基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统研究

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随着信息技术的不断发展,互联网行业和金融行业的关系日益密切,各类互联网金融公司也如雨后春笋般涌现出来。互联网金融的出现,一方面打破了银行的传统借贷方式,降低了借贷者融资的难度,使得人们能够直接实现线上融资,同时也催生了很多互联网小额贷款公司和互联网金融平台,各式各样的互联网借贷业务不断兴起。另一方面,由于金融欺诈手段层出不穷,相关的负面新闻也频繁出现,如何做好互联网金融行业的风险控制也是一大难题。现如今,高速发展的互联网金融面临的风险主要有三大类:信用类风险、技术类风险和监管风险。信用风险作为三大风险之首,其控制的好坏与否直接关系到整个互联网金融的风控水平。因此,作为信用风险的主要表现形式—欺诈风险,如何有效的降低商业银行等金融机构的信贷欺诈比例,使得反欺诈系统更加完善迫在眉睫。在研究和总结了国内外反欺诈系统的基础之上,本文首先通过结合统计学和机器学习的相关知识,提出了基于数据挖掘的反欺诈系统。该系统主要由数据预处理模块、模型识别模块、输出模块和监控模块这四个部分组成。然后针对互联网消费金融的信用卡消费交易,研究欺诈用户和非欺诈用户这两类用户各方面的特征,并且针对正负样本严重不平衡这一情况对比运用了随机降采样和合成少数类过采样这两种方法,在成功解决样本不平衡这一问题的基础之上,运用多种机器学习方法比如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和简单的神经网络进行建模,同时运用网格调参技术对各个模型进行优化。对比各个模型的多种评价指标和学习能力等,最终发现将逻辑回归与SMOTE技术相结合,能够有效的甄别欺诈用户和非欺诈用户,降低信贷欺诈比例从而更好的控制信用风险。
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