怎样建立欺诈行为模型

sunjm9999 2002-03-08 09:14:59

在欺诈预防功能中，需要建立欺诈行为模型，有谁知道，

怎样建立欺诈模型

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yangyipeng 2002-03-15

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TO truestorm
我支持2,有点类似数学里面的反正法!
这样既可以找出有利可图的客户,也可以防止欺骗行为

truestorm 2002-03-14

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有两种方法：1
按照响应模型的思路做。把欺诈作为一个响应。
然后建立一个响应模型。
2
按照客户聚类做。
把客户聚类，那些游离在大的聚类之外的非常小的聚类，有可能就代表这些欺诈者

theng 2002-03-13

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建议下载：data mining : concepts and techniques读一读，有好多参考文献列表，不过我自己对例外挖掘也没研究过:-(

sunjm9999 2002-03-11

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大哥，能不能说清楚点，我找了半天，没有找到相关文献，给我一个地址吧

theng 2002-03-08

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一般说来，在数据挖掘方法中有“例外挖掘”模型可供采用，这方面的文献很多的。

本设计项目名为“面向银行信用卡的风险评估模型设计”，是天津大学电气自动化与信息工程学院《模式识别》课程中完成的。项目的核心目标是开发一套全面的银行信用卡业务风险评估模型，旨在帮助银行更好地理解和控制信用卡相关的风险，包括违约、欺诈等问题，从而提升其风险管理能力。项目共设计了四个主要模型：申请人评级模型、行为评级模型、收款评级模型（催收评级模型）和欺诈评级模型。每个模型都有明确的目标和功能： 1. **申请人评级模型**：基于客户的个人和财务信息，对申请人的信用状况进行分类，评估其违约的可能性。 2. **行为评级模型**：通过分析客户历史行为数据，如还款记录和逾期情况，预测未来可能的信用表现，区分出正常还款与潜在逾期的客户。 3. **收款评级模型**：预测客户违约的可能性，并根据预测结果确定最合适的催收措施，以降低损失。 4. **欺诈评级模型**：识别可能导致欺诈的特征，对新客户进行欺诈风险预测，以预防欺诈行为发生。

项目共设计了四个主要模型：申请人评级模型、行为评级模型、收款评级模型（催收评级模型）和欺诈评级模型。每个模型都有明确的目标和功能： 1. **申请人评级模型**：基于客户的个人和财务信息，对申请人的信用状况进行分类，评估其违约的可能性。 2. **行为评级模型**：通过分析客户历史行为数据，如还款记录和逾期情况，预测未来可能的信用表现，区分出正常还款与潜在逾期的客户。 3. **收款评级模型**：预测客户违约的可能性，并根据预测结果确定最合适的催收措施，以降低损失。 4. **欺诈评级模型**：识别可能导致欺诈的特征，对新客户进行欺诈风险预测，以预防欺诈行为发生。项目实施过程分为三个阶段：数据预处理与分析、模型构建、模型评估与优化。数据预处理阶段包括理解数据、缺失值处理、重复值处理、异常值检测与处理、特征选择和数据可视化。模型构建阶段，使用预处理后的数据训练上述四个模型，采用的技术包括降维处理和机器学习算法，如随机森林。模型评估阶段，通过交叉验证等方法，对模型的准确度、稳定性等性能指标进行测试，并提出改进建议。

用python写的一个关于金融欺诈行为检测的数据分析程序，用的是回归预测模型

拍拍贷高手的反作弊欺诈模型，详细的介绍了许多信息，非常适合于互联网的反欺诈

kaggle的二分类项目，600W行数据集，建立模型识别金融欺诈行为，将主要的影响标签值的特征按权重_-

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