信用卡欺詐檢測

信用卡欺詐檢測

信用卡詐騙是什麼?

信用卡欺詐的定義是對金融機構的犯罪,其中包括使用他人的信用卡或借記卡的欺詐性交易。信用卡詐騙的主要目的是為了偷錢從信用卡持有人通過未經授權的采購,采購發票,和現金取款。這些欺詐性交易稱為“信用卡欺詐”和信用卡欺詐檢測係統的主要功能是識別可疑交易的信用卡交易,而允許繼續常規事務。欺詐檢測係統依賴於分析曆史和事務數據。

什麼是數據驅動的欺詐檢測?

數據驅動的科學欺詐檢測的數據,文本分析和機器學習工具。這是一個先進的技術使用基於模型預測分析評估事務的因素使它難以順利進行。

對信用卡欺詐檢測機器學習是如何工作的

以下是信用卡欺詐檢測所涉及的步驟:

重新生成靜態報告為一個特別的卡片類型——銀行和信用卡發卡機構收集和飼料數百個變量信用卡欺詐檢測係統。係統看著這些變量,構建一個靜態報告來驗證卡片上發生了什麼。

銀行和信用卡發卡機構收集和飼料數百個變量信用卡欺詐檢測係統。係統看著這些變量,構建一個靜態報告來驗證卡片上發生了什麼。圖形和圖表的這些事件和新模式——分析師緊縮數字找到異常並做出預測。由於係統需要不斷更新,係統部署來幫助學習。

為什麼我們要識別信用卡欺詐,為什麼數據科學用於檢測?

當你使用信用卡購物,商人必須核實你的身份與個人識別號碼(PIN)或通過輸入你的簽名收據。這使它具有挑戰性的小偷進行信用卡詐騙,因為他們不知道你的銷或簽名。然而,這些方法的驗證並不是萬無一失。它們可以繞過用偷來的信息,在網上發現,或通過社會工程。因此,銀行和信用卡公司已經利用機器學習更準確地檢測欺詐性交易。機器學習經常被用於欺詐檢測,因為它允許電腦從錯誤中學習和提高。在這篇文章中,我們將探索如何改變世界的機器學習信用卡欺詐檢測。

信用卡欺詐檢測是一個複雜的過程。它由很多階段,包括預濾器、靜態過濾器,離線過濾器、動態過濾器,統計方法,神經網絡,深度學習。預濾器可以通過使用一個識別係統,捕獲收件人的地址數據的前端web服務器之前已經傳遞給接受者個性化。靜態過濾規則製定信用卡發行商的指導方針。離線過濾器是用於測試信用卡對網上交易已經發生。動態過濾器是不同的算法,用於監控活動事務層麵上發現不尋常的行為。統計方法包括貝葉斯分析或分類樹分析。神經網絡和深度學習使用複雜的算法來模擬神經元之間的連接。

結論

企業麵臨著雙重挑戰的欺詐、信用評分和數據損失困擾他們的日常活動。企業試圖保護他們的惡意攻擊和保留客戶的信息需要在一係列領域專業知識,包括欺詐調查、數據安全、網絡防禦,風險管理、安全工程、信息安全,大數據分析。

組織需要管理他們的稀缺的安全資源。分散活動的關注安全風險將有助於及時發現和應對攻擊。一個先進的安全檢測係統檢測到一個實際的威脅,而非監督學習方法將檢測很多假警報。