信用卡欺诈检测系统.pdf

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书资料大小：4.24M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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信用卡欺诈检测系统董西成 2017年5月

主要内容 1 2 3 4 项目背景与挑战解决思路信用卡欺诈检测系统构建与实现总结

信用卡欺诈：背景 Ø 2016年7月，银行业协会发布了《中国银行卡产业发展蓝皮书》， 2015年，被称为中国个人征信元年，银行业协会数据显示，截至2015年年底，个人信用基础数据库累计接入机构数2665家，建档个人8.8亿人，有信贷记录的自然人3.8亿人； Ø 截至2015年年底，信用卡的累计发卡量为5.3亿张，新增信用卡发卡量为0.8亿张，同比增长17.8%，而前两年的增长量分别为 18.8%和18.4%； Ø 据统计，仅2015年，信用卡诈骗就发生了5万逾起，信用卡诈骗案件数量已经占到了经济案件的四分之一，使得银行损失数百亿元，而追回的16.5亿元仅仅是一小部分；

信用卡欺诈：背景 Ø 随着信用卡业务的迅速扩张和竞争的日趋激烈，全国各地有关信用卡方面的投诉、纠纷、案件频发，特别是在当前互联网时代，信用卡业务风险处于多发、高发期； Ø 信用卡的反欺诈是一个系统性的工程； Ø 总体来说，欺诈交易可分为虚假申请、未达卡、账户盗用、商户欺诈、失窃卡、伪卡、持卡人欺诈七种类型。

信用卡欺诈：挑战 Ø 数据的不平衡，即欺诈样本数量占比很少 ü 对于大多数信用卡欺诈交易问题来说，其数据库中好坏标签比例都是极其不平衡的。一般来说，可能好标签的比例是超过99.5%，坏标签的比例却仅仅只占0.5%或者甚至更少。 Ø 数据分布的不平稳，即历史数据不能反映部分新出现的欺诈行为 ü 欺诈的方式会不断更新，从而导致新的欺诈类型不能被静态学** 的模型所刻画出来。

主要内容 1 2 3 4 项目背景与挑战解决思路信用卡欺诈检测系统构建与实现总结

解决思路：总体流程原始样本集样本数据样本数据样本数据特征提取特征样本集 … n 特征1 目标特征1 … n 目标特征1 … n 目标预处理训练集特征1 … n 目标特征1 … n 目标特征1 … n 目标验证集特征1 … n 目标特征1 … n 目标特征1 … n 目标训练预测机器学习算法输出验证集预测目标预测目标预测目标评价改进

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