模型在欺诈检测应用一点看法
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hero_fantao的专栏
12-07 1万+
背景 为什么是图模型？ （1） 现实世界，实体之间本身就是存在自然关联的。 （2）欺诈者容易改变自身欺诈手法，逃避风控规则，但是他难以改变的全部关联关系，以及难以掌握全局视图，难以让他所在网络群体同步执行相同操作来躲避风控。还有一句话"天网恢恢，疏而不漏"，当关联网络覆盖到一个很大范围时候，欺诈者即使再小心，可能也会无意中暴露出一点蛛丝马迹。在一个大型关联网络中，是十分容易发现
金融安全资讯精选 2017年第二期：金融网络安全和反欺诈方法论_金融新兴技术成熟度几何？...
weixin_34082695的博客
08-08 197
摘要：金融行业的网络安全策略演进，Windows SMB服务0day漏洞预警，新型 “无文件” 勒索软件Sorebrect进化攻击预警，普惠金融的反欺诈挑战与方法论，Gartner：2017年中国新兴技术成熟度曲线 【本周头条】 金融行业的网络安全策略演进。点击查看原文 概要：金融行业所面对的挑战更加复杂多变：例如数据安全、IoT安全、勒索软件、更严格的合规要求等，相应...
基于大数据的银行反欺诈的分析报告
weixin_34174322的博客
09-21 4452
（备注，本人主要是整理，学习他人的博客。由于大量的资料，所以，无法一一附上参考链接，所以，各位看我博客的同学们就不要外传了。） 0，大数据知识背景。 在我第一次接触大数据的时候，那个故事便是“啤酒和尿布”。 是美国沃尔玛超市的一则营销案例。每到周末的时候，啤酒和尿片的销量很高，经分析，原来是周末电视转播球赛，男人们要一边喝酒一边看球，受冷落的妻子们只好出门逛街或找闺蜜吐槽，照顾孩...
大数据在金融领域的应用 -基于XGBoost保险反欺诈预测
07-08
2. 文献综述在保险反欺诈的研究中，已有许多学者探讨了数据挖掘和机器学习在欺诈检测中的应用，如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。XGBoost作为梯度提升算法的一种，因其高效、灵活和准确而被广泛应用于...
数据挖掘技术在金融行业中的应用.docx
11-05
数据挖掘技术在金融行业中扮演着至关重要的角色，它能帮助金融机构从海量数据中提取有价值的信息，进行风险管理和决策支持。随着互联网技术的发展，金融行业积累了前所未有的数据量，数据挖掘成为挖掘这些数据潜在...
AI大模型在金融领域反欺诈中的应用研究与优化策略.docx
最新发布
09-06
随着科技的不断进步，人工智能（AI）...最终，本文通过对AI大模型在金融反欺诈中应用的研究与优化策略的深入探讨，将为金融行业提供更为科学有效的欺诈防范解决方案，同时也为相关技术的发展提供理论支持和实践指导。
反欺诈中所用到的机器学习模型有哪些？
AI科技大本营
03-11 8395
作者 | 微调（知乎ID微调，普华永道高级数据科学家）反欺诈方向的实际应用很多，我有做过保险业反欺诈和零售快消业的欺诈检测，抛砖引玉的谈谈反欺诈项目的"道"和"术"。具体的学习方法可以参考我最近的文章：机器学习门下，有哪些在工业界应用较多，前景较好的小方向？(https://www.zhihu.com/question/57072166/answer/280824223)该回答的第一部分(1)讨论
『工作』风控——无监督聚类和有监督聚类的思考
L聪记博客
11-18 6822
最近被调到了新的项目里的风控部，主要负责项目的交易行为的风控，也就是对客户的交易行为进行识别并进行反欺诈，使用的方法主要是数据挖掘里的聚类，未来可能还会使用到时间序列或其它方法，而我个人则希望有一天能够使用深度学习的方法。         由于项目尚未上线，所以目前主要是利用部分无标记的数据进行反欺诈模型的探索——模型预构建。而在探索的过程中，则发现了一些问题，主要是两大问题：一、使用无监督聚类
智能反欺诈算法概览
慧安金科的博客
08-03 6623
自20世纪末开始，由于反欺诈领域的数据量大和时效性高的要求，机器学习技术逐步实现应用。 1997年，弗拉基米尔·科基纳基（vladimir Kokkinaki）提出了一种基于决策树的模型，其子节点代表不同变量，分叉路径代表不同的条件。 2000年，乔恩·本特利（Jon Bentley）使用基因算法搭建了一套逻辑规则，它可以根据最大发生概率将交易行为划分为可疑交易和非可疑交易。 2002年，理...
