10.3969/j.issn.2095-0799.2018.01.009
基于多层架构的信用卡反欺诈系统研究
随着银行信用卡业务的飞速发展,信用卡欺诈成为银行面临的严重问题.为支持信用卡业务开展,同时有效防范欺诈风险,本文综合考虑可用性、安全性和时效性等因素,提出一种基于大数据技术的3层反欺诈模型.首先,利用流计算技术实现信用卡交易的专家规则库检测,实时响应检测结果,决定是否通过该交易申请;其次,利用决策树、神经网络、Logistic回归等技术进行交易的准实时检测,反馈信用卡客服部门是否进行外呼调查欺诈行为;最后,利用基于MapReduce技术实现的聚类分析方法,日终批量检测信用卡交易行为是否存在异常.系统通过3层的反欺诈系统多角度地对欺诈行为进行分析,融合了各类欺诈模型的优势,弥补了单一模型的不足,对提高信用卡欺诈检测的准确性和有效性具有积极重要的意义.
多层架构、信用卡欺诈、机器学习
TP3;F83
2018-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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