聚类分析在用户行为中的实例_基于行为数据的消费信贷反欺诈方案
weixin_39828783的博客
12-30 667
随着技术的革新，金融行业的新模式、新业态不断涌现，对公共安全和社会治理也提出了诸多新挑战，如何有效管控这些新模式、新业态，使其朝着正确的轨道稳步前进，是摆在行业和监管部门面前的共同难题。近年来，数字金融行业呈现出涵盖广、多元化、增长迅速的特点；与此同时，也有部分欺诈者利用技术、监管和公众意识等方面的不完善，演绎着千变万化、层出不穷的欺诈行为。攻坚战迫在眉睫，数据是排头兵。本文将结合实例，对行为数据...
智能反欺诈算法概览及典型应用案例
kobejayandy的专栏
06-30 3308
从上个世纪90年代开始，由于反欺诈领域大数据量和高时效性需求，机器学习技术得到逐步应用： Kokkinaki（1997）提出一种基于决策树逻辑的模型，其中子节点代表不同的变量，分叉路经代表满足不同的条件； Bentley（2000）运用基因算法来搭建一套逻辑规则，可以根据最大发生概率将交易行为划分为可疑和非可疑； Bolton和Hand（2002）利用对等组分析和断点分析，...
金融风控反欺诈之图算法
飞飞好奇的专栏
04-29 1万+
先介绍下金融借贷业务流程：用户前来申请借贷，会先经过欺诈识别，把欺诈团伙和主观欺诈的个人拒绝掉，然后对通过的人做信用评估，最后根据额度模型，算出利润最大化时放款金额。 刚才提到了团队欺诈，举个真实的例子。宜人贷在他们的财报中公布的，他们被一个团伙成功撸走了2000多单，当时宜人贷的件均4w， 一下损失了8000w！！ 那么如何防范这种风险呢。这就是今天要分享的图算法。图可以将这些一个个有良好记...
直击Titan图数据库：如何提升25%+的反欺诈检测效率？
omnispace的博客
05-13 2510
传统的关系型数据库通过实体和关系来建模，在过去的很长一段时间内都占据着绝对的统治地位。但是随着大数据的兴起，它的一些缺陷也变得越来越明显，特别是在需要处理非常复杂的实体关系时，关系型数据库变得越来越力不从心。当我们要表示实体间的多对多关系时，一般会建立关系表。当要看实体间的关系时，我们需要把这种关系再关联起来。这通常是一项非常消耗性能的工作，特别是在关系非常复杂或者关系层次很多的情况下，需要关联非...
DataFun Talk之算法架构系列活动 ——AI在反欺诈中的应用实践
数据猿
01-16 2850
随着大数据的普及应用，大数据风控的概念随之而生，它是指通过运用大数据构建模型的方法对作弊和欺诈方进行风险控制和风险提示。大数据风控通过采集各项指标进行数据建模分析，不仅提高了效率，还使统计结果变得更加有效。本期活动我们将结合上期活动（大数据风控技术应用）将话题聚焦在用户反作弊和反欺诈上，并邀请了百度外卖的俩位专家分别为大家详细讲解AI在O2O领域用户和商户反作弊应用实践，及数美联合创始人&CTO为
人工智能反欺诈三部曲——设备指纹
kobejayandy的专栏
05-19 1万+
编者按：                                             上次我们着重介绍了反欺诈的一项核心技术：特征工程。 在反欺诈的技术金字塔中，特征工程起着承上启下的作用。而居于特征工程的下一层的是基座层：数据。在机器学习里，大家有一个共识，高质量、相关的数据决定模型预测能力的上限，模型只是去逼近这个上限。数据就像原油，好的特征就像汽油，而模型就是引擎，三者缺一不可。...
商业银行中数据挖掘技术的应用深度分析
数据挖掘技术在商业银行中的应用是一个涉及多个学科的综合应用领域，主要包括数据挖掘、金融学、统计学和信息科学等。商业银行是数据密集型行业，拥有大量的客户数据、交易数据和其他相关数据。如何有效地利用这些...
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